基于RBF神经网络的梯级电站优化调度规则研究

• 作者: 丁理杰 杨迎 陈仕军 马光文
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 梯级电站 优化调度 规则
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 水情测报与优化调度
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TV697.1+2
• 语种: 中文

摘要

由于天然径流的随机性使梯级水电站基于确定性来水的优化调度结果难以直接指导实际生产,采用RBF神经网络法研究梯级电站优化调度规则,以梯级电站长系列优化调度结果为依据,建立基于RBF神经网络的调度函数模型,将其应用于大渡河下游梯级电站的联合调度运行,并与基于BP神经网络的调度函数模型进行综合对比.结果表明,RBF神经网络模型能更准确地映射优化调度过 程中各变量间的数值关系,提升了调度函数的拟合精度,可更好地指导梯级电站的实际运行.