大渡河下游水库联合调度减淤效果研究

大渡河中游控制性水库瀑布沟电站的建成投运,为下游电站解决长期以来的泥沙淤积问题提供了新的契机.针对大渡河干流年来水时空分布的特点,利用瀑布沟水库对径流的调蓄与拦沙作用,充分发挥流域统一调度的优势,提出了解决下游水库泥沙淤积的联合调度减淤方案.利用扩展一维模型,对实施联合调度后各库减淤变化进行了模 拟分析,数据显示联合调度减淤方案有助于改善下游水库的长期淤积问题.     

对分插值与混沌嵌套搜索算法在梯级水库联合优化调度中的应用

在分析对分插值逼近算法和混沌优化算法的遍历性、敏感性、普适型、规律性、随机性等特点基础上,通过嵌套结构把确定性搜索和随机搜索有机结合起来,提出一种对分插值与混沌嵌套搜索算法的梯级水库联合优化调度的求解方法.实例分析表明,该算法具有参数配置简单、普适性强、稳定性高、全局优化等特点,并取得了与POA算法一致的收敛精度且计算速度有优势,可以求解诸如水库优化调度等具有复杂约束条件的非线性优化问题.     

基于小波去噪和FA-SVM的中长期径流预报

为优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型参数,提高中长期径流预报精度,建立了基于FA-SVM的中长期径流预报模型。该模型以样本中训练期均方差最小为目标函数,利用萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)对支持向量机主要参数(惩罚系数C、核函数参数g和不敏感损失系数ε)进行了优化。以岷江上游的紫坪铺水库为例,运用小波去噪法对各月径流序列进行数据预处理后,利用FA-SVM模型与BP神经网络模型进行了中长期径流预报。结果表明:(1)运用小波阈值法能够较好地滤除各月径流序列的系统噪声和测量噪声;(2) FA-SVM模型中长期径流预测效果较好,预报精度等级均在丙级以上;(3) FA-SVM模型的预报效果优于BP神经网络模型。     

基于蜻蜓寻优算法的梯级水电站短期优化调度方式研究

梯级水电站短期优化调度对于践行中长期优化战略方案,确保梯级电站综合效益的发挥具有重要意义,而对于梯级水电站短期优化调度模型的求解方法仍是当前研究的重点.蜻蜓算法是近年提出的仿生型智能优化算法,该研究在梳理蜻蜓算法优化计算原理的基础上,通过引入初始种群个体优化和增加局部合理性判定等适应性调整操作,探索蜻蜓仿生优化算法在梯...     

基于IEC 61850标准的智能水电站探究与实践

介绍了电力行业的发展趋势以及IEC 61850标准面向智能水电站的可行性、必然性与优越性。并以沙南水电站为例,着重阐述了完全基于IEC 61850标准的智能水电站网络构架建设、在PLC端的模型构建、人机交互平台的形成。同时剖析了在应用过程中遇到的问题与解决方案和建议,展望了以该标准体系设计的监控系统,将推动水电行业朝着智能化的方向不断发展。