【摘 要】
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由于现有的水电站下游水位预测方法计算误差较大,选择葛洲坝水电站为研究对象,提出一种新的电站在不弃水情况下的下游水位变化过程预测方法。该方法基于BP神经网络算法,利用
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFC0402210),国家自然科学基金(51579248).
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由于现有的水电站下游水位预测方法计算误差较大,选择葛洲坝水电站为研究对象,提出一种新的电站在不弃水情况下的下游水位变化过程预测方法。该方法基于BP神经网络算法,利用水电站监控数据实现电站下游水位的高精度预测,满足电站实时调度需求。对比现有的水位流量曲线查值法和非恒定流经验公式法,该方法有如下优势:①无需采用出库流量进行预测,避免了流量计算误差的影响;②建模过程中考虑了下游水位变化"后效性"影响,大幅提升水电站调峰时的预测精度;③可直接计算下游水位变化过程,计算结果稳定,精度更高,尤其在
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