水電系統(tǒng)中預(yù)報與調(diào)度的混合智能方法研究及應(yīng)用

【摘要】： 隨著水電建設(shè)的快速發(fā)展和工程規(guī)模的不斷拓寬,水電系統(tǒng)中的問題規(guī)模和復(fù)雜度也越來越大,表現(xiàn)出高維、非線性、非凸等復(fù)雜特性,利用傳統(tǒng)方法和單一智能方法對問題進行求解時結(jié)果往往不夠理想,鑒于這種現(xiàn)狀,算法混合的思想就成為提高算法性能的一個重要而有效的途徑。因此根據(jù)研究問題的特點,如何有機結(jié)合各種算法的優(yōu)點,構(gòu)造更高效的算法,對提高水文預(yù)報的精度及水電系統(tǒng)經(jīng)濟、高效運行具有重要意義。本文首先系統(tǒng)介紹了概念性水文模型參數(shù)優(yōu)選及不確定性分析、中長期水文預(yù)報、水電站(群)優(yōu)化調(diào)度的研究現(xiàn)狀,結(jié)合湖南雙牌水庫、云南瀾滄江流域和貴州烏江流域的水電站(群)等工程,綜合利用遺傳算法、混沌系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)模糊推理、遺傳程序設(shè)計、支持向量機等多種人工智能技術(shù),深入研究了這些方法及其混合在概念性水文模型參數(shù)優(yōu)選、概念性水文模型參數(shù)不確定性分析、中長期水文預(yù)報、水電站(群)優(yōu)化調(diào)度的建模方法及應(yīng)用,取得了一些有價值的研究成果。主要內(nèi)容如下: (1)以湖南省雙牌水庫2000-2006年水情自動測報系統(tǒng)積累的48場1小時洪水過程資料為基礎(chǔ),預(yù)報模型采用三水源新安江模型,提出三水源新安江模型參數(shù)率定的模糊多目標(biāo)優(yōu)化混合啟發(fā)式遺傳算法。該算法應(yīng)用混沌變量生成初始種群,應(yīng)用退化混沌變異操作代替標(biāo)準(zhǔn)的變異操作,應(yīng)用SA技術(shù)提供局部鄰域搜索,從實際應(yīng)用出發(fā),采用洪峰流量、峰現(xiàn)時間和洪水總量的合格率作為場次洪水模擬的評價目標(biāo),對三水源新安江模型參數(shù)進行模糊多目標(biāo)優(yōu)選,模擬和檢驗的比較結(jié)果表明,提出的方法能較好地獲得短期洪水預(yù)報模型參數(shù)。 (2)應(yīng)用概念性水文模型進行水文模擬時,由于模型本身的不足及參數(shù)多、信息量少等原因,會出現(xiàn)率定的最優(yōu)參數(shù)組不唯一,不穩(wěn)定等問題?？紤]到以往的參數(shù)優(yōu)選,都只得出一個參數(shù)組,無法評定優(yōu)化所得參數(shù)組的不確定性的影響,存在一定的片面性和局限性,使模型的實際應(yīng)用受到限制。針對這一問題。提出應(yīng)用基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)理論的SCEM-UA算法,通過雙牌流域不同歷時的典型洪水?dāng)?shù)據(jù)對新安江模型參數(shù)進行隨機優(yōu)選和不確定性評估。結(jié)果表明,該算法能很好地推出新安江模型參數(shù)的后驗概率分布;率定和檢驗結(jié)果比較分析也表明,應(yīng)用SCEM-UA算法對新安江模型進行優(yōu)選和不確定評估是有效和可行的。 (3)對比研究了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、自適應(yīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)、遺傳程序設(shè)計(GP)和支持向量機(SVM)在徑流中長期中的預(yù)報建模。為了評價它們在月徑流時間序列的預(yù)報效果,采用了幾個標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行評價措施,如相關(guān)系數(shù)(R)、確定性系數(shù)(E)、均方誤差(RMSE)和平均絕對百分誤差(MAPE)。應(yīng)用了時間序列分析建模技術(shù)ARMA作為參考的標(biāo)準(zhǔn)。通過漫灣水電站52年月徑流系列及洪家渡水電站54年的月徑流系列預(yù)測結(jié)果比較分析表明人工智能技術(shù)是個強有力的工具,能獲得比傳統(tǒng)時間序列分析方法更好的預(yù)報精度。分析結(jié)果也表明根據(jù)不同的統(tǒng)計評價指標(biāo),ANFIS、GP和SVM分別能獲得最好的預(yù)報結(jié)果。這說明ANTIS、GP和SVM相對于ARMA和ANN能提高月徑流時間序列預(yù)報的精度。 (4)利用混沌運動的遍歷性、隨機性和規(guī)律性等特點,提出了一種求解水電站水庫優(yōu)化調(diào)度問題的基于浮點數(shù)編碼的混沌遺傳(CGA)算法。該算法的思想是采用混沌優(yōu)化進行改善初始種群質(zhì)量和利用混沌退化變異算子代替常規(guī)算法中的變異算子,避免搜索過程陷入局部極值。利用兩個著名的測試函數(shù)對提出的算法進行驗證,分析結(jié)果表明提出的混沌遺傳算法不但具有傳統(tǒng)遺傳算法的全局多點搜索,占用內(nèi)存少等優(yōu)點,而且還較好地克服了傳統(tǒng)遺傳算法的易“早熟”、易陷入局部最優(yōu)和停滯的問題。通過對典型徑流水電站優(yōu)化調(diào)度,長系列歷史徑流資料的優(yōu)化計算和梯級水電群的優(yōu)化調(diào)度,并與傳統(tǒng)方法相比,結(jié)果說明了該算法能提高計算結(jié)果,并具有計算速度快,搜索效率高,收斂性能好等優(yōu)點。這說明提出的方法對求解復(fù)雜的水庫優(yōu)化調(diào)度問題是有效的和可行的。 最后對全文做了總結(jié),并對有待于進一步研究的問題進行了展望。 【關(guān)鍵詞】：水文模型 參數(shù)優(yōu)選 不確定性評估 徑流中長期預(yù)報 混合智能方法 水電站(群)優(yōu)化調(diào)度
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2008
【分類號】：TV124
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 1 緒論12-28
• 1.1 選題的背景和研究的意義12-13
• 1.2 水文模型參數(shù)優(yōu)選及不確定性研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 水文模型參數(shù)優(yōu)選研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 水文模型不確定性研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 中長期水文預(yù)報研究現(xiàn)狀17-21
• 1.4 水電站(群)優(yōu)化調(diào)度研究現(xiàn)狀21-25
• 1.4.1 傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)規(guī)劃方法21-23
• 1.4.2 現(xiàn)代啟發(fā)式智能方法23-25
• 1.5 研究現(xiàn)狀分析與結(jié)論25-26
• 1.6 本文主要研究內(nèi)容26-28
• 2 流域水文模型參數(shù)模糊多目標(biāo)優(yōu)化的混合啟發(fā)式算法28-50
• 2.1 引言28-29
• 2.2 新安江模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)29-30
• 2.3 混合啟發(fā)式優(yōu)化算法30-39
• 2.3.1 遺傳算法(GA)31-32
• 2.3.2 混沌(Chaos)和Logistic映射32-34
• 2.3.3 模擬退火(SA)34-35
• 2.3.4 混合混沌遺傳和模擬退火(CGASA)35-36
• 2.3.5 CGASA的實現(xiàn)36-39
• 2.4 應(yīng)用實例39-49
• 2.4.1 研究區(qū)域39-41
• 2.4.2 率定準(zhǔn)則41-42
• 2.4.3 應(yīng)用結(jié)果和分析42-49
• 2.5 小結(jié)49-50
• 3 流域水文模型參數(shù)隨機優(yōu)化及不確定性分析50-74
• 3.1 引言50-51
• 3.2 SCEM-UA算法評估新安江模型參數(shù)不確定性51-56
• 3.2.1 SCE-UA算法51-53
• 3.2.2 SCEM-UA算法53-55
• 3.2.3 SCEM-UA算法評估新安江模型參數(shù)不確定性55-56
• 3.3 應(yīng)用實例56-73
• 3.3.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)56
• 3.3.2 應(yīng)用結(jié)果和分析56-73
• 3.4 小結(jié)73-74
• 4 基于人工智能技術(shù)的徑流中長期預(yù)報模型研究74-97
• 4.1 引言74-75
• 4.2 研究模型簡介75-82
• 4.2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)75-76
• 4.2.2 自適應(yīng)模糊推理(ANFIS)76-78
• 4.2.3 遺傳程序設(shè)計(GP)78-79
• 4.2.4 支持向量機(SVM)79-82
• 4.3 應(yīng)用實例82-92
• 4.3.1 研究背景資料82-85
• 4.3.2 預(yù)報輸入個數(shù)的確定85-87
• 4.3.3 預(yù)報結(jié)果評價指標(biāo)87-88
• 4.3.4 預(yù)報建模88-92
• 4.4 應(yīng)用結(jié)果和分析92-96
• 4.5 小結(jié)96-97
• 5 水電站(群)優(yōu)化調(diào)度的混沌遺傳算法研究及應(yīng)用97-114
• 5.1 引言97-102
• 5.2 單一水電站優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型98-99
• 5.3 梯級水電站優(yōu)化調(diào)度的數(shù)學(xué)模型99
• 5.4 混沌遺傳算法99
• 5.4.1 混沌及其特性99-100
• 5.4.2 混沌與遺傳算法的結(jié)合100-101
• 5.4.3 混沌遺傳算法的步驟101-102
• 5.5 應(yīng)用實例102-112
• 5.5.1 復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化102-107
• 5.5.2 典型徑流水電站優(yōu)化調(diào)度107-108
• 5.5.3 長系列歷史徑流水電站優(yōu)化108-109
• 5.5.4 梯級水電站優(yōu)化調(diào)度109-112
• 5.6 小結(jié)112-114
• 結(jié)論114-116
• 參考文獻116-127
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文和參加課題情況127-129
• 致謝129-130

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻來了解更多相關(guān)內(nèi)容

電力市場環(huán)境下水電系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度及風(fēng)險管理研究    劉紅嶺

量子計算與過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究及應(yīng)用    李欣

基于混沌進化算法的梯級水電系統(tǒng)短期發(fā)電計劃    袁曉輝,袁艷斌,權(quán)先璋,李承軍,張勇傳

兩階段粒子群算法在水電站群優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用    武新宇;程春田;廖勝利;李剛;

SCE-UA方法在新安江模型參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用(英文)    Hapuarachchi H.A.P.,李致家,王壽輝

遺傳算法的改進及其在水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用研究    鐘登華,熊開智,成立芹

水文模型模糊多目標(biāo)SCE-UA參數(shù)優(yōu)選方法研究    李向陽;程春田;武新宇;林劍藝;

徑流中長期預(yù)報的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立與應(yīng)用    許永功,李書琴,裴金萍

小波變換在短期氣候預(yù)測模型研究中的應(yīng)用    尤衛(wèi)紅,杞明輝,段旭

基于遺傳算法的水電站優(yōu)化調(diào)度研究    王大剛,程春田,李敏

復(fù)雜函數(shù)優(yōu)化的混沌遺傳算法    唐巍,郭鎮(zhèn)明,唐嘉亨,李殿璞

一種改進的遺傳算法在原油蒸餾過程優(yōu)化中的應(yīng)用    張亞樂,徐博文,方崇智,康飚

非線性多步預(yù)測與優(yōu)化方法及其在水文預(yù)報中的應(yīng)用    謝景新

基于混沌遺傳算法的配電網(wǎng)無功補償優(yōu)化    鄧建斌;葉洪江;

基于遺傳算法優(yōu)化的模糊PID控制研究及其仿真    喬志杰;程翠翠;

基于自適應(yīng)遺傳算法的離散化方法    徐文婷;李承鵬;

遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在平整軋制力預(yù)報中的應(yīng)用    安振剛,李謀渭,尹顯東,于寧,唐偉

平衡決策樹分類精度與規(guī)則簡易性研究    華文立;胡學(xué)剛;

小波變換法求電磁波動方程的高頻解    付彪,吳先良,李世雄

基于小波變換的Radon變換反演    陳東方

RK-MRTD算法的穩(wěn)定性及數(shù)值色散性分析    王麗華;吳先良;宋開宏;

二層多目標(biāo)決策問題的等價變換及其全局優(yōu)化    郭興眾;

斜拉橋斜索損傷分析中的小波變換研究    王素華,張偉林

基于遺傳禁忌混合搜索算法的設(shè)備布局研究    齊繼陽;竺長安;曾議;

遺傳算法在智能天線扇區(qū)波束賦形及陣元失效補償中的應(yīng)用    丁婷;崔紅濤;

基于混合遺傳算法的連續(xù)系統(tǒng)參數(shù)辨識    侯志祥;

一種改進的PSO算法    劉羿彤;付夢印;高宏斌;

一種新的克隆混沌調(diào)節(jié)算法的研究    洪露;穆志純;

基于小生境遺傳算法的配電網(wǎng)電容器優(yōu)化配置    程遠林;李茂軍;

基于GA優(yōu)化的個人信用評估SVM模型    姜明輝;袁緒川;

最大化網(wǎng)絡(luò)廣告收入的投放決策    張志華;王莉;劉洪;

基于混合遺傳算法的熱傳導(dǎo)系統(tǒng)最優(yōu)控制問題求解    趙瑞艷;李樹榮;張曉東;苗榮;

優(yōu)化自抗擾控制器在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用    王清;宋年年;王佳慶;姚菁;

幾何約束求解關(guān)鍵問題研究    張杏莉

載人潛器阻力性能的數(shù)值和試驗預(yù)報及外形優(yōu)化研究    李佳

適應(yīng)性企業(yè)戰(zhàn)略協(xié)同機制研究    張亞娟

介入式文化算法及其應(yīng)用研究    譚楓

通信輻射源個體識別與參數(shù)估計    陸滿君

復(fù)數(shù)輪廓波變換的構(gòu)造、擴展及其圖像處理應(yīng)用    王詠勝

基于計算智能技術(shù)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方法研究    孫鵬飛

六自由度Stewart平臺分散智能控制研究    李晚龍

代建制項目風(fēng)險預(yù)警管理研究    董慧群

開關(guān)磁阻電機在船舶電力推進中的應(yīng)用研究    許愛德

動態(tài)環(huán)境下的元胞遺傳算法研究    萬成

參數(shù)參與進化的自適應(yīng)遺傳算法研究    李坤

基于遺傳算法的K-means聚類方法的研究    吳香庭

多目標(biāo)遺傳算法與非支配集的構(gòu)造研究    馬水松

城市公交車輛智能調(diào)度優(yōu)化研究    李臻

泰安市農(nóng)村公路典型路面結(jié)構(gòu)研究    朱國凱

基于改進遺傳算法的電力系統(tǒng)無功優(yōu)化的研究    紀(jì)二云

煤炭企業(yè)人才結(jié)構(gòu)優(yōu)化    施曉坤

基于GIS的流域水文數(shù)據(jù)的時空分析    陳林

梯級水電站優(yōu)化運行研究與應(yīng)用    鄭慧濤

徑向基過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用研究    許少華,何新貴

基于生物的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論框架──神經(jīng)元模型    歐陽楷，鄒睿，劉衛(wèi)芳

VaR在投資組合應(yīng)用中存在的缺陷與CVaR模型    林輝,何建敏

市場環(huán)境下水電運營方式的探討    張玉山,李繼清,紀(jì)昌明,王麗萍

市場環(huán)境下水電系統(tǒng)短期預(yù)發(fā)電計劃問題研究    張玉山,李繼清,紀(jì)昌明,王麗萍

市場環(huán)境下水電站廠內(nèi)經(jīng)濟運行問題研究    張玉山,李繼清,紀(jì)昌明,王麗萍

能量市場和AGC市場中水電優(yōu)化調(diào)度及風(fēng)險評估    馬建軍;伍永剛;

水電廠競價電量的風(fēng)險分析模型及應(yīng)用    張驗科;王麗萍;李安強;李崇浩;

電力市場規(guī)則及水電競價淺析    李厚俊;全宏興;余有勝;黃春雷;

模糊水文學(xué)    陳守煜

梯級水電系統(tǒng)短期優(yōu)化調(diào)度與自動發(fā)電控制研究    張高峰

仿射尺度算法及其在水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用研究    曾勇紅

不確定環(huán)境下水電系統(tǒng)多維優(yōu)化理論和應(yīng)用    武新宇

非線性多步預(yù)測與優(yōu)化方法及其在水文預(yù)報中的應(yīng)用    謝景新

電力市場環(huán)境下水電的優(yōu)化調(diào)度和風(fēng)險分析    劉嘉佳

電力市場風(fēng)險管理理論及應(yīng)用    王壬

水電廠參與市場競價問題研究    何莉

量子計算及其在智能優(yōu)化與控制中的應(yīng)用    李盼池

基于Bloch球面坐標(biāo)的量子粒子群算法    陳義雄;梁昔明;黃亞飛;

城市燃氣企業(yè)風(fēng)險管理研究    金建平

綜合利用水庫調(diào)度風(fēng)險分析理論與方法研究    張驗科

大型流域水電站水庫群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度及風(fēng)險分析    裴哲義

水火風(fēng)發(fā)電系統(tǒng)多周期聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型及方法    葛曉琳

電力產(chǎn)業(yè)風(fēng)險元傳遞模型及其信息系統(tǒng)研究    李賢

一種量子權(quán)值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及算法研究    林麗華

電力市場環(huán)境下梯級水庫發(fā)電調(diào)度風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究    曲曉寧

量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)與算法的研究    朱勇

基于一種免疫遺傳算法的BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計    周偉良,何鯤,曹先彬,程慧霞

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法在徑流預(yù)報中的應(yīng)用    徐中民,藍永超,程國棟

Local Modeling模型及其在黃河上游月徑流預(yù)測中的應(yīng)用    藍永超,王書功,丁永建,馬建華,趙昌瑞,曹春暉

灰色變基模型在密云水庫長期水文預(yù)報中的應(yīng)用    鐘桂芳

遺傳算法在非線性地下水經(jīng)濟管理模型中的應(yīng)用    邵景力,魏加華,崔亞莉,文唐章

免疫算法多樣性及親和性的一種計算方法    沈慧慧,韓生廉

水庫洪水期風(fēng)險調(diào)度方法    李萬緒

模糊水文學(xué)    陳守煜

模糊模式識別交叉迭代模型與收斂性    陳守煜

基于遺傳與BP混合算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型及應(yīng)用    殷峻暹,陳守煜,邱菊

基于支持向量機的人均綜合用水量預(yù)測    熊建秋;鄒長武;李祚泳;徐婷婷;汪嘉楊;

混沌信號的非線性自適應(yīng)預(yù)測技術(shù)及其應(yīng)用研究    張家樹

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與混沌理論的非線性時間序列預(yù)測研究    向小東

免疫算法及其應(yīng)用研究    呂崗

智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究    鐘一文

水文模型參數(shù)優(yōu)選及不確定性分析方法研究    李向陽

遺傳算法與BP模型的改進及其在水資源工程中的應(yīng)用    邢貞相

廣東省水電系統(tǒng)有十一個設(shè)計單位領(lǐng)取了勘察設(shè)計證書    鐘繼堯

小水電系統(tǒng)調(diào)頻與沖擊負荷調(diào)節(jié)    王良佑,楊青成,李東恩

施工測量學(xué)術(shù)交流會在金華召開    盧立生

大型水電系統(tǒng)動能指標(biāo)優(yōu)化計算聚合庫偶動態(tài)規(guī)劃法    裘杏蓮,陳惠源

閩江流域水電站群短期聯(lián)合經(jīng)濟調(diào)度系統(tǒng)及其應(yīng)用    樂玉華

水電系統(tǒng)長期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度模型及其求解    王金文,石琦,伍永剛,樂玉華,張世欽

水電系統(tǒng)短期經(jīng)濟運行的新方法    袁曉輝;王乘;張勇傳;袁艷斌;

水電系統(tǒng)經(jīng)濟運行中遺傳算法初始種群研究    袁麗麗;羅予如;白劍飛;

廣東省水電系統(tǒng)職教工作會議在官山泵站召開    黃棉喜 ,李仕元

對我區(qū)水電系統(tǒng)職工培訓(xùn)工作的一點看法    王東亭;

基于軌跡靈敏度方法的水電系統(tǒng)動態(tài)仿真    袁喆;李咸善;胡翔勇;倪瓊;

運用軌跡靈敏度的水電系統(tǒng)動態(tài)安全分析    袁喆;李咸善;胡翔勇;倪瓊;

無線智能家居控制系統(tǒng)實現(xiàn)方案研究    王長濤;王延房;

國產(chǎn)DCS首次在水電站控制系統(tǒng)的應(yīng)用    紀(jì)亞非;許征洋;劉洋;張宇;馬文智;

瀾滄江梯級電站中長期隨機調(diào)度    劉雙全;李文云;蔡華祥;蔡建章;

華北局改造基地水電系統(tǒng)節(jié)能降耗    馬獻珍

不負重托 不辱使命    通訊員 袁國強

工廠排污嚴(yán)重超標(biāo) 80畝水產(chǎn)全部死亡    本報記者 歐金玉　史學(xué)慧

水庫群怎樣蓄放水最優(yōu)?    于安民 李亞龍 鄭占奎 黑龍江省黑河水文局

水電“航母”揚帆起航    畢銘 曉云

大山深處的“四朵金花”    伍振　趙洪力

中鐵十八局:四朵金花深山“開屏”    伍振 趙洪力

百川匯海涌激流    

細胞工程記    李洪

怒江工程“重審”    本報記者 黃一琨

仿射尺度算法及其在水電系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用研究    曾勇紅

水電系統(tǒng)中預(yù)報與調(diào)度的混合智能方法研究及應(yīng)用    王文川

電力市場環(huán)境下水電系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度及風(fēng)險管理研究    劉紅嶺

不確定環(huán)境下水電系統(tǒng)多維優(yōu)化理論和應(yīng)用    武新宇

水電站中長期優(yōu)化調(diào)度與風(fēng)險研究    李彩林

中長期水文預(yù)報及調(diào)度技術(shù)研究與應(yīng)用    張俊

粒子群優(yōu)化算法試驗研究及擴展    余炳輝

大規(guī)模水電站群短期聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度研究與應(yīng)用    申建建

流域梯級水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度輔助決策系統(tǒng)研究    鐘煒

富水電電網(wǎng)短期與實時節(jié)能發(fā)電調(diào)度控制方法及策略研究    李樹山

基于輸水系統(tǒng)和水輪機詳細模型的水電系統(tǒng)聯(lián)合仿真    高慧敏

節(jié)能發(fā)電要求下水電短期發(fā)電優(yōu)化調(diào)度研究    張靜

水電系統(tǒng)長期優(yōu)化調(diào)度及系統(tǒng)應(yīng)用軟件研究    付潔廉

水電站動態(tài)過程及其對電力系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響    李艷軍

小水電系統(tǒng)電壓無功問題及控制方案研究    張洪蘭

水電機組模糊GPSS優(yōu)化設(shè)計及其控制性能仿真研究    王明東

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在徑流預(yù)報中的研究與應(yīng)用    許惠君

梯級水電站群徑流隨機模擬及中長期優(yōu)化調(diào)度    李占英

基于改進單親遺傳算法的水火電力系統(tǒng)經(jīng)濟調(diào)度    鄭理科

梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度研究    王華春