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水电站分期发电调度规则提取方法
被引量:
8
1
作者
郭玉雪
方国华
+1 位作者
闻昕
黄显峰
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期20-31,共12页
针对水电站发电优化调度需求,提出了结合灰色关联度(GRA)和贝叶斯模型平均法(BMA)提取水电站水库分期发电调度规则方法。在确定性优化调度模型基础上,首先确定决策变量和影响因子属性集,基于GRA筛选分期影响因子;然后分别采用多元线性...
针对水电站发电优化调度需求,提出了结合灰色关联度(GRA)和贝叶斯模型平均法(BMA)提取水电站水库分期发电调度规则方法。在确定性优化调度模型基础上,首先确定决策变量和影响因子属性集,基于GRA筛选分期影响因子;然后分别采用多元线性回归模型、支持向量机模型及BP神经网络模型拟合得到分期水电站水库发电调度规则;最后应用BMA进行多模型结果加权平均获取最终分期水电站水库发电调度规则。以新安江水电站为例,对本文的方法进行了验证。研究结果表明,基于GRA和BMA结合的调度规则提取方法不仅可以提供精度较高的均值模拟,而且能较好地保持确定性优化调度的发电效益。
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关键词
灰色关联度
贝叶斯模型平均
分期
规则
水电站水库
发电调度
模型不确定性
原文传递
题名
水电站分期发电调度规则提取方法
被引量:
8
1
作者
郭玉雪
方国华
闻昕
黄显峰
机构
河海大学水利水电学院
出处
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第1期20-31,共12页
基金
江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYZZ16_0287)
江苏省高校优势学科建设工程资助项目(PAPD)
文摘
针对水电站发电优化调度需求,提出了结合灰色关联度(GRA)和贝叶斯模型平均法(BMA)提取水电站水库分期发电调度规则方法。在确定性优化调度模型基础上,首先确定决策变量和影响因子属性集,基于GRA筛选分期影响因子;然后分别采用多元线性回归模型、支持向量机模型及BP神经网络模型拟合得到分期水电站水库发电调度规则;最后应用BMA进行多模型结果加权平均获取最终分期水电站水库发电调度规则。以新安江水电站为例,对本文的方法进行了验证。研究结果表明,基于GRA和BMA结合的调度规则提取方法不仅可以提供精度较高的均值模拟,而且能较好地保持确定性优化调度的发电效益。
关键词
灰色关联度
贝叶斯模型平均
分期
规则
水电站水库
发电调度
模型不确定性
Keywords
grey relational analysis
Bayesian model averaging
staged dispatching rules
hydropower station
power production
model uncertainty
分类号
TV697.1 [水利工程—水利水电工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水电站分期发电调度规则提取方法
郭玉雪
方国华
闻昕
黄显峰
《水力发电学报》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
原文传递
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参考文献
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