基于PSO-水量平衡-BP耦合模型的短期水位預測

打開文本圖片集

摘要：

為降低水電站長期運行過程中頻繁的無規(guī)律動作對于水頭高、庫容小、調(diào)節(jié)性能差的水電站造成的損害，最大限度利用水頭優(yōu)勢增發(fā)電量，提高水電站運行的效益性和安全性，提出了一種機理與數(shù)據(jù)混合驅動的水位預測方法。該方法通過PSO（Particle Swarm Optimization）算法優(yōu)化耦合BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡和水量平衡模型，其中，數(shù)據(jù)驅動模型提供基準值，水量平衡機理模型修正水位趨勢的合理性；將該方法應用于沙坪二級水電站的水位預測，對比分析水量平衡模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型和耦合模型預測結果。（剩余9897字）