摘要
本发明公开一种考虑上游水库调蓄的中长期径流预报方法,首先收集现状水平年水库参数,然后按照各上游水库不同调度任务需求构建中长期优化调度模型,并根据天然径流过程按照不同调度任务需求的中长期优化调度模型进行模拟优化调度,并将优化得到的调度过程按不同来水场景存储形成调度策略集,然后根据收集到的气象因子和水文因子构建基于BP神经网络的径流预报模型进行考虑上游水库调蓄影响的年内径流过程预测,并采用各项评价指标对径流预测结果进行验证评估;本发明可以提升中长期径流预报水平,发挥中长期径流预报对水库运行的指导作用。
技术关键词
径流预报方法
水库
优化调度模型
相关性分析方法
气象监测数据
长短期记忆网络
LSTM模型
BP神经网络
水量
因子
策略
水文
场景
频率
发电量
输出特征
指标
网格
系统为您推荐了相关专利信息
两阶段优化方法
分布式电源出力
配电网重构
概率密度函数
负荷
梯级水电站调度
优化调度模型
模拟实验方法
关系
水电发电技术
负荷预测模型
协同优化调度方法
优化调度模型
光伏发电数据
充放电策略
工程项目信息
工作分解结构
决策树模型
生成工作
编码