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水科学进展. 。.
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一
水库群优化调度函数的人工神经网络方法研究
胡铁松
’—’。’。。一
四川睚音大学水利系成都
提要提出了研究水库群优化调度函数的人工神经网络方法,并探讨了神经网络的训练参数、
训练方法和训练样本的改变对网络训练和应用效果的影响。实倒研究表明,摸型及其算法是可行
的、有效的。
关键词水库调度多层前馈网络工神经网络
分类号.
引言
水库调度函数的研究是水库调度理论和应用研究的一个重要分支,其理论意义和实用价
值是重大的。国内外积专家学者对它进行了广泛的研究“】,归纳起来,他们的做法基本上都是
以各种优化摸型得到的水库优化运行策略为基础,首先分析选择出决策变量调度函数的因

组台,通过√最冯小二一乘系捌法或其它方法确定基函数前的系数,这种方法以下简称常规方法对
于水库调度函数的研究,在不同程度上存在着选择基函数和求解系数的困难,求得的调度函
冲数难以表示出水库调度决策变量及其影响因子间固有的、可能极其复杂的非线性关系。
佟本文提出了水库群调度函数的人工神经网络方法——网络方法,该方法以水库群优化
习运行策略作为敝,网一Ⅲ络的训练样本,通过同络对样本的学习得到水库群优化调度函数。
冬水库群优化运行策略
在研究水库群优化调度函数的同络方法之前,先探讨网络训练样本的获取,即水
库群优化运行策略的求解问题。
地区是我国北方某严重缺水地区,供水是该地区水库群的主要任务,发电服从于供
水,根据这一实际情况, 采用调度期供水量最大作为地区水库群优化调度模型的目标函
,建立下
述确定型水库群优化调度模型。
目标函数
暑,

式中, 为库时段供水量。
本文于年月日收到,年月日收到修改稿。
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水科学进展卷
约束条件有以下几种
保证供水量约束
∑,≥
‘
水量平衡约束
, 一,』,一,一. ·
时段发电量约束
,日,,≥, ,,
变量可行域约束
.≤,≤一,
。一,≤,≤一,
.
~,,≤,≤.
【一≤,≤
弃水约束
、一』,≤一, 、
, :
⋯.、∈非汛期
一“
目∈汛期
渠道输水能力约束’
≤,』≤, ,
边界条件
, , ,埘一
式中. 、, 、, 、, 、,』分别表示库』时段蓄水量、入
库流量、下泄流量、蒸发水量、发电专用水量; 』为时段地区保证供水量俘一
,』、~ , 为库时段最小、最大可供水量;~ .⋯.』为库
时段最小,最大蓄水量⋯, 、表示库时段最大、最小下泄流量;&
、表示调度期初末水库蓄水位; 表示库的正常蓄水位和防洪限制.
水位所对应的库容, 为库下河道时段最大可输水量。
对于上述确定型水库群优化调度模型,采用大系统递阶分析中的关联平衡法法求
,由式~ 式可以看出, ’
式将单库子系统关联成一个复杂的大系统, 有