三峡梯级与清江梯级联合调度研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-24页 |
| 1．1 问题的提出 | 第11-12页 |
| 1．2 水库调度概述 | 第12-21页 |
| 1．2．1 水库调度任务、原则和内容 | 第12-13页 |
| 1．2．2 水库调度的分类 | 第13-14页 |
| 1．2．3 水库(群)调度研究概况及发展趋势 | 第14-21页 |
| 1．3 论文研究的目的与意义 | 第21-22页 |
| 1．4 论文研究的框架体系 | 第22-24页 |
| 第2章 三峡梯级优化调度 | 第24-36页 |
| 2．1 三峡梯级基本情况 | 第24-25页 |
| 2．1．1 三峡电站 | 第24-25页 |
| 2．1．2 葛洲坝电站 | 第25页 |
| 2．2 基本资料 | 第25-26页 |
| 2．3 三峡梯级优化调度模型 | 第26-30页 |
| 2．4 模型求解 | 第30-35页 |
| 2．5 计算结果 | 第35-36页 |
| 第3章 清江梯级优化调度 | 第36-43页 |
| 3．1 清江梯级基本情况 | 第36-38页 |
| 3．1．1 清江流域开发简况 | 第36-37页 |
| 3．1．2 水布垭电站 | 第37页 |
| 3．1．3 隔河岩电站 | 第37-38页 |
| 3．1．4 高坝洲电站 | 第38页 |
| 3．2 基本资料 | 第38-39页 |
| 3．3 清江梯级优化调度模型 | 第39-41页 |
| 3．4 模型求解 | 第41-42页 |
| 3．5 计算结果 | 第42-43页 |
| 第4章 三峡梯级与清江梯级联合优化调度 | 第43-59页 |
| 4．1 联合运行的必要性和可行性 | 第43-44页 |
| 4．2 系统概化 | 第44-45页 |
| 4．3 联合调度优化模型及解法 | 第45-50页 |
| 4．3．1 系统联合运行优化调度模型 | 第46页 |
| 4．3．2 优化模型求解 | 第46-50页 |
| 4．4 计算结果及分析 | 第50-59页 |
| 4．4．1 计算结果 | 第50-52页 |
| 4．4．2 联合调度补偿效益分析 | 第52-59页 |
| 第5章 应用BP神经网络求解调度函数 | 第59-74页 |
| 5．1 水库调度函数 | 第59-60页 |
| 5．2 基于神经网络的调度函数求解 | 第60-63页 |
| 5．2．1 人工神经网络概述 | 第60-61页 |
| 5．2．2 发展概况 | 第61-63页 |
| 5．2．3 神经网络的特点 | 第63页 |
| 5．3 BP网络模型 | 第63-69页 |
| 5．3．1 BP网络模型和结构 | 第64-65页 |
| 5．3．2 网络学习 | 第65-68页 |
| 5．3．3 BP网络模型存在的问题及其改进 | 第68-69页 |
| 5．3．4 BP算法步骤 | 第69页 |
| 5．4 运用BP网络建立水库群调度函数 | 第69-74页 |
| 5．4．1 网络结构 | 第70页 |
| 5．4．2 样本规范化处理 | 第70-71页 |
| 5．4．3 网络的学习训练 | 第71页 |
| 5．4．4 调度函数的有效性检验 | 第71-74页 |
| 第6章 结论及建议 | 第74-76页 |
| 附表 | 第76-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第95页 |
