| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第18-44页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第18-19页 |
| 1.2 中长期径流预报研究现状 | 第19-24页 |
| 1.2.1 物理成因法 | 第20页 |
| 1.2.2 数理统计法 | 第20-21页 |
| 1.2.3 基于数值天气预报的综合预报方法 | 第21页 |
| 1.2.4 智能方法 | 第21-24页 |
| 1.2.4.1 模糊数学方法 | 第21-22页 |
| 1.2.4.2 灰色系统理论方法 | 第22页 |
| 1.2.4.3 小波分析方法 | 第22-23页 |
| 1.2.4.4 混沌理论方法 | 第23页 |
| 1.2.4.5 支持向量机方法 | 第23-24页 |
| 1.3 神经网络研究现状 | 第24-27页 |
| 1.3.1 自适应调整学习率η法 | 第25页 |
| 1.3.2 改变权值修正量法 | 第25-26页 |
| 1.3.3 改变激活函数法 | 第26页 |
| 1.3.4 改变误差函数法 | 第26-27页 |
| 1.4 梯级水电站短期优化调度研究 | 第27-40页 |
| 1.4.1 梯级水电站优化准则概述 | 第27-35页 |
| 1.4.1.1 以水定电模式下的梯级水电站短期优化调度准则 | 第28-32页 |
| 1.4.1.1.1 梯级水电站发电量最大优化准则 | 第28-29页 |
| 1.4.1.1.2 梯级水电站发电效益最大优化准则 | 第29-30页 |
| 1.4.1.1.3 考虑风险的发电效益优化准则 | 第30-31页 |
| 1.4.1.1.4 调峰电量最大优化准则 | 第31-32页 |
| 1.4.1.2 以电定水模式下的梯级水电群短期优化调度准则 | 第32-34页 |
| 1.4.1.2.1 梯级水电站耗水量最小优化准则 | 第33页 |
| 1.4.1.2.2 梯级水电站效益最大优化准则 | 第33-34页 |
| 1.4.1.2.3 梯级水电站蓄能最大(耗能最小)优化准则 | 第34页 |
| 1.4.1.3 其它过渡优化准则 | 第34-35页 |
| 1.4.2 梯级水电站优化算法概述 | 第35-40页 |
| 1.4.2.1 传统优化方法 | 第36-37页 |
| 1.4.2.2 现代优化方法 | 第37-40页 |
| 1.4.2.3 混合优化方法 | 第40页 |
| 1.5 本文的主要工作及创新点 | 第40-44页 |
| 1.5.1 本文的主要工作 | 第40-42页 |
| 1.5.2 本文的创新点 | 第42-44页 |
| 第2章 BP网络激活函数选择及在径流预报模型中的应用 | 第44-67页 |
| 2.1 引言 | 第44页 |
| 2.2 BP神经网络基本理论概述 | 第44-51页 |
| 2.2.1 BP神经网络的理论基础 | 第45-46页 |
| 2.2.2 BP神经网络的算法思想 | 第46页 |
| 2.2.3 BP神经网络的学习机制 | 第46-50页 |
| 2.2.5 BP网络影响因子分析 | 第50-51页 |
| 2.3 考虑激活函数灵敏度的BP径流预报模型 | 第51-55页 |
| 2.3.1 激活函数影响因子的选择 | 第51-52页 |
| 2.3.2 实验方案的设计 | 第52-53页 |
| 2.3.3 评价指标体系的建立 | 第53页 |
| 2.3.4 BP神经网络的算法步骤及流程图 | 第53-55页 |
| 2.4 实例分析计算 | 第55-65页 |
| 2.4.1 实例模型的建立 | 第55-56页 |
| 2.4.2 激活函数影响因子的极差分析 | 第56-62页 |
| 2.4.3 径流预报模型的综合分析 | 第62-63页 |
| 2.4.4 预报精度与预报效率分析 | 第63-65页 |
| 2.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第3章 基于BP激活函数灵敏度分析的径流组合预报模型 | 第67-83页 |
| 3.1 引言 | 第67-68页 |
| 3.2 基于BP激活函数灵敏度组合预报模型基本原理 | 第68-70页 |
| 3.2.1 BP网络模型激活函数的分析及选择 | 第68-69页 |
| 3.2.2 评价指标的选取 | 第69-70页 |
| 3.2.3 实验方案的确定 | 第70页 |
| 3.3 组合模型各单一模型权重的确定 | 第70-74页 |
| 3.3.1 熵值法确定各评价指标的客观权重 | 第70-71页 |
| 3.3.2 G1法确定各评价指标的主观权重 | 第71-72页 |
| 3.3.3 方差-协方差法确定各单一模型的指标权重 | 第72-74页 |
| 3.3.4 各单合一模型最终权重计算 | 第74页 |
| 3.4 实例分析计算 | 第74-80页 |
| 3.5 本章小结 | 第80-83页 |
| 第4章 考虑负荷曲线的水电站群短期运行自优化模拟模型 | 第83-106页 |
| 4.1 引言 | 第83-85页 |
| 4.2 基于负荷曲线的水库群短期运行自优化模拟模型 | 第85-88页 |
| 4.2.1 自由化模拟技术原理 | 第85-86页 |
| 4.2.2 自由化模拟模型 | 第86-88页 |
| 4.2.2.1 目标函数 | 第86页 |
| 4.2.2.2 约束条件 | 第86-88页 |
| 4.3 自优化模拟模型求解技术 | 第88-95页 |
| 4.3.1 求解思路及框图 | 第88-92页 |
| 4.3.2 求解步骤 | 第92-95页 |
| 4.3.2.1 水库最低、最高水位控制方程 | 第92页 |
| 4.3.2.2 水库供水约束及初始调度线计算模型 | 第92-93页 |
| 4.3.2.3 水库初始出力曲线计算方法 | 第93页 |
| 4.3.2.4 水库运行模拟模型 | 第93-94页 |
| 4.3.2.5 在线辨识反馈系统 | 第94-95页 |
| 4.4 实例分析计算 | 第95-103页 |
| 4.4.1 实例介绍 | 第95-97页 |
| 4.4.2 结果计算及分析 | 第97-103页 |
| 4.5 本章小结 | 第103-106页 |
| 第5章 基于二维非恒定流模型的水电站群短期调度方案研究 | 第106-124页 |
| 5.1 引言 | 第106-107页 |
| 5.2 二维水动力模型的建立及验证 | 第107-113页 |
| 5.2.1 模型控制方程 | 第107-108页 |
| 5.2.2 模型求解 | 第108-110页 |
| 5.2.3 模型验证 | 第110-113页 |
| 5.3 实例分析计算 | 第113-123页 |
| 5.3.1 实例介绍 | 第113-115页 |
| 5.3.2 方案制定—上边界流量过程 | 第115-118页 |
| 5.3.3 下边界水位流量过程曲线 | 第118页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第118-123页 |
| 5.4 本章小结 | 第123-124页 |
| 第6章 结论与展望 | 第124-127页 |
| 6.1 全文总结 | 第124-126页 |
| 6.2 研究展望 | 第126-127页 |
| 参考文献 | 第127-140页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第140-141页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 | 第141-142页 |
| 致谢 | 第142-143页 |
| 作者简介 | 第143页 |
