吴月秋
- 作品数：6 被引量：33H指数：4
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- 金沙江梯级水电站群优化调度研究
- 本文首先针对粒子群算法易早熟和陷入局部最优的缺陷,通过引入混沌搜索机制来增加种群的多样性和动态调整惯性权重因子,对算法进行了改进,提出了混沌粒子群算法;其次,以金沙江流域上梯级分布的12个电站运行为背景,在详细分析水文、...
- 吴月秋
- 关键词：混沌粒子群算法联合优化调度
- 文献传递
- 改进和声搜索算法在梯级水库群优化调度中的应用被引量：8
- 2021年
- 为改善和声搜索算法在梯级水库群优化调度中的应用效果,提高模型的求解精度和效率,针对和声搜索算法(Harmony Search Algorithm,HSA)的初始和声记忆库分布不均及易陷入局部最优的缺陷,采用均匀设计的方法生成初始和声记忆库以增加其多样性和有效性,引入混沌序列来改善算法的全局搜索能力。对HSA进行改进后,将其应用于李仙江流域梯级水库群发电优化调度模型的求解。结果表明:改进和声搜索算法(Improved Harmony Search Algorithm,IHSA)所得系统总发电量比HSA提高了1.37%,比动态规划法(Dynamic Programming,DP)降低了0.22%;但计算时间仅为DP的8.22%。IHSA收敛速度较快,全局寻优能力更强,为梯级水库群发电优化调度模型求解提供了一条可行的途径。
- 王丽萍吴月秋张验科王渤权
- 关键词：发电优化调度梯级水库群和声搜索算法均匀设计混沌序列
- 径流预报的极点对称模态分解-Elman网络模型被引量：15
- 2021年
- 针对径流序列非线性、非平稳的特点,将极点对称模态分解(ESMD)方法与Elman神经网络模型相结合,建立了ESMD-Elman神经网络组合模型,并应用于长江上游干支流8站的年、月径流预报。首先利用ESMD方法将径流序列分解为各模态分量和趋势余项;然后利用Elman神经网络模型分别预测各平稳序列;最后加和重构得到最终预测结果。结果表明:组合模型预报精度大于单一模型,与ESMD-BP神经网络组合模型比,ESMDElman神经网络组合模型的8站年径流预报结果的平均相对误差(MAPE)平均降低3.6%,均方根误差(RMSE)平均降低7.8%,确定性系数平均提高5.0%;8站月径流预报结果的MAPE平均降低3.0%,RMSE平均降低2.8%,具有"分解→预测→重构"特点的组合模型提高了预报精度。
- 李继清王爽吴月秋田雨
- 关键词：ELMAN神经网络径流预报长江上游
- 基于边际替代率的水库多目标调度方案决策被引量：5
- 2021年
- 为得到入库径流不确定条件下的水库多目标优化调度方案,本文以防洪和发电具有结合库容的三峡水库为研究对象,在对入库径流过程预报误差进行量化估计的条件下,以耦合微观经济学中的等产量和等成本线获取最大效益的原理,将边际替代率应用于水库多目标优化调度方案决策,寻求防洪和发电矛盾对立转化的最佳均衡点。应用于三峡水库的算例分析结果表明,模型不仅可以直观描述丰平枯不同来水情景下的防洪效益和发电效益之间的互馈转化关系,而且能够得到考虑入库径流过程预报误差时的汛前期水库优化运行水位,对于在保障防洪安全的基础下充分发挥水库兴利效益具有重要的理论意义和实际应用价值。
- 吴月秋王丽萍张验科吴嘉杰张培
- 关键词：水库多目标优化调度
- 入库径流不确定条件下水库多目标优化调度方案决策被引量：5
- 2021年
- 针对传统水库多目标优化调度方案决策时往往忽略入库径流不确定性影响的不足,一方面对评价指标选用区间数,并以考虑入库径流预报误差下的模拟入库径流为输入时优化计算得到的最大和最小值为其上下限;另一方面在采用博弈论集合模型对基于序关系分析法的主观权重和Critic法的客观权重进行组合赋权的基础上,对VIKOR模型进行了改进以提高评价指标权重的可信度和合理性。应用于三峡水库入库径流不确定下多目标优化调度方案决策的算例分析表明,决策结果与以实际径流过程为输入时的基本一致,说明了该方法的合理性和实用性,为入库径流不确定下水库多目标优化调度方案决策提供了一种新途径。
- 王丽萍吴月秋张验科张培
- 关键词：多目标决策水库调度
- 梯级水库群多目标优化调度方案决策及风险分析研究
- 水是生命之源，是人类赖以生存和发展不可缺少的重要的物质资源，随着全球气候变化及人类活动的影响，可供利用的水资源日益匮乏，如何高效合理利用水资源已成为国内外普遍关注的问题。因此，综合考虑多种不确定性因素的影响，在满足防洪、...
- 吴月秋
- 关键词：梯级水库群优化调度风险分析
- 文献传递
