【摘 要】
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随着我国水能资源开发的不断推进,水能资源较丰富流域普遍形成了电站数量可观的梯级水电站群,由于梯级水电站群的数量较多且上下游电站间存在复杂的水力电力联系,如何合理的安排各电站运行方式存在较大难度。本文围绕梯级水电站群的短期调度与中长期调度问题,以澜沧江梯级水电站为例,基于云南电网调度系统多年运行积累的实际运行数据,运用数据挖掘相关技术开展了澜沧江梯级水电站次日出力曲线编制问题研究、数据驱动的龙头电站
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随着我国水能资源开发的不断推进,水能资源较丰富流域普遍形成了电站数量可观的梯级水电站群,由于梯级水电站群的数量较多且上下游电站间存在复杂的水力电力联系,如何合理的安排各电站运行方式存在较大难度。本文围绕梯级水电站群的短期调度与中长期调度问题,以澜沧江梯级水电站为例,基于云南电网调度系统多年运行积累的实际运行数据,运用数据挖掘相关技术开展了澜沧江梯级水电站次日出力曲线编制问题研究、数据驱动的龙头电站汛前水位控制问题研究,主要成果如下:（1）针对梯级电站次日出力曲线编制问题,基于澜沧江上游梯级水电站群实际调度数据,先用层次聚类的方法将电站历史出力曲线聚类为典型出力曲线,将调度因子与典型出力曲线数据集作为数据样本,使用神经网络算法建模训练得到电站调度关键指标与典型出力曲线之间联系,训练后得到梯级电站的次日发电曲线生成模型,采用汛期与枯期的实际调度数据对模型进行测试,并将模型生成的梯级调度方案与实际调度方案进行对比,模型生成的发电计划在经过校核与调整后具有较好的可执行性与准确性。（2）针对流域调节库容较大的龙头电站的汛前水位控制问题,以小湾糯扎渡流域多年径流资料为基础数据,采取动态规划算法求解两库中长期调度发电量最大数学模型,将得到的优化调度方案作为数据样本建立汛前水位神经网络预测模型,采用丰水年、平水年、枯水年的测试样本对模型进行测试,测试结果显示模型的汛前水位预测结果较好,可为水库中长期调度提供决策参考。针对汛前水位预测时相关因子过多的问题,采用主成分分析方法简化神经网络的输入因子,经过对比分析,输入因子简化后的神经网络模型预测效果良好。最后,对本文研究的数据挖掘技术在梯级水电站短期与长期调度方面的应用实践进行了总结,对研究中可改善与可进一步研究的内容进行了展望
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