【摘 要】
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本文首先综合平稳时间序列法、BP人工神经网络法以及周期分析法的优点,提出了组合权重月(旬)径流预报模型；其次,根据中长期发电调度风险指标,针对径流无预报和有预报两种情况,
【出 处】
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华北电力大学(北京) 华北电力大学
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本文首先综合平稳时间序列法、BP人工神经网络法以及周期分析法的优点,提出了组合权重月(旬)径流预报模型；其次,根据中长期发电调度风险指标,针对径流无预报和有预报两种情况,提出了基于随机模拟及最大熵原理的水库中长期发电调度风险率计算方法；最后,以丹江口水库为例,对预报模型进行了验证分析,结果显示,相对于传统预报方法,不仅可以较好地预测未来月径流过程,而且可在一定程度上提高预报的合格率,从而为中长期径流预报提供了一条较好的改进途径；同时,以那兰水库为例计算发电调度风险,为决策者调整水库的蓄放水时间以及发电流量的大小提供了决策依据,使水库能以更优的方式运行。
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