【摘 要】
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围绕如何提高水电站中长期发电调度出力系数估计和出力过程计算精度的问题,综合考虑水电站水头、发电流量等水电站关键状态信息对综合出力系数K的影响,建立了以水头、发电流
【机 构】
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华中科技大学水电与数字化工程学院,华中科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金重点支持项目(U1865202),国家重点研发计划课题(2016YFC0402205)
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围绕如何提高水电站中长期发电调度出力系数估计和出力过程计算精度的问题,综合考虑水电站水头、发电流量等水电站关键状态信息对综合出力系数K的影响,建立了以水头、发电流量和入库流量为备选输入,以综合出力系数K为输出的三种神经网络模型,进而提出了水电站发电调度出力计算变K值的三种神经网络估计方法。结合三峡水电站多年实际运行资料,将本文提出的变K值估计方法与多种传统K值确定方法进行了综合对比。结果表明,本文提出的变K值估计模型或方法具有更高的K值估计、出力和发电量计算精度,为实现水电站中长期发电调度精细化出力计算提
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