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向家坝水电站短期日发电调度与坝下游航运间矛盾冲突严重,为缓解航电矛盾,该文提出一种兼顾下游航运要求的向家坝水电站枯水期日调节优化方法。综合考虑向家坝水电站水库运行方式、电站出力特性和大坝下游通航水力条件要求,以日发电量最大为目标,建立向家坝日发电精细化模型,运用一维水流模型实时验证下游航运水力条件,可实时保障下游航运安全,同时提出免疫差分进化算法进行求解。最后以向家坝历史径流数据进行仿真模拟分析,优化结果表明:运用本文所提优化方式及求解方法能够在满足下游航运水力条件和电网要求的同时使日发电量达到4 705万kWh,在时效性方面是动态规划计算时间的1/50,具有较大优势。可用于兼顾航运和调峰功能的水电站日调节方案制定,具有一定的理论与工程实用价值。 相似文献
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为监控出闸船舶的异常航速、科学调度出闸船舶、提高船舶出闸效率和保障船舶出闸安全,研究了三峡出闸船舶航速分布规律与预测应用问题.以船舶AIS(automatic identification system)统计数据为基础,通过直方图方法分析了船舶离闸距离、船舶尺度与船舶出闸航速之间的关系,在此基础上,利用80％的AIS数据建立了基于BP(back propagation)神经网络的船舶出闸航速预测模型,并以20％的AIS数据对船舶出闸航速预测模型予以验证,最后通过案例阐释航速预测模型的应用.结果表明:该模型预测航速的平均误差为6.7％,对预测航速和实际航速进行单因素方差分析,两组数据并无显著性差异.可见基于BP神经网络的船舶出闸航速预测模型可以应用于船舶出闸航速预测. 相似文献
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