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基于流量预测的水利水电工程调度优化技术研究
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摘要:水利水电工程调度优化是确保水资源高效利用的关键环节。研究采用机器学习方法对流量进行预测,结合多目标优化算法构建调度模型。通过对某流域内大型水电站的实际运行数据进行分析,建立了基于长短期记忆网络(LSTM)的流量预测模型。实验结果表明,该模型在短期和中期预测方面均具有较高精度。基于预测结果,采用改进粒子群算法对水库群联合调度进行优化,在发电效益、防洪安全和生态需水三个目标上取得了显著效果。研究显示,相比传统调度方案,该方法能够有效提升发电效益,同时确保防洪安全和下游生态用水需求。
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