流域水電智慧調(diào)度：大渡河探索與實(shí)踐

目錄
緒論 1
上篇 實(shí)時感知
第1章 數(shù)據(jù)采集 11
1.1 氣象 11
1.1.1 氣象信息獲取方式 11
1.1.2 大渡河流域氣象信息收集 12
1.2 水情 14
1.2.1 水情信息獲取方式 14
1.2.2 大渡河流域水情信息收集 14
1.3 市場 18
1.3.1 市場信息獲取方式 18
1.3.2 大渡河公司所需市場信息收集 20
1.4 設(shè)備 23
1.4.1 設(shè)備信息種類 23
1.4.2 設(shè)備信息獲取方式 23
1.5 環(huán)境 25
1.5.1 環(huán)境信息種類 25
1.5.2 環(huán)境信息獲取方式 25
第2章 數(shù)據(jù)傳輸 28
2.1 光纖通信 28
2.1.1 大渡河光纖通信系統(tǒng)概述 29
2.1.2 大渡河光纖通信系統(tǒng)保護(hù)策略 30
2.2 衛(wèi)星通信 32
2.2.1 衛(wèi)星通信系統(tǒng)概述 32
2.2.2 衛(wèi)星通信技術(shù)特點(diǎn) 32
2.2.3 大渡河VSAT衛(wèi)星通信系統(tǒng) 33
2.2.4 基于VSAT的VOIP調(diào)度通信 38
2.3 公網(wǎng)通信 39
第3章 數(shù)據(jù)處理 41
3.1 云計算中心 41
3.1.1 云計算基本概念 41
3.1.2 大渡河云計算中心體系架構(gòu) 42
3.1.3 大渡河云計算中心存儲設(shè)計 43
3.2 云數(shù)據(jù)中心 45
3.2.1 云數(shù)據(jù)中心基本概念 45
3.2.2 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)采集 45
3.2.3 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲 48
3.2.4 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)質(zhì)量 49
中篇 精準(zhǔn)預(yù)測
第4章 氣象預(yù)報 53
4.1 數(shù)值天氣預(yù)報簡介 53
4.1.1 數(shù)值天氣預(yù)報技術(shù)發(fā)展簡史 53
4.1.2 WRF預(yù)報模型簡介 54
4.1.3 數(shù)據(jù)同化技術(shù) 58
4.2 大渡河流域數(shù)值天氣預(yù)報模型 61
4.2.1 大渡河流域氣候特點(diǎn) 61
4.2.2 預(yù)報思路 63
4.2.3 大渡河數(shù)值天氣預(yù)報模型設(shè)計 64
4.2.4 大渡河資料同化設(shè)計 67
4.2.5 大渡河預(yù)報參數(shù)選擇 69
4.2.6 大渡河集合預(yù)報 72
4.3 大渡河數(shù)值天氣預(yù)報案例分析 74
4.3.1 大渡河降雨預(yù)報檢驗(yàn)分析 74
4.3.2 預(yù)報偏差案例分析 78
4.4 大渡河降水預(yù)報方案優(yōu)化 79
4.4.1 基于增量空間濾波的多尺度模型融合技術(shù) 79
4.4.2 使用分辨率更高的地形數(shù)據(jù) 80
4.4.3 融合更多公開的全球預(yù)報數(shù)據(jù) 81
4.4.4 利用認(rèn)知技術(shù)修正模型預(yù)報誤差 81
第5章 洪水預(yù)報 84
5.1 洪水預(yù)報技術(shù)簡介 84
5.1.1 新安江模型 85
5.1.2 洪水概率預(yù)報 91
5.2 大渡河洪水預(yù)報方案 101
5.2.1 大渡河流域暴雨洪水特性 101
5.2.2 洪水預(yù)報總體設(shè)計 105
5.2.3 典型性斷面預(yù)報方案 106
5.3 洪水預(yù)報案例分析 109
5.3.1 精度評定要求 109
5.3.2 典型性斷面預(yù)報效果 110
5.4 大渡河洪水預(yù)報方案優(yōu)化 110
第6章 中長期徑流預(yù)報 112
6.1 徑流預(yù)報技術(shù)簡介 112
6.1.1 自回歸模型 113
6.1.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 113
6.1.3 集對分析 114
6.2 大渡河中長期徑流預(yù)報方案 115
6.2.1 大渡河徑流特性分析 115
6.2.2 中長期徑流預(yù)報總體設(shè)計 120
6.2.3 典型性斷面預(yù)報方案 121
6.3 中長期徑流預(yù)報案例分析 125
6.3.1 自回歸模型預(yù)報 125
6.3.2 RBFNN模型預(yù)報 125
6.3.3 集對分析模型預(yù)報 126
6.4 大渡河中長期預(yù)報方案優(yōu)化 127
下篇 智能調(diào)控
第7章 梯級聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度 131
7.1 梯級水電站中長期優(yōu)化調(diào)度 131
7.1.1 數(shù)學(xué)模型 131
7.1.2 模型求解 132
7.1.3 實(shí)例計算 136
7.2 梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度 138
7.2.1 數(shù)學(xué)模型 138
7.2.2 模型求解 140
7.2.3 實(shí)例計算 142
7.3 梯級水電站負(fù)荷分配 143
7.3.1 梯級聯(lián)合調(diào)度負(fù)荷分配模式 143
7.3.2 數(shù)學(xué)模型 148
7.3.3 模型求解 150
7.3.4 實(shí)例計算 150
7.3.5 日發(fā)電計劃合理性校核 152
7.4 水庫汛末分期蓄水 153
7.4.1 汛期分期方法 153
7.4.2 實(shí)例計算 158
7.4.3 汛末分期蓄水成效 162
7.5 中小洪水實(shí)時預(yù)報調(diào)度 162
7.5.1 研究方法 163
7.5.2 實(shí)例計算 164
7.5.3 中小洪水實(shí)時預(yù)報調(diào)度成效 167
第8章 負(fù)荷實(shí)時調(diào)控 169
8.1 研究內(nèi)容 169
8.2 站間負(fù)荷實(shí)時分配模型 170
8.2.1 建模要點(diǎn) 170
8.2.2 約束條件 171
8.3 模型求解方法 172
8.3.1 動態(tài)規(guī)劃算法 173
8.3.2 改進(jìn)雙向逐次逼近解算方法 175
8.4 瀑深枕三站EDC案例 180
8.4.1 廠間負(fù)荷實(shí)時分配策略 180
8.4.2 廠間負(fù)荷實(shí)時分配控制模型 181
8.4.3 求解算法 184
第9章 閘門智能控制 187
9.1 研究內(nèi)容 187
9.2 水位控制策略及模擬運(yùn)行 188
9.2.1 水庫水位控制策略庫 188
9.2.2 水電站模擬運(yùn)行 189
9.2.3 水電站模擬運(yùn)行計算流程 190
9.3 閘門調(diào)度及算法 191
9.3.1 調(diào)度模式的目標(biāo)函數(shù) 191
9.3.2 閘門約束 192
9.3.3 閘門開度分配中的次優(yōu)解 192
9.4 典型站閘門智能控制案例 192
9.4.1 大崗山水電站 193
9.4.2 瀑布溝水電站 194
參考文獻(xiàn) 197