[发明专利]一种基于SVM与DPY的预报-决策耦合水库调度方法

摘要

本发明公开了一种基于SVM与DPY的预报‑决策耦合水库调度方法，采用SVM径流预测方法，预测入库径流过程，并采用DPY算法进行水库优化调度，得到相应的柔性决策空间。采用NSGA‑II算法以效益和稳定性为目标，对水库调度柔性决策模型中的参数n和M进行优化，检验其效益及稳定性。本发明能有效利用预报信息，保证了水库运行效益和决策稳定性，为径流预报不确定性情形下未来水库的科学决策提供重要且可操作性强的参考依据。

主权项

一种基于SVM与DPY的预报‑决策耦合水库调度方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1，采集水库上游各站点观测的气温和降雨的数据资料；步骤2，采用SVM径流预测方法，根据水库上游各站点观测的各月最大降雨量、最小降雨量和平均降雨量，各月最高气温、最低气温和平均气温，建立月径流预测模型，并采用遗传算法优化模型参数，预测入库径流过程；步骤3，根据步骤2中预测得到的入库径流过程，采用DPY算法对水库进行优化调度，得到相应的柔性决策空间；步骤4，将实测入库径流作为输入，在柔性决策空间内随机进行预设次数的调度，并统计所有次数效益的平均值，作为该决策空间的效益P；步骤5，将实测入库径流作为输入，采用动态规划法得到水库调度最优轨迹，并统计最优轨迹落在柔性决策空间的时段个数Ls；步骤6，以步骤4中效益P最大和步骤5中最优轨迹落在柔性决策空间的时段个数Ls最多为目标，采用NSGA‑II算法对水库调度柔性决策模型中的参数n和M进行优化，并将优化的参数回代入DPY算法中，计算得到同时考虑径流预测与调度决策不确定性的柔性决策空间集。