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流域水電智慧調(diào)度--大渡河探索與實踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787030636256
- 條形碼：9787030636256 ; 978-7-03-063625-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
流域水電智慧調(diào)度--大渡河探索與實踐 本書特色
《流域水電智慧調(diào)度：大渡河探索與實踐》是對國家能源投資集團有限責(zé)任公司大渡河流域水電開發(fā)有限公司在流域水電智慧調(diào)度探索與實踐中取得成果與經(jīng)驗的提煉總結(jié)，分為實時感知、精準(zhǔn)預(yù)測、智能調(diào)控3篇，共9章。主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、氣象預(yù)報、洪水預(yù)報、中長期徑流預(yù)報、梯級聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度、負(fù)荷實時調(diào)控及閘門智能控制，涵蓋了流域水電智慧調(diào)度的主要環(huán)節(jié)。《流域水電智慧調(diào)度：大渡河探索與實踐》所述理論緊密聯(lián)系生產(chǎn)實際，結(jié)合各項研究成果在大渡河流域的成功應(yīng)用，從技術(shù)層面與實踐層面進行詳細闡述。
流域水電智慧調(diào)度--大渡河探索與實踐 內(nèi)容簡介
本書基于人工智能理論和大數(shù)據(jù)技術(shù)進行流域水電智慧調(diào)度理論和關(guān)鍵技術(shù)研究, 智慧智能調(diào)度是智能管理向廣度和深度的發(fā)展和繼承。本書將就智慧調(diào)度概述、流域水情智慧分析預(yù)測、梯級水電站發(fā)電能力智慧評估、梯級水電站發(fā)電計劃智慧編制、梯級水電站負(fù)荷實時高效智慧匹配、梯級水電站群實時發(fā)電智慧調(diào)度策略、流域水電消納市場信息剖析等方面內(nèi)容開展研究。
流域水電智慧調(diào)度--大渡河探索與實踐 目錄
目錄緒論 1上篇 實時感知第1章 數(shù)據(jù)采集 111.1 氣象 111.1.1 氣象信息獲取方式 111.1.2 大渡河流域氣象信息收集 121.2 水情 141.2.1 水情信息獲取方式 141.2.2 大渡河流域水情信息收集 141.3 市場 181.3.1 市場信息獲取方式 181.3.2 大渡河公司所需市場信息收集 201.4 設(shè)備 231.4.1 設(shè)備信息種類 231.4.2 設(shè)備信息獲取方式 231.5 環(huán)境 251.5.1 環(huán)境信息種類 251.5.2 環(huán)境信息獲取方式 25第2章 數(shù)據(jù)傳輸 282.1 光纖通信 282.1.1 大渡河光纖通信系統(tǒng)概述 292.1.2 大渡河光纖通信系統(tǒng)保護策略 302.2 衛(wèi)星通信 322.2.1 衛(wèi)星通信系統(tǒng)概述 322.2.2 衛(wèi)星通信技術(shù)特點 322.2.3 大渡河VSAT衛(wèi)星通信系統(tǒng) 332.2.4 基于VSAT的VOIP調(diào)度通信 382.3 公網(wǎng)通信 39第3章 數(shù)據(jù)處理 413.1 云計算中心 413.1.1 云計算基本概念 413.1.2 大渡河云計算中心體系架構(gòu) 423.1.3 大渡河云計算中心存儲設(shè)計 433.2 云數(shù)據(jù)中心 453.2.1 云數(shù)據(jù)中心基本概念 453.2.2 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)采集 453.2.3 云數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)存儲 483.2.4 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 534.1 數(shù)值天氣預(yù)報簡介 534.1.1 數(shù)值天氣預(yù)報技術(shù)發(fā)展簡史 534.1.2 WRF預(yù)報模型簡介 544.1.3 數(shù)據(jù)同化技術(shù) 584.2 大渡河流域數(shù)值天氣預(yù)報模型 614.2.1 大渡河流域氣候特點 614.2.2 預(yù)報思路 634.2.3 大渡河數(shù)值天氣預(yù)報模型設(shè)計 644.2.4 大渡河資料同化設(shè)計 674.2.5 大渡河預(yù)報參數(shù)選擇 694.2.6 大渡河集合預(yù)報 724.3 大渡河數(shù)值天氣預(yù)報案例分析 744.3.1 大渡河降雨預(yù)報檢驗分析 744.3.2 預(yù)報偏差案例分析 784.4 大渡河降水預(yù)報方案優(yōu)化 794.4.1 基于增量空間濾波的多尺度模型融合技術(shù) 794.4.2 使用分辨率更高的地形數(shù)據(jù) 804.4.3 融合更多公開的全球預(yù)報數(shù)據(jù) 814.4.4 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 845.1 洪水預(yù)報技術(shù)簡介 845.1.1 新安江模型 855.1.2 洪水概率預(yù)報 915.2 大渡河洪水預(yù)報方案 1015.2.1 大渡河流域暴雨洪水特性 1015.2.2 洪水預(yù)報總體設(shè)計 1055.2.3 典型性斷面預(yù)報方案 1065.3 洪水預(yù)報案例分析 1095.3.1 精度評定要求 1095.3.2 典型性斷面預(yù)報效果 1105.4 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 1126.1 徑流預(yù)報技術(shù)簡介 1126.1.1 自回歸模型 1136.1.2 徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1136.1.3 集對分析 1146.2 大渡河中長期徑流預(yù)報方案 1156.2.1 大渡河徑流特性分析 1156.2.2 中長期徑流預(yù)報總體設(shè)計 1206.2.3 典型性斷面預(yù)報方案 1216.3 中長期徑流預(yù)報案例分析 1256.3.1 自回歸模型預(yù)報 1256.3.2 RBFNN模型預(yù)報 1256.3.3 集對分析模型預(yù)報 1266.4 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 1317.1 梯級水電站中長期優(yōu)化調(diào)度 1317.1.1 數(shù)學(xué)模型 1317.1.2 模型求解 1327.1.3 實例計算 1367.2 梯級水電站短期優(yōu)化調(diào)度 1387.2.1 數(shù)學(xué)模型 1387.2.2 模型求解 1407.2.3 實例計算 1427.3 梯級水電站負(fù)荷分配 1437.3.1 梯級聯(lián)合調(diào)度負(fù)荷分配模式 1437.3.2 數(shù)學(xué)模型 1487.3.3 模型求解 1507.3.4 實例計算 1507.3.5 日發(fā)電計劃合理性校核 1527.4 水庫汛末分期蓄水 1537.4.1 汛期分期方法 1537.4.2 實例計算 1587.4.3 汛末分期蓄水成效 1627.5 中小洪水實時預(yù)報調(diào)度 1627.5.1 研究方法 1637.5.2 實例計算 1647.5.3 中小洪水實時預(yù)報調(diào)度成效 167第8章 負(fù)荷實時調(diào)控 1698.1 研究內(nèi)容 1698.2 站間負(fù)荷實時分配模型 1708.2.1 建模要點 1708.2.2 約束條件 1718.3 模型求解方法 1728.3.1 動態(tài)規(guī)劃算法 1738.3.2 改進雙向逐次逼近解算方法 1758.4 瀑深枕三站EDC案例 1808.4.1 廠間負(fù)荷實時分配策略 1808.4.2 廠間負(fù)荷實時分配控制模型 1818.4.3 求解算法 184第9章 閘門智能控制 1879.1 研究內(nèi)容 1879.2 水位控制策略及模擬運行 1889.2.1 水庫水位控制策略庫 1889.2.2 水電站模擬運行 1899.2.3 水電站模擬運行計算流程 1909.3 閘門調(diào)度及算法 1919.3.1 調(diào)度模式的目標(biāo)函數(shù) 1919.3.2 閘門約束 1929.3.3 閘門開度分配中的次優(yōu)解 1929.4 典型站閘門智能控制案例 1929.4.1 大崗山水電站 1939.4.2 瀑布溝水電站 194參考文獻 197
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