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一种基于水库生态发电多目标中长期随机调度模型的优化调度方法

摘要

本发明提供了一种水库生态发电多目标中长期随机调度模型的构建方法以及优化调度方法,本发明采用Tennant法中的理想生态流量。优化调度模型的建立包括:首先建立水库发电目标函数以及生态流量贴近度目标函数,紧接着通过这两个目标函数归一化处理得到发电和生态综合效益的多目标函数,尽量使得发电和生态综合效益最大。接着描述水库生态随机调度模型的约束条件,然后将径流随机过程和随机变量的马尔可夫决策过程引入水库生态发电中长期随机优化调度问题中。Q‑learning算法是一种可以确定最优决策策略的强化学习算法,无需环境模型,可以充分利用和挖掘水库入库径流数据,实现水库经济效益和生态效益的统一。

著录项

  • 公开/公告号CN112036633B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 三峡大学;

    申请/专利号CN202010871614.2

  • 申请日2020-08-26

  • 分类号G06Q10/04(20120101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N20/00(20190101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人罗飞

  • 地址 443002 湖北省宜昌市大学路8号

  • 入库时间 2022-08-23 11:53:45

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