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期刊文章详细信息

基于BP神经网络模型的黄龙滩电厂下游水位流量关系分析    

Analysis of the Stage-discharge Relationship for River Channel Downstream Huanglongtan Hydropower Plant based on BP Neural Network Model

  

文献类型:期刊文章

作  者:袁林山[1] 张力[1]

YUAN Linshan;ZHANG Li(State Grid Hubei Huanglongtan Hydropower Plant, Shiyan 442000, China)

机构地区:[1]国网湖北黄龙滩水力发电厂,湖北十堰442000

出  处:《水电与新能源》

年  份:2020

卷  号:34

期  号:1

起止页码:7-11

语  种:中文

收录情况:普通刊

摘  要:丹江口大坝加高后,回水顶托对黄龙滩电厂产生了一系列不利影响,在分析这些不利影响的过程中,需要计算丹江口大坝到黄龙滩电厂的水位流量关系。而传统的水力学方法计算量大,且过程复杂。为了能够简单高效地进行水位流量关系的计算,提出了一种基于BP神经网络模型的方法,将丹江口水库到黄龙滩电厂的河道分为两段,构建两个BP神经网络模型分别进行模拟计算。结果表明:丹江口水库至堵河口的模型的水位模拟结果最大偏差为0.011 m,均方根误差为0.0033 m;堵河口至黄龙滩电厂的模型的水位模拟结果最大偏差为0.2469 m,均方根误差为0.0841 m。两个模型的模拟精度都较高,证明该方法具有可行性。

关 键 词:BP神经网络模型 水位流量关系 黄龙滩电厂  

分 类 号:TV697.11]

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同被引文献:

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