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基于Stacking集成学习的水电机组负荷分配
1
作者
郑晓楠
于洋
+5 位作者
潘虹
郑源
杭晨阳
杨杰
马晓瑶
陈致远
《排灌机械工程学报》
北大核心
2025年第10期1040-1048,共9页
在水电机组大型化、运行工况复杂化背景下,针对传统水电机组负荷分配中存在的寻优时间长、易陷入局部最优、结果不稳定等问题,提出一种基于Stacking集成学习模型和约束修正的水电机组负荷分配方法.首先,将历史数据输入至Stacking集成学...
在水电机组大型化、运行工况复杂化背景下,针对传统水电机组负荷分配中存在的寻优时间长、易陷入局部最优、结果不稳定等问题,提出一种基于Stacking集成学习模型和约束修正的水电机组负荷分配方法.首先,将历史数据输入至Stacking集成学习模型进行训练,采用K折交叉验证方法缓解重复学习造成的过拟合,得到机组负荷分配初始方案;其次,对初始方案进行负荷平衡、出力限制、机组组合等约束修正,不断逼近历史决策,形成最终决策方案.以某电站为例,采用耗水量、出力波动率等指标评价分配结果并与传统动态规划法进行对比,通过集成,模型训练完成后在线进行负荷分配,所需时间仅为2.04 s,决策时间大幅缩短,预测精度和鲁棒性显著提高,可为机组负荷分配提供一定参考.
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关键词
水电机组负荷分配
厂内经济运行
Stacking集成学习
约束修正
机器学习
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职称材料
题名
基于Stacking集成学习的水电机组负荷分配
1
作者
郑晓楠
于洋
潘虹
郑源
杭晨阳
杨杰
马晓瑶
陈致远
机构
河海大学电气与动力工程学院
中水东北勘测设计研究有限责任公司
出处
《排灌机械工程学报》
北大核心
2025年第10期1040-1048,共9页
基金
国家自然科学基金重点项目(52339006)
江苏省创新支撑计划国际科技合作项目(BZ2023047)。
文摘
在水电机组大型化、运行工况复杂化背景下,针对传统水电机组负荷分配中存在的寻优时间长、易陷入局部最优、结果不稳定等问题,提出一种基于Stacking集成学习模型和约束修正的水电机组负荷分配方法.首先,将历史数据输入至Stacking集成学习模型进行训练,采用K折交叉验证方法缓解重复学习造成的过拟合,得到机组负荷分配初始方案;其次,对初始方案进行负荷平衡、出力限制、机组组合等约束修正,不断逼近历史决策,形成最终决策方案.以某电站为例,采用耗水量、出力波动率等指标评价分配结果并与传统动态规划法进行对比,通过集成,模型训练完成后在线进行负荷分配,所需时间仅为2.04 s,决策时间大幅缩短,预测精度和鲁棒性显著提高,可为机组负荷分配提供一定参考.
关键词
水电机组负荷分配
厂内经济运行
Stacking集成学习
约束修正
机器学习
Keywords
load distribution of hydroelectric units
economical operation within the factory
Stacking ensemble learning
constraint correction
machine learning
分类号
TV737 [水利工程—水利水电工程]
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1
基于Stacking集成学习的水电机组负荷分配
郑晓楠
于洋
潘虹
郑源
杭晨阳
杨杰
马晓瑶
陈致远
《排灌机械工程学报》
北大核心
2025
0
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