系統(tǒng)辨識及其在水電能源中的應用

內容概要

《系統(tǒng)辨識及其在水電能源中的應用》系統(tǒng)地介紹了水電能源系統(tǒng)辨識理論、方法和作者新近的研究成果。全書分為7章，第l章、第2章包括確定調度函數(shù)的回歸分析方法、徑流的Marko、描述、時間序列分析及其在水電能源系統(tǒng)中的應用；第3章、第4章為辨識型水庫優(yōu)化調度方法介紹，包括總體框架、單庫和梯級水庫的非線性實時調度函數(shù)建立；第5章是洪水的分類預測和院化調度；第6章為神經(jīng)網(wǎng)絡模型；第7辛為混沌理論及應用。
《系統(tǒng)辨識及其在水電能源中的應用》適用于水電能源規(guī)劃調受與管理的科技工作者、研究人員、工程技術人員和大專院校相關教師、研究生。

作者簡介

張勇傳，男，1935年生，河南南陽人。1957年畢業(yè)于華中工學院，留校工作至今。1984年榮獲國家有突出貢獻的中青年專家，1997年當選中國工程院院士，現(xiàn)任華中科技大學校學術委員會副主任、華中科技大學水電與數(shù)字化工程學院名譽院長，華中科技大學文華學院院長。 長期從事水資源、電力領域的教學科研工作，為現(xiàn)代水庫運行理論的創(chuàng)立作出了突出貢獻；在水庫運行基礎理論、規(guī)劃決策與洪水風險管理、電力系統(tǒng)和水電站計算機仿真控制、電力系統(tǒng)工程隨機決策領域取得了重要突破；研究成果已成功地應用于生產(chǎn)實際。目前他又率先提出了數(shù)字流域的新概念，并著手流域數(shù)字化領域的工程項目和系統(tǒng)的理論研究。 科研成果獲國家科技進步一、二、三等獎和省部級一、二等獎計11項；出版《水電站水庫調度》等著作10多部，學術專著《水電能優(yōu)化管理》一書曾獲全國優(yōu)秀圖書二等獎；發(fā)表論文150余篇。

書籍目錄

總序前言第1章  線性回歸與隨機過程方法1.1  線性回歸原理1.1.1  回歸模型與最小二乘估計1.1.2  線性檢驗和置信區(qū)間1.1.3  均差法與判定系數(shù)1.2  水電站線性調度函數(shù)1.2.1  線性調度函數(shù)與回歸分析1.2.2  相鄰時段徑流獨立條件下的線性調度函數(shù)1.2.3  線性決策函數(shù)的其他計算方法1.2.4  線性調度函數(shù)的綜合計算方法1.3  馬爾可夫過程1.3.1  馬爾可夫（Markov）過程1.3.2  切普曼-柯爾莫哥洛夫方程1.3.3  齊次馬氏鏈1.3.4  遍歷性與平穩(wěn)分布1.4  Markov徑流描述1.4.1  時段徑流分布律1.4.2  時段相關與條件概率1.4.3  檢查徑流是否簡單馬氏鏈的方法參考文獻第2章  時間序列分析2.1  線性平穩(wěn)ARMA模型2.1.1  線性平穩(wěn)模型的類別及特征2.1.2  時間序列的預報2.1.3  ARMA模型參數(shù)估計2.1.4  模型階數(shù)的確定2.2  簡單非平穩(wěn)、非線性模型2.2.1  ARIMA模型2.2.2  季節(jié)性ARIMA模型2.2.3  線性趨勢預測技術2.2.4  組合模型2.2.5  門限自回歸模型2.3  卡爾曼（Kalman）濾波模型2.3.1  狀態(tài)空間及狀態(tài)估計2.3.2  離散時間]Kalman濾波2.3.3  多庫徑流預報模型參考文獻第3章  水庫系統(tǒng)的辨識型優(yōu)化調度理論3.1  水庫系統(tǒng)辨識型優(yōu)化調度方法概述3.1.1  辨識型優(yōu)化調度方法的提出3.1.2  信息結構3.1.3  被測系統(tǒng)和研究對象的預處理3.1.4  模型類的建立和水庫調度系統(tǒng)的幾種辨識結構3.1.5  最優(yōu)矩模型及其與串聯(lián)辨識優(yōu)化調度的關系3.2  單庫的辨識型優(yōu)化調度3.2.1  高水位原則的表述和初始調度方案3.2.2  減少無益棄水原則和非線性調度函數(shù)3.2.3  參數(shù)模型類和參數(shù)辨識：調度函數(shù)的優(yōu)選3.2.4  數(shù)值模擬——回檢與最優(yōu)回檢3.3  保證出力的確定3.3.1  保證出力的取值范圍3.3.2  保證出力的確定方法3.3.3  引理的證明參考文獻第4章  梯級水庫辨識型優(yōu)化調度4.1  梯級水庫能的能量增益轉換4.1.1  梯級水庫的能量增益轉換及其轉換條件4.1.2  箱庫模型及梯級水庫的全箱庫能增益轉換4.2  最優(yōu)調度函數(shù)的確定4.2.1  確定末庫容初態(tài)4.2.2  聯(lián)合保證出力的全箱庫能增益轉換分配技術4.2.3  非線性實時調度函數(shù)4.2.4  調度函數(shù)的優(yōu)選——最優(yōu)調度規(guī)則4.2.5  數(shù)值模擬——最優(yōu)回檢4.3  定理和公式的證明4.3.1  并聯(lián)水庫能和發(fā)電能關系式（4.3）的證明4.3.2  梯級水庫能和發(fā)電能關系式（4.4）的證明4.3.3  水庫蓄能式（4.11）的計算4.3.4  定理4.1的證明4.3.5  梯級水庫能箱庫分解式（4.17）的證明參考文獻第5章  洪水的分類預測與調度5.1  長江中下游流域的洪水分類5.2  洪水的分類預測5.3  防洪實時調度規(guī)則的Bayes綜合參考文獻第6章  神經(jīng)網(wǎng)絡理論及應用6.1  引言6.1.1  神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展及應用6.1.2  神經(jīng)網(wǎng)絡結構及學習方法6.2  單層前向神經(jīng)網(wǎng)絡6.2.1  線性網(wǎng)絡6.2.2  非線性網(wǎng)絡6.2.3  單層前向網(wǎng)絡的最小二乘分類算法6.3  多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡及應用6.3.1  前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡的反傳學習算法（BP算法）6.3.2  前向多層神經(jīng)網(wǎng)絡在預測中的應用6.4  反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡及其應用6.4.1  連續(xù)系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡6.4.2  Hopfield人工神經(jīng)網(wǎng)絡在TSP中的應用6.4.3  離散系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡參考文獻第7章  混沌理論及分析方法7.1  引言7.2  混沌的數(shù)學理論基礎7.3  混沌分析原理及方法7.3.1  混沌的基本概念7.3.2  吸引子及其特征描述7.4  混沌預測模型及應用7.4.1  全域預測方法7.4.2  局域預測法7.4.3  相軌跡演化模式算法參考文獻后記

編輯推薦

《系統(tǒng)辨識及其在水電能源中的應用》以清江水布埡-隔河巖-高壩洲梯級水庫系統(tǒng)、長江三峽工程防洪系統(tǒng)的研究工作為背景，立足于解決水電能源系統(tǒng)實際問題，力求理論與實際相結合，介紹了在水電能源系統(tǒng)辨識理論和方法研究方面最新取得的成果。

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