大型水库水温调控的AI优化方法与应用

　　本书针对分层取水设施实际运行管理缺乏科学指导工具的技术瓶颈问题，以近年来信息及数据处理技术的迅速发展为契机，结合传统数值仿真模型和AI算法的优势，探索构建了水库下泄水温预测模型，开展了分层取水设施运行效果评估及优化研究。本书介绍了大型水库分层取水设施建设与运行情况，阐述了大型水库水温调控设施运行的AI优化理论与方法，并以锦屏一级水电站为例，论述了该方法在实际指导分层取水设施运行管理中的有效性。本书可供从事水工程管理、水生态环保等工作的科技工作者参考，也可供相关专业的高校师生参考。

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前言
第1章  绪论
 1.1  研究背景及意义
 1.2  国内外研究现状
   1.2.1  水温影响减缓措施
   1.2.2  分层取水设施的建设运行情况
   1.2.3  分层取水设施运行管理方法研究
   1.2.4  分层取水设施运行管理存在问题
 1.3  AI水温优化调控理论框架
 1.4  研究内容与创新点
   1.4.1  研究内容
   1.4.2  创新点
第2章  AI水库下泄水温预测模型框架设计
 2.1  AI水温预测概念模型
 2.2  AI算法原理
   2.2.1  SVR算法介绍
   2.2.2  BP算法介绍
   2.2.3  RNN及其衍生算法介绍
 2.3  基于Python语言的AI水温预测程序
   2.3.1  数据前处理模块
   2.3.2  AI水温预测模块
   2.3.3  数据后处理模块
   2.3.4  其他功能模块
 2.4  本章小结
第3章  AI模型训练数据集构建
 3.1  AI模型训练数据集形成的总体思路
 3.2  EFDC模型简介
   3.2.1  EFDC模型概述
   3.2.2  EFDC主控方程
 3.3  锦屏一级水电站概况
   3.3.1  水电站基本信息
   3.3.2  分层取水设施运行规程
 3.4  EFDC模型构建
   3.4.1  数据资料
   3.4.2  参数敏感性分析及设定方案
 3.5  EFDC模型验证
   3.5.1  实测水温与模拟水温对比
   3.5.2  水温时空分布规律
 3.6  A1模型的水温数据集形成
 3.7  本章小结
第4章  AI水库水温预测模型应用
 4.1  基于AI算法的水库下泄水温模型构建
   4.1.1  模型数据基础
   4.1.2  模型精度评价指标选取
   4.1.3  输入因子的二次筛选
   4.1.4  SVR模型参数优选
   4.1.5  神经网络模型主要参数优选
 4.2  AI算法在不同叠梁门调度方式下的适用性研究
   4.2.1  模拟水温预测结果分析
   4.2.2  实测水温预测结果分析
 4.3  本章小结
第5章  水库分层取水设施运行效果评价体系
 5.1  评价指标体系框架结构搭建
   5.1.1  评价指标遴选
   5.1.2  指标体系层次结构
 5.2  各评价指标计算方法及评分标准
   5.2.1  各评价指标计算方法
   5.2.2  各评价指标评分标准
 5.3  各评价指标权重确定
   5.3.1  指标权重确定方法
   5.3.2  评价指标赋权
 5.4  综合评价
 5.5  本章小结
第6章  水库分层取水设施运行方案优化
 6.1  分层取水设施运行方案设计
 6.2  不同运行方案分层取水效果评价
   6.2.1  分层取水设施运行对下泄水温的提高度
   6.2.2  下泄水温与历史同期水温的接近度
   6.2.3  长丝裂腹鱼对下泄水温的适宜度
   6.2.4  短须裂腹鱼对下泄水温的适宜度
   6.2.5  细鳞裂腹鱼对下泄水温的适宜度
   6.2.6  鲈鲤对下泄水温的适宜度
   6.2.7  综合评价
 6.3  分层取水设施运行效果与发电效益权衡
 6.4  分层设施运行优化方案推荐
   6.4.1  丰水年分层取水设施运行方案优化建议
   6.4.2  平水年分层取水设施运行方案优化建议
   6.4.3  枯水年分层取水设施运行方案优化建议
 6.5  本章小结
第7章  结论与展望
 7.1  主要结论
 7.2  研究展望
参考文献