并联水库群调度规则提取的机理神经网络研究

1 论文标题：并联水库群调度规则提取的机理神经网络研究

2 作者信息：黄一帆, 胡铁松*：武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉；井沛然：武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉；南京水利科学研究院水灾害防御全国重点实验室，江苏 南京

3 出处和链接：黄一帆, 胡铁松, 井沛然. 并联水库群调度规则提取的机理神经网络研究[J]. 水资源研究, 2023, 12(6): 565-574. https://doi.org/10.12677/JWRR.2023.126062

4 摘要：本文提出了基于理论指导的深度学习方法，提取并联供水水库联合调度规则，该方法以损失函数惩罚项的形式，将成员水库蓄水期弃水概率相等且供水期达到死库容状态概率相等、蓄水量边界约束和供水量边界约束加入到机器学习模型中。结果表明，在纯机器学习模型中耦合适当的调度机理知识可以提高其模拟水库调度规则的精度。在三种约束中，成员水库蓄水期弃水概率相等且供水期达到死库容状态概率相等对模拟结果的改善效果最佳。此外，同时耦合三种约束的场景模拟结果最优。