水电站非弃水期下游水位变化过程预测方法

摘要

本发明提供一种水电站非弃水期下游水位变化过程预测方法，包括以下步骤：一、提取水电站多年逐小时历史运行数据，以水电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列和部分逐小时电站下游水位数据序列作为输入因子，以剩下逐小时电站下游水位数据序列作为输出因子；二、选用神经网络算法，对输入、输出因子进行训练，构建预测模型；三、将电站非弃水期的前期逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位、下游水位历史运行数据以及预见期内未来逐小时电站总出力、分电站出力、上游水位数据序列后输入预测模型，预测出未来下游水位过程数据序列。本发明实现预测下游水位变化过程，且预见期内无预报误差累计效应。