流域模拟器的研发与实践初探

针对数字孪生流域研发和流域综合管理的需求,重点论述了流域模拟器的概念、理论与方法以及针对长江应用的长江模拟器的研发与应用进展。流域模拟器旨在构建流域模拟通用范式,其特色与特点是：通过建设“天-空-地”一体化监测监控系统,以及研发集成气象与气候模型、流域水循环模型、水动力学模型、水质模型、水生态模型、城市模型、社会经济模型等多种模型,构建模型云系统,实现天气模拟、流域水循环过程模拟、流域生物地球化学循环模拟、河流与湖泊过程模拟,为水资源高效利用与调度、城市水循环模拟、“水-能-粮-环境-生态-经济”耦合系统及管理决策支持等流域管理与决策服务提供科技支撑。     

水文非线性系统概念性模型及“灰色”参数识别

本文针对流域汇流非线性问题,在水功力学理论指导下,建立了一类具有“灰色”特点的流域系统非线性调蓄状态模型;并且处理了模型“灰色”参数的“离线”识别和“在线”识别以及预报等问题。最后给出了实例与检验。     

基于粒子群算法的新安江模型参数的优化

文中利用滦河流域大黑汀、桃林口及滦县站多年降水、蒸发及来水量资料,建立了区间年来水量的新安江模型,并利用基于粒子群优化算法对此模型的参数进行了优化。     

总径流非线性响应模型(TNLR)的研究及应用

本模型采用某一标准的暴雨强度为“门槛值”对降雨系列进行分阶计算,并把整个流域划分成若干子流域分别率定响应函数,然后推求流域出口断面的流量过程线。因此,本模型是一个高阶多输入单输出的降雨径流模型。     

降雨径流模拟神经网络模型及应用

针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA-BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,将GA-BP模型、BP模型以及新安江模型应用于水文日径流过程模拟,进行应用比较以及分析GA-BP模型在水文径流模拟过程中的难点及其可行性.结果表明,GA-BP模型优化了网络结构,加快了算法收敛速率;可以用于降雨径流过程模拟,也为今后类似研究提供一种模拟技术.在实际应用中可以根据流域资料情况选择合适的模型进行水文模拟作业.     

数学优化方法在新安江模型参数率定中的应用分析

以3种数学优化方法及新安江(三水源)模型的理论为依据,介绍了优化方法在新安江三水源模型参数率定中的应用.将率定成果与API模型进行了对比,说明这3种优化方法在大宁河流域参数率定中应用效果良好,具有很好的参考和推广价值.     

集中入流滞时演进型流域地貌汇流模型

在Ｓｔｒａｈｌｅｒ河流分级法的基础上，提出了单元级别的确定原则，并进一步定义了概念性流域地貌汇流模型．为了将河道洪水演算方法移置到流域汇流模型中，还定义了“滞时演进河段”这一新的概念性元素．推导了三级流域瞬时单位线，选用内罚函数法估计模型参数，实例检验，模型拟合精度较高．     

基于Petri网的选课系统建模优化

针对在访问选课系统中的临界资源时出现的不稳定性问题,建立了一种基于Petri网的选课系统流程模型.首先使用“生产者-消费者”原理对模型进行优化,实现“发布课程”和“选课”的严格序关系; 然后引入信号量机制进一步优化,实现互斥访问更新后的临界资源.最后用PIPE软件模拟运行优化后的模型并进行分析,结果表明模型具有安全性和有界性.     

集中入流滞时演进型流域地貌汇流模型

在Ｓｔｒａｈｌｅｒ河流分级法的基础上，提出了单元级别的确定原则，并进一步定义了概念性流域地貌汇流模型，为了浆河道洪水演算方法移置到流域汇模型中，还定义了“滞时演时河段”这一新的概念性元素，推导了三级流域瞬时单位线，选用内罚函数法估计模型参数，实例检验，模型拟合精度较高。     

赣江流域生态补偿标准及其空间优化研究

基于回顾相关文献并结合江西省流域的具体情况,构建赣江流域各研究区生态补偿标准估测模型。以上述研究结果为核心并运用Arc Gis和Geoda软件对各研究区生态补偿标准进行空间自相关性和热点分析,以此作为流域生态补偿标准空间优化的依据,以期为赣江流域生态补偿的进一步完善做出一定的贡献。     

城市供水系统两级优化调度的宏观模型研究

在简略阐述净水厂的优化调度模型应针对具体供水系统特征建立的观点后，着重说明了应用前馈神经网络理论建立反映供水系统管网工况的宏观模型新方法，并以沈阳市供水系统为基础提出了两级优化调度数学模型。实例计算与分析结果表明，优化后的调度方案不仅能显著提高各供水二泵站的运行效率，而且可节省电耗约３６％。     

过程工业用水系统流结构模型研究

通过对用水过程和废水处理过程的内在特性和相互关系的分析,将用水系统分为转化、利用和回收与再生 3 个子系统。从系统工程的角度,在借鉴能量利用系统三环节模型的基础上,提出用水系统三环节模型。将整个用水系统作为一个有机的整体进行集成,通过对用水过程进行定量的分析与评价,提出用水系统综合优化改进的方向,为系统全局的节水减排工作提供理论指导。     

飞蛾火焰优化算法-投影寻踪回归模型在需水预测中的应用

基于用水时间序列构建投影寻踪回归(PPR)需水预测模型。针对PPR模型矩阵参数难以确定的不足,利用一种新型群体智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法优化PPR模型矩阵参数,提出MFO-PPR预测模型,并构建MFO-BP模型作对比,以1980—2013年上海市需水预测为例,分别利用实例前20组和后10组数据对模型参数进行率定及预测。结果表明:MFO-PPR模型对实例后10 a需水预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为1.84%、4.20%,预测精度优于MFO-BP模型的2.06%、4.61%。MFO算法具有较好的全局寻优能力,将MFO算法应用于PPR模型参数寻优,可有效地提高PPR模型的预测精度。     

基于粒子群的城市供水配置模型优化算法

为了解决城市供水水量分配合理性欠缺问题,提出基于粒子群的供水配置模型优化算法. 该算法以地表水、地下水、自来水、中水4种水源类型作为供水源,以生活用水、工业用水、农业用水和生态用水4个行业作为用水行业,并考虑供水源的开发成本,建立供水配置模型. 运用粒子群优化算法对模型进行优化求解,得到最佳的水量配置方案. 通过实例验证该算法的可行性,为今后的供水水量分配调度工作提供参考和依据.     

基于粒子群优化的神经网络模型在水位流量回归分析中的应用

为解决传统水位流量回归模型存在着精度不高的问题,将粒子群优化算法和神经网络相结合建立了水位流量关系拟合模型.该模型能够根据训练样本自动分析水位流量关系,不必预先假定具体关系函数,比传统的计算方法具有较大的灵活性和智能性.将粒子群优化算法和传统梯度下降法相结合,使网络能够迅速收敛到全局极小点,大大提高了网络的性能.实例验证表明,所建模型适应性强,拟合精度高,为水位流量关系拟合提供了新的有效方法.     

雨水泵站水泵机组启停优化

为解决雨水泵站运行过程中存在的水泵频繁启停问题,提出一种水泵机组启停优化方法.该方法通过分析泵站的设计参数和水泵机组运行原理,建立启泵水位优化模型,并运用暴雨洪水管理模型(storm water management model,SWMM)和粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)对模型求解,最终得到水泵机组的最优启泵水位.通过实例将优化方法与传统的人工调试方法进行对比,验证了其可行性.研究结果表明:采用优化方法得到的启泵水位可使机组启停次数达到最小,实现了较好的水泵启停效果.同时优化方法也避免了复杂的人工调试过程,得出的优化结果为雨水泵站启泵水位的选取提供参考.     

神经网络在采煤沉陷区水系治理方案中的应用

在采煤沉陷区水系治理方案优选中,采用Hopfield神经网络求解优化问题原理,将方案优选问题映射到Hopfield神经网络,建立能量函数模型,求解能量达到最小值时的置换矩阵,由置换矩阵得到方案优选排序,决策者参考方案优选排序结果确定拟采用的水系治理方法。     

油田采出水压力式过滤器布水工艺优化

粒料层过滤是油田采出水处理系统普遍采用的工艺,与其粒料层的选择和布置一样,粒料过滤器的布水均匀性特征直接影响采出水的净化处理效果。利用Gambit建立模型并生成非结构化网格,基于Fluent软件中的DPM 模型模拟计算了过滤器内部压力场分布、过滤沿程压降特征、粒子运动迹线特征及粒料层表面的粒子分布与聚集行为,进而描述了油田常用压力式过滤器的布水特征,并进行了布水工艺优化。结果表明,相比于“条缝式” 布水模式的过滤器,“筛管式”布水更为均匀,不同处理量下的过滤轴线压降平均低出30.56%,且9筛管模式布水工艺的布水均匀性特征量能取得更为优越而稳定的分布。     

基于MATLAB的文山州区域水资源线性多目标优化配置研究

以文山州区域水资源优化配置计算为例,建立了区域水资源多目标优化配置模型,给出了求解线性多目标优化问题的几种方法,最后运用MATLAB软件求解,并比较了各求解方法所得配置结果的优劣.可为多目标优化问题的求解提供参考.     

基于PSO算法的核电站主给水泵转速控制系统的优化与仿真

针对核电站主给水泵转速控制系统的PID控制器参数调节低效、复杂、精确度低等问题,研究了参数优化问题.首先通过实验得到运行数据,然后对主给水泵转速控制系统建立数学模型,最后通过改进的粒子群算法进行PID参数优化.仿真结果表明,优化后的PID参数得到了良好的控制效果,且提高了效率.