ANN、ANFIS和AR模型在日径流时间序列预测中的应用比较

水文预测是水文学为经济和社会服务的重要方面。其预报结果不仅能为水库优化调度提供决策支持,而且对水电系统的经济运行、航运以及防洪等方面具有重大意义。自回归模型(AR模型)、人工神经网络(ANN)和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)在日径流时间序列中应用广泛。将这三种模型应用于桐子林的日径流时间序列预测中,不仅采用纳什系数(NS系数)、均方根误差(RMSE)和平均相对误差(MARE)为评价指标,对三种模型的综合性能进行了比较。而且,在对三种模型预测结果的平均相对误差的阈值统计基础上,分析了三种模型的预测误差分布。同时,通过研究模型性能指标随预见期的变化过程评价了三种模型不同预见期下的预测能力。结果表明ANFIS相对于ANN和AR模型不仅具有更好的模拟能力、泛化能力,而且在相同的预见期下具有更优的模型性能,可以作为日径流时间序列预测的推荐模型。     

基于可行空间搜索遗传算法的水库调度图优化

本文从调度图概化、调度图模拟模型、目标函数以及优化算法等方面全面介绍了基于可行空间搜索遗传算法的调度图优化模型的原理及建模方法。针对调度图优化问题可行空间搜索困难的特点,在传统遗传算法概念基础上提出了可行空间搜索的概念。根据决策变量间的几何关系,设计了调度图优化问题的编码结构以及信息交互机制,以NSGA-Ⅱ算法为基础实现了优化模型的构建。将研究成果应用于寺坪水库调度图优化,与设计调度图模拟结果相比,发电效益及保证率均得到了明显提高。     

分布式水文模型EasyDHM在西江 流域的应用

从模型建立和参数率定等方面分析了分布式水文模型在西江流域的应用情况,通过模型验证发现,该模型可以很好的应用于流域水情形势分析,从而为珠江流域统一调度提供参考。     

海流兔河基流特征及其对气候变化和人类活动的响应分析

基流是海流兔河流域地表径流的主要组成部分,是流域河流枯水期流量的重要来源,更是维护流域生态环境健康的基本保证。本文采用不同方法对海流兔河流域1957-2011年基流数据进行分析。基于流域水文及气象数据,应用双累积曲线法和SWAT模型分析流域基流对气候变化和人类活动的响应关系。结果表明:流域基流年内分配不均匀,夏季基流分配量普遍较少;基流年际变化整体呈现下降趋势,并分别于1968、1989和2001年发生突变。流域基流对人类活动的响应强于气候变化,人类活动是流域基流变化的主要因素,降雨是次要因素,气温是第3因素。     

河流生态需水量研究综述

介绍了河流生态需水量基本概念的衍生过程、河流生态需水量的计算方法以及最新国内外的应用研究进展,讨论了几种常用计算方法如Tennant法、Texas法、生境模拟法以及整体分析法的适应性,总结了目前存在的主要研究问题。由于计算方法种类繁多,计算结果还需要一定的评价标准认可其有效性。最后结合我国水资源合理优化配置问题对今后河流生态需水量的主要研究方向进行了展望。     

珠江梧州水文站枯季月径流预报

梧州站流量作为珠江下游河口地区压咸控制流量,其上游来水的丰枯直接关系到珠江流域枯季水量统一调度的成功实施。基于梧州站枯季(10月-3月)月径流资料,采用逐步回归法提取径流序列的趋势项、周期项,自回归方法预测随机项的组合预测方法建立了梧州站枯季径流预报模型。结果表明:逐步回归与自回归组合的方法在径流预报中取得了较好的预报效果,1月径流预报精度达到甲等,10月、11月、12月、2月以及3月预报精度均达到乙等,可用于实际水文预报工作中。     

分布式水文模型EasyDHM在北江流域的应用

为了解决珠江流域咸潮上溯问题,需要在枯水期对流域水库群进行压咸调度。合理调度的前提是准确掌握流域的来水情况,以便在满足发电需要的基础上兼顾生态需要,特别是在枯水期。飞来峡水库是北江流域的重要水库,位于珠江流域下游,在流域抑咸调度中起到关键的作用。为了对飞来峡水库来水过程进行水文模拟分析,以分布式水文模型EasyDHM为基础,利用DEM、实测河网、土壤、土地利用及水文气象数据,构建了北江流域分布式水文模型。通过模型的参数率定以及验证发现,模型精度较高,可以很好的应用于流域水情形势分析;对飞来峡水库旬入库过程统计发现,枯水期来水量最小值出现在12月上中旬,这对于确定流域抑咸统一调度的最佳时期也有着重要的意义。     

引汉济渭工程水源区与受水区丰枯遭遇分析

对于引汉济渭工程来说,其水源区和受水区的丰枯遭遇对工程调度方案的制定有重要影响。利用Copula函数法和统计法对水源区与受水区的降水丰枯遭遇进行统计,为制定调度方案提供参考依据。统计结果的对比分析显示,Copula函数法和统计方法统计结果基本一致,水源区和受水区丰枯组合中对调水有利的概率均大于70%,但在样本序列较短时统计法存在局限性,Copula函数法可以弥补统计方法的不足。计算结果还表明,工程可以保证调水效益的正常发挥。     

大名泛区洪水演进数值模拟

利用结构化网格的有限体积法,建立了二维浅水方程的高精度、低计算负荷的数值计算模型。对结构化网格的处理采用一种自适应网格加密方法,提出四叉树的网格构造,以提高网格对地形和水力变化的敏感度。推导出一种具有激波捕捉能力的二维浅水方程的守恒形式,采用单元中心式有限体积离散。方程的离散采用Godunov格式,利用近似Riemann解求解界面通量,并介绍和采用了具有二阶精度的HLLC算法。对在此基础上,建立大名泛区二维洪水演进模型,获取了不同时段的淹没范围栅格图像、不同时刻淹没水深、洪泛区的蓄水量变化过程以及泛区内点的水力要素信息,为泛区的防洪规划和实时洪水预报提供理论参考。     

基于线性预测控制算法的明渠实时控制研究

针对纵坡较缓、渠池槽蓄量大且完全处于回水区的大型串联渠池中的水位控制问题,本文以南水北调中线工程最后6级渠池为研究对象,通过建立多级串联渠道的离散线性状态空间方程,设计用于多级串联渠池的线性预测控制算法,并采用低通滤波器对控制算法中需要用到的实时水位观测信息进行处理。研究结果表明采用低通滤波处理后的水位信息进行实时控制时能够消除没有明显回水区渠池中发生的水位波动,达到稳定控制的效果。在分水不可预知情况,预测控制算法起到集中反馈控制的效果,控制效果与线性二次型最优控制的控制效果类似;而在分水可预知情况,预测控制算法能提前于分水变化进行闸门控制,起到前馈控制的作用,进一步优化控制效果。