天津市水资源承载力的变化及驱动力研究

通过主成分分析,将影响天津市水资源承载力变化的7个驱动因子归纳为经济动态压力、社会压力和环境压力三类,得到影响水资源承载力的三个主要因子,分别为人口、工业用水量及农业用水量。进而通过回归分析建立多元线性回归模型,预测出2020年及2030年的用水总量,并结合天津市水资源现状进行分析后,提出了相关的政策性建议和措施。     

考虑后效性影响的梯级水库短期优化调度耦合模型研究

针对同一梯级中"以电定水"与"以水定电"运行模式并存的状况,本文从梯级总能量的角度出发,结合蓄能最大与发电量最大准则,构建了梯级水库短期优化调度耦合模型;为提高模型计算精度,考虑了水流滞时、尾水位变化后效性等影响因素,采用BP神经网络对下库入库流量、上库尾水位进行了精确计算,并提出了伴随POA算法对有后效性的梯级水库短期优化调度耦合模型进行求解。潘口、小漩梯级水库实例计算表明:所建的耦合模型能够很好地契合实际生产需求,有效提高梯级水电站的发电效益;与现有算法相比,伴随POA算法在计算时间、计算精度等方面具有一定的优势,能够满足生产实践的要求。     

降雨条件下边坡渗流和地表径流的耦合分析

降雨常常会诱发滑坡,建立降雨入渗模型是分析边坡稳定性较为常用的研究方法,但往往没有考虑入渗和产流的耦合过程。目前模拟地表径流与地下渗流的耦合效应多采用有限元法,计算程序相对复杂。为更好地研究降雨入渗过程,首先利用水量守恒原理建立地表径流和地下渗流的耦合方程,然后在此基础上推导了径流与渗流的差分求解格式,并以算例模拟分析径流与渗流影响,表明了该方法的正确性与有效性。     

基于虚拟现实的城市溃堤洪水淹没过程仿真

溃堤洪水淹没过程研究对防洪减灾具有重要的现实意义.以哈尔滨市主城区为例,讨论了基于虚拟现实技术建立城市防洪综合信息平台的总体结构,重点研究了城市防洪中溃堤洪水的淹没过程仿真.采用水动力学模型计算法和水深比较法两种方法研究了哈尔滨城区溃堤洪水淹没过程,比较了两种方法的优缺点.将水动力学模型计算结果与连通域搜索方法相结合,实现了三维虚拟环境中洪水演进过程的平滑模拟仿真.     

糯扎渡水库陆生生态风险评价模型

大型水库生态风险评价是生态环境保护与改善工作的重要组成部分,本文以澜沧江流域的糯扎渡水库为例,在识别河谷区陆生生态系统的生态风险源及受体基础上,构建了可对生态风险复杂机理关系加以描述的多层次风险受体——多风险源的评价指标体系;考虑到风险评价指标种类多样、度量标准不一且部分指标难于量化及人类对生态系统认知程度的模糊性,构建了基于RRM(Relative Risk Model,相对风险模型)思想的多级模糊综合评价模型。计算结果表明,模型能定量给出各层受体的生态风险模糊评价分值,经比较分析后可为糯扎渡水库区域陆生生态环境改善的方案设计提供重要参考,有助于负生态效应的逐步减缓以及进一步促进水库所在区域社会、经济、生态环境效益发挥与可持续利用,为大型水库的生态风险评价研究工作做出有益尝试。     

统一强度理论模型嵌入ABAQUS软件及在隧道工程中的应用

 利用非线性有限元软件ABAQUS提供的二次开发功能,实现了统一强度理论本构模型的嵌入,完成了有理论解的承受内压作用的厚壁圆筒三维算例数值测试,以及采用该模型进行隧道开挖三维数值分析。结果表明：在ABAQUS中增加统一强度理论本构模型,丰富了材料单元库,提高了计算精度和效率,而且,通过算例验证和隧道开挖模拟,说明在岩土工程中,考虑材料的中主应力效应,可以充分利用材料强度,指导工程实践,节省造价。     

POA算法在水库水沙联合调度中的应用研究

为使水库保持最佳的发电效益,同时又能最大限度地保留有效库容,利用多目标规划方法构建了水沙联合调度多目标规划模型,模型由水库优化调度模型及泥沙冲淤计算模型两部分组成,通过水位参数的传递实现子模型的结合,并利用改进逐步优化算法对模型进行求解。以三峡电站的实际数据为例进行了计算,结果表明模型得到的数据合理、计算速度快,为研究水库泥沙问题提供了重要依据。     

不连续系列的P-Ⅲ型曲线计算机适线法探讨

为改善目估适线法存在的主观性问题和计算机算法的计算结果与经验适线存在的偏差问题,在计算机适线算法基础上将目估适线法适线标准融合到算法的目标函数中,并充分利用样本数据精度信息,提出了一种改进的加权适线法,并以不连续系列洪水洪峰流量频率适线为例,利用计算机程序进行迭代计算,求得较为理想的理论频率曲线。实例验证结果表明,改进的加权适线法能将目估适线法的经验耦合到计算机适线结果中,且随历史洪水数据精度的提高,曲线与历史洪水点据的拟合误差也越小。     

基于支持向量机的风电机组运行工况分类方法

采用多个运行参数来描述风电机组复杂多变的与振动相关的运行工况,提出一种基于支持向量机的分类方法划分风电机组的运行工况。我国北方某风电场实际运行数据的计算结果表明:与传统的单参数分类方法相比,基于支持向量机的运行工况分类方法能明显降低振动监测过程中的误报警率。     

基于风场景识别的动态风电功率概率预测方法

传统风电功率预测是确定的、静态的、非条件性的,无法代表不同外部状态的发电过程,缺失预测误差的概率性信息。针对上述问题,提出了一种动态的基于风场景识别的风电功率概率预测方法。首先建立基于K means的风场景识别模型,根据风速和风向识别自然风特征,据此划分风电场风况类别。然后针对各风况类别建立基于相关向量机的概率预测模型。在实际预测中,根据实时风况动态调整概率预测模型参数。以中国西北某风电场为例进行验证,结果表明,该方法提高了单点预测精度、概率预测可靠性和技术分数、运行效率,为预测细化建模提供新的解决思路。