BPPR网络模型在寸滩站洪水预报中的应用

以寸滩站为例,针对建立复杂区间入流河段洪水预报系统是水文预报领域的难点、峰值预报精度是洪水预报过程的关键,采用BPPR网络模型,构建了寸滩站BPPR洪水预报模型,并预报了寸潍站2008～2010年的洪水过程.结果表明,该模型对洪峰的映射及洪水过程的模拟精度较高,预报效果理想.     

金沙江下游梯级与三峡区间流量演算模型研究

针对马斯京根法区间河道流量演算的缺陷,以未来金沙江下游溪洛渡、向家坝水库与三峡水库的梯级优化运行为例,分别构建了马斯京根流量演算模型与人工神经网络流量演算模型,并对演算参数做了最优估计。检验结果表明,该方法行之有效,具有适用性。     

基于联合国CDM评价的梯级电站节能调度效益智能评价系统（研究生论坛稿件）

介绍了中国节能调度效益评价现状,开发了基于联合国CDM执行理事会效益评价算法的梯级电站节能调度效益智能评价系统,详细阐述了系统设计、系统架构、系统功能和联合国CDM执行理事会梯调效益评价算法。利用Visual Studio.NET2008、Web Services和Oracle数据库技术实现了系统研究并完成了开发设计。系统采用3层B/S结构,通过Internet远程访问和管理,界面友好、移植性强、自动化程度高。效益智能评价系统集数据自动读取、智能计算、管理等功能于一体,并已应用于多个梯级电站,效果良好。     

基于集对分析模型的岷江上游流域震后水质综合评价

汶川大地震是我国建国以来强度最大、破坏最严重的一次地震,给我国带来巨大的人员伤亡和经济损失。岷江上游流域生态环境较为脆弱,地震、泥石流、滑坡、崩塌等地质灾害经常发生,极易造成突发性水源污染。通过引入基于熵权改进的集对分析模型,对岷江上游流域映秀镇周边水源地进行综合评价,最好、平均、最差三种情况评价结果均为Ⅰ级。结果表明,"5.12"汶川特大地震对岷江上游流域部分水源地水质影响不大,震后岷江上游流域水质无明显变化。     

基于ANN的西南地区小流域洪峰流量计算研究

本文建立了基于人工神经网络的西南地区小流域暴雨洪水洪峰流量计算模型,并选取了西南地区26个小流域38场实发洪水进行模型训练与检验,其中36场洪水为ANN模型训练数据,2场洪水为ANN模型检验数据,经模型训练与检测,本模型模拟效果好,预测精度高,具有一定实用价值,提出了小流域暴雨洪峰流量计算新思路。     

基于相空间重构的BP神经网络月径流预测模型及应用

针对径流时间序列的非线性特点,利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络结构,建立了基于相空间重构理论的BP神经网络月径流预测模型,并采用该模型预测了瀑布沟水库的径流时间序列。结果表明,该BP神经网络预测模型收敛速度快、预测精度较高。     

多开发主体梯级水电站统一调度模式研究

针对目前同一河流中不同梯级电站有多个开发主体开发从而大幅增加梯级电站统一调度的复杂性与难度问题,分析了多开发主体河流梯级水电站调度管理中存在的问题,研究了多开发主体河流梯级水电站实施统一调度的必要性与有利条件。以西南某一多开发主体河流梯级为例,对流域管理委员会模式、委托管理模式、股份制运营公司模式进行了对比分析,提出了三种模式各自的适用条件。     

BP人工神经网络模型在溪洛渡、向家坝两库联合优化调度规则中的应用

基于BP人工神经网络算法的基本原理,采用水库水位与出力双决策控制,建立了溪洛渡、向家坝两库联合调度函数的BP人工神经网络模型。模拟调度结果表明,该模型能更好地映射调度函数中各变量之间的非线性关系,优化运行轨迹的拟合效果明显提高。     

基于洪水地区组成的门限-人工神经网络洪水预报模型

以寸滩站洪水预报为实例,将门限(Threshold)思想引入传统人工神经网络(ANN)洪水预报模型,建立了寸滩站洪水预报的门限-人工神经网络流量预报模型(T-ANN);同时,将洪水地区组成因素引入到模型中,实现对不同类型洪水的自动识别.检验表明,该模型洪水预报精度高,且各来水类型均能获得较好预报效果.     

界河电站购售电方调度协调机制研究

针对界河电站购售电三方存在的各种复杂问题,为确保界河电站及相关电网的安全高效运行,从配套措施的角度宏观地建立购售电三方调度协调机制,为界河电站调度运行协调提供了新思路。