考虑损失的江河警戒水位拟定方法研究——以北流河为例

警戒水位是防汛部门规定的江河两岸需要处于防守戒备状态的水位。随着江河水情、工情的变化及区域防洪能力的提高,江河警戒水位应适时复核调整以满足新形势下防汛工作的需要。在已有警戒水文研究成果的基础上,结合防汛实践,总结归纳了警戒水位拟定的影响因素和拟定原则,提出考虑洪灾损失的江河警戒水位拟定方法,并以北流河某水文站警戒水位的调整为例进行了应用。结果表明,该方法拟定的警戒水位偏于安全,充分地保障了保护区的防洪安全,为江河警戒水位的理论研究和实际应用提供了参考。     

粗粒度并行自适应混合粒子群算法及其在梯级水库群优化调度中的应用

为了充分利用现今普及的多核配置计算机,提高大规模梯级水库群优化调度问题的求解效率,提出了梯级水库群优化调度的粗粒度并行自适应混合粒子群算法。该方法以自适应混合粒子群算法为求解基础,采用粗粒度并行设计模式,利用Fork/Join多核并行框架的分治策略,将其初始种群递归划分为多个子种群,平均分配到不同的内核逻辑线程中实现并行计算,并在各子种群优化结束后,合并优化结果集从而输出全局最优解。以澜沧江下游梯级水库群发电优化调度为例,利用该方法进行计算。结果表明,该方法能充分发挥多核配置的计算性能,在4核环境下最大加速比达到3.97,缩短计算耗时1 787.2 s,计算效率显著提高,为我国不断扩张的大规模梯级水库群优化调度提供了一种切实可行的高效求解途径。     

基于Fork/Join多核并行框架的梯级水库群优化调度

为了满足大规模梯级水库群优化调度精细化管理需求,解决决策计算耗时长及求解效率低等困难,提出了基于Fork/Join多核并行框架的梯级水库群优化调度并行求解方法,并以离散微分动态规划方法并行化为例,给出了梯级水库群优化调度方法在Fork/Join框架下的并行化实现方式。红水河大规模梯级水库群长期发电优化调度测试结果表明,并行计算能够充分发挥多核处理器的加速性能,有效缩短计算耗时,提高求解效率;选择合理的Fork/Join框架规模控制阈值是充分发挥并行优势的关键因素。     

电网检修计划编制的智能可视化方法及应用

电网规模的不断扩大使得电网结构和运行方式日趋复杂,给检修计划安排带来巨大的困难,提供智能化、可视化的服务就显得尤为重要。在分析电网拓扑结构及多时空任务基础上,建立了时间轴的检修网络模型和检修过程的动态可视化展示。构建了检修知识库,对可能存在的错误检修安排进行自动提示,同时给出建议的检修计划,有效地提高了电网检修计划的准确性和可靠性。结合云南电网实际检修安排过程,验证了系统的实用性和灵活性。     

珠江流域用水总量及用水效率趋势分析

随着最严格水资源管理制度的逐步落实,用水总量及用水效率控制是当前以及今后水资源管理的必然要求,以流域为着眼点分析地区用水总量及用水效率等指标发展趋势是完善地区用水总量及用水效率控制的手段之一。以珠江片2001—2015年水资源公报数据为基础,分析整理了珠江流域各水资源二级区及省级行政区用水总量及主要用水效率指标的历史发展趋势,对于更好的推进最严格水资源管理制度的实施具有一定的参考价值。