泵站动态规划优化模型的全局敏感性分析方法及应用

为深入探究泵站实际运行特征,识别敏感参数,为泵站运行提供技术支撑,以龙门泵站为例,基于拉丁超立方抽样技术对各个参数进行抽样,基于方差的Sobol指数法、互信息法分别分析了泵站优化调度模型的全局敏感性分析。结果表明,瞬时流量为对泵站优化模型最敏感的参数,即瞬时流量对泵站最小能耗影响最大;瞬时流量与其他参数存在较强的交互效应,在构建相关优化模型及对模型进行率定过程中需优先考虑;Sobol法和互信息法均适用于多变量非单调非线性模型,且对参数的概率分布无特殊要求,能够准确定量地识别参数的敏感性。研究成果可为泵站优化模型精确建模及高效率定提供指导。     

新安江模型参数敏感性分析的实证研究

为验证新安江模型参数敏感性,以梁辉水库为例,采用2002～2006年连续5年的逐日水文资料进行日模和次洪模拟,并通过计算及对比分析率定较敏感的参数.结果表明,选择模型的敏感性参数有助于新安江模型率定及资料缺失地区推广使用,为流域水文模拟提供参考.     

基于SCE-UA算法的新安江日模型参数优化稳定性分析

为了探讨水文模型参数优化结果在不同流域上的稳定性,采用SCE-UA算法优化了抚河流域内的娄家村、南丰、沙子岭子流域新安江日模型参数,以径流总量误差最小和纳什效率系数最大为目标函数,分别对参数优化结果进行分析。结果表明,其中有3个新安江日模型参数(上层张力水容量W_(WUM)、下层张力水容量W_(WLM)、张力水容量W_(WDM))在三个子流域上的率定结果的稳定性相差较大,有1个参数(表层自由水容量曲线方次E_(EX))率定结果有波动,剩余的12个参数的率定结果均较稳定。通过分析新安江日模型参数的稳定性,可为未来新安江模型参数优化的理论研究提供重要参考依据。     

新安江模型在浙江白水坑水库的适用性研究

为探究新安江模型在白水坑水库的适用性,选用白水坑水库区域的日模型和次洪模型资料对模型参数进行率定,并用率定好的参数对模型模拟结果进行检验和误差分析。结果表明,新安江模型在白水坑水库的模拟精度较高,在白水坑水库流域适用性很好,可为新安江模型在白水坑水库地区的洪水预报应用提供依据。     

水文模型参数优选方法比较与参数敏感性分析

针对参数率定与敏感性分析为水文模型应用中的难点问题,以白莲河流域为例,基于三水源新安江模型,分别采用单纯形法、罗森布洛克法、遗传算法和单纯多边形进化算法对模型参数优选和敏感性分析进行了比较。结果表明,以遗传算法优选结果为初值,采用其他算法进一步优选全局可获得最佳参数值。该方法定性描述了模型的参数与效率系数间的关系,可为手动调试参数提供理论依据。     

三水源新安江模型参数优化及其应用

三水源新安江模型含有比其他模型更多的参数,参数间的相互作用使其成为影响模型模拟结果的重要因素。为使人工模拟结果与实际水文测量数据及水文现象较为一致,基于三水源新安江模型结构及参数敏感性建立参数优化率定的目标函数,并应用于竹竿河流域,取得了较好的率定及校验结果,证明该模型及优化方法有效可行。     

基于启发式算法新安江模型参数优选研究进展

针对新安江模型率定参数难点问题,结合参数自身特点,基于启发式算法易达到全局最优且计算效率和精度较高等特性,分类分析了新安江模型参数率定应用状况,并展望了研究趋势。     

基于地貌单位线汇流的新安江模型在洛阳河流域中的应用

针对无资料地区的洪水预报和设计洪水计算常受到降雨流量等资料制约的问题，以洛阳河流域无资料地区为例，通过DEM数据提取洛阳河流域霍顿地貌参数，计算洛阳河流域地貌单位线，从而建立起流域汇流与地貌参数之间的响应关系，并采用三层蒸散发和蓄满产流模型，构建基于地貌单位线汇流的新安江模型，同时结合遗传算法和客观优选法思路对洛阳河流域洪水进行模拟演算，并与传统的新安江模型结果进行对比分析。结果表明，基于地貌单位线汇流的新安江模型能取得较理想的模拟结果，可为中小河流无资料地区的水文分析计算提供可靠的技术支撑。     

清江流域SWAT模型多出口率定与单出口率定的比较

针对传统SWAT模型参数率定方法是以流域总出口为控制点的单出口率定,忽略了各子流域防洪要求以及不同子流域水文特征空间变异性的问题,利用清江流域26个雨量观测站及5个流量观测站1993~1995年的日资料数据,建立了基于SWAT模型的清江流域分布式水文模型,以各流量站点为子流域出口将整个流域划分为5个子流域,选取不同数目的控制点(2~5个)构成不同的多出口率定情景。与单出口率定结果对比发现,各多出口率定情景下流域总出口处的模拟精度与单出口率定结果基本相似,但在4个控制点的率定情景下,子流域出口处的模拟精度在率定期、验证期分别提高了11%~20%、2%~17%。表明多出口率定能在不降低流域总出口模拟精度的前提下提高各子流域的模拟精度;且对清江流域来说,选取4个控制点进行多出口率定时,模拟效果最好。     

基于山坡Pe'clet数推求土壤水蓄水容量

山坡几何形状影响流域水流汇聚,土壤厚度则影响径流生成,在水文过程模拟中考虑山坡地貌因素十分必要。基于山坡单元,通过研究水文相似因子山坡Pe'clet数(Pe数)在不同流域空间分布的规律,发现山坡Pe数的累积分布曲线与流域蓄水容量曲线类似,由此确定两者之间的关系式。实例验证表明,利用山坡Pe数推求流域土壤水蓄水容量的方法可行。利用关系式反推新安江模型中的参数B,对比率定参数B的径流模拟结果与推求参数B的径流模拟结果表明,推求参数B的模拟结果整体较好,避免了新安江模型中参数B的率定,进一步验证了该方法的合理可行性。     

基于BP神经网络代理模型的翼型优化及领域自适应研究

采用神经网络代理模型和遗传算法相结合的方法对NACA64(3)-618风力机翼型进行了气动优化。针对青藏高原风场条件下某一工况进行优化时,利用拉丁超立方采样生成参数样本集、通过B样条曲线对翼型进行光滑化处理、采用基于深度前馈网络的代理模型预测了升、阻力系数,并结合遗传算法实现了气动优化选型,利用CFD方法验证了优化结果。结果表明：优化翼型的升阻比和升力系数分别提高了4.52%和4.05%,阻力系数降低了0.42%;优化流程能用低维参数表达比较完整的翼型,代理模型能在严苛条件下得到较好的翼型;阻力系数代理模型的精度较高,明显优于升力系数代理模型,而且阻力系数代理模型在领域自适应方面表现良好。     

基于LH-OAT的双曲正切模型参数敏感性分析

为定性了解无资料地区的产流模拟计算时,不同降雨频率下吸收率S_r、导水率K_s和流域持水度B_0三个参数对双曲正切产流模型的影响,利用基于拉丁超立方抽样法和随机OAT法(LH-OAT)的全局敏感性分析方法分析双曲正切产流模型的参数敏感性。吕梁兴县廿里铺村的集水小流域产流计算结果表明,模型参数敏感性排序为B_0S_rK_s,B_0、S_r随降雨频率的减小呈减弱趋势,K_s随降雨频率的减小呈增强趋势,三个参数随降雨频率变化的速率排序为|vB_0||vS_r||vK_s|。研究成果为无资料地区的小流域产流计算提供了参考。     

基于TOPSIS法的水文模型多目标参数自动优选方法研究

将TOPSIS法与遗传算法相结合,以径流总量误差、总径流过程均方误、洪峰过程均方误和枯水过程均方误为目标函数,采用均方差确定目标函数权重,利用四个流域连续雨洪资料对新安江模型进行多目标参数优选,并与距离函数法比较,探讨其对水文模型多目标参数优选的适应性。结果表明,TOPSIS法和距离函数法模拟效果相当,基于TOPSIS法的多目标参数优选优于单目标参数优选。     

基于贝叶斯优化算法的新安江模型参数优化及应用

鉴于参数优化是保证水文模型预报效果的重要途径,以息县流域为例,采用贝叶斯优化算法对新安江模型参数进行优化,并与遗传算法进行比较。结果表明,在息县流域日径流预报问题上,贝叶斯优化算法相比遗传算法效率提升显著,精度略优于遗传算法,非常适用于解决新安江模型参数优化问题。     

含风电的电力系统概率潮流计算

概率潮流求解中蒙特卡罗法只有在大规模采样的条件下进行多次模拟,才能提高精准度,其导致计算量大,耗费时间,难以处理风电中变量相关性的概率潮流。采用基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗法对含有风电场的电力系统概率潮流问题进行分析。基于拉丁超立方采样的蒙特卡罗法,主要分为采样和排序。采样是为了确保样本空间能够被完整的采样,排序是为了降低随机变量之间的相关性。该方法将Gram-Schmidt和Cholesky2个排序方法结合,很好地降低随机变量之间的相关性。通过IEEE-39节点仿真,结论显示该方法能够较好地处理风电中的风速相关性,降低采样规模,提高精准度,是一种非常有效的处理含有风电场的概率潮流问题的方法。     

无资料地区水文预报(PUB)不确定性研究

针对无资料地区的水文过程模拟采用流量历时曲线率定法实现水文模型参数区域化,避开建立模型参数与流域特征值之间的相关关系,以流量历时曲线作为水文模型的拟合目标率定无资料地区参数.通过基于GLUE法的不确定性分析发现,相对于参数相关法,流量历时曲线率定法预报的不确定性对似然临界值取值更敏感,在高似然区不确定性更小,在低似然区则相反;优化调参通常更关注高似然区,因而应用流量历时曲线率定法推求无资料地区参数效果更好.     

三水源新安江模型的函数曲面参数率定方法

目前常规的以误差平方和为目标函数的参数估计方法存在着诸如给非线性函数增加不相关的局部优值等问题,采用函数曲面参数率定方法展开样本函数的泰勒级数,给定参数初值,通过最小二乘估计新的参数向量。以三水源新安江模型为例,将该方法应用于理想模型及邵武、东张两个实际模型的日模参数优选中。理想模型的研究结果表明,该方法随率定参数个数的增多,迭代次数有所增加;实际模型的研究结果表明,由该方法率定的参数在率定期及检验期算出的结果相对误差普遍较小。     

基于参数线性化率定法的HBV模型的优化算法及应用

针对以误差平方和最小为目标函数率定非线性函数参数会增加不相关局部优值的问题,提出了基于参数线性化率定法的HBV模型的优化算法,给出了该法的优化过程,并将其应用于大型（建溪）、中型（富水水库）、小型（对河口水库）流域中对日模拟中敏感性参数进行率定。结果表明,该方法率定效果较好,率定参数合理,与初值选取无关,率定结果基本一致,未出现不稳定现象,且循环次数少、精度高、适用范围广。     

CMORPH卫星反演降水数据质量评估及水文过程模拟

卫星降水对展现降雨空间分布特征、提供防洪决策依据起着重要作用。以綦江流域五岔水文站以上控制面积为例,采用网格大小为0.25°×0.25°的CMORPH卫星反演降水数据,利用TS评分、空报率、漏报率三种指标评估日尺度卫星晴雨预报精度,利用平均绝对误差、显著性检验和相关性分析评估日尺度和月尺度卫星降水数值精度;将该降水数据和站网数据分别作为新安江模型的日模型输入,以2009～2012年为率定期,2013～2014年为验证期。设置最优参数不变和最优参数对比两组试验,利用纳什效率系数、径流深相对误差、均方根误差评估水文过程模拟精度。结果表明,对于中小流域,基于CMORPH卫星降水的新安江模型模拟结果对大洪水洪峰模拟偏低,小洪水洪峰模拟偏高,退水段模拟结果较好,总体模拟精度较高。参数率定时应更侧重于SM、CS两个敏感参数,且KC的初值可定得适量大一些,以期得到令人满意的结果。     

基于GLUE方法的新安江模型参数不确定性研究

由于流域水文模型本身参数众多且相互制约,参数优选是一项十分复杂的工作。针对水文模型参数初始优化范围广、优化耗时长、精度不够且优选过程中易陷入局部优化的问题,采用多目标GLUE方法分析新安江模型中较敏感参数的不确定性,确定了其后验分布范围。在此基础上,以龙湾流域12场洪水为例,相同条件下分别在模型参数先验分布和后验分布范围内对参数进行优化率定。结果表明,取后验分布范围作为参数优选范围提高了参数率定效率,提升了模型预报整体性能和预报精度,可为缺资料地区参数识别和参数移植提供参考。