基于自适应模糊推理系统模型的径流中长期预报

介绍了自适应模糊推理系统ANFIS的原理结构及学习算法。以漫湾和双牌两座水库实测月径流序列为研究对象，研究不同的输入及不同的模糊数对自适应模糊推理系统模型做中长期预报的影响，并通过与人工神经网络模型的预报结果进行比较，显示本模型是中长期水文预报方法中较为准确的方法之一。     

二滩水电站中长期径流预报研究

针对二滩水电站的实际径流特性和水电站发电调度的要求,应用季节性自回归模型和人工神经网络模型对二滩水电站的月径流、汛期分段和年径流预报进行研究.结果表明,这两种模型对二滩水电站的月径流预报、汛期定性预报均达到了一定精度,可为二滩水电站优化调度的径流输入提供参考依据,尤其是AR(P)模型的非汛期月径流预测和BP模型年径流预测结果可在实际运行中使用.     

基于遗传程序设计的中长期径流预报模型研究与应用

应用遗传程序设计建立径流中长期预报模型,结合径流序列数据的特点通过自相关分析确定其滞时输入变量的个数,采用均方误差作为其适应度评价函数,以漫湾实测月径流序列(1953~2003年)和洪家渡实测月径流序列(1951~2004年)为例,通过与ARMA模型、人工神经网络模型的预报结果比较,显示该模型应用于径流中长期预报简单易行且精度较高。     

白山水库径流中长期预报研究与应用

基于时间序列和物理成因分析，将成因分析，统计方法与人工神经网络相结合，挑选出影响白山水库汛期入库流量的前期大气流影响因子，建立了逐步周期分析模型和逐步多元回归与人工神经网络的耦合模型。预报实践表明，所建模型合理，预报效果好，精度高，具有较高的推广和应用价值。     

基于支持向量机的水电站中长期径流组合预报

中长期径流预报是充分利用水资源、实现水电站优化运行的重要环节。以金沙江中游龙盘电站为研究对象,分别采用自回归滑动平均模型、最近邻抽样回归模型、BP神经网络建立了该水电站月径流预报模型,在分析三种模型预报结果具有一定互补性的基础上进一步建立了支持向量机分月组合预报模型。统计结果表明,与单一预报模型相比,该组合预报模型具有更高的精度和稳定性,为寻求水电站径流预报规律和制定中长期调度计划提供了技术支持。     

三峡水库中长期径流预报方法研究

中长期径流预报是充分利用水资源、发挥电站经济效益的有力手段。以三峡水库为研究对象,分别采用周期外延叠加技术、人工神经网络模型、投影寻踪自回归模型和支持向量机回归模型对三峡水库逐月入库径流进行预报。从不同侧面比较分析了这四种方法优劣,并总结各预报模型计算结果的特征及规律,为三峡水库寻求径流预报规律和制定未来中长期调度计划提供了技术支持。     

福建省电网中长期水文预报系统设计与开发

利用Java技术平台,采用双机群集数据库系统(Orade 10g)成功设计并开发了基于Web的福建省电网中长期水文预报系统.将长期预报和中期预报分离,前者采用多种数理统计模型,以月或旬为预报时段提供未来1 a的径流预报及相关的频率预报;后者采用考虑城市气象预报的人工神经网络模型,以日为预报时段提供未来7 d的自动、滚动式径流预报.重点阐述了系统架构设计、业务逻辑设计、功能模块设计和程序开发过程中的关键技术问题.     

可变模糊近似推理方法在径流中长期预报中的应用

将可变模糊集理论与相似关系近似推理法相结合,提出基于相似关系的可变模糊近似推理方法,可通过变换可变参数得到多种可能的预报数值结果,经综合分析确定最终数值结果,并给出该数值实际发生的概率、可能的变动范围等多方面信息.大伙房水库年径流预报的实例表明,该方法预报中长期径流可获得较全面的信息,有助于深入分析和利用预报值.     

基于Web的钱塘江下游洪水实时预报系统研制

针对钱塘江防汛工作的实际需求,基于Web技术和GIS平台构建了钱塘江河口洪水实时预报系统,该系统以一维动床模型为核心,自动获取水雨情实时遥测数据进行洪水实时预报,并提供了根据下泄流量方案计算沿程各站点洪水位、闸口限制水位反算控制电站运行最大下泄流量及方案比较、结果查看等功能.实际运行结果表明,该系统运行稳定、操作方便快...     

基于超短期来水预报的大规模水电站群发电计划调整策略

针对日前计划负荷和来水预测不确定性带来的水电站群超短期调度中水位难以达到预控目标的问题,提出了基于超短期来水预报的大规模水电站群发电计划调整策略。利用超短期负荷预测信息和径流预测信息,以调度期末理想水位偏差为指标对电站进行排序,生成电站集合,实时调整日前发电计划,滚动生成超短期发电计划。以我国云南澜沧江、金沙江、大盈江和李仙江干流上的22座水电站为例验证该方法的正确性,实例结果表明,该方法可充分利用超短期预报成果,实时调整发电计划,最小化调度偏差,满足超短期调度的时效性、实用性、经济性的要求,可为类似工程提供参考。     

基于改进的SCS模型的城市径流预测系统研究

鉴于城市的发展引起下垫面变化,进而对城市径流产生一定影响,利用改进的SCS模型,根据历史降雨径流资料率定得到了城市现状CN值;以城市规划为依据,计算了CN值的变化,预测了土地利用方式的改变对径流的直接影响;利用Matlab建立了城市径流预测系统,并将其应用于济南市小清河流域,预测了1990～2005年径流过程的改变情况。结果表明,该预测系统有效、合理,在城市规划时可为决策者提供较合理的土地利用方式,从而避免不合理的下垫面变化,以降低洪水的灾害性。     

短期水电优化调度系统设计与开发

大规模水电站群联合优化调度运行对于水电厂自身和电网安全稳定运行至关重要,需制定高效实用的水电站短期发电计划指导其运行。因此,该系统研发了一套基于B/S模式的短期水电优化调度系统,阐述了该系统的总体功能设计和关键实现技术。系统应用表明,该系统具有友好的人机交互界面、良好的健壮性和可扩展性,为制定短期水电系统联合优化发电计划提供了便利。     

西北电网短期负荷预测软件系统的设计与实现

本文介绍了西北电网短期负荷预测软件系统。该系统包含相似日、时间序列、人工神经网络和偏最小二乘回归分析四种短期负荷预测方法。预测结果表明该系统能够满足西北电网短期负荷预测的需要,预测结果合理,界面友好、操作方便,在很大程度上提高了调度人员的劳动效率。     

尼尔基水库上游融雪径流模拟及预报

准确可靠预报融雪径流对寒区洪旱灾害的监测及水资源管理具有重要意义。根据尼尔基水库上游季节性融雪产流特点,结合蓄满产流理论,考虑寒冷地区冻土的不〖JP2〗透水、蓄水调节、蒸发抑制等作用及冻土融冻期水文特性,构建了耦合度-日融雪模型、径流系数法及新安江模型的分散式融雪径流预报模型,采用1979~〖JP〗1988年的水文气象资料对模型进行了率定,并根据2000~2003年相应资料验证了模型合理性。通过对5个不同时间尺度径流量的模拟与验证结果表明,模型具有较好精度,在研究区具有较强适用性,可为尼尔基水库春、夏两季入库径流预报提供参考。     

基于小波分析的BP网络预测模型及其在年径流预测中的应用

鉴于小波变换序列中尺度系数系列和小波系数系列变化特征存在较大差异,提出了一种新的小波分析与BP网络结合方式,即建立两个BP网络分别对两类系数系列进行预测,再对各小波变换系数的预测值进行小波重构,获得原序列的预测值。将该模型应用于二滩电站入库年径流量预测,结果表明该模型预测精度高,可为水电站提供可靠的入库年径流预测结果。     

基于加权秩次集对分析法的年径流预报模型

针对秩次集对分析方法在年径流预报中存在的问题,对其历史集合中的各元素所在位置与后续值的位置之间的间隔赋予了不同的影响权重,构建了年径流加权秩次集对分析预报模型,给出了模型在年径流预报应用中的步骤,利用黑河干流莺落峡站1945～2009年的实测径流资料检验了该模型的有效性,并与秩次集对预报模型、ARIMA预测模型及BP预测模型的预测结果进行了比较。结果表明,加权秩次集对预报模型的平均误差为12.29%、合格率为100%,本文对秩次集对预报模型的改进有效、可行。