基于FAHP-Fisher的最优分割法在汛期分期中的应用

针对传统汛期分期方法主观性较强的问题,提出以基于FAHP-Fisher的最优分割法进行汛期分期。并以张家庄水库流域为例,利用各月降雨径流的相关系数进行Fisher分割,定量确定汛期和非汛期;然后选取能够反映汛期水库流域洪水特征的旬降雨量、旬最大1日雨量、旬最大3日雨量及暴雨天数4项指标,采用FAHP法确定其权重系数;再利用Fisher对汛期进行详细划分。将分期结果与水库现行的分期方案进行对比并对该区域的气候成因进行分析,结果表明基于FAHP-Fisher的最优分割法应用结果可信,且适用性较强。     

Fisher最优分割法在李仙江流域汛期分期中的应用

针对目前常用的汛期分期方法存在的主观性强、考虑因素单一和分期结果不确定等问题,提出利用Fisher最优分割法进行汛期分期。基于Fisher最优分割法的基本原理和应用步骤,以李仙江流域为例,选择反映汛期暴雨洪水特性的5个指标,将该流域的汛期划分成了4个分期,即前汛期为6月1日~6月30日,主汛期为7月1日~9月10日,过渡期为9月11日~10月31日,后汛期为11月1日~11月30日,并将Fisher最优分割法的汛期分期结果与数理统计法以及模糊集合分析法两种常用的汛期分期方法的分期结果进行比较。结果表明,Fisher最优分割法的分期结果不仅合理可信,而且相对于常用的汛期分期方法具有一定的优越性。     

汛期分期分析方法在佛子岭水库群的应用研究

针对暴雨洪水季节性变化规律的复杂性,以佛子岭水库群汛期为例,采用成因分析法、数理统计法、分形分析法、系统聚类法及圆形分布法定性定量分析了水库控制流域的汛期分期规律,并分析对比各种方法,从而获得了适用于佛子岭水库群的汛期分期优化方案。     

基于随机分形搜索算法的马斯京根模型参数优选

马斯京根模型在河道洪水演算中发挥着重要作用,该模型参数优选对提高洪水演算准确性至关重要。提出利用随机分形搜索算法(SFS)解决非线性马斯京根模型参数优选问题,同时将混沌序列替代SFS更新操作中的随机数。对算例进行洪水演算仿真分析并与多种优化算法比较,结果表明,随机分形搜索算法对非线性马斯京根法模型参数优选问题求解行之有效,且算法实施过程简便、参数解算精度高。     

基于分形模糊集对分析方法的洪水分类

针对目前洪水分类方法复杂、难以实施和在分类中难以客观确定分类指标权重的问题,基于集对分析原理提出了分形模糊集对分析方法,以反映指标复杂程度的分维来刻画指标权重,同时考虑分类标准边界的模糊性,并将该方法应用于黄河支流秃尾河流域的洪水分类中。与其他分类方法的比较结果表明,分形模糊集对分析方法客观、精确、有效,分类结果符合实际情况。     

混沌实码遗传算法在水质模型参数优选中的应用

为提高遗传算法在水质模型参数优选中的计算精度和全局优化能力,利用混沌映射的遍历性和实编码遗传算法的全局优化性,通过在实码遗传算法初始群体中引进50%的混沌变量和50%的均匀随机变量,采用混沌变异,用进化得到的优秀个体群来逐步缩小搜索空间,提出了求解水质模型参数优选的一种新方法———混沌实码遗传算法(CRGA)。应用该方法对1~10个变量的非线性、多峰值测试函数进行了仿真。在收敛速度和全局优化方面,CRGA好于现有的标准二进制编码遗传算法和改进的遗传算法。将CRGA用于求解有关河流横向扩散系数的实际水质模型的参数优选问题,与实编码遗传算法、标准二进制编码遗传算法、传统直线图解法相比,CRGA精度高、收敛速度快。     

汛期分期定量分析方法在汤河水库中的应用研究

针对水库汛期具有确定性、随机性、过渡性的变化特征,结合汤河水库汛期洪水变化规律,在分析数理统计法、模糊集合分析法、层次聚类法的基本原理及各自优缺点的基础上,分别应用3种方法研究了汤河水库汛期分期规律.综合考虑3种方法分析结果及该水库原有汛期分期方案,确定汤河水库优化汛期分期方案为:6月1日～7月20日为前汛期;7月21日～8月20日为主汛期;8月21日～9月10日为后汛期.     

闭合排队网络模型在隧道出渣机械优选中的应用

为了解决隧道出渣过程中主要施工机械即装载机、出渣车优选的问题,采用闭合排队网络模型,模拟装渣系统1和卸渣系统2的运转过程,分别计算在不同机械配置下各系统的目标参数及生产效率,并优化机械配置。工程实例表明,对于选定的同数量机械,随着型号的不同,出渣所用时间有所变化,但变幅不大;对于选定的同型号机械,刚开始随着出渣车数量的增加,出渣所用时间明显减小,当出渣车增加到一定数量时,出渣所用时间变幅明显变小。     

汽轮机转子对中调整参数的数值分析方法

针对汽轮机检修和安装过程转子系统轴系对中调试参数的计算问题,提出了以被调整轴瓦数最少,调整量最小为目标的优化调整方案,建立了相应的调整关系分析模型。基于遗传算法和惩罚函数算法提出了一种数值分析方法,使通常单独使用的惩罚函数搜索寻优算法和遗传算法的某些局限性得以改善,可有效地解决多目标规划搜索过程易陷入局部优化解和计算效率低等问题。此方法应用到汽轮机转子轴系对中调整方案的参数分析过程,可显著提高计算效率,有效地减少轴系的调整工作量,为机组的提前装复和投产提供技术保障。     

基于模糊集合分析法与圆形分布法的水库汛期分期研究

为研究水库汛期分期基本原则,以构皮滩水库控制流域洪水为例,分别采用模糊集合分析法和圆形分布法研究了水库汛期分期问题。模糊集合分析法确定的主汛期为6月28日～8月7日;圆形分布法确定的主汛期不考虑洪水量级为6月2日～8月12日,考虑洪水量级为6月4日～8月5日;后者考虑了个别出现时间较早洪水,偏保守,且洪水取样时段对主汛期划分影响较小,洪水取样量级对主汛期划分有一定影响。水库入汛判断标准宜以模糊集合分析法为基础,汛期分期宜以圆形分布法为准。     

气候突变对水库汛期分期及调度的影响

鉴于传统汛期分期方法较少考虑气候变化和极端天气等因素的问题,为更加科学合理地进行汛期分期,以张家庄水库为例,统计分析了研究区降水的时空分布特征,确定了研究区汛期为6～9月,并以1962～2008年介休市降水量(P)、平均气温(T)、日照时数(SD)等气象因子的年数据序列为指标,运用主成分分析法降维得到研究区气候评价综合指标,再采用Mann-Kendall法、滑动T检验法及Yamamoto法对比分析,检测到研究区气候突变年为1988年,以此突变年为分界点,采用PCA-Fisher最优分割法进行汛期分期,并分析了不同主汛期对水库调度的影响。结果表明,气候突变对汛期分期结果有一定影响,气候突变年后较整个时间序列得到的主汛期少11d,在水库调度过程中可有效改善水库下游水资源利用条件,缓解水库供水压力。     

白盆珠水库汛期蓄水运用风险分析

介绍了白盆珠水库工程的基本概况,对白盆珠水库汛期蓄水运用进行了全面的风险分析,为选择合理的拦蓄水位方案提供了依据。     

分期汛限水位和设计洪水位的确定方法

提出用组分频率法和库水位法推求分期汛限水位和设计洪水位，并以广东新丰江为例，采用以上两种方法确定分期汛限水位和设计洪水位，为水库分期运用提供了可靠的依据，大大提高了新丰江水库的发电效益。     

水库防洪调度规则的参数优化研究

针对水库运用常规防洪调度进行洪水调度时,因对规则的合理性描述不足而限制了其应用的问题,根据水库不同防洪对象的精细程度要求,结合预见期内水库预报最大洪水和实时水位,拟定分级防洪预报调度规则,建立带有惩罚机制的防洪调度规则参数优化模型,并提出改进遗传算法求解该模型,即通过混沌算法、混沌变异操作与适应度差值进化改善初始种群质量、提高算法局部与全局搜索能力,实现参数控制的防洪预报调度规则。实例应用表明,综合改进遗传算法较其他遗传算法优化性能有一定提高,防洪预报调度优化规则的调度结果优于常规调度规则,为防洪调度规则的合理应用提供了一种有效方法。     

改进的VIKOR决策模型在大隆水库汛期水位动态控制中的应用

针对传统VIKOR法在权重确定方面的不足,提出了基于权重搜索技术的VIKOR决策模型,该模型通过改进云模型计算主观权重和critic法计算客观权重,以其作为可行域边界,利用权重搜索技术进行寻优,得到将主客观权重相耦合的综合权重,并输入VIKOR决策模型进行计算。大隆水库汛期运行水位动态控制方案决策结果表明,改进的VIKOR决策模型在权重确定时既考虑了专家主观经验又考虑了客观数据特点,结果兼具全面性和科学性。通过设置不同的决策机制系数可得到决策者处于不同心理下的方案排序结果,在解决了大隆水库汛末蓄水量不足问题的同时,验证了该模型的适用性和可行性。     

标准洪水过程在洪水资源利用中的应用

为平衡洪水资源利用和汛期防洪安全二者之间的关系,达到洪水资源安全利用的目的,介绍了四种典型非标准洪水过程,并分析了各自的洪水资源利用可行性及其安全与风险水平的差异。实例分析表明,洪水资源安全利用水平主要由峰现时间及退水时间决定,且退水时间对洪水资源安全利用时间影响较显著。研究成果为水库在遭遇不同类型洪水时进一步加强洪水资源安全利用提供了依据。