调洪演算解析解法

水库调洪演算中,因水位、下泄流量、蓄水量三者之间呈非线性关系,故很难直接求解,一般用图集法、试算法等。通过下泄流量与蓄水量建立一元二次关系,求解黎卡提(Riccati)方程,可得出一般函数解,可在水库调洪演算和洪水预报中应用。     

调洪演算全图解法

《水库调洪演算问题》一文(见原水利电力部《水利水电技术》1980年第4期)介绍了国外水库逆时序洪水演算方法,这一方法虽有突出的优点,但仍然需要准备两条工作曲线.笔者于1965年提出的调洪全图解法与上述国     

水库调洪演算新方法

利用二分法对水库调洪演算进行了分析,证明存在一个以时段末出库流量为自变量的单值、单调函数,并分析了利用该函数进行试算时时段末出库流量的试算区间。应用情况表明:采用二分法进行调洪演算,方法更简单,收敛更快,比其他方法更适于编程。     

调洪解析演算的试验插值函数法

本文提出了一种拓展可解模型方程范围的“试验插值函数解法”，据此可获分段解析解。它避免了数值解法的许多重大缺陷。文中以水库调洪演算为例详介，用它可代替水利规划中的估计试算法。按本法机算，可自动一次输出全过程解，程序调试简便，能快速获得大量不同输入条件下的解答，为推行工程项目的ＣＡＤ，提供了重要的模型解基础。     

调洪演算的有限差分法

利用自然样条函数拟合洪水流量、水库特性等调洪资料，在此基础上，导出调洪演算的微分方程式。使用龙格—库塔法，不必试算便可直接以有限差分的形式求解水库下泄流量过程的数值解及其各种特征值，为水库汛期的实时调度提供有用的信息。     

用VB进行调洪演算

介绍了利用VB和excel软件相结合。通过程序可以看出,在设计中用户只需掌握一些简单的基本命令,就可以对多种组合方案和各种工况进行计算,具有可视化的界面,修改方便。     

三门峡水库调洪演算预报的方法

文章根据入库洪水在不同河段的调蓄特点,采用不同的调洪演算预报方法,对库容随冲淤变化的情况,建立库容实时校正模型,以提高预报精度。     

水库调洪演算的数值解法

将库容曲线及蓄泄曲线解析化,采用数值解法通过计算机编程直接求解水库水量平衡方程与蓄泄关系,从而求得水库下泄流量过程线及其他防洪特征值.研究结果表明：该方法简捷、精度高、收敛快,在水库防洪计算中具有较大的使用价值.     

益塘连通水库的调洪演算

益塘水库是由单位集雨面积库容比相差悬殊的潭下库(上库)、矮车库(下库)及竹山里连通渠连接的大(Ⅱ)型连通水库，为提高正常蓄水位及坝后电站扩建增容提供理论基础和工程措施数据，对益塘水库调洪特征进行分析，编制了调洪演算程序。     

水库调洪演算的数值解法

水库调洪演算，以往是将水量平衡方程用差分形式表示，然后与泄流设施的运动方程联立求解，常用的试算、图解法或半图解法计算工作量很大，精度不高，不宜用计算机，在引入“调洪函数”概念后，将水量平衡方程与泄流设施运动方程归纳成为一个一阶常微分方程，然后用常用的计算方法（如改进欧拉法、龙格－库塔法），根据边界条件，求出该方程初值问题的数值解，按照上述原理，可编制成相应的计算机程序，用计算机计算。     

水库调洪演算的SD模拟

基于SD理论建立了水库调洪演算的SD模型,并通过实例模拟了水库调洪过程。结果表明:SD模型可避免求解水库调洪演算方程组的复杂过程,可准确、高效地模拟水库调洪运行的过程。     

乌鲁瓦提水利枢纽汛期水库调洪演算

乌鲁瓦提水利枢纽汛期伊7月需低水位排沙运行，同时又要求水库发挥其灌溉效益．在计算中加入了常遇洪水进行调洪，以便在不同的来水年份都能使水库在主汛期有一定的调节库容，满足下游用水要求，同时，为水库防洪汛限水位的复核论证提供了可靠的依据。     

小型水库调洪演算方法探讨

在现行小型水库调洪演算的基础上 ,提出一种简便的较为合理的改进方法。     

东里堵海工程水闸调洪演算

根据东里堵海工程的区域防洪要求以及水文地质条件,提出了东里堵海工程水闸的4种扩建方案,计算了4种方案下的闸前最高水位和水闸最大下泄流量,确定了闸孔净宽的最优组合,为水闸的设计提供了依据.     

金峰水库施工导流调洪演算

针对四川省武都引水第二期灌区金峰水库工程,根据水库上游来流量、放空洞泄流能力及水库的库容蓄洪能力等基础资料,利用试算法和图解法进行调洪演算,以此确定施工导流上游围堰高程.     

利用微机实现水库调洪演算

一、水库调洪演算概述水库调洪演算,是解决洪水期水库的水位与出流预报的关键。无论采用哪种方法进行调洪演算,其方法的基本依据都是联解以下两个方程:     

基于机器学习的调洪演算方法研究

为了提高调洪演算的数值计算精度及其效率,本文探究了机器学习方法在调洪演算过程中的应用.首先,对本文中用到的两种机器学习进行了详细的介绍,其次,用两种不同方法以某水电站为实例进行调洪演算,最后,将两种方法预测结果与实际情况进行对比分析.结果表明,应用机器学习方法对调洪演算的预测效果更好,神经网络建立的模型误差较小但速度较...