区域蒸散发分析及模型研究——以河套灌区义长灌域永联试验区为例

以河套灌区义长灌域永联试验区为例,对水均衡法中采用不同时间和空间尺度时的蒸散发估算结果进行了比较分析.然后借鉴由参考作物腾发量(ET0)计算实际蒸散发量的思路,以区域平均埋深和累积生长度日(GDD)为变量,建立综合因子,再结合参考作物腾发量估算出区域蒸散发.利用永联试验区的数据对模型进行检验,结果可靠.该模型需要数据较少,易应用,为实时估算农田区域蒸散发量提供了一种方法.     

新安江模型参数优选的改进粒子群算法

借鉴竞争演化和多种群混合的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,建立并行种群混合进化的粒子群算法(PMSE-PSO)和序列主-从种群混合进行的粒子群算法(SMSE-PSO)。数值模拟结果表明,这两种改进的粒子群算法具有较高的计算效率、较强的自适应性和稳定性。将PMSE-PSO和SMSE-PSO应用于新安江模型的参数优选中,通过与PSO和SCE-UA的比较可以看出,PMSE-PSO和SMSE-PSO不仅具有较好的全局优化性能和稳定性,而且在调用目标函数次数相同的情况下精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法。     

水文模型参数优选的改进粒子群算法参数分析

借鉴竞争演化和多种群混合进化的思想,对粒子群算法(PSO)进行改进,提出了序列主-从种群混合进化的粒子群算法(SMSE-PSO).鉴于优选水文模型参数算法的有效性与算法控制参数有关,为评价SMSE-PSO算法不同控制参数对优化性能的影响,结合水文模型参数优选的特点提出采用正交试验设计的方法分析.结果显示,正交法较好地识别了关键影响因素并提出可能的最优方案,SMSE-PSO算法能较好地应用于复杂多参数水文模型的参数识别研究中.     

巨型机组补气系统研究

本文探讨了巨型机组的选用原因及可能会遇到的不稳定运行，对传统意义上的机组稳定运行的含义进行了更深刻的剖析和拓展，研究探讨了如何应对不稳定运行的措施，提出了机组补气时补气量计算的数学模型．并进行了数值模拟计算及结果分析，为其他电站或运行情况类似机组提供借鉴及预防的经验与措施，同时．为进行相关领域的研究工作开拓了新的思路。     

粒子群算法在新安江模型参数优选中的应用

对粒子群算法进行了详细描述和分析,并将其应用于新安江模型的参数优选中.对于人工生成的理想水文资料,采用粒子群算法优化新安江模型,可以使全部参数收敛到真值;对于实测的水文资料,通过与单纯形混合加速遗传算法(SAGA)和单纯多边形进化算法(SCE-UA)进行比较,可以看出,粒子群算法全局收敛性能较好,计算效率和精度较高,是一种有效的新安江模型参数优选方法.