葠窝水库汛限水位动态控制域研究与应用

水库汛限水位动态控制域十分关键.预泄能力约束法是目前确定汛限水位动态控制域的主要方法,但在实时防洪调度中可操作性差且未考虑梯级水库群的库容补偿影响.基于此,首先提出有更好可操作性的确定汛限水位动态控制域的分级预泄方法;然后研究了库容补偿对汛限水位的影响.在此基础上,以辽宁省葠窝水库为工程背景,采用分级预泄方法并考虑库容补偿影响确定了葠窝水库的汛限水位动态控制域,并制定了相应的动态控制规则.该成果经松辽流域水利管理委员会批准,并在2005、2006两年的太子河流域防洪调度中得到应用,取得了很好的应用效果.     

基于相空间重构的支持向量机方法在径流中长期预报中应用

水文中长期预报对于水资源规划管理、水库及水电站调度具有十分重要的意义.针对常规混沌预测方法的局限性,提出基于相空间重构的支持向量机(SVM)预报方法.该方法首先对径流时间序列进行混沌辨识,然后对其进行相空阃重构,采用基于结构风险最小化的SVM进行径流预报.对于SVM的参数优选问题.以径向基核函数作为核函数,采用混沌交尺度优化方法进行参数寻优.实例表明.该方法优于SVM和人工神经网络(ANN)预报方法.且具有良好的泛化推广能力.     

可变模糊决策理论及其在水库防洪调度决策中应用

首先建立可变模糊决策(优选)理论,提出以对立模糊集概念为基础的可变模糊决策模型与方法.其特点是模型及模型中的参数权向量可以变化以提高系统决策的可靠性.其次,根据水库调度决策中汛期各阶段目标重要性的不同,应用非结构性决策模糊集分析的二元比较法确定水库防洪调度目标的经验权重(主观权重).最后,将可变模糊决策模型与方法用于丰满水库洪水调度,实例表明,该方法科学实用,能够提高水库防洪调度决策支持系统的决策可靠性.     

径流中长期预报模糊优选神经网络模型应用研究

预报因子选择与模型训练精度确定,是模糊优选神经网络模型应用于径流中长期预报时有待研究解决的两个重要问题.应用预报因子集与预报量间的复合非线性相关分析方法选择预报因子(集),克服了通常单因子线性相关分析选择预报因子的不适用性;通过定义综合效应系数来综合评价模糊优选神经网络模型的拟合能力与外推预报能力,为研究模型的拟合精度高而外推预测精度低的问题提供了一种解决方法.     

基于可变模糊集的模糊聚类迭代模型及其应用

针对经典模糊聚类迭代模型中不考虑聚类指标权重的缺点,基于可变模糊集理论给出了考虑模型参数指标权重变化的可变模糊聚类迭代模型.当模型中优化准则参数α等于2,模型参数指标权重为等权重时,可变模糊聚类迭代模型为广泛采用的Bezdek模糊聚类ISODATA (iterative self organizing data)迭代模型(Bezdek参数β等于2),即ISODATA迭代模型是可变模糊聚类迭代模型的特例.水资源系统中应用的实例及计算结果表明聚类成果符合实际,模型具有收敛于全局极小点的良好性能.     

大跨斜拉桥多维多点地震激励减震控制方法分析

首先利用SIMULINK仿真工具箱建立了大跨度斜拉桥在多维多点地震激励下的半主动减震控制分析模型.然后采用拟合规范反应谱的多点人工地震动时程,研究并比较分析了一致激励以及同时考虑行波效应和部分相干效应等激励工况下,行波波速以及部分相干程度对斜拉桥减震效果的影响规律.数值结果表明:无论是有控还是无拉结构,考虑多点激励后,主粱中踌跨中出现较大竖向位移和轴力,且竖向位移随着行波波速的减小和部分相干程度的减弱呈增大的趋势;行波效应和部分相干效应总体上对减震效果的影响很小;主动和半主动控制算法控制效果接近,优于始终提供最大阻尼力的被动控制算法.     

实时预蓄预泄法汛限水位动态控制与应用

在总结已有研究成果的基础上,指出研究实时汛限水位动态控制方法与应用的必要性,并阐述了水库实时预蓄预泄动态控制汛限水位的基本思想和数学表达,介绍了该方法在碧流河水库2005年"8.8"洪水实际调度中的应用.分析结果表明,"8.8"洪水预蓄预泄调度过程,在不增加水库及上下游防护对象风险的前提下,能抬高汛限水位,增加水库蓄水,比常规的调度方式多拦蓄洪水0.4亿m3,经济效益较为显著.     

桓仁水库汛限水位动态控制决策支持表研制

针对水库汛限水位动态控制方案的具体化和可操作性问题,依据水库调洪计算原理和流域水量平衡原理,研制了桓仁水库汛限水位动态控制决策支持表.由此套表,即可根据实时和预报的水雨工情信息,确定面临时刻允许控制的库水位值及控泄流量等,方便水库调度技术人员和决策人快速查算、决策.该研究方法可供我国调节性能较高的大型水库(水电站)汛期洪水退水段库水位实时控制借鉴参考.