新安江模型参数全局优化研究

采用单纯多边形进化算法对3个气候与流域条件各不相同的流域的新安江模型计算参数优化问题进行了研究．结果表明：对于没有误差的水文资料,采用单纯多边形进化算法,可以优化出新安江模型的全部参数并使参数收敛到真值;对于实测的水文资料,由于模型参数之间的共线性,固定参数B与EX,可同时率定模型其他参数,随着实测资料系列的增加,率定参数值将趋于稳定．     

基于SCEM—UA算法的新安江模型在梅山水库流域上的应用

将SCEM—UA算法内嵌于新安江模型中,利用梅山水库流域水文资料对该算法优选的参数结果进行分析．参数优选主要针对模型的敏感参数,并用实测资料对其验证分析,最后计算洪水精度评定指标分析高水过程模拟结果．研究表明,SCEM—UA算法能够快速有效地对新安江模型参数进行优选,并且基于该参数率定结果的新安江日模型在梅山水库流域上运行效果良好．     

小流域洪水预报新安江模型参数优选方法及应用研究

针对小流域洪水降雨强度大、历时短、汇流速度快的特点,提出了一种应用新安江模型进行小流域洪水预报及模型参数优化率定的方法.该方法以最小二乘法作为模型参数优选的准则,并采用逐次渐进网格寻优法优选模型参数.由于该方法同时优选所有模型参数,不需要对实测径流进行分割,从而可避免人工分割径流而出现的参数率定误差.最后,按照该方法,应用二水源、三水源新安江模型对广东省黄京塘流域进行了研究计算,优选出了模型参数.模型验证结果表明,二水源新安江模型效果比三水源新安江模型好.     

新安江模型参数的自动率定

为了解决顶报模型参数的自动率定,本文对新安江模型作了研究,探讨该模型参数优选中遇到的优化结果不一致性和不合理性问题,提出了一种适合于新安江模型参数自动率定的最优化过程,并应用于两个流域的模型参数率定中,效果较好。     

新安江模型参数有效优化及不确定性评估

应用新安江模型进行水文模拟时，由于模型本身的不足及参数多、信息量少等原因，会出现率定的最优参数组不唯一、不稳定等问题。考虑到以往的参数优选，都只得出一个参数组，不能反映出其不确定性状况。提出应用基于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）理论的SCEM-UA算法，通过双牌流域以1 h为时段间隔的36场典型洪水数据对新安江模型参数进行优选和不确定性评估。结果表明，该算法能很好地推出新安江模型参数的后验概率分布；率定和检验结果分析也表明，应用SCEM-UA算法对新安江模型进行优选和不确定评估是有效和可行的。     

基于人工智能算法的中小水电智慧气象保障服务技术研究

选用江西省七一水库日入库流量资料,基于改进的新安江模型对中小型水库降雨来水增量预报方法进行研究.通过使用默认参数的新安江模型、率定参数的新安江模型和线性回归3种方法对江西省七一水库2016―2018年模拟流量效果进行平均相对误差、均方根误差、平均绝对误差、确定性系数这4个方面的比对.研究得出:1)使用线性回归模型之后减少的误差最多;2)结合使用深度学习算法能够更大地提高准确率.研究成果已实现在江西省水库及防汛部门进行实际应用.     

一种新安江模型参数的全局优化方法

将全局优化方法SCE-UA用于新安江模型的参数优化中,以月潭流域1978—1991年共14年的实测降雨、径流资料以及1982—1988年实测洪水资料为例,对新安江模型参数全局优化方法进行研究.研究结果表明,单纯利用SCE-UA方法得到的最优参数组会随着资料长度的变化而变化,体现出了优化结果的不稳定性.进而引入赵人俊的新安江模型参数客观优化理论,将SCE-UA方法与该理论相结合.研究结果表明,该方法可避免因参数之间的相关性导致参数优化结果的不稳定现象,可大大降低模型的不确定性.通过检验,该方案可以较好地用于新安江模型参数优化中.     

一种新安江模型参数的全局优化方法

将全局优化方法SCE-UA用于新安江模型的参数优化中,以月潭流域1978—1991年共14年的实测降雨、径流资料以及1982—1988年实测洪水资料为例,对新安江模型参数全局优化方法进行研究.研究结果表明,单纯利用SCE-UA方法得到的最优参数组会随着资料长度的变化而变化,体现出了优化结果的不稳定性.进而引入赵人俊的新安江模型参数客观优化理论,将SCE-UA方法与该理论相结合.研究结果表明,该方法可避免因参数之间的相关性导致参数优化结果的不稳定现象,可大大降低模型的不确定性.通过检验,该方案可以较好地用于新安江模型参数优化中.     

API模型和新安江模型的参数区域化研究与应用

为了将API模型与新安江模型更好地应用于无资料地区,将API模型和新安江模型应用于大别山区及皖南山区的29个中小流域,对模型参数在研究区的区域规律进行研究,通过中小河流新建水文测站对参数区域化的成果进行实证研究。结果表明:API模型与新安江模型均能较好地用于研究区中小流域的洪水模拟;逐步回归分析法能有效地推求模型的敏感参数;基于空间邻近与逐步回归分析相结合的参数区域化方法,API模型与新安江模型在新建水文测站次洪模拟中的平均确定性系数分别达到0.92和0.86,该方法能有效地推求研究区无资料流域API模型与新安江模型的参数。     

基于土壤地形指数和下垫面水文分区的流域模型参数率定

针对流域水文响应会受到地质、地形、地貌、植被、土壤等自然地理因素以及土地利用等下垫面因素综合作用的特点,根据流域下垫面的地理特征进行水文响应分区。借助遥感资料对流域下垫面进行分类并获取土地覆盖/土地利用信息,结合流域土壤类型数据与地形指数推求流域的土壤地形指数。进一步地,利用遥感分类信息和土壤地形指数进行流域的水文分区,率定各个水文分区SCS模型的参数CN值并进行水文模拟,结果表明,屯溪流域21次和东湾流域32次洪水径流模拟相对误差均比传统方法的小。     

三水源新安江模型参数不确定性分析PAM算法

针对水文模型参数不确定性分析常用方法 收敛速度缓慢,容易陷入参数空间局部最优区域等 问题,提出了PAM (parallel adaptive metropolis) 算法;对三水源新安江模型参数不确定性进行分析 研究。实例研究表明显著提高了计算速度和求解质 量,参数后验分布结果为区间预报提供了条件。     

长江口区沉积地球化学特征的定量研究

对长江口区３２个表层样的２８种元素进行数理统计分析，并结合该区的水文、地貌和沉积环境等背景资料，探讨长江口区沉积物的元素地球化学特征。Ｑ型聚类分析结果表明长江口可划分为四大沉积地球化学区，Ｒ型因子分析揭示了控制长江口区元素来源和分布的主要因素。     

基于PCA-BNN的页岩气压裂施工参数优化

国内外学者在已有大量国外页岩压裂样本数据的前提下,开展了基于机器学习的页岩气压裂有效期预测及压裂参数优化的研究。随着近年来中国F气田不断地规模开发,积累了大量的压裂施工、生产动态、解释成果数据。通过利用已有的200口井的压裂施工历史数据及储层物性参数建立贝叶斯神经网络模型来优化压裂施工参数。选取对压裂效果有影响的储层物性参数、完井参数、压裂施工参数,用皮尔逊相关系数法分析11个参数的相关性;用主成分分析法（PCA）进一步降维处理,以降维后的主成分作为贝叶斯神经网络模型的输入参数,以压裂效果评价指标（有效期）为输出参数,引入贝叶斯方法自适应调整正则化系数避免神经网络过拟合,生成三层贝叶斯神经网络预测模型。用200口井中90%的井数据作为训练集,10%的井数据作为测试集,对该模型进行训练,实验结果表明,训练后该模型预测测试集的相对误差均值在5%以内,可以用来优化压裂施工参数。     

基于地物波谱库构造农作物生长参数的时空分布先验知识

认识典型地物的波谱特征及其随波谱测量环境变量的变化,从积累的观测数据中提取地物波谱及其配套参数的时空分布知识,是对地表参数定量遥感反演研究的重要支撑.基于"中国典型地物标准波谱数据库"中收集的数据和模型,对典型农作物测量数据进行了系统整理,得到了我国5种农作物的主要生长参数(叶面积指数、全氮含量)在其主要生育期的统计数据,构造了这些参数的时空分布知识.文中所述的数据和方法,对于遥感反演中地表参数先验知识的初始值与不确定性估计、数据同化等相关研究,都有使用和参考价值.     

系列化水文模型研究

在大尺度水文模型研究中，提出了系列化水文模型的研究途径，即将不同时间尺度的同一种概念性水文模型构成一组模型系统，建立其间结构和参数联系，进行系列化研究。本文建立了新安江流域水文模型的月，日，时三种时间尺度的模型系列，在淮河流域上进行试验，初步显示了这种途径的作用。     

基于大数据的分布式中压配电网空间负荷分配方法研究

分布式中压配电网空间负荷分配涉及的数据量较大,当前分配方法通常为经验法或简单类比法,分配结果不可靠,无法达到用户要求。为此,提出一种新的基于大数据的分布式中压配电网空间负荷分配方法,在GIS平台上完成对空间信息的提取,将经数字化处理后的配电网空间地图分割为若干层,针对各子空间求出用户密度因素。对规则条件进行判断,选择能够使规则产生最佳效应的规则推理,针对能够被添加至当前规则集合中的所有节点,求出启发式函数的值,对全部路径节点信息素浓度进行更新,以获取配电网电力负荷元胞转换规则,确定各空间适于发展各类负荷的程度。以大数据为基础,通过全局最优分配法实现分布式中压配电网空间负荷分配。实验结果表明,所提方法分配结果佳,能够满足用户要求。     

浅谈呼图壁河流域梯级电站规划中泥沙问题

梯级电站各计算断面多处无水文资料,本文选用呼图壁河流域水文站资料,根据规划区内已有的泥沙资料情况,对流域泥沙来源、时空分布进行分析,并根据石门水文站泥沙资料采用模数法推求梯级电站各计算断面泥沙。     

基于改进非支配排序遗传算法的配电网动态重构

针对分布式电源大规模接入配电网情况下配电网的动态重构问题,提出一种基于改进非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithms Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的配电网动态重构策略.首先,以系统运行成本和电压偏移最小为目标建立配电网动态重构模型.其次,结合参数自适应策略和基于可行解优越性的约束处理技术提出NSGA-Ⅱ改进算法对模型进行求解.再次,用超体积(hypervolume)指标选择最佳的帕累托解集,并通过模糊决策技术从帕累托解集中选择最佳方案.最后,以IEEE 33节点系统为例进行仿真.结果 表明:该模型可以在降低系统运行成本的同时提高系统电能质量.     

一种考虑风险传播与预期故障分析的配电网信息物理系统安全性评估方法

伴随着电力系统与信息系统交融的程度不断加深,配电网逐渐发展为高度融合的信息物理系统(cyber-physical system, CPS),这对配电网的运行带来了一定程度的风险。当信息网局部节点失效时,可能使得电力网受到大规模扰动,从而导致电力网负载大量丢失甚至崩溃。基于信息网风险传播理论与预期故障分析方法提出一种配电网CPS安全性评估方法。首先分析CPS的结构框架,建立配电网CPS关联矩阵模型,再根据信息-物理系统的耦合相关性,考虑信息网节点间风险传播,构建信息-物理组合预想故障集,并提出安全性评估指标,最后通过仿真模型验证了该方法的合理性。     

直立式防波堤水平波浪力的概率分布

试验研究表明,不规则波对直立防波堤作用力的概率分布类型因波浪作用性质而变化。脉动力符合双参数的韦伯分布,冲击力偏离韦伯分布,经过统计分析,得出了每一种试验情况下韦柏分布的形状参数和比例参数,并确定了参数的变化规律,提出了直工防波堤在不同波浪情况和水位条件下确定分布参数的方法。