耦合长期预报的跨流域引水受水水库调度模型

发布时间：2018-02-24 14:08

  本文关键词： 长期径流预报 跨流域引水 贝叶斯随机动态规划　出处：《水科学进展》2016年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为提高跨流域引水工程受水水库引水有效性,研究了耦合长期径流预报信息的跨流域引水受水水库调度模型。首先选取汛期径流预报信息,采用径流预报概率修正先验概率来描述径流的不确定性,建立了贝叶斯随机动态规划模型(BSDP-LTF)。然后将模型应用于碧流河水库,并与仅考虑径流相关的随机动态规划模型(SDP-I)、仅考虑长期预报信息的随机动态规划模型(SDP-LTF)进行比较。比较结果得出在供水保证率基本一致且不增加调度风险的情况下,BSDP-LTF模型相比SDP-I、SDP-LTF模型,可分别减少引水8.2%、4.1%。表明贝叶斯随机动态规划模型BSDP-LTF有效改进了径流描述,提高了跨流域引水的有效性。
[Abstract]:In order to improve the water diversion efficiency of the receiving reservoir in the cross-basin diversion project, the model of the cross-basin diversion reservoir with long-term runoff forecast information is studied. Firstly, the runoff prediction information in flood season is selected. A Bayesian stochastic dynamic programming model (BSDP-LTF) is established to describe the uncertainty of runoff by modifying a priori probability of runoff forecasting. Then the model is applied to the Biliuhe reservoir. The results are compared with the stochastic dynamic programming model (SDP-LTF) which only considers runoff correlation and the stochastic dynamic programming model which only considers the long-term forecast information. The comparison results show that the water supply guarantee rate is basically consistent and the risk of dispatch is not increased. The BSDP-LTF model is compared with the SDP-Igna SDP-LTF model. The results show that the Bayesian stochastic dynamic programming model (BSDP-LTF) can effectively improve the runoff description and improve the effectiveness of cross-basin water diversion.
【作者单位】： 大连理工大学水利工程学院;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;
【基金】：重大国际(地区)合作研究项目(51320105010) 国家自然科学基金资助项目(51379027)~~
【分类号】：TV697.11

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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