基于流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报模型研究

发布时间：2018-08-29 18:46

【摘要】：采用流溪河模型构建乐昌峡水库入库洪水预报模型,通过"粒子群(PSO)"算法优选模型参数,并对实测洪水过程进行了模拟,对比模型性能。研究发现,采用流溪河模型的乐昌峡水库入库洪水预报性能优良,可满足乐昌峡水库入库洪水预报对精度的要求;模型参数优选可明显提高乐昌峡水库入库洪水预报流溪河模型的洪水模拟精度;"粒子群"算法具有很强的全局优化能力,快速的计算收敛能力,参数优选中种群进化次数在30次以内;乐昌峡水库的建成运行产生了一定的水库洪水效应,10场洪水平均峰现时间提前1.3 h,次洪径流系数增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。该模型可用于同类水库入库洪水预报。
[Abstract]:The Liuxi River model is used to construct the flood forecasting model of Lechang Gorge Reservoir. The model parameters are optimized by particle swarm optimization (PSO) algorithm, and the measured flood process is simulated and compared with the model performance. It is found that the performance of Lechanxia reservoir flood forecast based on Liuxi River model is good, and it can meet the requirement of precision of flood forecast for Lechangxia reservoir. The optimal selection of model parameters can obviously improve the flood simulation accuracy of Liuxi River model, and the particle swarm optimization (PSO) algorithm has a strong ability of global optimization and fast convergence. The number of population evolution is within 30 times in the optimal selection of parameters, and the completion and operation of the Lechangxia Reservoir has produced a certain reservoir flood effect. The average peak time of 10 flood events is 1.3 h earlier, the runoff coefficient of secondary flood is increased 1.596 times, and Hong Feng's discharge is increased 0.207%. The model can be used for flood forecasting of similar reservoirs.
【作者单位】： 中山大学水资源与环境系;
【基金】：国家自然科学基金项目(50479033) 国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAK10B06-04) 水利部公益性行业科研专项经费项目(201301070) 广东省科技计划项目(2013B020200007)
【分类号】：TV122;TV697.13

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本文编号：2212080