本文選題：降雨產品 + 適用性評價��； 參考：《大連理工大學》2016年博士論文

【摘要】：目前國家大力開展新能源和可再生能源建設,水電作為清潔能源具有得天獨厚的建設優(yōu)勢。除建設新電站增加能源外,在不增加工程投資的情況下,對已建水電站利用徑流預報信息進行科學的水電站調度提高水能資源利用率,也是增加能源的重要途徑。至今,中、短期徑流預報信息在水庫防洪與發(fā)電調度中已發(fā)揮了重要價值,但尚需進一步研究應用長預見期信息提高發(fā)電效益。為此,本文以桓仁水電站為研究對象,研究了基于ECMWF集合降雨預報的中期徑流預報、中期徑流預報的不確定性量化、分解-合成模型實用性及汛期各時段余留期長期徑流預報等問題,構建了耦合不同預見期徑流預報信息的水電站優(yōu)化調度模型。主要研究內容及成果有以下幾個方面：(1)為了利用降雨產品彌補降雨徑流預報所需實測信息的缺失和利用降雨預報產品延長其預見期,需要對兩種產品進行適用性評價和可利用性分析。本文首先對3種降雨產品(GLDAS、TMPA、ERA-Interim)進行可替代性評價和適用性評價,并利用模糊優(yōu)選模型進行降雨產品的選擇；然后對ECMWF提供的集合降雨預報產品進行可利用性分析。結果表明,TMPA的水文模擬適用性較優(yōu),當實測降雨缺失時,可用于研究流域的水文模擬中,ERA-Interim的水文模擬適用性略差,GLDAS降雨產品因低估流域的實測降雨,不利于防洪安全調度,故不能作為該研究流域的降雨替代品；ECMWF的集合預報降雨平均值可用于徑流預報中。(2)針對中期徑流預報不確定性難以量化分解的問題,利用方差分析的方法構建不確定性分解框架。首先通過將3種數(shù)據(jù)驅動模型(ANN、ANFIS、SVM)和6種輸入因子(入流(Q)、降雨(P)、相對濕度(H)、最低溫度(Tmin)、最高溫度(Tmax)和集合預報降雨(F))相互組合對桓仁水電站旬入流進行預報,然后利用方差分析(Analysis of variance,ANOVA)方法量化因子選擇、模型選擇和兩者相互作用帶來的不確定性。徑流預報的結果表明,只使用入流(Q)、降雨(P)和預報降雨(F)等三個因素作為輸入時,數(shù)據(jù)驅動模型能獲得較高的預報精度,不考慮其它三個因素(濕度(H)、最低溫度(Tmin)和最高溫度(Tmax))并不會明顯降低模型預報精度。不確定性分解的結果表明,因子選擇是不確定性的最主要來源；模型選擇對不確定性的貢獻很少,且具有季節(jié)性；兩者的相互作用對不確定性的貢獻很大,并超過了模型選擇。(3)針對分解-合成模型在使用中存在的信號分解及延拓方式問題,提出一種基于模擬試驗和預報試驗的實用性驗證框架對其實用性進行驗證。首先采用三種信號分解方法(WA、EMD和SSA)和兩種預報模型(ANN和ARMA)構建了六種分解-合成模型,然后通過設計模擬試驗和預報試驗研究它們的預報效果,以及延拓方式對基于WA和EMD兩種合成模型的影響。結果表明,六種分解-合成模型的預報試驗效果均不比相應的初始模型效果好,說明分解-合成模型在旬徑流預報中的實用性不強；由于提前使用到未來數(shù)據(jù)的信息,六種分解-合成模型的模擬試驗效果均好于初始模型；延拓方式對基于WA和EMD的分解-合成模型的結果有較大影響；若進一步研究數(shù)據(jù)延拓方式,或使用其它方式盡可能準確地獲取未來時段的信息,則有望提高合成模型的實際預報效果。(4)為獲取汛期余留期來水量信息,構建逐時更新的長期預報模型。首先將汛期(5-10月)按每5天一個時段進行時段劃分,然后利用ANN模型和大氣環(huán)流因子建立每個時段的汛期余留期長期徑流預報模型,獲得逐時段更新的汛期余留期來水量預報值。結果表明,汛期80%以上時段的變幅合格率和等級合格率均在80%以上,預報結果較好；所構建的長期徑流預報模型能很好地考慮到氣象因子對汛期各時段的汛期余留期徑流量變化的影響,且易于實現(xiàn),可操作性強,是汛期徑流預報的一種有效方法；所得預報結果為調度模型的構建提供了所需的長期徑流預報信息。(5)基于中期徑流預報信息在典型水電站調度中應用的已有研究成果,進一步考慮長期徑流預報信息的利用,構建了一種耦合不同預見期徑流預報信息的水電站優(yōu)化調度模型。首先分析“不同預見期徑流預報信息”的可利用性,其包括10天中期徑流預報信息的前5天和后5天以及后5天對應的汛期余留期的長期徑流預報信息；然后利用貝葉斯理論將上述三種預報信息進行耦合,建立三種預見期徑流預報信息相套接的貝葉斯隨機動態(tài)規(guī)劃模型(LMS-BSDP)；最后進行模擬檢驗。結果表明LMS-BSDP模型的發(fā)電效益優(yōu)于只考慮前兩種預報信息的TS-BSDP模型及其他驗證模型。
[Abstract]:In order to make use of rainfall to make up for the lack of measured information and to prolong its forecast period , this paper studies the suitability evaluation and applicability evaluation of the three kinds of rainfall products ( GLDAS , TMPA , ERA - Interim ) , and makes use of the fuzzy optimization model for the selection of rainfall products .
The results show that the hydrological simulation applicability of TMPA is better , and when the measured rainfall is missing , the hydrological simulation of ERA - Interim can be used to study the hydrological simulation of the basin .
The results of runoff forecast show that only using three factors such as inflow ( Q ) , rainfall ( P ) , relative humidity ( H ) , lowest temperature ( Tmin ) , maximum temperature ( Tmax ) and forecast rainfall ( F ) are used as inputs .
Model selection has little contribution to uncertainty and seasonal ;
Three kinds of decomposition - synthesis models ( WA , EMD and SSA ) and two forecasting models are proposed to validate the practicability of the model . The results show that the prediction results of the six decomposition - synthesis models are not better than those of the corresponding initial model .
Due to the early use of the information of the future data , the simulation results of the six decomposition - synthesis models are better than the initial model ;
The extension method has great influence on the results of the decomposition - synthesis model based on WA and EMD ;
( 4 ) In order to obtain the information of the remaining period of the flood season , the long - term prediction model of the time - to - time update is constructed .
the constructed long - term runoff forecasting model can well take into account the influence of the meteorological factors on the variation of the runoff in the flood season of each time period in the flood season , and is easy to realize and strong in operability , and is an effective method for forecasting the runoff in the flood season ;
( 5 ) Based on the existing research results applied in the typical hydropower station dispatching based on the medium - term runoff forecast information , and further considering the utilization of long - term runoff forecasting information , a hydropower station optimal scheduling model is constructed .
then coupling the three forecasting information by using the Bayesian theory , and establishing a Bayesian random dynamic programming model ( LMS - BSDP ) which is sleeved in three forecasting periods of runoff forecasting information ;
The results show that the power generation efficiency of the LMS - BSDP model is better than that of the TS - BSDP model and other verification models considering the first two forecasting information .

【學位授予單位】：大連理工大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TV121;TV737

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本文編號：1873650