【摘要】：采用流溪河模型構(gòu)建樂昌峽水庫入庫洪水預(yù)報模型,通過"粒子群(PSO)"算法優(yōu)選模型參數(shù),并對實測洪水過程進行了模擬,對比模型性能。研究發(fā)現(xiàn),采用流溪河模型的樂昌峽水庫入庫洪水預(yù)報性能優(yōu)良,可滿足樂昌峽水庫入庫洪水預(yù)報對精度的要求;模型參數(shù)優(yōu)選可明顯提高樂昌峽水庫入庫洪水預(yù)報流溪河模型的洪水模擬精度;"粒子群"算法具有很強的全局優(yōu)化能力,快速的計算收斂能力,參數(shù)優(yōu)選中種群進化次數(shù)在30次以內(nèi);樂昌峽水庫的建成運行產(chǎn)生了一定的水庫洪水效應(yīng),10場洪水平均峰現(xiàn)時間提前1.3 h,次洪徑流系數(shù)增加1.596%,洪峰流量增加0.207%。該模型可用于同類水庫入庫洪水預(yù)報。
[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.
【作者單位】： 中山大學(xué)水資源與環(huán)境系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(50479033) 國家“十二五”科技支撐計劃項目(2012BAK10B06-04) 水利部公益性行業(yè)科研專項經(jīng)費項目(201301070) 廣東省科技計劃項目(2013B020200007)
【分類號】：TV122;TV697.13

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6 記者 卜瑜　通訊員 靳林 呂志濤;樂昌峽預(yù)計年底可發(fā)電[N];廣州日報;2012年

7 記者 謝慶裕　通訊員 粵水軒;樂昌峽年底 或并網(wǎng)發(fā)電[N];南方日報;2012年

8 記者 陳清浩　通訊員 粵水婷;“樂昌峽”正在籌建中[N];南方日報;2007年

9 粵水婷;樂昌峽主體工程進入全面開工階段[N];中國水利報;2009年

10 記者 陳清浩　通訊員 粵水婷;樂昌峽大壩圍堰開始戧堤進占[N];南方日報;2009年

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本文編號：2212080