本文關(guān)鍵詞： 長期徑流預報 跨流域引水 貝葉斯隨機動態(tài)規(guī)劃　出處：《水科學進展》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為提高跨流域引水工程受水水庫引水有效性,研究了耦合長期徑流預報信息的跨流域引水受水水庫調(diào)度模型。首先選取汛期徑流預報信息,采用徑流預報概率修正先驗概率來描述徑流的不確定性,建立了貝葉斯隨機動態(tài)規(guī)劃模型(BSDP-LTF)。然后將模型應用于碧流河水庫,并與僅考慮徑流相關(guān)的隨機動態(tài)規(guī)劃模型(SDP-I)、僅考慮長期預報信息的隨機動態(tài)規(guī)劃模型(SDP-LTF)進行比較。比較結(jié)果得出在供水保證率基本一致且不增加調(diào)度風險的情況下,BSDP-LTF模型相比SDP-I、SDP-LTF模型,可分別減少引水8.2%、4.1%。表明貝葉斯隨機動態(tài)規(guī)劃模型BSDP-LTF有效改進了徑流描述,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.
【作者單位】： 大連理工大學水利工程學院;中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司;
【基金】：重大國際(地區(qū))合作研究項目(51320105010) 國家自然科學基金資助項目(51379027)~~
【分類號】：TV697.11

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：1530516