入库径流预报误差随机模型及其应用

论文摘要

为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度,基于高斯混合模型（GMM）良好的自适应性,能更准确地描述单一预见期径流预报误差分布的特点,以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势,建立了多个预见期入库径流预报误差的GMM-Copula随机模型。以雅砻江流域锦屏一级水电站水库为例,对预见期分别为6 h、12 h、18 h、24 h的入库径流预报误差进行了分析与随机模拟。结果表明,随着预见期的增加,模拟误差与实际误差的主要统计特征值相差不大,满足预设精度要求,且变化规律一致,验证了模型的可行性与有效性,为水库调度方案的编制与实施提供了参考依据。

论文目录

• 0 引言
• 1 入库径流预报误差及其高斯混合分布描述
• 2 入库径流预报误差GMM-Copula随机模型的构建
•   2.1 模型建立
•   2.2 模型求解
•   2.3 模型评价
•   2.4 模型应用
• 3 实例分析
•   3.1 入库径流预报误差研究对象及研究时段
•   3.2 入库径流预报误差统计分析及正态性检验
•   3.3 各预见期入库径流预报误差的高斯混合分布
•   3.4 高斯混合分布适用性检验
•   3.5 入库径流预报误差相关性分析及随机模拟
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 纪昌明,梁小青,张验科,刘源

关键词: 径流预报误差,高斯混合模型,高维,随机模型,锦屏一级水电站

来源: 水力发电学报 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

专业: 地球物理学,水利水电工程

单位: 华北电力大学可再生能源学院,甘肃民族师范学院物理与水电工程系

基金: 国家自然科学基金(51709105),“十三五”国家重点研发计划课题(2016YFC0402208),中央高校基本科研业务费专项资金项目(2019MS031)

分类号: P338;TV697.1

页码: 75-85

总页数: 11

文件大小: 1048K

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