[发明专利]一种反推水库入库流量过程的测算方法有效

专利信息
申请号: 201110086388.8 申请日: 2011-04-07
公开(公告)号: CN102155938A 公开(公告)日: 2011-08-17
发明(设计)人: 刘攀;郭生练 申请(专利权)人: 武汉大学
主分类号: G01C13/00 分类号: G01C13/00
代理公司: 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 代理人: 张火春
地址: 430072 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 水库 入库 流量 过程 测算 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及水文测量技术领域,特别是涉及一种反推水库入库流量过程的测算方法。

背景技术

水库实际入库流量是开展水库水文预报、水库调度等工作的基础性资料。例如,在编制水库水文预报方案时,水库实际入库流量作为已知数据,是水文模型参数率定的“准绳”,也是评价预报方案效率和精度级别的“标尺”,但水库实际入库流量估计中存在的误差给水文预报工作带来了极大难度;在水库调度中,水库入库流量是最基本的输入条件,水库洪水调节演算、水库调度图的编制以及水库调度经济评价等均以水库入库流量资料为基础,因此精准的入库流量资料也是正确开展水库调度的基石。

目前水库入库流量主要是采用基于水量平衡方程的反演方法来进行测算,该方法根据水库坝前实测水位和出库流量观测资料,利用水库水量平衡方程                                                来反推(反演)入库洪水流量,上述公式中:为选取的计算时段步长;为时段内平均入库流量;为时段内的平均出库流量,可采用闸门开度和机组出力等数据计算获得;、为、时段的水库蓄水量;为由于蒸发、渗漏等损失的平均流量,根据实际情况可取常数或忽略不计。

在上述基于水量平衡方程反推入库流量的方法中,计算时段步长的选择,对推求的入库流量过程形状和洪峰均有显著的影响[1]:选择的过长会使洪水过程线坦化,洪峰变小;选择的过短则易使洪水过程线出现锯齿状,甚至出现负值。导致入库流量出现锯齿状“波动”的主要原因如下:

1) 水位观测误差放大效应[2]:受目前水位观测技术的限制和风浪的影响,水位观测数据肯定存在一定误差,但当水库库容较大、计算时段较短时,即使微小的误差也足以产生很大的入库流量计算误差。例如三峡水库,在水库水位170m处,即使1cm的水位观测误差,换算成静库容误差约9,400,000m3,如果计算时段步长取1h,换算成入库流量则误差可达2600m3/s。这样导致的后果是,对于入库流量过程易出现锯齿状波动,甚至出现负值等不合理现象;

2) 水库存在动库容使得坝前水位代表性不强:例如三峡水库属于典型的河道型水库,上至朱沱、下至宜昌三斗坪坝址,全长700km,上下游水位落差达30m,因此库区任何水位站的水位都不能准确反映三峡水库的水位变化过程[3]。水库动库容的大小不仅与入流过程有关,而且还与水库出流过程相联系。当水库闸门开启时,坝前水位下降快,形成“漏斗”状;当闸门关闭时,坝前流速为零,坝前水位上翘;

3) 其他误差的影响:包括如水位库容曲线、溢洪道泄流能力曲线以及发电机组出力特征曲线等水库特征曲线误差,以及如发电机组负荷、泄流闸门开度等实测信息采集误差等。

为克服水库入库流量的锯齿状“波动”,传统方法是选择较长的计算时段步长以减小误差放大效应,该方法由于坦化了洪水过程,难以如实反映洪峰等信息。此外,国内外学者还开展了流量过程、水位过程以及库容过程等进行平滑处理方法,以及动库容方法等研究工作。平滑方法存在如下问题[3-4]:无法建立水位测量误差与入库流量波动之间的定量关系,存在较大的主观性。而动库容方法需要较多的水位观测站,且不能测算较短时段(如几分钟)的入库流量。

文中涉及的参考文献如下:

[1]郭生练. 水库调度综合自动化系统[M]. 武汉: 武汉水利电力大学出版社, 2000.

[2]包为民. 水文预报(第四版)[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2009.

[3]王世策, 胡晓勇. 大型水库计算入库流量波动过大问题分析[J]. 安徽水利水电职业技术学院学报, 2010, 10(3): 19-21.

[4]唐海华, 陈森林, 赵云发, 陈忠贤. 三峡水库入库流量计算方法研究[J]. 中国农村水利水电, 2008, (4): 26-27。

发明内容

针对现有技术存在的不足,本发明提出了一种能充分利用观测水位信息、且能避免水库入库流量的锯齿状波动的反推水库入库流量过程的测算方法。

为解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:

一种反推水库入库流量过程的测算方法,包括以下步骤:

步骤1,通过水库坝前水位观测采样获得水库水位和水库出库流量信息;

步骤2,根据步骤1获得的信息建立数据同化的状态模型和观测模型:

其中,

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