[发明专利]一种多因子水库入库流量短期预报评价方法在审
| 申请号: | 201510646535.0 | 申请日: | 2015-10-08 |
| 公开(公告)号: | CN105224801A | 公开(公告)日: | 2016-01-06 |
| 发明(设计)人: | 杨旭;程建;赵云发;刘志武 | 申请(专利权)人: | 中国长江电力股份有限公司 |
| 主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人: | 吴思高 |
| 地址: | 443002 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 因子 水库 入库 流量 短期 预报 评价 方法 | ||
技术领域
本发明一种多因子水库入库流量短期预报评价方法,涉及水库入库流量监测领域。
背景技术
水库入库流量短期预报是指提前一定的时间对未来时间内发生的水库入库流量作出预测,一般预测未来12-72小时入库流量。目前水利水电行业采用绝对误差,相对误差这两个指标对业务洪水预报精度进行评价。该传统方法可对于水库入库流量短期预报的最终产品—基于时间序列的预测流量,进行客观评价。
由于水库入库流量短期预报水平,受到水文学等学科研究进展,地表空间数据获取成本以及水库调度目标等众多因素的影响。目前,其预测精度无法得到显著提高。其中李树平等在《水库洪水预报误差分析》中描述了影响水库入库流量预报的几个客观因素。王玉华等在《三峡水库入库流量短期洪水预报》中对三峡水库短期洪水预报进行了误差分析和评价,简单描述了对入库流量短期预报提高的若干途径。以上方法均是以精度为核心去评价水库入库流量短期预报结果,由于水库入库流量短期预报结果的优劣,受制于众多因素,单一的误差评定方法,无法反映预报水平的高低,因此需要一种新的方法,客观评价预报水平。
随着信息技术的发展,数值预报系统的广泛应用,水库入库流量短期预报作业模式已基本成为人机交互模式,逐步摆脱了原来取决于预报员自身经验的模式。在现有的模式下,其工作流程可以通过一些客观指标和主观描述,并进行标记。通过评价每个工作流程中的指标,从管理学上对水库入库流量短期预报过程进行主成份分析,从而发现影响水库入库流量短期预报的因子,最后对这些影响因子进行分类,形成一种基于预报工作流的可追溯的评价方法。在此基础上,根据历史情况,计算出新的分类模型,利用贝叶斯相关理论,得出基于历史情况的主要客观条件下,流量预报的准确度。为评价每次预报过程提供客观和可操作的依据,从而提高水库入库流量短期预报水平。
发明内容
本发明提供一种多因子水库入库流量短期预报评价方法,在水文气象耦合的前提下的标准水库入库流量预报流程,明确预报流程中涉及到的人员,数据,模型,以及环境等因素,对每天12至72小时预见期的预报流程中各个因素进行标记,并予以记录。将该记录与预报结果误差进行联合分析,发现影响预报精度的原因,为管理者提供优化流程的依据,并确立在相同影响因子下的预报误差范围,找到不同客观条件下的预报评价基线,为评价每次预报过程提供客观和可操作的依据,从而促进水库入库流量短期预报水平的提高。
本发明所采用的技术方案是:
一种多因子水库入库流量短期预报评价方法,包括以下步骤:
步骤1:确定标准工作流程
水库入库流量预报流程简要描述:气象预报人员根据第三方雨量数值预报结果,结合自身经验,制作出分区域的12-72小时预见期的流域降水预报;
流量预报人员通过运行多个数学模型,数学模型的输入为:2个以上的实况雨量信息,2个以上的水位信息,2个及2个以上的预报面雨量信息;并参考自身经验,完成流量预报。在特殊时期,流量预报的制作需要经过多人会商,并经负责人同意后,确定。具体流程见图1。
步骤2:确定工作流程中与人员、数据、模型、环境有关的因素
1)、人员因素包括:气象预报员,流量预报员和会商决策者以及他们的年龄,性别,学历,职位,工龄、以及在预报过程中的角色。如:流量预报员、气象预报员、会商决策者等)。
2)、数据因素包括:2种或2种以上的实况降水数据,2种及2种以上的预报降水数据,1种实况流量数据。以及数据的发布单位,数据是否经过人工校正,数据是否参考,预报员在预报时对数据的主观评价0-5分,5分为最高分。
3)、模型因素包括:2种或2种以上的流量预报模型。模型软件的名称,模型参数的研制单位,模型的分类,模型的计算时间,模型在本次过程中是否为主要参考,预报员预报时对模型结果的主观评价0-5分,5分为最高分。
4)、环境因素包括:时间,依据时间,流量级,是否会商,次日是否有降雨,是否在库区有预报降雨。
步骤3:对步骤2中各种数据进行分类:
1)、静态数据:如人员年龄、工龄、模型名称等数据;
2)、人工输入动态数据:如数据是否参考,模型是否参考,预报员对数据和模型的主观评价,是否会商等数据;
3)、自动记录动态数据:时间,模型计算时长,流量级等数据。
确定以上数据通过自动和人工交互的方式,在每次预报过程后,都予以完全记录。
步骤4:根据短期预报误差数据表与步骤3生成的数据表进行连接查询。
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