[發明專利]一種基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法

有效

• 申請號: 201710174165.4
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN106971034B
• 公開（公告）日: 2018-10-30
• 發明（設計）人: 雷曉輝;廖衛紅;張蘋蘋;謝先紅;王明元;殷兆凱;秦韜;張云輝;鮑淑君
• 申請（專利權）人: 中國水利水電科學研究院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務所 11337
• 代理人: 于國富

1.一種基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法，其特征在于，所述方法包括：

S1，計算全流域的優化參數值

全流域中存在至少一個無水文資料子流域和至少一個有水文資料子流域，所述無水文資料的子流域的上游流域和下游流域均為全流域中子流域；

對全流域進行參數優化，得到參數最優值，選取任意兩個參數的最優值進行數據同化處理；兩個參數分別為參數β和參數γ；

S2，計算子流域A的出口的估計流量及其分布規律

設定無水文資料子流域為子流域A，子流域A的出口點為C點，子流域A的下游流域為有水文資料子流域B，子流域B中的出口點為水文站D；

子流域B出口對應的徑流量是已知的，記為Q_D；

然后，通過公式(1)計算子流域A的出口點C點的初始估計流量Q_C′；

Q_C′＝Q_D×(S_A/S_A+B) (1)；

其中，S_A為子流域A的面積，S_A+B為子流域A和子流域B的面積之和；

S3，計算變量和參數的集合擾動值

將初始估計流量Q_C′的均值和方差作為C點徑流量Q_C初始設定的符合高斯分布的均值與方差；以參數β和參數γ的最優值為參考，對C點徑流量Q_C、參數β和參數γ分別進行高斯擾動，分別得到C點徑流量Q_C、參數β和參數γ的高斯擾動值集合；

S4，計算下游有水文資料水文站D的徑流量預報集合

在實測降水和蒸發數據的基礎上，逐天運行水文模型，將S3中得到的C點徑流量Q_C、參數β和參數γ的高斯擾動集合值逐一代入水文模型，并得到每個時間步長上的水文站D的徑流量預報集合，每個時間步長上的水文站D的徑流量預報集合數量大于等于1；

S5，對水文站D的實測徑流值進行高斯擾動，并將得到的高斯擾動集合作為觀測數據集合；

S6，融入觀測數據集合

在已知觀測算子的條件下，計算卡爾曼增益，將每個所述水文站D的徑流量預報集合融入觀測數據集合進行更新；

S7，重復進行S4至S6，直到水文模型計算結束，最終得到C點徑流量Q_C的最優估計值，所述最優估計值即為上游無資料子流域A出口點的徑流量值。

2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，S1中，對全流域進行參數優化采用的優化算法為粒子群算法。

3.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述水文模型為新安江模型。

4.根據權利要求1所述方法，其特征在于，步驟S3中，所述高斯擾動，按照公式(2)實現：

Ea＝ea+ε (2)；

其中，Ea表示增加高斯擾動后的模型狀態變量或者觀測值；ea表示初始模型狀態變量或者觀測值；ε為符合高斯分布的擾動值，即ε～N(0，1)。

5.根據權利要求1所述方法，其特征在于，步驟S6中，計算卡爾曼增益，具體按照下述計算：

K_t＝P_tH^T(HP_tH^T+R_t)^-1 (9)；

其中，m表示集合樣本的總數；表示t時刻m個徑流量預報集合的預報均值；表示t時刻水文模型第i個徑流量預報集合中集合成員的一個預報狀態向量；表示t時刻每一個徑流量預報集合的集合成員與的擾動；y_i,t表示t時刻第i個集合成員的觀測數據向量；表示t時刻m個觀測數據集合的觀測均值；△y_i,t表示t時刻每一個觀測數據的集合成員與的擾動；P_t表示t時刻的徑流量預報集合的誤差協方差；R_t表示t時刻觀測數據集合的誤差協方差矩陣；H為觀測算子；K_t為卡爾曼增益，表示觀測數據的權重；T表示觀測算子的轉置。

6.根據權利要求1所述方法，其特征在于，步驟S6中，對每一個集合進行更新，采用公式(10)進行更新：

其中，表示t時刻狀態下的水文站D的徑流量的最優估計集合，的均值即為t時刻狀態下的最優估計值，表示t時刻的水文站D的徑流量預報集合，y_t表示t時刻的觀測數據集合，K_t為卡爾曼增益，表示觀測數據的權重。