[發明專利]一種中小水庫入庫流量日前預測的分時段集成方法

有效

• 申請號: 202010423881.3
• 申請日: 2020-05-19
• 公開（公告）號: CN111598724B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發明（設計）人: 索郎德杰;白維;許立雄;李政;卿啟維;張志輝;侯坤
• 申請（專利權）人: 四川革什扎水電開發有限責任公司;四川大學
• 主分類號: G06Q50/06
• 分類號: G06Q50/06;G06Q10/04;G06V10/762;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04
• 代理公司: 成都眾恒智合專利代理事務所(普通合伙) 51239
• 代理人: 劉華平

本發明公開了一種中小水庫入庫流量日前預測的分時段集成方法，主要解決了現有技術存在的中小水庫無法有效利用現有技術進行入庫流量預測的問題。該分時段集成方法包括如下步驟：(S1)基于流域降水量劃分汛期與非汛期；(S2)搭建汛期與非汛期的集成學習預測器；(S3)對汛期與非汛期的集成學習預測器進行訓練；(S4)進行入庫流量的預測。通過上述方案，本發明達到了采用水量平衡原理，由水庫各類用水可還原水庫來水，獲得水庫入庫流量的歷史數據，利用深度學習網絡強大的非線性表達能力，挖掘歷史數據背后的規律來預測日前的入庫流量在保證精度的同時避免了對難以觀測水文要素資料的依賴的目的，具有很高的實用價值和推廣價值。

技術領域

本發明屬于水文及水資源技術領域，具體地講，是涉及一種中小水庫入庫流量日前預測的分時段集成方法。

背景技術

相比于大型水庫，中小水庫的可調節庫容小，調節能力十分有限，因此，中小水庫入庫流量日前預測具有迫切的工程實際需要。當前對中小水庫入庫流量的日前預測，主要可分為成因分析法和數理統計法兩大類。

成因分析法：應用水文學概念模擬河川徑流的產流過程，建立數學模型，將各種水文要素代入數學模型求得預測結果。常見的水文數學模型有三江源蓄滿產流模型、三江源滯后演算模型、馬斯京根分段連續演算模型、新安江模型等。成因分析法原理簡單，全局考慮了氣候變化特性、氣體運動情況和下滲面變遷等因素對徑流的影響。

數理統計法：應用數理統計理論和方法，從大量歷史水文資料中，尋找預報對象和預報因子之間的統計關系或水文要素自身歷史變化的統計規律，立預報模型進行預報。根據預報因子類別的不同，可分為單要素預報和多因子綜合預報。單要素預報，分析水文要素本身時序變化規律進行預報，如歷史演變法、周期疊加法、平穩時間系列法、趨勢分析法及隨機函數典型分解法等；多因子綜合預報，分析水文要素與前期多因子之間的統計相關關系，然后用數理統計法加以綜合，進行預報，如多元回歸分析、逐步回歸分析及多維時間序列等。

現有技術中，成因分析法需要大量難以觀測的流域歷史水文要素資料、精度較高的歷史氣象數據，流域產匯流模型的參數設定與計算復雜；此外不同流域的地形地勢不一、氣候多樣，截留、下滲、土濕、地表流、壤中流等水文要素各異，流域產匯流模型缺乏普適性。對于中小水庫無論從人力、物力還是財力，都難以有效實現對流域內水文要素數據的觀測與積累。數理統計法則需要大量較為完整和準確的歷史數據，但受限于中小水庫流域的觀測資料，往往難以找出和找齊最主要的影響因子，無法有效分析出關聯關系。因此如何解決現有技術中存在的問題是本領域技術人員亟需解決的問題。

發明內容

為了克服現有技術中的上述不足，本發明提供一種中小水庫入庫流量日前預測的分時段集成方法，考慮到中小水庫具有較好的各類用水歷史數據，利用水量平衡原理，由水庫各類用水可還原水庫來水，由此獲得水庫入庫流量的歷史數據，再結合不同時期影響流量的主導因素，利用深度學習網絡強大的非線性表達能力來預測入庫流量，可在不失精度的情況下避免對大量氣象歷史數據、流域水文要素歷史數據的依賴。

為了實現上述目的，本發明采用的技術方案如下：

一種中小水庫入庫流量日前預測的分時段集成方法，包括如下步驟：

S1、基于流域降水量劃分汛期與非汛期；

S2、搭建汛期與非汛期的集成學習預測器；

S3、對汛期與非汛期的集成學習預測器進行訓練；

S4、進行入庫流量的預測。

進一步地，所述步驟S1中劃分汛期與非汛期的標準為：

S11、根據流域內各水文站的降雨量，計算全年各天之間的歐式距離：