[發(fā)明專(zhuān)利]一種流域徑流水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)的方法及裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110303522.9
• 申請(qǐng)日: 2021-03-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113052455A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-06-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 廖云;潘連榮;鄭志豪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/06;G06F17/15
• 代理公司: 廣州市專(zhuān)注魚(yú)專(zhuān)利代理有限公司 44456
• 代理人: 張志鵬

本發(fā)明公開(kāi)了一種流域徑流水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)的方法及裝置，其中，所述方法包括：獲取流域歷史徑流的數(shù)據(jù)，并通過(guò)所述數(shù)據(jù)確定樣本矩陣；根據(jù)所述樣本矩陣擬合得到正態(tài)分布概率密度函數(shù)；根據(jù)所述正態(tài)分布概率密度函數(shù)得到正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，并通過(guò)所述正態(tài)分布的累積分布函數(shù)確定流域徑流豐平枯水平的臨界值；通過(guò)計(jì)算得到所述樣本矩陣的累積概率矩陣，且通過(guò)計(jì)算得到所述流域徑流豐平枯水平的臨界值的累積概率；將所述樣本矩陣的累積概率矩陣和所述流域徑流豐平枯水平的臨界值的累積概率進(jìn)行比較，得到所述樣本的水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)結(jié)果。在本發(fā)明實(shí)施中，能夠精細(xì)地反映流域徑流的水文條件，計(jì)算速度快，便于工程應(yīng)用。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及流域徑流水文條件的技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種流域徑流水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)的方法及裝置。

背景技術(shù)

中國(guó)水電開(kāi)發(fā)“三步走”的戰(zhàn)略中提出，第一步預(yù)計(jì)到2020年，水電的裝機(jī)容量會(huì)達(dá)到3.5億千瓦，年發(fā)電量會(huì)達(dá)到13220億千瓦時(shí)；第二步預(yù)計(jì)到2030年，常規(guī)水電裝機(jī)容量將達(dá)到4.3億千瓦，年發(fā)電量為18530億千瓦時(shí)；第三步預(yù)計(jì)到2050年，常規(guī)水電裝機(jī)容量將達(dá)到5.1億千瓦，年發(fā)電量為14050億千瓦時(shí)。

為了合理有效地利用水力發(fā)電，水文預(yù)報(bào)扮演著重要的角色，并且水文預(yù)報(bào)的預(yù)見(jiàn)期越長(zhǎng)，預(yù)測(cè)精度越高，對(duì)于水電站的發(fā)電、防洪、通航等指導(dǎo)意義越強(qiáng)。而流域年徑流水文條件的分析評(píng)價(jià)，對(duì)于認(rèn)識(shí)水文動(dòng)力系統(tǒng)的演化特征，有效指導(dǎo)中長(zhǎng)期水文預(yù)報(bào)、水庫(kù)調(diào)度運(yùn)行管理具有重要意義。目前，對(duì)流域徑流水文條件分析的研究，單純以豐、平、枯幾個(gè)水平進(jìn)行區(qū)間劃分，精細(xì)化程度不夠。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種流域徑流水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)的方法及裝置，精細(xì)地反映流域徑流的水文條件。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種流域徑流水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)的方法，所述方法包括：

獲取流域歷史徑流的數(shù)據(jù)，并通過(guò)所述數(shù)據(jù)確定樣本矩陣；

根據(jù)所述樣本矩陣擬合得到正態(tài)分布概率密度函數(shù)；

根據(jù)所述正態(tài)分布概率密度函數(shù)得到正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，并通過(guò)所述正態(tài)分布的累積分布函數(shù)確定流域徑流豐平枯水平的臨界值；

通過(guò)計(jì)算得到所述樣本矩陣的累積概率矩陣，且通過(guò)計(jì)算得到所述流域徑流豐平枯水平的臨界值的累積概率；

將所述樣本矩陣的累積概率矩陣和所述流域徑流豐平枯水平的臨界值的累積概率進(jìn)行比較，得到所述樣本的水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)結(jié)果。

可選的，所述根據(jù)所述樣本矩陣擬合得到正態(tài)分布概率密度函數(shù)包括：

通過(guò)K-S檢驗(yàn)確定所述樣本矩陣是否符合正態(tài)分布；

根據(jù)所述樣本矩陣擬合得到正態(tài)分布概率密度函數(shù)的公式f(x)。

可選的，所述根據(jù)所述正態(tài)分布概率密度函數(shù)得到正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，并通過(guò)所述正態(tài)分布的累積分布函數(shù)確定流域徑流豐平枯水平的臨界值包括：

根據(jù)所述正態(tài)分布密度函數(shù)的公式f(x)，通過(guò)計(jì)算得到正態(tài)分布的累積分布函數(shù)的公式F(x)；

根據(jù)所述正態(tài)分布的累積分布函數(shù)的公式F(x)，考慮流域徑流不同水文條件出現(xiàn)的概率，并確定流域徑流豐平枯水平的臨界值。

可選的，所述通過(guò)計(jì)算得到所述樣本矩陣的累積概率矩陣包括：

基于所述正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，通過(guò)計(jì)算得到所述樣本矩陣的累積概率矩陣。

另外，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種流域徑流水文條件精細(xì)化評(píng)價(jià)的裝置，所述裝置包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊：用于獲取流域歷史徑流的數(shù)據(jù)，并通過(guò)所述數(shù)據(jù)確定樣本矩陣；