摘要：新安江模型参数众多,率定计算工作量大、传统率定参数精度难以满足实际生产需要的特点。本文提出了一种参数率定的多核并行遗传算法,以洪峰流量、峰现时间和洪水总量为评价目标,建立多准则参数率定模型,并采用模糊集思想把多准则问题转化为单一目标优选问题。其次针对遗传算法个体适应度计算时间较长,采用主从式并行策略实现遗传算法的并行化,提高系统计算效率。最后以我国南方地区酉水流域凤滩水库为例,该方法不仅可获得高质量的模型参数,保证模型的预报准确性,同时可解决新安江模型参数率定耗时长等问题,有效提高模型参数率定效率,为模型参数校核提供参考。

摘要：随着城市化进程的不断推进,城市内涝灾害频发,水环境治理相关工作紧迫,使得SWMM建模平台面临时间、空间和功能三个维度的复杂扩展需求。深入分析SWMM开源平台特点,构建三维度可扩展SWMM建模平台框架,提出总体解决方案,重点阐述系统扩展方式,重点从增量客户端更新、计算顺序自动确定、基于规范接口的"即插即用"式插件实现、模型算法扩展、多维度数据存储方法等方面论述了三维度扩展实现的关键技术。多地区的应用表明,与传统的SWMM平台相比,本平台在灵活性、伸缩性和可扩展性方面更具优势。

摘要：围绕岩土工程展开研究,从深基坑支护理论上的结构设计和实际的受力存在误差、深基坑支护施工技术的空间问题、深基坑支护结构的数据模糊三方面,分析了岩土工程深基坑支护施工中存在的问题,结合支护形式及具体规划,提出了相对应的解决措施。

摘要：中长期径流预报结果对中长期发电计划制定至关重要,为了提高中长期径流预报精度,提出了考虑气象因素与BP神经网络相结合的预报方法。首先根据偏互信息法获得影响中长期入库流量变化的关键因子,并根据模糊聚类方式对其影响径流的相关因子进行聚类分析,最后采用BP神经网络以聚类的因子为输入对中长期日平均径流进行预测。以湖南省凤滩水库为例,预测结果表明:1) BP神经网络预测模型预报效果优于支持向量基、时间序列预测模型的预报结果;2) 考虑气象因素的径流预报优于未采用气象相似相的径流预报;3) 采用气象相似性与BP神经网络相结合的径流预报效果较好,预报精度均在丙级以上。

摘要：随着电力市场的不断推进,电站精细化调度势在必行,梯级水电站对预报、调度等功能需求紧迫,使得梯级水电站气象水文预报及调度智能化系统平台(Intelligent System Platform For Meteorological And Hydrological Prediction and Dispatching Of Cascade Hydropower Stations, IMFDH)面临时间、空间和功能三个维度扩展需求。本文根据目前已有IMFDH系统灵活性低、可拓展性差的特点,提出了总体系统设计方案,从基于规范接口的“即插即用”式平台功能插件实现、多维度数据存储方法、计算空间顺序自动确定、基于“模型云”模型算法拓展等关键技术,构建了3维度高可扩展性IMFDH系统框架。在多地区的应用表明,与传统面向特定需求的IMFDH系统平台相比,本系统在灵活性、伸缩性和可扩展性方面更具优势。

摘要：梯级水电灵活性较强广泛应用于电网调峰、调频,然而梯级水电站群约束众多,是高度复杂的混合整数非线性规划问题,求解难度较大。为此本文提出一种改进的遗传算法对梯级水电站进行优化求解,针对遗传算法时效性差、容陷入局部最优的缺点,本文从初始解的产生、交叉变异概率选取、精英个体保存三个方面对遗传算法进行改进。以一个二级水电站为例进行验证,结果表明,改进后遗传算法收敛更快、求解效率更高,只需要59.30 s,即可得出结果;在保证其它约束不变的情况下,梯级水电多发45.56万kW•h。能有效满足梯级水电联合优化调度时效性与经济性的要求。