天生桥一级水电站月平均入库流量逐月滚动预测模型.docx

ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－３８９３．２０１２．０１．０２０天生桥一级水电站月平均入库流量逐月滚动预测模型毛忠华（天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂，贵州省兴义市 ５６２４０ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７１－３８９３．２０１２．０１．０２０ 天生桥一级水电站月平均入库流量逐月滚动预测模型 毛忠华 （天生桥一级水电开发有限责任公司水力发电厂，贵州省兴义市 ５６２４００） 摘要：由于 江 河 流域的月平均流量变化与月尺度的短期 气 候变 化 密 切相关 ，因 此 作 为 一 种 尝 试 ，将 月尺 度短期气 候变化的逐月滚动预测模型直接用于江河流域的月 平 均流 量 预 测 。文中从短期气候 变化 的逐月滚 动预测模型出发 ，建立了天生桥一 级水电站月平 均 入 库 流 量 的 一 种 逐 月 滚 动 预 测 模 型 ，并 用 该 模 型 对 天 生 桥 一 级 水 电 站 ２００４年 １月 以 后 的 月 平均入库流量 进 行预测 ，取 得 了 较 为 满 意 的 效 果 。 关键词：水 电 站 ；月 平 均 流 量 ；逐 月 滚 动 预 测 ；多 时 间 序 列 ；数 学 模 型 引言 气候变化的原因错综复杂，而气候资料和水文 资料的时间序列却反映了曾经发生过的所有大气和 地表物理结构关系相互影响的最终结果。为了在进 行中长期降雨径流量预测时，既充分利用对气候系 统进行定时观测而积累的大量数据，也充分考虑气 候系统是一个物理系统，通过物理学和数学研究可 以获知一些气候变化应遵循的物理规律，并用数学 语言来表示。因此，作为这２个方面的有机结合，提 出了中长期降雨径流量预测的一种多时间序列数学 模型［１］。 从统计上可以证明，江河流域的月平均流量变 化与 月 尺 度 的 短 期 气 候 变 化 有十分显著的相关 性［２］，因此作为一种尝试，将短期气候变化的多时间 序列数学模型直接用于江河流域月平均流量变化的 逐月滚动预测。本文给出了月平均流量变化逐月滚 动预测的一种多时间序列数学模型，并根据该模型 提出了天生桥一级水电站月平均入库流量变化的逐 月滚动预测模型，最后则用预测模型对天生桥一级 水电站２００３年１ 月以后的逐月平均入库流量进行 预测验证预测模型的准确性。 逐月滚动预测模型 以月平均入库流量变化的逐月滚动预测问题建 立数学模型。设 预 测 对 象 为 某 个 流 量 观 测 站 点Ｙｎ ０ １ 年 Ｍｎ ＋ ΔＴ 月 的 月 平 均 流 量 距 平 值，记 为 ｆ（Ｙｎ ，Ｍｎ ＋ΔＴ），其 中：Ｙｎ 为 年 份，Ｍｎ 为 月 份，以 Ｙｎ 年的 Ｍｎ ＋ΔＴ 月作为预测对象月；ΔＴ 为提前预 测的时间尺度。该观测站点月平均流量的历史实况 距平值时间序列［１］为ｆ（ｉ，ｊ），其中：ｉ表示使用的历 史资 料 为 从 Ｙｎ 年 开 始 到 Ｙｎ－１ 年 为 止，ｉ＝Ｙ１， Ｙ２，…，Ｙｎ－１；ｊ 表 示 只取预测对象月的历史数据， ｊ＝Ｍ ＋ΔＴ＝１，２，…１２。 ｎ 再设与该预测对象月的月平均流量变化有某种 物理关系的ｑ 个 物 理 特 征 量 的 月 变 化 时 间 序 列 为 ｘ（ｋ，ｉ，ｊ），其 中：ｋ 表示 某一物理特征 量，ｋ＝１， ２，…，ｑ；ｉ表 示 各 种 物 理 特 征 量 的 月 变 化 时 间 序 列 资料 从 Ｙ１ 年 开 始 到 Ｙｎ 年 Ｍｎ 月 截 止，ｉ＝Ｙ１， Ｙ２，…，Ｙｎ－１，ｊ＝１，２，…，１２。 对 每 一 个 物 理 特 征 量 的 月 变 化 时 间 序 列 ｘ（ｋ，ｉ，ｊ），按如下方式排列构成 ｍｋ 维相空间中的向 量集［１］。 ｛Ｘ（ｋ，ｉ）｝＝ ［Ｘ（ｋ，Ｙｎ） Ｘ（ｋ，Ｙｎ－１） … Ｘ（ｋ，Ｙ１）］＝ ｘ（ｋ，Ｙｎ ，Ｍｎ） ｘ（ｋ，Ｙｎ－１，Ｍｎ） ｘ（ｋ，Ｙｎ－１，Ｍｎ－１）  … … ｘ（ｋ，Ｙ１，Ｍｎ） ｘ（ｋ，Ｙ１，Ｍｎ－１）  熿 燄 ｘ（ｋ，Ｙｎ ，Ｍｎ－１）  （１） ｘ（ｋ，Ｙｎ ，Ｍｎ－ｍ ＋１） ｘ（ｋ，Ｙｎ－１，Ｍｎ－ｍ ＋１） … ｘ（ｋ，Ｙ１，Ｍｎ－ｍ ＋１） 燀 燅 ｋ ｋ ｋ 式中：Ｘ（ｋ，ｉ）为 第ｋ 个 月 变 化 时 间 序 列 构 成 的 ｍｋ 维相 空 间 里 的 一 个 向 量，其 ｍｋ 个 坐 标 分 量 为 这样就得到了由ｑ 个物理特征量的月变化时间 序列构成的ｑ 个相空间向量集｛Ｘ（ｋ，ｉ）｝。文献［３］ 中详细论述了 利 用 资 料 重 建 ｍ 维 相 空 间 的 物 理 意 义，本文不再赘述。 ｘ（ｋ，ｉ，Ｍｎ），ｘ（ｋ，ｉ，Ｍｎ－１），…，ｘ（ｋ，ｉ，Ｍｎ－（ｍ －１））。 ｋ 收 稿 日 期 ：２０１１－１２－０８。 — — ７４ · 水情测报与