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基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型
被引量：
5
1
作者
张验科
张佳新
+2 位作者
邰
雨
航
纪昌明
马秋梅
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期689-699,共11页
为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copul...
为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copula模型中的GMM部分进行了改进,建立了基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型,该模型不仅在单一预见时刻径流预报误差的量化估计上更具优势,而且能通过建立误差的多维联合分布函数实现对误差序列的随机模拟。以锦屏一级水电站水库为例,应用IGMM-Copula模型对预见时刻为6 h、12 h、18 h、24 h的径流预报误差进行随机模拟。结果表明,IGMM-Copula所得拟合曲线的图形效果及适用性检验结果均优于GMM-Copula模型,且其模拟预报误差的统计参数更贴近于实测预报误差,验证了其合理性与可行性,为入库径流过程预报误差的估计与模拟提供了一种更为精确有效的方法。
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关键词
入库径流预报误差
GMM-Copula
IGMM-Copula
随机模拟
锦屏一级水电站
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职称材料
入库径流过程预报误差多维随机模拟模型
被引量：
1
2
作者
张验科
邰
雨
航
+1 位作者
王远坤
马秋梅
《水力发电学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期62-70,共9页
包含多个预见期的入库径流过程预报误差的随机模拟随着维度增加而难度增大。为了更加精确快速地分析和得到入库径流过程预报误差的变化规律,本文利用变分自编码器(VAE)方法耦合神经网络和低维隐变量的模拟生成复杂高维数据的特性,建立...
包含多个预见期的入库径流过程预报误差的随机模拟随着维度增加而难度增大。为了更加精确快速地分析和得到入库径流过程预报误差的变化规律,本文利用变分自编码器(VAE)方法耦合神经网络和低维隐变量的模拟生成复杂高维数据的特性,建立了基于VAE的入库径流过程预报误差随机模拟模型。以锦屏一级水电站的入库径流过程预报误差模拟为例,将以上模型与改进的Gibbs方法的模拟效果进行对比。结果表明,本文模型所得误差序列的均值、标准差、峰度系数等特征统计量更贴近于实际误差序列,且程序运行时间相比改进的Gibbs方法减少了69%~94%,为考虑入库径流预报不确定性的水电站水库调度提供了更为丰富的参考信息。
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关键词
入库径流
预报误差
多维随机模拟
变分自编码器
改进的Gibbs方法
锦屏一级水电站水库
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职称材料
题名
基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型
被引量：
5
1
作者
张验科
张佳新
邰
雨
航
纪昌明
马秋梅
机构
华北电力大学水利与水电工程学院
出处
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期689-699,共11页
基金
国家自然科学基金项目(51709105)
中央高校基本科研业务费专项资金(2020MS026,2019MS031)
中国博士后科学基金(2020M680487)。
文摘
为揭示入库径流过程预报误差的统计特征及其变化规律,进而为水电站水库优化调度提供更为准确的输入,基于AIC与BIC准则选取最优高斯混合数,同时引入K-means++算法确定高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM)的初始参数值,对GMM-Copula模型中的GMM部分进行了改进,建立了基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型,该模型不仅在单一预见时刻径流预报误差的量化估计上更具优势,而且能通过建立误差的多维联合分布函数实现对误差序列的随机模拟。以锦屏一级水电站水库为例,应用IGMM-Copula模型对预见时刻为6 h、12 h、18 h、24 h的径流预报误差进行随机模拟。结果表明,IGMM-Copula所得拟合曲线的图形效果及适用性检验结果均优于GMM-Copula模型,且其模拟预报误差的统计参数更贴近于实测预报误差,验证了其合理性与可行性,为入库径流过程预报误差的估计与模拟提供了一种更为精确有效的方法。
关键词
入库径流预报误差
GMM-Copula
IGMM-Copula
随机模拟
锦屏一级水电站
Keywords
reservoir runoff forecast error
GMM-Copula
IGMM-Copula
stochastic simulation
Jinping Ⅰ Hydropower Station
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
入库径流过程预报误差多维随机模拟模型
被引量：
1
2
作者
张验科
邰
雨
航
王远坤
马秋梅
机构
华北电力大学水利与水电工程学院
出处
《水力发电学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期62-70,共9页
基金
国家自然科学基金项目(41901028)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2021MS041)。
文摘
包含多个预见期的入库径流过程预报误差的随机模拟随着维度增加而难度增大。为了更加精确快速地分析和得到入库径流过程预报误差的变化规律,本文利用变分自编码器(VAE)方法耦合神经网络和低维隐变量的模拟生成复杂高维数据的特性,建立了基于VAE的入库径流过程预报误差随机模拟模型。以锦屏一级水电站的入库径流过程预报误差模拟为例,将以上模型与改进的Gibbs方法的模拟效果进行对比。结果表明,本文模型所得误差序列的均值、标准差、峰度系数等特征统计量更贴近于实际误差序列,且程序运行时间相比改进的Gibbs方法减少了69%~94%,为考虑入库径流预报不确定性的水电站水库调度提供了更为丰富的参考信息。
关键词
入库径流
预报误差
多维随机模拟
变分自编码器
改进的Gibbs方法
锦屏一级水电站水库
Keywords
reservoir inflow
forecast errors
multi-dimensional stochastic simulation
Variational AutoEncoders
improved Gibbs method
JinpingⅠhydropower station
分类号
P338 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IGMM-Copula的入库径流过程预报误差随机模拟模型
张验科
张佳新
邰
雨
航
纪昌明
马秋梅
《水利学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
5
下载PDF
职称材料
2
入库径流过程预报误差多维随机模拟模型
张验科
邰
雨
航
王远坤
马秋梅
《水力发电学报》
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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