入库径流预报误差随机模型及其应用

• 作者: 刘源 张验科 梁小青 纪昌明
• 来源期刊: 水力发电学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 径流预报误差 高斯混合模型 高维meta-student t Copula 随机模型 锦屏一级水电站
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 页码范围: 75-85
• 页数: 11页
• 分类号: P338
• 语种: 中文
• DOI: 10.11660/slfdxb.20191007

摘要

为了在量化入库径流预报误差的条件下有效提高调度方案制作的精度,基于高斯混合模型(GMM)良好的自适应性,能更准确地描述单一预见期径流预报误差分布的特点,以及高维meta-student t Copula函数具有将多个类型边缘分布有机耦合的优势,建立了多个预见期入库径流预报误差的GMM-Copula随机模型.以雅砻江流域锦屏一级水电站水库为例,对预见期分别为6h、12 h、18h、24 h的入库径流预报误差进行了分析与随机模拟.结果 表明,随着预见期的增加,模拟误差与实际误差的主要统计特征值相差不大,满足预设精度要求,且变化规律一致,验证了模型的可行性与有效性,为水库调度方案的编制与实施提供了参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	纪昌明	华北电力大学可再生能源学院	189	1989	24.0	34.0
2	张验科	华北电力大学可再生能源学院	85	522	14.0	18.0
3	刘源	华北电力大学可再生能源学院	5	7	2.0	2.0