CN116258278A - 构建的水位库容推演方法、系统及其设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种构建的水位库容推演方法、系统及其设备，属于水库分析领域，包括以下步骤：（1）对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；（2）利用灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；（3）对水位进行预报。本发明的优点是：在水库的上游以及水库水域，布置若干的雨量监测站和天气预报点位。雨量监测站和天气预报时间精度都达到了小时级。系统能够通过雨量站的相关性分析、天气编码、天气预报等，建立降雨量与入库流量的数据关联，通过大数据的不断积累，可以实现水库入库流量的推演；获取未来24小时水库出库流量。从而实现精准有效的水库水位预测。
Description
技术领域
本发明涉及一种构建的水位库容推演方法、系统及其设备，属于水库分析领域，具体为基于降水预报和大数据分析构建的水位库容推演方法、系统及其设备。
背景技术
水库是非常重要的水利工程枢纽，发挥着巨大的工程效益，承载着人民日常生活及工农业生产的艰巨任务。水库不仅能够提供防汛抗洪能力，而且还能够提供灌溉、发电、人蓄饮水的作用。水库的安全隐患带来难以预料的灾难，水库的安全监测就尤为重要。水库水位监测是水库安全监测项目中最为重要的指标之一。在汛期防汛调度是，需要通过精准的调度方式，将水库水位控制在一个安全区间，既要保证水库安全，不超过防汛限，又能保留水库的水资源，为人民提供饮用水。
专利公开号为：CN114611778A，发明名称为：一种基于入库流量的水库水位预警方法及系统，包括数据采集模块、数据传输模块、库容计算模块、水库水位预测模块和预警模块，步骤为S1采集历史和实时水库库容和水库水位数据，S2计算未来时间段的水库容量值，S3通过多层感知器模型训练构建水库水位预测模型，S4预测未来几天的水库水位值，S5根据预测水库水位值和水位警戒值比较进行预警。
该方法存在入库流量求取难、预报时间精度不满足防汛要求和未考虑出库流量等缺点。
入库流量求取难：需要依赖入库流量的预报数据，入库流量的预报需要根据土壤的饱和度、降雨量、地形等因素影响，目前尚未有合理的技术能够实现对入库流量的精准判断。
预报时间精度不满足防汛要求：该方法只能做到逐天的预测，无法实现未来24小时的逐小时预测，防汛调度是一项十分紧迫的调度任务，逐天级的预测无法满足水库防汛调度的时间要求。
未考虑出库流量：许多水库不光是用于防汛调度，还具备饮用水源、灌溉等功能，出库流量会对水库的水位造成影响。只考虑入库流量，无法预测所有类型的水库水位。
发明内容
为克服现有技术的缺陷，有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于降水预报和大数据分析构建的水位库容推演模型，实现精准有效的水库水位预测，为水库调控提供可靠数据。
本发明提供一种基于降水预报和大数据分析构建的水位库容推演方法，本发明的技术方案是：
一种构建的水位库容推演方法，包括以下步骤：
（1）对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；
（2）利用灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；
（3）对水位进行预报。
所述的步骤（1）具体为：
S1.采集实时天气：在水库的上游设置气象监测点，通过中央气象网获取实况气象信息，包括降雨间隔、降雨量、天气类型以及湿度，并将该气象信息进行编码，形成气象编码；
S2.采集上游雨量：在水库的上游雨量监测点，通过雨量监测设备获取实时降雨量，并计算每小时降雨量；
S3.采集水库水位和出库流量：通过水位计获取水库的水位，通过流量计获取水库的出库流量；基于水库的水位库容曲线，推算水库的入库流量，计算公式如下：
Q入=Vt1-Vt2+Q出；其中Q入代表入库流量，Vt1代表t1时刻的库容值，Vt2代表t2时刻的库容值，Q出代表出库流量；
S4.建立气象信息与入库流量关联：每小时计算一次，将天气编码以及采集到的雨量站降雨量、水库水位和出库流量存入数据库。
所述的步骤（2）具体为：
计算出不同雨量站降雨量对水库入库流量的相关度，具体为：
其中，t表示时刻，n表示比较数列数量，
为比较数列xi对参考数列x0在t时刻的关联系数，其中ρ∈[0,1]为分辨系数；
S6.平均降雨量：根据不同雨量站降雨量对水库入库流量的相关度，计算水库上游流域的平均降雨量，计算公式如下：
P平=
，其中，P平代表水库上游平均降雨量，/>
代表第n个雨量站的降雨量，
代表第n个雨量站的权重。
所述的步骤（3）具体为：
S7.取用计划：用户填报的取用水计划；
S8.预测出库流量：根据用户填报的取用水计划，预测每小时的水库出库流量；
S9.未来24小时天气：在水库的上游雨量监测点，通过中央气象台，获取每小时的天气预报；
S10.前期影响雨量：基于降水量信息以及迁移时段的前期降雨量影响，计算本时段的前期影响雨量；
若前一时段有降水量
，则/>
；/>
若前一时段没有降水量
，则/>
；
其中K为土壤含水量衰减系数，K=0.85，
代表前一时段的前期影响降雨量，
为本时段的前期降雨量，/>
代表前一时间段降雨量；
S11.径流量计算：基于步骤S10计算出的前期影响雨量和降雨量预报，计算未来水库径流量；
S12.水位预测：基于库容与径流量的换算系数，计算未来水库的库容，根据上述步骤计算出来的水库库容，基于水位库容映射关系图，反向推导水库水位：
一种基于构建的水位库容推演方法的系统，其特征在于，包括：
数据积累模块，用于对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；
关联性分析模块，用于通过灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；
水位预报模块，用于对水位进行预报。
一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现构建的水位库容推演方法。
一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现构建的水位库容推演方法。
本发明的优点是：在水库的上游以及水库水域，布置若干的雨量监测站和天气预报点位。雨量监测站和天气预报时间精度都达到了小时级。系统能够通过雨量站的相关性分析、天气编码、天气预报等，建立降雨量与入库流量的数据关联，通过大数据的不断积累，可以实现水库入库流量的推演。并结合水库的取用水计划，获取未来24小时水库出库流量。从而实现精准有效的水库水位预测，为水库调控提供可靠数据。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
图2是本发明的系统主体结构示意图。
图3是本发明基于构建的水位库容推演方法的电子设备结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例来进一步描述本发明，本发明的优点和特点将会随着描述而更为清楚。但这些实施例仅是范例性的，并不对本发明的范围构成任何限制。本领域技术人员应该理解的是，在不偏离本发明的精神和范围下可以对本发明技术方案的细节和形式进行修改或替换，但这些修改和替换均落入本发明的保护范围内。
参见图1至图3，本发明涉及一种构建的水位库容推演方法，包括以下步骤：
（1）对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；
（2）利用灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；
（3）对水位进行预报。
所述的步骤（1）具体为：
S1.采集实时天气：在水库的上游设置气象监测点，通过中央气象网获取实况气象信息，包括降雨间隔、降雨量、天气类型以及湿度，并将该气象信息进行编码，形成气象编码；
S2.采集上游雨量：在水库的上游雨量监测点，通过雨量监测设备获取实时降雨量，并计算每小时降雨量；
S3.采集水库水位和出库流量：通过水位计获取水库的水位，通过流量计获取水库的出库流量；基于水库的水位库容曲线，推算水库的入库流量，计算公式如下：
Q入=Vt1-Vt2+Q出；其中Q入代表入库流量，Vt1代表t1时刻的库容值，Vt2代表t2时刻的库容值，Q出代表出库流量；
S4.建立气象信息与入库流量关联：每小时计算一次，将天气编码以及采集到的雨量站降雨量、水库水位和出库流量存入数据库。
所述的步骤（2）具体为：
计算出不同雨量站降雨量对水库入库流量的相关度，具体为：
其中，t表示时刻，n表示比较数列数量，
为比较数列xi对参考数列x0在t时刻的关联系数，其中ρ∈[0,1]为分辨系数；
S6.平均降雨量：根据不同雨量站降雨量对水库入库流量的相关度，计算水库上游流域的平均降雨量，计算公式如下：
P平=
，其中，P平代表水库上游平均降雨量，/>
代表第n个雨量站的降雨量，/>
代表第n个雨量站的权重。
所述的步骤（3）具体为：
S7.取用计划：用户填报的取用水计划；
S8.预测出库流量：根据用户填报的取用水计划，预测每小时的水库出库流量；
S9.未来24小时天气：在水库的上游雨量监测点，通过中央气象台，获取每小时的天气预报；
S10.前期影响雨量：基于降水量信息以及迁移时段的前期降雨量影响，计算本时段的前期影响雨量；
若前一时段有降水量
，则/>
；
若前一时段没有降水量
，则/>
；
其中K为土壤含水量衰减系数，K=0.85，
代表前一时段的前期影响降雨量，
为本时段的前期降雨量，/>
代表前一时间段降雨量；
S11.径流量计算：基于步骤S10计算出的前期影响雨量和降雨量预报，计算未来水库径流量；
S12.水位预测：基于库容与径流量的换算系数，计算未来水库的库容，根据上述步骤计算出来的水库库容，基于水位库容映射关系图，反向推导水库水位；
本发明在预报入库流量的基础上，结合水库水情数据与水库地理特征关系的研究，充分挖掘降雨量与入库流量之间的关系，入库流量、出库流量和水库水位之间的关系，使用大数据分析技术构建未来水库水位预测模型，该模型在技术上实现简单、结构清晰，提高了实验预测结果准确性，满足生产环境需求，能够为防洪防旱部门监管水库提供强有力的技术服务支撑。
本发明可以预测未来24小时逐小时的水位变化数据，具有趋势性，本发明的训练模型预测能力强，充分考虑到地理环境、土壤含水率、天气预报等特征，拟合效果好。
如图2所示，本发明还涉及一种基于降水预报和大数据分析构建的水位库容推演系统，包括：
数据积累模块1，用于对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；
关联性分析模块2，用于通过灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；
水位预报模块3，用于对水位进行预报。
本发明还涉及一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现任一构建的水位库容推演方法方法。
如图3所示，所述电子设备9可以包括处理器10、存储器11和总线12，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如基于优先关系的数据资源调度方法程序。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备9的内部存储单元，例如该电子设备9的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备9的外部存储设备，例如电子设备9上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、安全数字（SecureDigital，SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备9的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备9的应用软件及各类数据，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心（Control Unit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如基于优先关系的数据资源调度方法程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备9的各种功能和处理数据。
所述总线12可以是外设部件互连标准（peripheral component interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（extended industry standard architecture，简称EISA）总线等。该总线12可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线12被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备9的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备9还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备9还可以包括多种传感器、蓝牙模块、WiFi模块等，在此不再赘述。
进一步地，所述电子设备9还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包有线接口和/或无线接口（如WiFi接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备9与其他电子设备之间建立通信连接。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现构建的水位库容推演方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种构建的水位库容推演方法，其特征在于，包括以下步骤：
（1）对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；
（2）利用灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；
（3）对水位进行预报。
2.根据权利要求1所述的构建的水位库容推演方法，其特征在于，所述的步骤（1）具体为：
S1.采集实时天气：在水库的上游设置气象监测点，通过中央气象网获取实况气象信息，包括降雨间隔、降雨量、天气类型以及湿度，并将该气象信息进行编码，形成气象编码；
S2.采集上游雨量：在水库的上游雨量监测点，通过雨量监测设备获取实时降雨量，并计算每小时降雨量；
S3.采集水库水位和出库流量：通过水位计获取水库的水位，通过流量计获取水库的出库流量；基于水库的水位库容曲线，推算水库的入库流量，计算公式如下：
Q入=Vt1-Vt2+Q出；其中Q入代表入库流量，Vt1代表t1时刻的库容值，Vt2代表t2时刻的库容值，Q出代表出库流量；
S4.建立气象信息与入库流量关联：每小时计算一次，将天气编码以及采集到的雨量站降雨量、水库水位和出库流量存入数据库。
3.根据权利要求1或2所述的构建的水位库容推演方法，其特征在于，所述的步骤（2）具体为：
计算出不同雨量站降雨量对水库入库流量的相关度，具体为：
其中，t表示时刻，n表示比较数列数量，
为比较数列xi对参考数列x0在t时刻的关联系数，其中ρ∈[0,1]为分辨系数；
S6.平均降雨量：根据不同雨量站降雨量对水库入库流量的相关度，计算水库上游流域的平均降雨量，计算公式如下：
P平=
，其中，P平代表水库上游平均降雨量，/>
代表第n个雨量站的降雨量，/>
代表第n个雨量站的权重。
4.根据权利要求1或2所述的构建的水位库容推演方法，其特征在于，所述的步骤（3）具体为：
S7.取用计划：用户填报的取用水计划；
S8.预测出库流量：根据用户填报的取用水计划，预测每小时的水库出库流量；
S9.未来24小时天气：在水库的上游雨量监测点，通过中央气象台，获取每小时的天气预报；
S10.前期影响雨量：基于降水量信息以及迁移时段的前期降雨量影响，计算本时段的前期影响雨量；
若前一时段有降水量
，则/>
；
若前一时段没有降水量
，则/>
；
其中K为土壤含水量衰减系数，K=0.85，
代表前一时段的前期影响降雨量，/>
为本时段的前期降雨量，/>
代表前一时间段降雨量；
S11.径流量计算：基于步骤S10计算出的前期影响雨量和降雨量预报，计算未来水库径流量；
S12.水位预测：基于库容与径流量的换算系数，计算未来水库的库容，根据上述步骤计算出来的水库库容，基于水位库容映射关系图，反向推导水库水位：
5.一种基于构建的水位库容推演系统，其特征在于，包括：
数据积累模块，用于对气象数据和水库的水位信息进行采集，积累气象数据和水库的水位信息；
关联性分析模块，用于通过灰色关联算法，计算不同雨量监测站对水库水位的影响程度，并进行关联性分析；
水位预报模块，用于对水位进行预报。
6.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。
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2023
- 2023-05-10 CN CN202310517279.XA patent/CN116258278A/zh active Pending
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