水库流域径流预报方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及水文预报技术领域，公开了一种水库流域径流预报方法及系统，以提升水库流域径流预报精度。本发明专利技术公开的预报方法包括：第一步、基于熵理论计算至少两个预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权；第二步、基于熵理论计算各预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权；第三步、将各维精度评价指标对应的历史熵权与当前熵权进行结合，得到各所述预报模型的熵权加权值，进而计算得出各所述预报模型的校正权重；第四步、根据各所述预报模型的校正权重采用算术加权平均法计算得出由各所述预报模型组合的水库流域径流预报结果。本发明专利技术可综合利用多个模型预报性能优势，有效提高水库流域径流预报精度。

Method and system for predicting runoff in Reservoir Basin

The invention relates to the technical field of hydrological forecasting, and discloses a method and a system for predicting runoff in a reservoir basin, so as to improve the accuracy of runoff prediction of a reservoir basin. The invention discloses a forecasting method including: at least two prediction model of the relative entropy of each historical runoff forecast accuracy evaluation index of historical data to calculate the first step, based on entropy theory; entropy theory to calculate the prediction model of relative entropy of each should be the accuracy evaluation index forecast data based on the time before the second step, third; step, the dimension precision history entropy evaluation indicators are combined with the current entropy, the entropy weighted by each of the forecasting model of the value, and then calculated the prediction model of the correction weight; the fourth step, according to the weight correction prediction model using the weighted arithmetic average method to calculate the runoff forecast results the combination of reservoir prediction model of each of the. The invention can comprehensively utilize the advantages of a plurality of models to predict the performance, and effectively improve the accuracy of the runoff prediction of the reservoir basin.

【技术实现步骤摘要】
水库流域径流预报方法及系统
本专利技术涉及水文预报
，尤其涉及一种水库流域径流预报方法及系统。
技术介绍
近年来，随着全球气候的变化，暴雨洪水等极端气候事件频发，开展水库优化调度是实现洪水资源化利用，有效提升水库的防洪、发电等综合效益的重要手段。开展水库优化调度必须要以准确的水库流域径流预报作为支撑，现有的径流预报模型由于对水库流域的产汇流特性进行概化处理，难以准确刻画不同类型的流域产汇流过程，而不同的径流预报模型由于概化处理侧重不同，针对各种类型的径流过程预报准确率不尽相同。
技术实现思路
本专利技术目的在于公开一种水库流域径流预报方法及系统，以提升水库流域径流预报精度。为实现上述目的，本专利技术公开了一种水库流域径流预报方法，包括：第一步、获取至少两个预报模型面向同一事件的历史径流预报数据，以同一标准计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权；第二步、获取各所述预报模型面向当前场次的预报数据，以与第一步相同的方法计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权；第三步、将各维精度评价指标对应的历史熵权与当前熵权进行结合，得到各所述预报模型的熵权加权值，进而计算得出各所述预报模型的校正权重；第四步、根据各所述预报模型的校正权重采用算术加权平均法计算得出由各所述预报模型组合的水库流域径流预报结果。为实现上述目的，本专利技术还公开一种水库流域径流预报系统，包括：第一模块、用于获取至少两个预报模型面向同一事件的历史径流预报数据，以同一标准计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权；第二模块、用于获取各所述预报模型面向当前场次的预报数据，以与第一模块相同的方法计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权；第三模块、用于将各维精度评价指标对应的历史熵权与当前熵权进行结合，得到各所述预报模型的熵权加权值，进而计算得出各所述预报模型的校正权重；第四模块、用于根据各所述预报模型的校正权重采用算术加权平均法计算得出由各所述预报模型组合的水库流域径流预报结果。基于本专利技术的水库流域径流预报方法及系统，可选的，上述基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权包括：构建由各所述预报模型的精度评价指标组成的相对应历史径流预报数据的精度指标矩阵一，在将所述精度指标矩阵一进行归一化处理后，计算针对历史径流预报数据的第i个评价指标的熵值EHi，然后根据公式：计算得出针对历史径流预报数据的第i个评价指标的熵权WHi；同理，上述基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权包括：构建由各所述预报模型的精度评价指标组成的相对应当前场次的预报数据的精度指标矩阵二，在将所述精度指标矩阵二进行归一化处理后，计算针对当前场次的预报数据的第i个评价指标的熵值EQi，然后根据公式：计算得出针对当前场次的预报数据的第i个评价指标的熵权WQi；其中，i＝1,2,...,n，n为选择的精度评价指标个数。可选的，上述各所述预报模型的熵权加权值的计算公式如下：其中，hij为归一化后的精度指标矩阵一，qij为归一化后的精度指标矩阵二；j＝1,2,...,m，m为径流预报模型个数。可选的，上述各所述预报模型的校正权重Rj的计算方式如下：综上，本专利技术具有以下有益效果：1)、原理清晰，操作方便，具有很高的实用价值。2)、基于熵权法对多种预报模型的预报结果进行了组合校正，并对历史径流预报数据和当前场次的预报数据也进行了组合校正，可综合利用多个模型预报性能优势，挖掘不同预报模型的预报性能，有效提高水库流域径流预报精度，进而为水库开展优化调度提供必要的数据基础。下面将参照附图，对本专利技术作进一步详细的说明。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是本专利技术实施例公开的水库流域径流预报方法流程图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的实施例进行详细说明，但是本专利技术可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。实施例1本实施例公开一种水库流域径流预报方法，如图1所示，包括：第一步、获取至少两个预报模型面向同一事件的历史径流预报数据，以同一标准计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权。可选的，该步骤中，基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权包括：构建由各所述预报模型的精度评价指标组成的相对应历史径流预报数据的精度指标矩阵一，在将所述精度指标矩阵一进行归一化处理后，计算针对历史径流预报数据的第i个评价指标的熵值EHi，然后根据公式：计算得出针对历史径流预报数据的第i个评价指标的熵权WHi。第二步、获取各所述预报模型面向当前场次的预报数据，以与第一步相同的方法计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权。可选的，该步骤中，基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权包括：构建由各所述预报模型的精度评价指标组成的相对应当前场次的预报数据的精度指标矩阵二，在将所述精度指标矩阵二进行归一化处理后，计算针对当前场次的预报数据的第i个评价指标的熵值EQi，然后根据公式：计算得出针对当前场次的预报数据的第i个评价指标的熵权WQi；其中，i＝1,2,...,n，n为选择的精度评价指标个数。值得说明的是，本实施例中历史的精度评价是指历史很多年的数据的精度评价；当前场次的精度评价是指当前洪水过程前几天的精度评价，如6月1日起有一场洪水，那么到了6月5日时，就计算6月1日-6月5日的预报数据的精度指标。第三步、将各维精度评价指标对应的历史熵权与当前熵权进行结合，得到各所述预报模型的熵权加权值，进而计算得出各所述预报模型的校正权重。可选的，各所述预报模型的熵权加权值Sj的计算公式如下：其中，hij为归一化后的精度指标矩阵一，qij为归一化后的精度指标矩阵二；j＝1,2,...,m，m为径流预报模型个数。可选的，各所述预报模型的校正权重Rj的计算方式如下：第四步、根据各所述预报模型的校正权重采用算术加权平均法计算得出由各所述预报模型组合的水库流域径流预报结果。为便于本领域技术人员充分理解本实施例的技术实施，下面针对具体量化的预报模型和精度评价指标做进一步说明，具体包括下述的步骤(1)至步骤(8)：步骤(1)、获取某水库流域3种径流预报模型面向同一事件的历史径流预报数据以及当前场次洪水预报数据。步骤(2)、选取径流预报确定性系数、均方根误差、洪水总量相对误差、洪峰流量相对误差等4个精度评价指标(相关各指标的为本本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种水库流域径流预报方法，其特征在于，包括：第一步、获取至少两个预报模型面向同一事件的历史径流预报数据，以同一标准计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权；第二步、获取各所述预报模型面向当前场次的预报数据，以与第一步相同的方法计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权；第三步、将各维精度评价指标对应的历史熵权与当前熵权进行结合，得到各所述预报模型的熵权加权值，进而计算得出各所述预报模型的校正权重；第四步、根据各所述预报模型的校正权重采用算术加权平均法计算得出由各所述预报模型组合的水库流域径流预报结果。

【技术特征摘要】
1.一种水库流域径流预报方法，其特征在于，包括：第一步、获取至少两个预报模型面向同一事件的历史径流预报数据，以同一标准计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权；第二步、获取各所述预报模型面向当前场次的预报数据，以与第一步相同的方法计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各维精度评价指标，并基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权；第三步、将各维精度评价指标对应的历史熵权与当前熵权进行结合，得到各所述预报模型的熵权加权值，进而计算得出各所述预报模型的校正权重；第四步、根据各所述预报模型的校正权重采用算术加权平均法计算得出由各所述预报模型组合的水库流域径流预报结果。2.根据权利要求1所述的水库流域径流预报方法，其特征在于，所述第一步中基于熵理论计算各所述预报模型相对应历史径流预报数据的各精度评价指标的历史熵权包括：构建由各所述预报模型的精度评价指标组成的相对应历史径流预报数据的精度指标矩阵一，在将所述精度指标矩阵一进行归一化处理后，计算针对历史径流预报数据的第i个评价指标的熵值EHi，然后根据公式：计算得出针对历史径流预报数据的第i个评价指标的熵权WHi；同理，所述第二步中基于熵理论计算各所述预报模型相对应当前场次的预报数据的各精度评价指标的当前熵权包括：构建由各所述预报模型的精度评价指标组成的相对应当前场次的预报数据的精度指标矩阵二，在将所述精度指标矩阵二进行归一化处理后，计算针对当前场次的预报数据的第i个评价指标的熵值EQi，然后根据公式：计算得出针对当前场次的预报数据的第i个评价指标的熵权WQi；其中，i＝1,2,...,n，n为选择的精度评价指标个数。3.根据权利要求2所述的水库流域径流预报方法，其特征在于，所述第三步中各所述预报模型的熵权加权值Sj的计算公式如下：其中，hij为归一化后的精度指标矩阵一，qij为归一化后的精度指标矩阵二；j＝1,2,...,m，m为径流预报模型个数。4.根据权利要求3所述的水库流域径流预报方法，其特征在于，所述第三步中各所述预报模型的校正权重Rj的计算方式如下：5.一种水库流域...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆佳政，郭俊，熊蔚立，蒋正龙，李波，
申请(专利权)人：国网湖南省电力公司，国网湖南省电力公司防灾减灾中心，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43