【摘 要】
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准确解析水电站的尾水位特性是对其进行建模、从而实现尾水位高精度预测的关键。首先采用定性与定量分析相结合的方法揭示了水电站尾水位变化的后效性特征;然后基于相关性分析初步探明了尾水位变化过程的关键影响因子;进一步构建了水电站尾水位特性的多项式拟合模型和支持向量回归模型,并对比分析了各模型描述水电站尾水位特性的性能。溪洛渡-向家坝梯级和三峡-葛洲坝梯级水电站的实例研究表明,四座水电站2小时尺度的尾水位变化过程后效性特征显著,以当前和前一时段的下泄流量以及下游电站水位或下游支流来水为输入的支持向量回归模型是一种实
【机 构】
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华中科技大学土木与水利工程学院,华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金重点支持项目(U1865202,52039004),国家重点研究计划课题(2016YFC0402205)。
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准确解析水电站的尾水位特性是对其进行建模、从而实现尾水位高精度预测的关键。首先采用定性与定量分析相结合的方法揭示了水电站尾水位变化的后效性特征;然后基于相关性分析初步探明了尾水位变化过程的关键影响因子;进一步构建了水电站尾水位特性的多项式拟合模型和支持向量回归模型,并对比分析了各模型描述水电站尾水位特性的性能。溪洛渡-向家坝梯级和三峡-葛洲坝梯级水电站的实例研究表明,四座水电站2小时尺度的尾水位变化过程后效性特征显著,以当前和前一时段的下泄流量以及下游电站水位或下游支流来水为输入的支持向量回归模型是一种实
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