水库水位预报模型研究 Study on Reservoir Level Forecasting Model

doi:10.12677/JWRR.2014.31010

设为首页加入收藏期刊导航网站地图

期刊菜单

文章导航

Journal of Water Resources Resea r ch 水资源研究, 2014, 3(1), 62-65

http://dx.doi.org/10.12677/jwrr.2014.31010 Published Online February 2014 (http://www.hanspub.org/journal/jwrr.html)

Journal of Water Resources Resea r ch 水资源研究 O PEN ACCESS

Study on Re servoir Level Forecasting Model

Chao De ng1, Pan Liu1, Zhaohui W u2, Wa ng Chen2

1State Key Laboratory of Water Resou rces and Hydropower Engineering Sci ence, Wuhan University, Wuhan

2Hydrology and Water Resources Bureau of Hubei Province, Wuhan

Email: custdc@foxmail.com

Received: Sep. 3 0th, 2013; revised: Nov. 20th, 2013; accepted: Nov. 26th, 2013

Copyrigh t © 2 014 Ch ao Deng et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which

permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. In accordance of the

Abstract: The reservoir level prediction is of impo rtant significa nce to the reservoir operation. I n this paper,

the forecasting model is built to predict the water level in short-term through combining the three-water

sources Xin’anjiang model with water balance equation. The proposed forecasting model is applied to ana-

lyze the data of Shuibuya reservoir located in Qingjia ng R iver. T he re sult sho ws t hat the proposed model can

simulate the reservoir inflow well and achieve a satisfactory forecast precision.

Keywords: Water Level Prediction; Reservoir Inflow; Xin’anjiang Model; Shuibuya Reservoir

水库水位预报模型研究

邓超1，刘攀1，伍朝晖 2，陈旺2

1武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉

2湖北省水文水资源局，武汉

Email: custdc@foxmail.com

收稿日期：2013 年9月30日；修回日期：2013 年11 月20 日；录用日期：2013 年11 月26日

摘要：水库调度通过水位调控，达到兴利防灾的目的，因此开展水库水位预报具有重要意义。以三

水源新安江模型模拟降雨径流关系，利用水库调洪演算原理，构建水库水位预报模型。以水布垭水库

为研究对象开展实例研究，结果表明利用建立的水位预报模型无需反推入库流量，水位预报误差满足

水文预报精度要求，可有效指导生产实践。

关键词：水位预报；入库流量；新安江模型；水布垭水库

1. 引言

在水库防洪兴利决策中，对库区洪水位做出及时

准确的预报是调度运行的前提。目前水库水位预报的

主要方法有[1,2]：1) 采用水库调洪演算原理和水库特

征曲线推求水位；2) 基于圣维南方程的水动力学方法；

3) 采用智能算法进行水库水位预报，如人工神经网络

等。其中水动力学方法计算复杂，而且需要详细的水

库水文地质资料；人工神经网络方法虽然具有较高的

精度，但结构具有不唯一性，收敛性较慢。

对于第一种方法，存在的主要问题是入库流量必

须由水库水量平衡方程反推，易呈现较大幅度的振荡，

甚至出现负值。针对该方法存在的问题，本文利用三

水源新安江模型和水库调洪演算原理，以确定性系数

为主要评价指标，建立水库水位预报模型，开展水库

作者简介：邓超(1990-)

，男，湖南常德人，硕士研究生，研究方向

为水文预报。

邓超，等：水库水位预报模型研究

OPEN ACCESS Journal of Water Resources Research 水资源研究

2014. 3(1)

水位预报研究。

2. 研究方法

2.1. 模型的建立

本文利用三水源新安江模型[3]和水量平衡方程，

建立水库水位预报模型。模型的输入为流域面平均降

雨量 P和流域平均蒸发 E，输出为水库水位 Z，水位

预报模型的流程见图 1。

自赵人俊教授等于 1973 年提出新安江水文模型

至今，该模型在国内外得到了广泛的应用，并取得了

良好的成果。本文采用三水源新安江模型，模型采用

分散性结构设计，分为蒸散发计算、产流计算、分水

源计算和汇流计算 4个层次结构[4]。模型各层次的参

数及含义见表 1。

水库调度采用连续时段递推的方法进行计算，主

要是求解由水量平衡方程和水库蓄泄方程所组成的

方程组：

1tt

VV IOt

+

= +−×∆



(1)

( )

Z fV=

(2)

式中，

，

V+

为水库 t时段初、末的蓄水量；

为t

时段平均入库流量；

为t时段平均出库流量；

t∆

为

时段长； t

Z为t时段水库水位；

( )

为水库水位库容

曲线。

对于式(1)中水库出库流量而言，一般由几部分组

成，如发电流量、农业灌溉或生活用水供水流量、水

库弃水下泄流量，具体根据水库的功能和运用情况而

定。

2.2. 目标函数的选取

在本次研究中，选取的目标函数不仅考虑模型对

水位过程的拟合效果，同时考虑实测值与模拟值的总

体偏差。将两个优化目标转化为单目标问题处理，得

到的目标函数如下所示：

( )

min 1FF F= +

(3)

( )

obs sim

F ZZ

= −

∑

(4)

211 1

NN N

obs simobs

ii i

FZ ZZ

= ==

= −

∑∑ ∑

(5)

降雨P

蒸发E

三水源新安江

模型入库流量Q水库调洪演算

原理

水库水位Z

出库流量q

Figure 1. Schematic overview of the water level prediction model

图1. 水位预报模型流程图

Table 1. Parameters of the Xin’anjiang model

表1. 新安江模型参数

层次方法参数参数含义敏感性

1 三层蒸发

模型

WUM/mm 上层张力水容量不敏感

WLM/mm 下层张力水容量不敏感

KC 蒸发能力折算系数敏感

C 深层蒸发折算系数不敏感

2 蓄满产流模

型

WM/mm 流域平均张力水容量不敏感

B 张力水蓄水容量曲线方次不敏感

IM 流域不透水面积比不敏感

3 自由水蓄水

库结构

SM/mm 自由水蓄水容量敏感

EX 自由水蓄水容量曲线方次不敏感

KG 自由水蓄水库对地下水的

日出流系数敏感

KSS 自由水蓄水库对壤中流的

日出流系数敏感

4 线性水库

KKSS 壤中流的消退系数敏感

KKG 地下水的消退系数敏感

CS 河网蓄水的消退系数敏感

L/h 河网汇流滞时敏感

式中：

obs

为水位实测值；

sim

为水位预报值；

为

资料序列长度。

3. 实例应用

水布垭水库是清江流域梯级开发的龙头水库，坝

址位于湖北省巴东县境内，集水面积为 10,860 km2。

水库正常蓄水位 400 m，对应库容 43.12 亿m3，总库

容45.8 亿m3，装机容量 1600 MW，是以发电、防洪、

航运为主，以及兼顾其他的水利枢纽工程。水布垭水

库显著增加了清江下游的隔河岩和高坝洲两座电站

的调频调峰能力，也是长江中下游防洪体系的重要组

成部分。因此，开展水布垭水库水位预报能够为水库

的正常运用和防洪提供保障。

邓超，等：水库水位预报模型研究

Journal of Water Resources Resea r ch 水资源研究 O PEN ACCESS

2014. 3(1)

3.1. 数据

本文以水布垭水库以上的集水区为研究区域，计

算过程中使用的资料如下：1) 清江流域水布垭断面以

上14个雨量站 2011~2012 年的1小时段降雨资料；

2) 流域4个蒸发站 1989~2003 年的逐日蒸发资料；3)

水布垭 2011~2012 年1小时水库运行资料；4) 水布垭

水库水位库容特征曲线。

流域面雨量采用泰森多边形法进行计算，各站点

的权重值见表 2；流域平均蒸发采用算术平均法计算。

3.2. 结果分析

为了评价模型的精度，使用以下指标：1) 均方差

RMSE，该指标反映了模拟值与实测值之间的接近程

度，最小的RMSE 值表明模拟值对实测值的最佳逼近；

2) 绝对平均误差 MAE，反映模拟值相对于实测值的

偏离程度；3) 确定性系数 E ns，反映模型对实测水位

过程的拟合程度，其值越接近于 1，表明模型的效果

越好。三个指标的计算公式依次是：

( )

0.5

Nsimiobs i

RMSE N



−



=



∑

(6)

Nsim iobs i

MAE N

−

∑

(7)

( )

sim iobs i

obs iobs

Ens ZZ

−

= −

−

∑

(8)

式中：

,obs i

、

obs

分别为第

时刻实测水位值及其均

值；

,sim i

为第

时刻预报水位值；

为样本个数。

列出 2011年5月1日~5月8日、5月11 日~5月

14 日、8月9日~8月12 日、10 月3日~10 月7日、11

月7日~11 月10日5次水库运行过程检验水位预报模型。

表3给出了5次水位过程的评价结果；选取第 1次水位

过程，绘出反推入流与模拟入流过程见图2，相应的水

位过程参见图3。可以看出，模型对水位的整体过程具

有较好的拟合结果，5次水位过程的 Ens 均值为 0.79，

表明该模型在水库水位预报方面具有一定的可行性。根

据《水文情报预报规范》，精度达到乙级以上标准，符

合预报要求，能够为水库调度提供较为直观的参考依据。

由图 2可以看出，反推的水库入库流量存在较大

Table 2. Rainfall stations in Shuibuya reservoir

表2. 水布垭水库流域雨量站点一览表

站号站名权重站号站名权重

1010 新板桥 0.05 2410 金果坪 0.07

1210 恩施 0.18 2510 野山关 0.04

1310 咸丰 0.11 2910 利川 0.07

1610 茅田 0.05 4110 团堡 0.09

1710 建始 0.07 4410 高坪 0.02

2110 红土溪 0.13 4510 崔坝 0.02

2210 花果坪 0.08 5010 水布垭 0.02

Table 3. Results of the water level prediction model

表3. 水位预报模型结果统计

序号时间 RMSE MAE Ens

1 20110501~20110508 0.14 0 .1 3 0.90

2 20110511~20110514 0.17 0 .1 5 0.58

3 20110809~20110812 0.18 0 .1 7 0.80

4 20111003~20111007 0.24 0 .2 4 0.90

5 20111107~20111110 0.20 0 .1 8 0.78

平均 / 0.19 0.17 0 .7 9

Figure 2. Comparisons of observed flow and simulated flow on

May 1 to May 8, 20 11

图2. 2011 年5月1日~5 月8日流量过程对比

Figure 3. Comparisons of observed level and simulated level on

May 1 to May 8, 20 11

图3. 2011 年5月1日~5 月8日水位过程对比

邓超，等：水库水位预报模型研究

OPEN ACCESS Journal of Water Resources Research 水资源研究

2014. 3(1)

幅度的振荡，不能真实地反映实际流量过程，而通过

模型计算出的流量，其过程线较为平滑，且与降雨过

程相对应。

4. 结语

本文结合三水源新安江模型和水量平衡原理，建

立水库水位预报模型，通过对以上结果进行分析，得

出以下结论：

1) 模型以流域降雨、蒸发作为输入，水库水位作

为输出，入库流量过程为中间变量，较好的解决了其

需要反推的问题；

2) 水库水位预报方法简单，易于操作，在水布垭

水库有一定精度，具有一定的实际应用价值。

随着水情遥测系统自动化的不断发展，可以在有

比较精确降水预报的基础上结合水库运行规则延长

预见期长度，可更好地为发挥水库最大效益而服务。

但应该看到，由于资料条件的限制，模型的应用研究

需要进一步的完善。

致谢

感谢第十一届中国水论坛推荐！

基金项目

水利部公益性行业科研专项经费项目(201201051-

01)；教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0401)；

湖北省重大水利科研经费项目。

参考文献 (References)

[1] 罗时朋, 徐学军 , 等. 清江隔河岩库区水位预报[J]. 人民长

江, 200 3, 34(2): 8-9.

LUO Ship eng, XU Xuejun, et al. Water level for ecasti ng in Ge-

heyan r eservoir on Qingjian g River. Yan gtze River, 2003, 34(2):

8-9. (in Chinese)

[2] BAZARTSEREN, B., HILDEBRANDT, G. and HOLZ, K.-P.

Short-term water level prediction using neural networks and

neuro-fuzzy appro ach. Neurocomputing, 2003, 55(3-4): 439-450.

[3] 赵人俊. 流域水文模型 ——新安江模型和陕北模型[M]. 北京:

水利电力出版社, 1984.

ZHAO Renjun. Hydrological model—Xin’anjiang model and

Shanbei model. China Water & Power Press, Beijing, 1984.

[4] 包为民. 水文预报[M]. 北京: 中国水利水电出版社, 2009.

BAO Weimin . Hydrologi ca l forec ast in g. Beijing: Chin a Water &

Power Press, 2009.