黄河水沙调控体系运行风险分析,水利工程论文.docx
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1、黄河水沙调控体系运行风险分析,水利工程论文当前黄河下游治理面临的严峻挑战就是水沙关系不协调。调水调沙,就是根据黄河来水来沙特点,充分利用河道输沙能力,通过黄河干支流骨干水库群的联合调控运用,利用水库可调节库容,对来水来沙进行合理的调节控制;适时蓄存或泄放水沙,尽可能将不利水沙经过调节为协调的水沙经过,输送泥沙入海;减少河道淤积,延长水库拦沙库容使用年限,扩大并维持河道主槽过流能力。 作为一个极为复杂的系统,黄河水沙调控体系必然包含有大量的随机性和不确定性因素,加上人类认识客观世界的局限性,在这种情况下对水资源系统进行调控,必然冒一定的风险。本文通过对水沙调控体系运行风险的分析研究,建立水沙调控
2、风险评价模型和风险应对策略,使决策者能够重视、认识并正确评价和控制水沙调控风险,有效地维持黄河生命健康。 1 确定风险因素 结合黄河水沙情势及河道冲淤演变特征、水沙调控系统的功能、组成以及运行机制分析,讨论黄河本身原有不确定性风险因素和水沙调控体系施行所带来的不确定性风险因素。 1.1 初选风险集 详细从组成和影响水沙调控的各种不可或缺的部分出发,将黄河中下游划分为几个主要的河段。然后将各个河段分别视为一个非线性动态系统,分别对各个河段加以研究。划分的河段主要包括:古贤水库段、龙门站-潼关站段、三门峡段、小浪底段。每段作为独立动态系统考虑,通过搜集、整理、分析,采用专家调查法,初步建立了风险因
3、素集。 1.2 风险因素的挑选 根据这些风险因素的数据特征,每个站和水库分别取 1968-1999 年实测 32 年系列的数据值,差补展延至 100 年数据样本用作多元逐步回归模型分析。根据各因素与调控目的联络的严密程度,剔除了对体系影响较微弱的因素,将主要风险因素重新进行的整合,进而建立了以古贤、小浪底为中心联合调控方案的主要风险因素集。结果如表 1表 4。【表1】 得出调控目的:Y=-16.6439-0.0022X1+0.1354X2-0.1254X4+0.0283X6 显着性概率为 0,均方差为 1.44,负相关系数 0.813 1,回归效果良好。【表2】 得出调控目的: Y=-4.89
4、69e-011-0.8702X2+0.9974X10+0.8724X11 显着性概率为 0,均方差为 0.022,负相关系数 0.999 1,回归效果良好。【表3】 得出调控目的: Y=-652.702-0.0024X3+2.1310X6 显着性概率为 3.0420e-014,均方差为 0.436,负相关系数 0.821 1,可见回归效果良好。【表4】 得出调控目的:Y=-0.0201+0.2149X2-0.2143X4 显着性概率为 0,均方差为 0.221,负相关系数 0.934 1,可见回归效果良好。 2 基于 BP 神经网络的风险估计 风险估计是在风险辨别的基础上,通过对所收集的大量的
5、损失资料进行分析,运用概率论和数理统计方式方法,对风险发生的概率及后果进行定量估计,对风险变量进行量化,将风险变量转化为 风险势态 。 2.1 BP 神经网络原理 BP 神经网络是基于误差反向传播( Error BackPropagation) 算法的多层前馈神经网络,具有良好的非线性映射能力,以及泛化和容错能力,是当前人工神经网络应用最为广泛的一种网络。网络是一种 3 层前馈网络。输入层由信号源节点构成。第 2 层为隐藏层,由径向基函数构成,节点数视需要而定。第 3 层为数出层,节点通常是简单的线性函数。 2.2 应用 从 2008 年-2029 年这一时间段,既考虑到了这样一个人为因素的影
6、响,又包含了各种水文条件的变化情况,还包含来水、来沙各种组合情况,样本具有一致性。所以应用实际系列为 1968 年-1999 年中的 1968年-1979年和 1987年-1996年水沙系列来模拟 2008-2029年水沙系列。在得到单因素风险估计结果的基础上,估计各主要风险因素共同作用导致调节目的的风险,如表 5。【表5】 对照偏度-峰度临界值表,由上表统计值能够看出,除了:古贤水库中的出库输沙率 X4 的概率分布不属于正态分布,其余风险因素的概率分布均属于正态分布。不属于正态分布的因素为偏态分布。 2.3 结论 风险估计的内容就是对随机产生的样本资料进行概率统计,得出风险评价指标。应用蒙特
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