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水利水電工程中計算智能的運用分析論文

時間:2022-12-14 03:17:59 輔助設(shè)計與工程計算 我要投稿
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水利水電工程中計算智能的運用分析論文

  水利水電工程是我國發(fā)展政策的重點,主要是由于水電的效益高、污染小,因此,我國將水利工程的發(fā)展優(yōu)先于火電與核電,并積極尋找新能源,將水電作為第一發(fā)展資源是我國發(fā)展的重要決策。水利水電工程在運行過程中需要比較精準的徑流預(yù)報,能夠為水電工程在洪旱調(diào)度以及經(jīng)濟運行中作出正確的決策提供依據(jù),是水庫調(diào)度與電力調(diào)度部門工作中的重要信息資源,也是水電站在處理旱災(zāi)、洪澇、灌溉、供水等調(diào)度工作的重點,是實現(xiàn)水能合理運用以及水電站經(jīng)濟效益的基礎(chǔ)。文章主要就計算智能在水利水電工程應(yīng)用研究展開分析,報道如下。

水利水電工程中計算智能的運用分析論文

  1 計算智能的簡介

  計算智能是以不確定性、非線性以及時間不可逆性為運算特征,將復(fù)雜的問題作為計算對象,是現(xiàn)代數(shù)學(xué)與計算機發(fā)展的產(chǎn)物,其主要對常規(guī)方法無法解決的問題進行運算。傳統(tǒng)的人工智能是基于符號處理機制,其在知識表達、信息處理以及解決組合問題等方面的表現(xiàn)并不理想。因此,研究新的解決方法來提高人工智能的靈活性與準確性[1].

  模糊系統(tǒng)對于描述以及經(jīng)驗汲取具有較好的應(yīng)用; 而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠從網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)經(jīng)驗與技能欄; 進化計算能夠?qū)?fù)雜的問題提出最佳的解決措施,并具有較高的穩(wěn)定性和優(yōu)化性。模糊系統(tǒng)在推理能力方面優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及進化計算,而進化計算以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)、搜索功能方面高于模糊系統(tǒng)。進化計算在搜索的范圍以及適應(yīng)性方面優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在優(yōu)化性以及學(xué)習(xí)能力方面強于進化計算[2].而計算智能則是涵蓋了模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及進化計算這三個部分,雖然三種技術(shù)各不相同但其結(jié)合所產(chǎn)生的碰撞帶來的是新的機遇。

  2 計算智能在水利水電工程中的應(yīng)用

  2. 1 中長期徑流預(yù)報

  隨著現(xiàn)代生產(chǎn)發(fā)展以及經(jīng)濟活動的需求,各國都加強了對天氣的研究與檢測。自上個世紀 70 年代以來,我國氣象學(xué)研究從短期數(shù)值天氣預(yù)報發(fā)展至中期。而由于大氣運動具有“不確定性”與“決定性”這雙重性質(zhì),那么其動力學(xué)研究方法與統(tǒng)計學(xué)方法需要從另一方面去預(yù)測大氣活動,將統(tǒng)計與動力結(jié)合的計算方法可以說是一種比較理想的研究方法[3].而由于預(yù)測報值的差異鏟射了預(yù)報結(jié)果集,結(jié)果集中蘊藏了真實的結(jié)果。在預(yù)測結(jié)果集中篩選而正確的結(jié)果則需要集合手段的平滑以及消除集合成員中的隨機誤差,以此來分析出真實的結(jié)果,在其可能產(chǎn)生誤差的變動范圍內(nèi),可以根據(jù)計算智能系統(tǒng)中隨提供的信息進行科學(xué)的決策,以此突出計算智能的統(tǒng)計特征。

  長期水文預(yù)報在氣象學(xué)發(fā)展過程中是一個比較新的研究范圍,隨著我國不少研究對其展開分析,也取得了一定發(fā)展,但仍未對長期水文過程的物理機制有比較清楚的認識,再結(jié)合長期水文的地域性與非絕熱性的特征,我國水文長期預(yù)報中主要有以下三方面問題: ( 1) 水文部門在過去很長一段時間內(nèi)是模仿氣象部門的預(yù)測方法,而氣象部門的長期預(yù)測其所使用的時間尺度以及空間尺度較大,因此在水文部門的長期預(yù)測中不能起到有效的作用[4].( 2) 水文部門在長期預(yù)報中多以統(tǒng)計方法進行長期預(yù)報。主要是由于水文部門對天氣學(xué)方法以及能量學(xué)方法和動力學(xué)方面的研究較少。( 3) 純統(tǒng)計方法的準確度較低,因此,目前的水文部門采供的是在物理分析的基礎(chǔ)上,結(jié)合具有物理意義的氣象因子,并利用大量資料和統(tǒng)計方法的分析,從而建立長期水文預(yù)報系統(tǒng)。

  計算智能是一種被運用于長期水文預(yù)報中的新方法,其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于連接學(xué)說創(chuàng)造的智能仿生模型,是由大量神經(jīng)元構(gòu)成的非線性動力學(xué)系統(tǒng),具有較高的組織性、自我處理性、適應(yīng)性以及應(yīng)用性的優(yōu)勢,其具有生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分特征,能夠進行“自我學(xué)習(xí)”,因此,能夠應(yīng)用于各種水利水電工程中。相關(guān)文獻指出,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)λ乃Y源中存在的問題研究提出一種新的研究方向,并且通過三層 BP 網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)以及參數(shù)的線性最小二乘單純形法,能夠適用于水利水電工程中對水文預(yù)報的需求。蘭州水電站就使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測月徑流量,并且其應(yīng)用結(jié)果顯示,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于水文預(yù)報中具有較好的應(yīng)用效果,其效益高于多元回歸計算方式[5].

  2. 2 尾水管壓力脈動分析

  在機械設(shè)備的檢測與故障診斷中,常應(yīng)用其振動信號作為參考數(shù)據(jù)量,對信號發(fā)出的頻率以及頻帶變化,進而將這些變化數(shù)值輸入診斷系統(tǒng)中就能夠得出該設(shè)備的運行情況。快速傅里葉變換是現(xiàn)代水利水電工程中應(yīng)用較多的信號特征分析方法,其主要的問題在于只能對平穩(wěn)信號作出準確的判斷,在波動較大的信號變化中,不能有效的分析其變化規(guī)律,小波變化在任何信頻中可以反應(yīng)為母小波的變化,從而得到小波變化的基函數(shù),就能夠得出相應(yīng)的信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式儲存與處理、組織性、適應(yīng)性以及自主學(xué)習(xí)能力,能夠同時處理許多因素和條件、不確定以及模糊的信息問題。水輪機軸系動態(tài)特征信息中應(yīng)用了小波包的時頻局部化分析能力以及最大熵譜估計的頻譜細化優(yōu)點。

  3 結(jié)束語

  隨著我國計算技術(shù)的不斷提高,計算智能的發(fā)展為我國許多工程活動提供了便利,為其作出正確的決策提供科學(xué)依據(jù)。文章首選闡述了計算智能的構(gòu)成與內(nèi)涵,并對其在水利水電工程工程中的應(yīng)用進行分析,主要闡述了其在中長期徑流預(yù)報以及尾水管壓力脈動分析方面的作用。

  參考文獻

  [1]浦仕虎。 計算智能在水利水電工程中的應(yīng)用研究[J]. 建材與裝飾,2014,12( 21) : 219 - 220.

  [2]林小平,周石琳,張官亮等。 基于計算智能的圖像拼接系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 現(xiàn)代電子技術(shù),2013,22( 12) : 49 -52.

  [3]胡雷剛,肖明清。 基于計算智能和信息熵的故障組合預(yù)測研究[J].測試技術(shù)學(xué)報,2012,26( 2) : 162 -170.

  [4]李守巨。 基于計算智能的巖土力學(xué)模型參數(shù)反演方法及其工程應(yīng)用[J]. 巖石力學(xué)與工程學(xué)報,2015,24( 2) : 343 -343.

  [5]計算智能及其在采礦工程中的應(yīng)用[J]. 金屬礦山,2015,21( 15) : 6- 9.

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