干渠智能排水系统
1.1 基础数据
见相关资料
1. GIS 数据
2. 分布平面图
3. 湖泊泵站干渠数据
4. 水文数据 - 大庆近3年逐小时降雨量数据
5. 调度数据 - 让胡路、西二堤
6. 现场图片- 让胡路泵站
1.2数据处理
算法部分:
数据处理湖泊水位,降雨量的特征的时序处理;生成可用的后续机器学习算法的训练测试数据;
水力模型:
基础资料收集处理与分析
基础资料包括:(1)水文气象(降雨、水位、流量监测等);(2)基础地理(高精度地形、下垫面等);(3)河网水系(河道断面、湖泊地形、堤防等);(4)水利工程及调度(闸、泵、圩区等)。
2.1 算法部分:
1. 基于广义线性模型回归分析的湖泊水位预测算法开发与测试;根据天气预报未来降雨量,预测湖泊的对应水位;
2. 完成了某排洪泵站堤降雨量与湖泊水位拟合算法
2.2 水力模型
1. 采用收集资料构建研究区域区域精细化水文水动力耦合模型
2. 通过历史水情雨情工情数据完成精细化水文水动力耦合模型的率定和验证
3. 完成了排洪泵站降雨量、湖泊水位、出水要求之间的水力模型验证
3 系统演示截图