Постановка задачи. Новосибирская ГЭС – один из основных крупных технических объектов г. Новосибирска, входящих в единую энергетическую систему Сибири. Новосибирское водохранилище, созданное при ГЭС, дает возможность при эксплуатации ГЭС управлять процессом выработки электроэнергии и подачи воды отдельным водопотребителям и водопользователям. Для того, чтобы не допустить нарушения нормальной работы водозаборов, очистных сооружений, холостых сбросов, подтопления, размыва берегов и т.д. и обеспечить максимальную выработку электроэнергии, требуется точное прогнозирование притока на разный период (временной интервал). В зависимости от этого показателя, в частности, определяется тактика функционирования водохранилища, а именно, объем сброса воды, так как необходимо поддерживать динамическое равновесие между объемом притока и оттока воды. Аналогичная ситуация наблюдается при управлении работой другими водохранилищами и ГЭС Сибири.

Поэтому актуальным является решение следующих задач:

• разработка моделей и методов краткосрочного (сутки, декада), среднесрочного (месяц, квартал) и долгосрочного (год и более) прогнозирования притоков рек;
• разработка методики и программной системы мониторинга и прогнозирования притока на базе предложенных моделей.

Поставленные задачи были решены для Новосибирского водохранилища. Были разработаны модели и методы краткосрочного, среднесрочного, долгосрочного прогнозирования объема притока реки Обь в створе Новосибирской ГЭС, разработано программное обеспечение для учета данных по притоку и автоматизации прогнозных расчетов.

В качестве исходных данных использовались гидрологические временные ряды (ВР) объема притока реки Обь в створе Новосибирской ГЭС и объема притока в Барнауле разной дискретности (сутки, декада, месяц, квартал, год) за период 1894-2008 гг.

Модели и методы. Изменение притока и факторов, влияющих на формирование притока, во времени имеет случайный характер, что обусловило необходимость использования вероятностно-статистических методов для его описания и прогнозирования. Применялись следующие модели (методы):

• методы первичной статистической обработки данных и графического анализа;
• метод главных компонент;
• множественные линейные регрессионные модели, построенные на основе пошагового регрессионного анализа;
• методы скользящего прогнозирования притока (прогноз на остаток периода);
• методы выделения периода-аналога (года-аналога);
• методы эволюционного моделирования и балансовые методы.

Особенность работы заключалась в том, что при прогнозировании притока применялось вариативное моделирование, т.е. одновременно использовалась система разных взаимодополняющих и уточняющих друг друга моделей (методов). Это позволило повысить точность прогнозов и увеличить их заблаговременность.

Программная система состоит из четырех модулей: «Учет данных и их статистическое описание», «Графическое представление данных», «Прогнозирование», «Редактор формул».

Модуль «Учет данных и их статистическое описание» позволяет создавать, редактировать, сохранять базы данных (БД) с реальными (наблюдаемыми) гидрологическими рядами притоков рек за разные периоды (декада, месяц, квартал, год), поддерживает использование парных БД (основной и факторной); также реализован перевод данных в м3/с (км3) и экспорт данных в MS Excel, MS Word; реализован расчет основных статистических характеристик данных по притоку.

Модуль «Графическое представление данных» позволяет представить данные в графическом виде и провести их визуальный анализ. Реализовано построение линейных графиков, гистограмм, диаграмм статистических характеристик. Графики сохраняются в формате.bmp, BITMAP, экспортируются в MS Word.

Модуль «Редактор формул» позволяет ввести (задать) прогнозную модель, проанализировать ее синтаксическую корректность; реализует сохранение прогнозных моделей в файле и чтение их из БД формул.

В модуле «Прогнозирование» программной системы реализованы следующие функции:

• прогнозирование значений притока на основе линейных регрессионных моделей (модели строятся методами пошагового регрессионного анализа – F-метод);
• адаптивное скользящее прогнозирование значений притока на основе линейных регрессионных моделей;
• прогнозирование значений притока по заданной пользователем формуле;
• расчет статистических характеристик точности линейных и нелинейных регрессионных моделей;
• построение статистических графиков, иллюстрирующих близость прогнозных значений притока к реально наблюдаемым значениям;
• прогнозирование значений притока на основе выделения аналогичного периода;
• прогнозирование значений притока на основе метода главных компонент;
• настройка параметров прогнозирования; формирование итоговых отчетов.

Заключение. С помощью методов, реализованных в программной системе, можно выполнить сравнительно точное прогнозирование объемов притока разной дискретности. Например, был получен прогноз среднегодового объема притока реки Обь на 1999-2008 гг. Средняя абсолютная ошибка прогнозирования составила 5,9 %. При прогнозе на 2-3 года вперед средняя абсолютная ошибка составила соответственно 8,0 % и 10,7 %.

Разработанную программную систему можно использовать для прогнозирования притоков любой реки, а также адаптировать для прогнозирования рядов другой природы.

Случайные записи