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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(diǎn)，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(guò)程中需要比較精準的徑流預報，能夠為水電工程在洪旱調度以及經(jīng)濟運行中作出正確的決策提供依據，是水庫調度與電力調度部門(mén)工作中的重要信息資源，也是水電站在處理旱災、洪澇、灌溉、供水等調度工作的重點(diǎn)，是實(shí)現水能合理運用以及水電站經(jīng)濟效益的基礎。文章主要就計算智能在水利水電工程應用研究展開(kāi)分析，報道如下。
1 計算智能的簡(jiǎn)介
計算智能是以不確定性、非線(xiàn)性以及時(shí)間不可逆性為運算特征，將復雜的問(wèn)題作為計算對象，是現代數學(xué)與計算機發(fā)展的產(chǎn)物，其主要對常規方法無(wú)法解決的問(wèn)題進(jìn)行運算。傳統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(wèn)題等方面的表現并不理想。因此，研究新的解決方法來(lái)提高人工智能的靈活性與準確性[1].
模糊系統對于描述以及經(jīng)驗汲取具有較好的應用； 而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠從網(wǎng)絡(luò )數據中學(xué)習經(jīng)驗與技能欄； 進(jìn)化計算能夠對復雜的問(wèn)題提出最佳的解決措施，并具有較高的穩定性和優(yōu)化性。模糊系統在推理能力方面優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以及進(jìn)化計算，而進(jìn)化計算以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在學(xué)習、搜索功能方面高于模糊系統。進(jìn)化計算在搜索的范圍以及適應性方面優(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)習能力方面強于進(jìn)化計算[2].而計算智能則是涵蓋了模糊系統、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )以及進(jìn)化計算這三個(gè)部分，雖然三種技術(shù)各不相同但其結合所產(chǎn)生的碰撞帶來(lái)的是新的機遇。
2 計算智能在水利水電工程中的應用
2. 1 中長(cháng)期徑流預報
隨著(zhù)現代生產(chǎn)發(fā)展以及經(jīng)濟活動(dòng)的需求，各國都加強了對天氣的研究與檢測。自上個(gè)世紀 70 年代以來(lái)，我國氣象學(xué)研究從短期數值天氣預報發(fā)展至中期。而由于大氣運動(dòng)具有“不確定性”與“決定性”這雙重性質(zhì)，那么其動(dòng)力學(xué)研究方法與統計學(xué)方法需要從另一方面去預測大氣活動(dòng)，將統計與動(dòng)力結合的計算方法可以說(shuō)是一種比較理想的研究方法[3].而由于預測報值的差異鏟射了預報結果集，結果集中蘊藏了真實(shí)的結果。在預測結果集中篩選而正確的結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(lái)分析出真實(shí)的結果，在其可能產(chǎn)生誤差的變動(dòng)范圍內，可以根據計算智能系統中隨提供的信息進(jìn)行科學(xué)的決策，以此突出計算智能的統計特征。
長(cháng)期水文預報在氣象學(xué)發(fā)展過(guò)程中是一個(gè)比較新的研究范圍，隨著(zhù)我國不少研究對其展開(kāi)分析，也取得了一定發(fā)展，但仍未對長(cháng)期水文過(guò)程的物理機制有比較清楚的認識，再結合長(cháng)期水文的地域性與非絕熱性的特征，我國水文長(cháng)期預報中主要有以下三方面問(wèn)題： （ 1） 水文部門(mén)在過(guò)去很長(cháng)一段時(shí)間內是模仿氣象部門(mén)的預測方法，而氣象部門(mén)的長(cháng)期預測其所使用的時(shí)間尺度以及空間尺度較大，因此在水文部門(mén)的長(cháng)期預測中不能起到有效的作用[4].（ 2） 水文部門(mén)在長(cháng)期預報中多以統計方法進(jìn)行長(cháng)期預報。主要是由于水文部門(mén)對天氣學(xué)方法以及能量學(xué)方法和動(dòng)力學(xué)方面的研究較少。（ 3） 純統計方法的準確度較低，因此，目前的水文部門(mén)采供的是在物理分析的基礎上，結合具有物理意義的氣象因子，并利用大量資料和統計方法的分析，從而建立長(cháng)期水文預報系統。
計算智能是一種被運用于長(cháng)期水文預報中的新方法，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是基于連接學(xué)說(shuō)創(chuàng )造的智能仿生模型，是由大量神經(jīng)元構成的非線(xiàn)性動(dòng)力學(xué)系統，具有較高的組織性、自我處理性、適應性以及應用性的優(yōu)勢，其具有生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的部分特征，能夠進(jìn)行“自我學(xué)習”,因此，能夠應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 )能夠對水文水資源中存在的問(wèn)題研究提出一種新的研究方向，并且通過(guò)三層 BP 網(wǎng)絡(luò )模型結構以及參數的線(xiàn)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報的需求。蘭州水電站就使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測月徑流量，并且其應用結果顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )用于水文預報中具有較好的應用效果，其效益高于多元回歸計算方式[5].
2. 2 尾水管壓力脈動(dòng)分析
在機械設備的檢測與故障診斷中，常應用其振動(dòng)信號作為參考數據量，對信號發(fā)出的頻率以及頻帶變化，進(jìn)而將這些變化數值輸入診斷系統中就能夠得出該設備的運行情況�？焖俑道锶~變換是現代水利水電工程中應用較多的信號特征分析方法，其主要的問(wèn)題在于只能對平穩信號作出準確的判斷，在波動(dòng)較大的信號變化中，不能有效的分析其變化規律，小波變化在任何信頻中可以反應為母小波的變化，從而得到小波變化的基函數，就能夠得出相應的信息。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )具有大規模并行、分布式儲存與處理、組織性、適應性以及自主學(xué)習能力，能夠同時(shí)處理許多因素和條件、不確定以及模糊的信息問(wèn)題。水輪機軸系動(dòng)態(tài)特征信息中應用了小波包的時(shí)頻局部化分析能力以及最大熵譜估計的頻譜細化優(yōu)點(diǎn)。
3 結束語(yǔ)
隨著(zhù)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(dòng)提供了便利，為其作出正確的決策提供科學(xué)依據。文章首選闡述了計算智能的構成與內涵，并對其在水利水電工程工程中的應用進(jìn)行分析，主要闡述了其在中長(cháng)期徑流預報以及尾水管壓力脈動(dòng)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設計與實(shí)現[J]. 現代電子技術(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)模型參數反演方法及其工程應用[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用[J]. 金屬礦山，2015,21（ 15） : 6- 9.
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