Cтраница 2
При изменении среднесуточного расхода воды или напора у какой-либо / - Й ГЭС происходит изменение, во-первых, режимов ТЭС и рассматриваемой ГЭС и, во-вторых, режимов всех прочих ГЭС. При этом на всех прочих ГЭС среднесуточный расход воды и напор не изменятся, а произойдет лишь деформация их суточных графиков нагрузки. Если не учитывать эффект, обусловленный изменением режимов всех прочих ГЭС, то точные формулы для подсчета среднесуточных относительных приростов будут аналогичны формулам, выведенным для одиночной ГЭС. При этом точные значения среднесуточных относительных приростов 5 и Ъ будут разными в зависимости от того, по отношению к какой ГЭС они подсчитываются. Однако и в этом случае возможно и целесообразно оперировать с указанными выше упрощенными выражениями для среднесуточных относительных приростов. [16]
Известен ряд исследований по построению моделей для данных по суткам. Во многих из этих работ периодические составляющие, присутствующие в последовательности среднесуточного расхода воды, устраняются путем приближения последовательностей средних значений и стандартных отклонений отрезками ряда Фурье. АВ - и ARMA-модели подбираются к последовательностям данных с устраненным трендом. [17]
Рассмотрим расчет краткосрочного режима для каскада ГЭС. Для ГЭС длительного регулирования время добегания расходов воды между любыми ступенями каскада обычно больше одних суток. Если изменить среднесуточный расход воды на / - и ГЭС, то: изменится объем водохранилища у - й ГЭС на конец данных суток; расход воды через нижележащую ( у 1) - ю ГЭС останется прежним ( из-за времени добегания), а изменение в расходе воды у - й ГЭС приведет к изменению объема водохранилища ( у 1) - й ГЭС на конец данных суток. [18]
Мы подробно обсудили вопросы моделирования последовательностей расхода воды в реках. Модели для последовательностей среднесуточного, среднемесячного и среднегодового расхода воды оказываются совершенно различными. Модель последовательности среднесуточного расхода воды в реке описывается уравнением авторегрессии, тогда как модель последовательности среднемесячного расхода воды описывается ковариационно-стационарным уравнением авторегрессии с входным шумом, имеющим изменяющуюся во времени дисперсию. Эти два утверждения не находятся в противоречии, поскольку области справедливости этих моделей различны. [19]
Параметры моделей оптимизируются из условия минимума суммы квадратов разности между наблюденными и вычисленными значениями расхода воды или же по другому сходному критерию. Для того, чтобы с помощью этих моделей имитировать процессы среднесуточного расхода воды в реке, в дополнение к входным величинам необходима также модель выпадения осадков. [20]
Коррелограммы изображены на рис. ЮЬ. Изменчивость в кор-релограммах снова приводит к значительным трудностям при построении подходящей модели для процесса среднесуточного расхода воды. [21]
Рассмотрим первый, наиболее простой случай, когда напоры брутто ГЭС в разные часы суток остаются постоянными и не зависят от суточного режима ГЭС. Такое положение имеет место для высоконапорных ГЭС, у которых колебаниями уровня нижнего бьефа можно пренебрегать. Приближаются к этому также и те средненапор-ные ГЭС, у которых весьма большая инерционность нижнего бьефа настолько сглаживает внутрисуточные колебания уровней нижнего бьефа, что последние на протяжении суток практически остаются постоянными и равными среднесуточному уровню по стационарной кривой связи, взятому для среднесуточного расхода воды. [22]
Модели для последовательностей среднемесячного или среднегодового расхода воды относительно просты и выдерживают проверку на адекватность. Модель последовательности среднесуточного расхода воды - несколько более сложная и не выдерживает некоторые критерии проверки адекватности. Основная трудность при исследовании данных о среднесуточном расходе воды заключается в наличии огромной совокупности из 15 000 наблюдений. Такая длинная предыстория вынуждает нас строить для имеющихся данных очень чувствительную модель такую, чтобы отклонение характеристик выходного сигнала модели от характеристик наблюдаемых данных имело порядок 0 ( 1 / УЛО, где N - число имеющихся наблюдений. Соответствующая модель не может принадлежать классу рассмотренных здесь линейных адекватных моделей. Возможно, надлежит исследовать модели совершенно другой структуры, например модель с мультипликативным шумом. Следует подчеркнуть, что проблемы, с которыми мы здесь столкнулись, вовсе не обусловлены спецификой суточного интервала между данными о расходе воды. Эти проблемы возникают при рассмотрении очень длинных последовательностей данных. Если мы возьмем произвольные 700 наблюдений среднесуточного расхода воды, то мы сможем построить, как и выше, совершенно удовлетворительную модель. Точно так же, у нас возникли бы проблемы при моделировании процесса среднемесячного расхода воды, если бы в наличии имелось 15000 измерений этого расхода. [23]
Вначале мы сравним между собой IAR - и АВ-классы для того, чтобы выбрать наилучшую модель. Очевидно, аналогичным образом можно сравнивать также и другие классы. Затем мы сравним различные классы моделей в отношении качества предсказания. Хотя предназначением модели является именно предсказание, мы проанализировали характеристики остатков, а также другие свойства двух разных моделей, служащих для предсказания. Ниже анализируются и обсуждаются данные о среднесуточном расходе воды в реке Уобаш. [24]
Модели для последовательностей среднемесячного или среднегодового расхода воды относительно просты и выдерживают проверку на адекватность. Модель последовательности среднесуточного расхода воды - несколько более сложная и не выдерживает некоторые критерии проверки адекватности. Основная трудность при исследовании данных о среднесуточном расходе воды заключается в наличии огромной совокупности из 15 000 наблюдений. Такая длинная предыстория вынуждает нас строить для имеющихся данных очень чувствительную модель такую, чтобы отклонение характеристик выходного сигнала модели от характеристик наблюдаемых данных имело порядок 0 ( 1 / УЛО, где N - число имеющихся наблюдений. Соответствующая модель не может принадлежать классу рассмотренных здесь линейных адекватных моделей. Возможно, надлежит исследовать модели совершенно другой структуры, например модель с мультипликативным шумом. Следует подчеркнуть, что проблемы, с которыми мы здесь столкнулись, вовсе не обусловлены спецификой суточного интервала между данными о расходе воды. Эти проблемы возникают при рассмотрении очень длинных последовательностей данных. Если мы возьмем произвольные 700 наблюдений среднесуточного расхода воды, то мы сможем построить, как и выше, совершенно удовлетворительную модель. Точно так же, у нас возникли бы проблемы при моделировании процесса среднемесячного расхода воды, если бы в наличии имелось 15000 измерений этого расхода. [25]