【摘 要】
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长期以来,水文预报误差一直是制约水利工程效益发挥的关键要素之一,通过建立入库径流过程预报误差随机模拟模型,定量描述和分析其分布形式和演变规律,并在此基础上开展水库短期发电调度风险分析及应用研究工作,对于提高径流不确定条件下的水库发电调度效益具有重要的理论意义和实际应用价值。本文首先在高斯混合随机模拟（GMM-Copula）方法的基础上,利用AIC、BIC准则及K-means++算法对高斯分布混合数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51709105）； 国家重点研发计划课题（2016YFC0402208）；
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长期以来,水文预报误差一直是制约水利工程效益发挥的关键要素之一,通过建立入库径流过程预报误差随机模拟模型,定量描述和分析其分布形式和演变规律,并在此基础上开展水库短期发电调度风险分析及应用研究工作,对于提高径流不确定条件下的水库发电调度效益具有重要的理论意义和实际应用价值。本文首先在高斯混合随机模拟（GMM-Copula）方法的基础上,利用AIC、BIC准则及K-means++算法对高斯分布混合数和模型初始参数值进行了优选,建立了基于改进的高斯混合随机模拟（IGMM-Copula）方法的入库径流过程预报误差随机模拟模型（SMRPE）;其次,考虑锦屏一级入库径流年内丰枯变化的特性,将其划分为汛期、过渡期和枯期,分别应用本文模型对锦屏一级入库径流过程预报误差进行了随机模拟,并与GMM-Copula方法的结果进行了对比分析,得到了更贴近于实际入库径流过程预报误差序列的模拟结果;最后,为揭示入库径流过程预报误差对水库短期发电调度的影响,以发电量不足风险率和弃水机会损失作为风险指标,对水库短期发电调度风险进行了估计和量化,为变化环境下水利工程效益的充分发挥提供了重要的理论基础与决策依据。
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