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水电厂自动化

段的校正预报效果，避免过校正模型的选入，从而减

小过校正现象的概率。

５　结语

实时校正作为洪水预报系统的末端控制环节，天然面临误差来源多样性与可利用“新息”量有限之

这使得逐项分析校正各类误差仍不现实，间的矛盾，

而倾向于将各类误差汇总与“新息”一并视为校正系统输入。从这一角度出发，系统控制领域大量的数学模型经过改造都可以应用于校正系统，本文中述及的传统实时校正模型均属此类。然而，这类模型结构或参数缺乏物理意义，或者难以准确识别或估

这是限制实时校正模型发展的重要原因。在本计，

文算例中，相对而言，马斯京根矩阵模型较自适应滤

这波模型和反馈模拟模型具有更稳定的校正效果，与马斯京根矩阵模型源于河道分段马斯京根汇流方

程密不可分。

优选方法为在线洪水预报系统实时自动识别可靠的实时校正模型提供了一种较为有效的机制，适用于大流域多校正断面的实时洪水预报系统。其优点在于能够根据用户关注的精度评价指标，在全流域内为各个断面实时选择前期试校正效果最优的实

逐级演算进而获得可靠的流域出口断时校正模型，

面校正量。从本文算例中发现，优选方法在校正成功率和各项精度评价指标统计上出现最优的频次高

而且很少出现指标统计最差于传统实时校正模型，

的情况。另外，其有可能减小过校正现象的发生概率。

优选方法本质上属于“后处理器”的性质，只有当其基本假定成立的前提下才有效。因此，优选方法并不能替代传统实时校正模型。改进传统实时校

正模型，使其更具物理意义并容易识别应是提高校正预报精度的根本途径。另外，从优选方法的设计

随着流域预报经验和实测资料的累积，通思路出发，

过相似性研究分析前期洪水物理成因与预报误差间的关系，建立有效的误差实时识别机制，也可能替代当前的优选方法。本文提出的优选方法的意义更在于解决目前水电自动化调度系统提高在线校正预报精度的问题。

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櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧櫧（上接第４５页）

纤测温系统使用寿命长，安全可靠，其构成的网络可

以遍布各个监测点，光纤网络犹如神经系统，可以感知各监测点的温度信息。分布式光纤测温系统在各个行业得到越来越广泛的应用。

ｉｎｏｔｉｃａｌｆｉｂｅｒｓｗｉｔｈｍｏｄｕｌａｔｅｄｌｉｈｔｒｏｂｅｓｃａｔｔｅｒｉｎ　　　　　　ｐｇｐｇ　

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