针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L(water and energy transfer processes in large river basins)产流过程的并行化。选择鄱阳...针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L(water and energy transfer processes in large river basins)产流过程的并行化。选择鄱阳湖流域为实验区,采用计算能力为8.6的NVIDIA RTX A4000对算法性能进行测试。研究表明:提出的基于GPU的分布式水文模型并行算法具有良好的加速效果,当线程总数越接近划分的子流域个数(计算任务量)时,并行性能越好,在实验流域WEP-L模型子流域单元为8712个时,加速比最大达到2.5左右;随着计算任务量的增加,加速比逐渐增大,当实验流域WEP-L模型子流域单元增加到24897个时,加速比能达到3.5,表明GPU并行算法在大尺度流域分布式水文模型计算中具有良好的发展潜力。展开更多
以黄河上游多年调节水库龙羊峡及下游刘家峡水库为研究对象,考虑来水不确定性影响,建立梯级水库群多目标随机优化模型,并基于理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)决策方法,求解当年发...以黄河上游多年调节水库龙羊峡及下游刘家峡水库为研究对象,考虑来水不确定性影响,建立梯级水库群多目标随机优化模型,并基于理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)决策方法,求解当年发电量与年末水位Pareto方案集中最佳方案,探讨来水频率及起调水位对年末水位和发电量的影响,验证年末期望水位保证多年调节水库发电效益的可靠性。结果表明:在不确定来水条件下,龙羊峡水库年末期望水位与龙羊峡水库、刘家峡水库年期望发电量之间存在竞争关系;龙羊峡水库来水频率越低、起调水位越高时,龙羊峡水库年末水位越高,龙羊峡水库、刘家峡水库发电量越大;基于提出的年末水位优化方法可大幅缩减龙羊峡水库现行调度方式下年末水位范围,且保障发电效益的可靠性在98%以上。展开更多
文摘针对具有物理机制的分布式水文模型对大流域、长序列模拟计算时间长、模拟速度慢的问题,引入基于GPU的并行计算技术,实现分布式水文模型WEP-L(water and energy transfer processes in large river basins)产流过程的并行化。选择鄱阳湖流域为实验区,采用计算能力为8.6的NVIDIA RTX A4000对算法性能进行测试。研究表明:提出的基于GPU的分布式水文模型并行算法具有良好的加速效果,当线程总数越接近划分的子流域个数(计算任务量)时,并行性能越好,在实验流域WEP-L模型子流域单元为8712个时,加速比最大达到2.5左右;随着计算任务量的增加,加速比逐渐增大,当实验流域WEP-L模型子流域单元增加到24897个时,加速比能达到3.5,表明GPU并行算法在大尺度流域分布式水文模型计算中具有良好的发展潜力。
文摘以黄河上游多年调节水库龙羊峡及下游刘家峡水库为研究对象,考虑来水不确定性影响,建立梯级水库群多目标随机优化模型,并基于理想点法(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)决策方法,求解当年发电量与年末水位Pareto方案集中最佳方案,探讨来水频率及起调水位对年末水位和发电量的影响,验证年末期望水位保证多年调节水库发电效益的可靠性。结果表明:在不确定来水条件下,龙羊峡水库年末期望水位与龙羊峡水库、刘家峡水库年期望发电量之间存在竞争关系;龙羊峡水库来水频率越低、起调水位越高时,龙羊峡水库年末水位越高,龙羊峡水库、刘家峡水库发电量越大;基于提出的年末水位优化方法可大幅缩减龙羊峡水库现行调度方式下年末水位范围,且保障发电效益的可靠性在98%以上。