DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 系统架构设计及功能 2.1. 基于四层结构的系统架构设计 系统采用四层架构设计，包括数据交互层、数据格式解析转换层、信息处理显示加载层及显示交互层，系统架构图如图1所示。系统综合考虑测控集群设备编组灵活机动的特点，为提升系统适应性，将显示、信息处理与显示加载、数据格式解析转换、数据交互进行分层设计，上下层之间设计的交互接口。层内功能通过多个动态链接库加载而成，动态链接库之间不进行数据交互，防止层内出现内部耦合。整个系统分三个数据流，显示流通过动态构建当前任务需求的显示结构，提供面向三种用户的显示需求；数据汇聚流，将测控设备信息采集后进行格式解析，之后提供信息处理层进行处理；信息分发流，将处理层处理后的信息进行格式转换后发送至各测控设备。通过严格的功能划分设计，三个数据流之间不进行数据流交互。此外，为提升系统适应性，系统可以通过数据库设置各类显示、解析、处理等功能动态构建，为提升系统部署灵活性，XML格式配置文件可与数据库替代使用。 2.2. 数据交互层 网络数据交互功能。基于WinSocket实现网络数据收发功能，为系统内与测控设备间数据传输提供支持，同时为控制指挥局域网内内数据流量实现指定源组播功能。 2.3. 数据格式解析转换层 多类型数据接口接收解析功能。由于测控集群设备多，不同型号设备在信息传输格式上具有很大的 图1. 系统架构图 不同，为适应各类设备的信息传输格式，提升系统应用范围，支持对数据格式进行动态配置，适应多类型数据格式。同时能够将系统产生的数据信息转换为测控设备不同的格式需求。系统除数据库对各类功能进行配置外，必须实现xml格式文件配置功能，应用于无法支持数据库的场合。 2.4. 信息处理显示加载层 测控集群内协同作战功能。在测控集群多设备协同测量过程中，多类型测控设备具有不同的测量跟踪特性，通常来说目标捕获难度小的跟踪精度较低，捕获难度大的跟踪精度较高 [ 1 ] ，部分设备如光电经纬仪对跟踪稳定度要求较高，就需要引导源具备很好的稳定性。除此之外，能够根据测控集群构成，对不同数据源进行分类处理和显示模块动态加载功能，确保指挥信息系统交互层提供良好的数据及功能支持。维护管理功能主要为动态数据解析配置数据格式、动态显示功能配置显示页面、协同作战模块配置引导模式等功能。 2.5. 显示交互层 多类型信息动态加载显示功能。信息共享子系统共有三个层面，分为集群指挥员、测控设备指挥员、系统管理员三个交互层抽象功能。集群指挥员获取整个测控集群测量信息、设备状态信息。设备指挥员获取集群跟踪状态信息。系统管理员为掌握系统与各测控设备间链路状态信息。
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user: 3. 系统关键技术实现 3.1. 多类型测量数据动态解析 由于测控集群测控设备类型较多导致设备测量、状态、引导等信息格式类型多且格式各异，综合考虑对数据格式的兼容性，设计多类型测量数据解析子模块，即可实现测控单元的即插即用，即能够将测控设备迅速接入指挥信息系统并快速使用指挥信息系统内信息 [ 6 ] 。为解析多种类数据信息格式，在数据库中设计信息格式表，当有新的数据格式需要系统解析时，在数据库中添加该类型的数据格式定义即可。 如图2所示，指挥信息系统传输的数据包基本格式，传统指挥信息系统在数据解析时通过在软件代码中对相应的数据包格式进行解析，本文通过动态获取数据包起始位、当前数据长度、当前位置数据类型的方式动态解析数据包内容。 dataType为数据类型，Start为开始位置，Lengthn为已处理数据长度，dataLength为当前数据长度，量化单位为Q。则当前数据DataNow如下： DataNow=DataConvert(dataType，Start+Length1+…+Lengthn，dataLength，Q)。 系统数据解析模块采用表驱动法实现动态数据解析功能 [ 7 ] 。首先建立网络数据格式的基础类型的枚举类型。DataType枚举类型中包括测控设备中各类数据包中数据元素的基础类型，如byte、int、uint、double等基础类型及部分需要特殊处理的数据类型如date、time等。 其次，将与枚举类型DataType相同顺序的建立string类型数组，其中为各类型相对应的数据格式转换方法，之后通过枚举类型元素的型值与方法名称相对应，并通过反射技术实现动态对应 [ 7 ] 。关键代码如下： 最后设计DataTypeClass类，处理各类型数据相应函数。各类型数据格式通过XML或者数据库进行定义，手动添加即可。关键代码如下： 3.2. 多引导源动态选择 在测控任务开始前，根据测控集群设备跟踪性能对各设备间的引导顺序进行预期设置，如图3为系统作战系统配置矩阵界面，在该界面可以通过界面动态连线完成对引导顺序预设。但在实际应用中由于测控设备频率、性能及目标飞行姿态、气象条件等多方面因素 [ 8 ] ，导致实际应用中该预期设置不能满足实际协同作战需求，需要在实战中根据测量数据实时状态进行动态选择协同作战关系。 图2. 数据动态解析模式示意图 图3. 协同作战系统配置矩阵界面 在测控集群任务中，某台测控设备数据源必须满足如下条件才可成为引导源： ①该设备锁定目标且测量数据锁定状态为锁定； ②该设备跟踪状态为有效跟踪状态，非有效状态无法提供准确引导源； ③该设备引导信息与被引导设备在跟踪状态下的引导误差应在波束宽度内。 依据上述条件，系统实时判断测控集群内设备引导源质量，直至找到最优引导源为止。具体流程图如图4所示。 图4. 多引导源动态选择流程图 图5. 协同作战模式界面 图6. 某型设备跟踪测量及设备运管界面 此外，测控设备对动目标的测量过程中，对动目标的测量受多种因素的影响，在数据采集、处理、传输等过程中会出现野值。野值会影响引导精度甚至导致被引导设备丢失目标 [ 1 ] 。系统根据多种平滑滤波算法在靶场实际应用中的经验，选择21点中心平滑算法和最小二乘法，取得良好效果。 3.3. 基于显示模式加载的动态构建技术 系统分为四种显示模式：协同作战模式、指挥信息模式、设备运管模式及组合模式。协同作战模式为集群当前协同作战情况显示；跟踪测量模式为指挥员提供当前集群跟踪测量信息，为指挥决策提供依据；运管模式提供集群内测控设备当前运行状态；组合模式为构建最小系统时将上述三种模式进行最优组合后的显示模式。根据历史运行记录可以调用历史显示模式，便于快速生成当前任务的显示模式。如图5显示为协同作战模式。 系统根据四种显示模式设计相应显示框架，形成框架、模块、单元三层动态加载方式，在显示单元共设计专用显示控件97个，通用显示控件10个，是显示模式构建的基础。通过显示单元动态组合构成 Table 1 Comparison between the system and the command information system of a TT & C syste 系统名称 状态转换 周期(小时) 新增设备方式 备份方式 部署方式 系统最小 硬件要求 某测控系统指挥信息系统 8 修改代码 双机热备 固定 服务器4台 终端8台 协同作战及指挥信息系统 1 数据库或配置文件添加 系统内任意终端均可互为备份 机动 终端1台 表1. 本系统与某测控系统指挥信息系统应用性对比 显示模块，构成不同协同作战信息、跟踪测量信息、运管信息显示模块，最后四种显示框架调用相应模块组成完整的显示系统。如图6所示，为某型号设备跟踪测量信息及运管信息界面。
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user: 4. 系统应用效果 系统针对野外无依托测控集群开发，在该条件下的适应性上与原有指挥信息对比，无论状态转换周期、系统对不同编组适应性以及各类保障条件需求上都具有优势，具体见表1。 该系统从2015年投入使用后，截止2017年12月，先后应用于近百次机动测控集群机动参试任务，其中在某综合校飞任务中为10个类型近40套测控设备完成协同作战及指挥信息保障。
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user: 5. 结语 该系统在实际中得到了很好的推广应用，但与传统的测控系统指挥信息系统相比较仍存在一定劣势。受硬件条件限制，系统数据综合处理能力不够，对各类信息综合处理分析并提供辅助决策的能力不足。受测控集群内测控设备跟踪性能、气象条件等因素限制，在特殊条件下不能够提供持续可靠的引导信息。
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user: 摘 要 电价是电力市场交易中最重要的指标之一。电力市场参与者根据预测电价调整其投资策略，参与电力交易。为了提高电力市场短期电价预测的准确性，本文提出了一种基于VMD和BP神经网络的短期电价预测方法。该方法包括以下三个步骤：1) 利用VMD将历史电价数据分解为不同的模态函数；2) 应用BP神经网络对分解得到的模态函数进行预测；3) 对预测结果进行重构，得到短期电价预测结果。最后，采用美国PJM电力市场实际数据对本方法进行仿真验证，验证了VMD作为历史电价信号预处理算法的优越性，仿真结果表明，预测结果能够很好地拟合实际数据，与仅用BP神经网络预测的结果相比较具有较高的预测精度。 关键词 :短期电价预测，变分模态分解，BP神经网络，电力市场 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 在电力市场交易中，电价作为电能交易的重要指标，一直受到人们的关注。电价预测是指运用数学工具，利用现有的电价数据，综合考虑供需、电价等影响因素，对未来电价进行分析和预测 [ 1 ] 。电价预测主要包括长期电价预测、中期电价预测和短期电价预测。中长期电价预测主要是对未来一段时间内的电价走势进行预测，其预测结果可为电网规划提供参考。短期电价预测主要是对未来几小时或几天的电价变化进行预测，预测结果可以为电力市场交易提供指导。本文主要研究短期电价预测方法的建立。 在短期电价预测的研究中，许多学者已经对各种短期电价预测方法进行了研究。这些方法可以分为两大类：一类方法是通过分析电力市场的动态有效参数直接预测未来电价，另一类方法是基于黑箱理论，根据电价统计数据预测电价 [ 2 ] 。在文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 中，学者们用人工神经网络来预测电价，在文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] 中，将自回归积分滑动平均模型应用于电价预测。文献 [ 13 ] [ 14 ] 利用粒子群算法对电价进行预测。还有一些研究者通过引入数据挖掘，结合影响电价的因素来预测电价，如文献 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。为了得到较好的预测结果，文献 [ 15 ] [ 20 ] [ 21 ] 提出了综合预测模型。然而，在目前的研究中，很少有研究基于信号处理来提高短期电价预测的准确性。 变分模态分解(Variational Mode Decomposition， VMD)是一种自适应的、准正交的、完全非递归的信号分解方法。VMD可以将由多个分量组成的信号分解为有限带宽的几种固有模式。VMD算法解决了传统经验模式分解(Empirical Mode Decomposition， EMD)算法中由于包络误差和噪声干扰引起的模式混叠问题，提高了信号处理的鲁棒性 [ 22 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ] 。本文针对VMD算法在处理信号上的优势，结合VMD和BP神经网络，提出了一种新的短期电价预测方法。该方法利用VMD对历史电价进行分解，得到多个模态函数。将VMD分解结果作为BP神经网络的输入数据，得到相应的模态预测值。对模型预测值进行重构，得到短期电价预测结果。为了验证该方法的正确性，利用美国PJM电力市场数据进行了仿真验证。
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user: 2. 原理和方法 2.1. 变分模态分解 VMD算法通过搜索约束变分模型最优解来实现信号的自适应分解 [ 26 ] [ 27 ] ，迭代求解变分模型，最终可以根据被分解信号的频域特性完成信号频带的自适应分解。对于原始信号f，其对应的约束变分模型表达式如公式(1)所示。 { min { μ k } ， { ω k } { ∑ k = 1 K ‖ ∂ t [ ( δ ( t ) + j π t ) u k ( t ) ] e − j ω k t ‖ 2 2 } s . t .   ∑ k = 1 K u k = f (1) 式中： { u k } 为分解得到的K个模态分量， { ω k } 为各模态分量的中心频率。 引入增广Lagrange函数求解上述约束变分问题的最优解，如公式(2)所示。 L ( { u k } ， { ω k } ， { λ } ) = α ∑ k = 1 K ‖ ∂ t [ ( δ ( t ) + j π t ) u k ( t ) ] e − j ω k t ‖ 2 2 + ‖ f ( t ) − ∑ k = 1 K u k ( t ) ‖ 2 2 + 〈 λ ( t ) ， f ( t ) − ∑ k = 1 K u k ( t ) 〉 (2) 式中：α为二次惩罚因子，可在高斯噪声存在的情况下保证信号的重构准确度；λ为Lagrange算子，用来保持约束条件的严格性。 利用交替方向乘子法求取上述增广Lagrange函数的鞍点，即通过交替更新 { u k n + 1 } ， { ω k n + 1 } 和 { λ n + 1 } 寻求式(2)的最优解，其中 u k n + 1 由式(3)求得。 u k n + 1 = arg min u k ∈ X { α ‖ ∂ t [ ( δ ( t ) + j π t ) ∗ u k ( t ) ] e − j ω k t ‖ 2 2 + ‖ f ( t ) − ∑ i ≠ k u i ( t ) + λ ( t ) 2 ‖ 2 2 } (3) 利用Parseval/Plancherel傅里叶等距变换将式(1)变换到频域，求得二次优化问题的解见式(4)。 u ^ k n + 1 ( ω ) = f ^ ( ω ) − ∑ i < k u ^ i n + 1 ( ω ) − ∑ i > k u ^ i n ( ω ) + λ ^ ( ω ) / 2 1 + 2 α ( ω − ω k ) 2 (4) 同理为求解 ω k n + 1 的最小值问题，将中心频率更新问题转换到频域，如公式(5)所示。 ω k n + 1 = arg min ω k { ‖ ∂ t [ ( δ ( t ) + j π t ) ∗ u k ( t ) ] e − j ω k t ‖ 2 2 } (5) 中心频率的计算结果如式(6)所示。 ω k n + 1 = ∫ 0 ∞ ω | u ^ k n + 1 ( ω ) | 2 d ω ∫ 0 ∞ | u ^ k n + 1 ( ω ) | 2 d ω (6) 式中： u ^ k n + 1 a 为当前剩余量 f ^ ( ω ) − ∑ i ≠ k u ^ i ( ω ) 的维纳滤波； ω k n + 1 为当前模态函数功率谱的中心频率。 对 | u ^ k ( ω ) | 进行傅里叶逆变换，取实部即可得到时域模态分量 { u k ( t ) } 。Lagrange算子 λ 按式(7)更新。 λ ^ n + 1 ( ω ) = λ ^ n ( ω ) + τ ( f ^ ( ω ) − ∑ k u ^ k n + 1 ( ω ) ) (7) VMD算法的交替迭代过程如图1所示。 图1. VMD算法流程图 2.2. BP神经网络 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其结构主要由输入层、隐层和输出层三部分组成，BP网络的学习过程由前向计算和误差反向传播两部分组成 [ 28 ] 。假设在一个BP神经网络中有N个输入、K个隐层和M个输出。如果BP神经网络的输入是X pn ，期望输出是T pm ，隐藏层输出是Y1 pk ，输出层输出是Y2 pm ，输入层和隐藏层的连接权重是W1 nk ，隐层和输出层的连接权重是W2 km ，允许误差是ε，则BP神经网络的结构图如图2所示。 图2. BP神经网络结构图 在BP神经网络的学习过程中，迭代次数从1开始。在前向计算过程中，输入X pn 经过输入层输入到神经网络中，并通过隐层逐层计算，最终从输出层输出，其计算公式如式(8)所示。 Y 1 p k ( i ) = f ( ∑ n = 1 N W 1 n k ( i ) X p n ) Y 2 p m ( i ) = f ( ∑ k = 1 K W 2 k m ( i ) Y 1 p k ( i ) ) (8) 式中：f为激励函数，一般认为 f ( x ) = 1 / ( 1 + e − x ) 。 经过前向计算，得到输出Y2 pm ，计算Y2 pm 与期望输出T pm 之间的均方误差E，并于允许误差ε对比，如果E ≤ ε，则计算终止，若E > ε，则进入误差反向传播过程。 误差信号通过反向传播过程，修改隐藏层到输出层的连接权重，以及输入层到隐藏层的连接权重。它的校正方程如式(9)所示。 W 1 n k ( i + 1 ) = W 1 n k ( i ) + Δ W 1 n k ( i + 1 ) W 2 k m ( i + 1 ) = W 2 k m ( i ) + Δ W 2 k m ( i + 1 ) (9) 修正权重后，进行前向计算和误差反向传播过程。在连续调整各层权重后，当BP神经网络的输出和期望输出满足误差要求时，学习过程结束。 2.3. 短期电价预测方法 短期历史电价数据是典型的非平稳随机信号。利用BP神经网络直接预测短期电价，预测结果难以满足精度要求。VMD算法在变分框架内完成信号筛选过程，通过求解约束变分模型的最优解，实现信号的自适应分解。经过VMD算法处理，能够获得信号的局部特征，而不需要平稳性假设和其他先验条件。故考虑用VMD算法处理历史电价数据。 为了提高短期电价预测的精度，提出了一种基于VMD与BP神经网络的短期电价预测方法。短期电价预测方法的流程图如图3所示。该方法的建立过程如下： 1) 利用VMD算法将历史电价数据分解为K个模态函数。 2) 将得到的K个模态函数分别作为BP神经网络输入层的输入量，经BP神经网络计算，BP神经网络输出层输出每个模态函数的预测值。 3) 将各模态函数的预测值叠加，得到短期电价的预测值。 图3. 短期电价预测方法流程图
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user: 3. 算例分析 本节利用美国PJM电力市场的实际电价数据进行仿真分析，验证所提出方法的有效性。分析了各种信号处理算法在处理历史电价信号时的特点，指出了VMD算法相比于EMD和LMD算法的优越性，将基于VMD和BP神经网络的短期电价预测仿真结果与基于BP神经网络的直接电价预测仿真结果进行了比较，证明了所提方法的优越性。 3.1. 历史电价信号模态分解 短期电价预测是基于历史电价数据来预测未来短期电价的。本文选取美国PJM电力市场从2018年2月22日到2018年3月17日的实际电价数据作为历史电价数据。利用过去24天的电价数据预测第25天的电价数据。历史电价的变化趋势如图4所示。 图4. 历史电价数据 在短期电价预测之前，需要对历史电价信号进行分解，并将分解得到的一些模态函数作为BP神经网络的输入，以得到各模态函数的预测值。为了体现VMD分解的优越性，将历史电价信号分别用EMD、LMD和VMD进行分解，并将VMD分解结果与EMD、LMD分解结果进行比较。 将历史价格数据由EMD分解为6个模态函数：IMF 1 、IMF 2 、IMF 3 、IMF 4 、IMF 5 和IMF 6 ，如图5所示。分解得到的各个模态分量包括了历史电价信号在不同时间下的局部特征。 将历史电价数据经LMD分解为6个模态函数：IMF 1 、IMF 2 、IMF 3 、IMF 4 、IMF 5 和IMF 6 ，如图6所示。 利用VMD对历史电价进行分解。经过大量的仿真实验，当选择模态数K的个数为6时，分解结果是最优的。历史价格数据分解为6个模态函数：IMF 1 、IMF 2 、IMF 3 、IMF 4 、IMF 5 和IMF 6 ，如图7所示。 电价波动是由负荷变化决定的，当电力负荷增加时，电价上升，当电力负荷降低时，电价下降。在电力负荷中，日常的民用负荷、工业负荷和商业负荷相对稳定，这类负荷有规律地变化，具有较低的变化频率，占据了日常负荷的很大一部分。根据历史电价数据的模态分解结果，稳定负荷产生的电价变化如图5(d)~图5(f)，图6(d)~图6(f)和图7(a)~图7(c)所示，可见这些模态函数值大，且变化频率不高，模态函数变化相对平稳。 图5. EMD的模态函数 图6. LMD的模态函数 图7. VMD的模态函数 在日常电力负荷中，除了民用负荷和工业负荷等稳定负荷外，还存在大量的随机负荷。随机负荷变化主要是由用户需求、气象条件、重大政治和经济活动等高度不确定的随机因素引起的。随机负荷的变化一般比较复杂，没有明确的规律，变化频率也比较大。随机负荷在日负荷中只占很小的一部分，因此它所产生的电价在日电价中只占很小的一部分。但随机负荷变化的不确定性导致了日电价变化的随机性。根据历史电价的模态分解结果，由随机负荷产生的电价变化如图5(a)~图5(c)、图6(a)~图6(c)和图7(d)~图7(f)所示，可见这些模态函数值小，但变化频率高。 3.2. 模态函数预测 利用信号分解算法将历史电价信号分解为多个模态函数，将得到的模态函数作为BP神经网络的输入，分别进行预测，可以得到各模态函数的预测值。同时，利用相应的信号分解算法对第25天的实际电价进行分解，并与各模态函数的预测值进行比较，可以观察各模态函数的预测精度。 将历史电价信号的分解结果输入BP神经网络，分别对模态函数进行预测。BP神经网络输出预测值为F_IMF 1 、F_IMF 2 、F_IMF 3 、F_IMF 4 、F_IMF 5 和F_IMF 6 。EMD算法得到的模态函数的预测结果如图8所示。由LMD算法得到的模态函数的预测结果如图9所示。VMD算法得到的模态函数的预测结果如图10所示。 图8. EMD的模态函数预测 图9. LMD的模态函数预测 图10. VMD的模态函数预测 通过EMD、LMD和VMD对历史电价信号进行分解得到的低频模态函数具有低的变化频率、平稳的信号变化和明显的变化趋势。从图8(d)~图8(f)，图9(d)~图9(f)和图10(a)~图10(c)中可以看出，当这些低频模态函数被用作BP神经网络的输入时，得到的模态函数预测结果是准确的。因此，这些低频模态函数的预测结果对短期电价预测的准确性影响不大。 利用EMD和LMD对历史电价信号进行分解得到的高频模态函数与通过VMD分解得到的高频模态函数不同。从图5(a)~图5(c)和图6(a)~图6(c)可以看出，EMD和LMD分解得到的高频模态函数包含了原始历史电价信号的不同时间尺度的局部特征，模态函数具有高频、不规则、大波动等特点。因此，将其作为BP神经网络的输入，其预测结果如图8(a)~图8(c)和图9(a)~图9(c)所示，预测结果与真实值之间存在较大误差，直接影响短期电价预测的精度。 利用VMD对历史电价信号进行分解，得到高频模态函数，如图7(d)~图7(f)所示。可以看出，由VMD分解得到的高频模态函数呈现规律性变化，不反映历史电价信号的随机性和波动性。将其作为BP神经网络的输入，其预测结果如图10(d)~图10(f)所示，预测结果与真实值相差不大。因此，由VMD得到的高频模态函数的预测值并不影响短期电价预测的精度。 通过以上分析，利用VMD对历史电价信号进行分解得到的高频模态函数的预测精度优于EMD和LMD分解得到的高频模态函数的预测精度。因此，本文选择VMD作为历史电价信号预处理算法。 3.3. 短期电价预测 选择VMD作为历史电价预处理算法，得到各模态函数，并利用各模态函数作为BP神经网络的输入，得到各模态函数的预测值。未来24小时的预测电价可以通过叠加每个模态函数的预测值来获得。 利用历史电价数据直接作为BP神经网络的输入层数据，对未来24小时内的电价进行预测，预测结果称为直接预测结果。将本文所提方法得到的预测电价与实际电价和直接预测结果进行比较，如图11所示，可以看出，本文所提预测方法的预测结果反映了未来24小时电价的变化趋势，且预测结果优于直接预测结果。 图11. 预测结果比较 从图11可以看出，用BP神经网络直接预测短期电价的误差较大，其原因可以归纳如下： 1) 影响短期电价的因素很多，不同的因素对短期电价有不同的影响。因此，仅使用BP神经网络进行电价预测会产生误差。 2) 由于电价的采样时间间隔为一小时，历史电价数据波动较大，历史电价数据中存在许多尖点，导致直接预测结果不准确。 利用本文建立的方法对短期电价进行预测，与直接预测相比，该方法具有以下优点： 1) 通过对历史电价进行VMD分解，可以得到多个模态函数，并且通过分解得到的每个模态函数表示不同因素对电价的影响。因此，利用各模态函数对电价进行预测，可以提高预测精度。 2) VMD分解结果既保持了原电价的趋势，又具有相对平滑的波形，克服了数据波动大的问题。 通过以上分析，可以看出本文所建立的短期电价预测方法优于基于BP神经网络的直接预测方法。基于VMD和BP神经网络的短期电价预测方法的预测结果反映了短期内未来电价的走势，可以为电力市场提供价格指引。
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user: 4. 结论 电价作为电力市场重要的参考指标之一，获得准确电价的预测结果至关重要。为了提高短期电价预测的精度，本文提出了一种基于VMD和BP神经网络的短期电价预测方法。通过对比EMD、LMD和VMD三种不同信号处理算法在处理历史电价数据的结果，验证了VMD作为历史电价信号预处理算法的优越性。将历史价格数据进行VMD分解得到固有的模态函数，将每个模态函数分别作为BP神经网络的输入，得到各模态函数的预测值。通过叠加各模态函数的预测值，得到短期电价的预测值。同时，将该方法的预测结果与直接预测结果进行了比较，表明了该方法的优越性和实用性。
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user: 摘 要 目的：分析住院精神分裂症患者骨折的临床特征及原因，探讨预防对策。方法：对8例精神障碍骨折患者的临床资料进行回顾性分析。结果：本组8例精神分裂症患者发生骨折，骨折部位分别为股骨颈、头部、手部、上肢、尾骨。结论：长期住院的精神分裂症老年患者容易发生骨折，临床应予以有针对性的综合护理干预，以减少骨折不良事件的发生。 关键词 :精神分裂症，住院患者，骨折，部位 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 精神分裂症的患者受到疾病的影响，常常伴有情绪烦躁，易冲动，住院期间可能发生意外事件，而服用抗精神类药物后引起肌张力障碍，发生跌倒时，往往造成骨折，与多个研究结果一致 [ 1 ] [ 2 ] ，从而提示在临床工作中应加强对长期住院年老患者的护理，严防骨折的发生。骨折是精神科发生比较多的意外事件，一旦骨折发生，病人就不得不长时间忍受骨折带来的痛苦，对医护人员来说，也必然会增加工作量，而且可能会引起医疗纠纷，从而影响医院的正常诊疗秩序 [ 2 ] 。本研究通过回顾性分析我院长期住院精神分裂症患者骨折病例的临床特征，通过分析此类骨折病例发生的原因，寻求解决的措施和预防的手段，制定下一步治疗方案。
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user: 2. 临床资料 1) 一般资料 选取2013年1月至2018年12月在山东省精神卫生中心长期住院的发生骨折的8例精神分裂症患者，均符合ICD-10关于精神分裂症的诊断标准。排除标准：① 合并神经系统疾病者或肌肉–骨关节系统慢性病变影响其日常运动者；② 合并影响骨代谢的躯体疾病者；骨折经CT或X线摄片诊断。男4例，女4例，年龄最小48岁，最大72岁，平均(55 ± 10.5)岁。住院时间1年~24年。 2) 对骨折患者的意外事件报告单、护士交接班记录等临床资料进行回顾性分析，并分析骨折意外事件发生的原因。
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user: 3. 结果 1) 骨折时间 白天尤其接近清晨时4例；夜间3例；病房外1例。 2) 骨折部位 股骨颈1例，颅骨2例，尺骨4例，尾骨1例。 3) 骨折发生原因 不慎摔倒5例，打闹2例；其它1例。骨折最常见的原因就是不慎摔倒，因患者易受疾病影响，易发生冲动，与其他患者发生肢体冲冲突，或服用药物后动作迟缓，再加上年老体弱、洗刷时无人照料而致摔倒骨折。 4) 骨折发生地点 洗澡间4例，卫生间2例，病房内2例。骨折容易发生在湿滑、没有铺设防滑垫的地方，无家属照看的老年患者更是高危人群。
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user: 4. 讨论 精神分裂症患者长期服药，导致罹患骨质疏松的概率明显增加 [ 3 ] [ 4 ] ，甚至发生骨折，然而很多患者需要长期住院，长期服用药物后运动能力退化，再加上年龄因素，骨折风险更大，因此深入分析造成此类患者骨折意外事件的原因，对指导临床护理工作具有重要意义。 本次研究显示，长期住院的慢性精神分裂症老年患者更易发生骨折 [ 5 ] ，时间以清晨多见，部位以四肢多见，地点以湿滑地面多见。随着年龄的增长，机体吸收和利用钙的能力下降，骨质疏松、缺钙问题日渐严重，同时长期住院，医院饮食营养不全面、均衡，钙剂不能有效得到补充，缺乏日晒，加重骨质疏松；缺乏运动，导致四肢肌力下降，肌肉、韧带活性退化；精神分裂症患者，往往缺乏自知力，受疾病影响常不服从管理，缺乏自制力，甚至出现怪异冲动行为，举止动作不当，引发暴力行为或跌倒事件，加上地面湿滑，鞋子穿着不当，夜间光线不足，更易发生骨折；精神患者采用集体封闭式管理的方式，与普通病房相比，空间小、日光照射不足，引起患者1，25-二羟基维生素D合成不足，导致钙的吸收不充分；研究指出，患者服用抗精神病药物后可能会出现高泌乳素 [ 6 ] [ 7 ] 、低性激素 [ 8 ] 等内分泌紊乱的现象，影响骨密度的合成，增加骨质疏松的发生。同时临床中发现不少精神病分裂症的在长期服用抗精神病药物的过程中，骨质疏松发生率较高，也容易引发体位性低血压、锥体外系副反应等副反应，导致患者活动不灵活，易摔倒造成骨折；病房内监控视频存在盲区，不能做到及时巡视病房，发现隐患；存在一些人为因素，护士配备不足，核心制度不能全面落实，缺乏责任心，都是促使患者骨折的因素。 为了预防骨折的发生，医护人员应当采取有效的护理措施，确保患者接受医院的有效治疗，也让其早日康复，改善生活质量。1) 加强心理护理：精神分裂症患者本身由于疾病的困扰，沟通能力有限，在发生骨折后，除经受骨折的疼痛外，还有可能因精神紧张和活动等因素会加重本身的疼痛，这就需要医务人员耐心的与患者沟通，帮助患者转移注意力，让患者信任，积极接受治疗，减轻痛苦。2) 优化病房的环境：密切关注病人活动情况，避免拥挤，减少碰撞，优化照明条件，地面铺设防滑地板，及时清理湿滑的地面，在易发生跌倒的地方安装相应的扶手，配发合适的软底鞋。完善防跌倒护理风险管理 [ 9 ] [ 10 ] 。3) 定期检测患者骨密度，尤其是老年患者，均衡饮食，补充钙剂，改善患者体质，预防和治疗骨质疏松 [ 11 ] [ 12 ] 。4) 密切关注患者病情变化，合理用药，观察应用精神药物的不良反应，鼓励患者表达不适，在晨晚间护理中，注意体位性低血压并发症的发生，及时处理。5) 及早开展健康知识教育，尤其是高危人群讲解跌倒的预防及处理措施，组织病人多参加户外有益活动，促进病情的恢复，改善患者的体质。6) 对那些年龄偏大的骨折患者，勤观察骨折周边皮肤的颜色和触摸温度，及时翻身、抬臀，预防压疮发生。7) 加强对医务人员的管理与专业知识的培训，积极开展品管圈活动，明确岗位职责，增强安全意识，按时巡视病房，掌握应急预案 [ 13 ] 。 长期住院精神分裂症患者骨折的发生率明显高于一般人群，其归因可能是多元的，既与精神分裂症疾病本身有关，也参杂有精神分裂症所致的一些不良生活方式，还可能与抗精神病药物的应用相关，发生骨折后不但患者的生活质量，还会增高患者死亡率，严重影响患者的治疗效果。因此，在日常护理工作中，对长期住院的慢性精神分裂症患者，给予不同的护理方案，因病施治，在保证患者安全的前提下，尽可能的安排患者参加户外的工娱疗，多晒太阳，均衡患者饮食，降低骨折发生的风险，提高护理质量，减少医患纠纷。由于样本数较小，无法进一步阐明骨折的原因和预防措施；最后，本研究的对象是住院精神分裂症患者，未纳入门诊和社区的患者，故本研究结果的普遍性还有待进一步证实。
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user: 摘 要 数控机床在加工时，偶尔会发生一些不明原因的故障，导致机床无法正常加工。本文介绍了一种基于故障录像回放的数控机床故障诊断方法，该方法通过预先配置需要触发录像的报警，以及机床发生故障时需要录像的采样数据，从而在数控系统报警时记录下相应的数据。通过对录像数据的回放和分析，可以对机床的故障进行诊断。 关键词 :数控系统，故障录像，录像回放，报警类型，采样通道 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 数控机床在加工时，偶尔会发生一些故障，使数控系统产生报警，从而导致机床停止运行，影响工件的加工，严重时可能会损坏工件和刀具。因此，数控机床应具有自诊断能力，能采取良好的故障显示，检测方法，及时发现并能很快确定故障部位和原因，令操作人员或维修人员及时排除故障，尽快恢复工作 [ 1 ] 。现有的机床故障诊断技术主要有： 1) 根据报警内容进行故障诊断 2) 根据控制系统LED灯或数码管的指示进行故障诊断 [ 2 ] 3) 根据PC状态或梯形图进行故障诊断 4) 根据机床参数进行故障诊断 5) 用诊断程序进行故障诊断，包括启动诊断、在线诊断或称后台诊断和离线诊断 [ 3 ] 数控机床发生故障的部件由机械和电气两大部分 [ 4 ] ，发生故障的原因多种多样，按故障性质有如下两大类： (1) 确定性故障，确定性故障是指控制系统主机中的硬件损坏或只要满足一定的条件，数控机床必然会发生的故障。 (2) 随机性故障，随机性故障是指数控机床在工作过程中偶然发生的故障，此类故障的发生原因较隐蔽，很难找出其规律性，故常称之为“软故障” [ 5 ] 。 对于上述的偶尔才会发生一次的随机性故障，仅仅通过故障时报警信息的内容或者其他诊断方法有时很难找到故障原因。因此，如果能够在系统报警时，将系统内部的相关数据记录下来，然后通过对录像数据进行分析，就能够对问题分析起到很大作用。本文使用的诊断方法优势在于随机性的故障诊断提供了便利，为问题原因的查找提供了一种新的途径。 故障录像并非对界面显示或操作进行录像，而是对加工过程中数控系统内部的实时采样数据进行录像，因此需要预先对触发录像的系统报警和采样通道进行配置。 当数控系统监测到预先配置的报警时，就会将报警前最后10 s的实时采样数据进行记录，并保存在文件中。然后在示波器中查看录像数据，对导致故障的原因进行分析和诊断，从而帮助快速解决问题。
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user: 2. 基于故障录像回放的故障诊断流程 使用本方法进行故障诊断的流程与其他的基于现象的诊断方法略有不同，需要在故障第一次发生时，根据报警内容配置录像数据，在该故障第二次发生时，回放录像文件，从而进行分析诊断。故障诊断流程如图1所示。 图1. 基于故障录像回放的故障诊断流程图 本方法主要应用于机床在加工过程中偶然发生的随机性故障，需要故障至少发生两次。故障初次发生时，由于缺少相关的数据，因此需要根据报警内容，加工所使用的机床部件，以及加工程序的内容对故障录像进行配置，以便录像可能与故障相关的数据。当故障再次发生时，便可根据录像的内容进行故障诊断和分析。若原因未能查明，则可重复2~4步骤，修改录像配置后重新加工，在故障再次发生时进行诊断。
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user: 3. 故障录像回放功能的使用方法 3.1. 故障录像配置 机床发生故障时机床的报警种类繁多，另外，系统运行时产生内部数据的类型也非常多。因此，需要预先配置能够触发录像的系统报警，并配置该报警发生时需要录像的采样通道。由于系统资源的限制，最多能够配置16种报警类型，报警类型配置如图2所示，每种报警类型最多能够配置32个采样通道，采样通道配置如图3所示。不同报警类型配置的采样通道可以重复，所有采样通道的类型总数最多为32个，报警配置与采样通道配置关系如图4所示 [ 6 ] 。 常用的机床故障诊断数据类型如下表1所示。 3.2. 采样数据实时录像 为了能够记录系统报警前最后10 s的录像，数控系统需要在运行时实时对采样数据进行记录并保存在内存中，然后在需要录像的报警发生时将内存中的数据写入到文件中，录像处理过程如图5所示。系统运行时根据故障录像配置中的采样通道进行实时数据采样，重复配置的采样通道仅会采样一次。因系统资源限制，故障录像文件最多保存10个，如果超过10个文件，则会自动删除最旧的录像文件。故障录像文件以文本的方式存储，以便于数据分析和查看。 3.3. 故障录像回放 通过示波器对录像文件进行回放，能够查看系统报警前最后10 s内部数据的变化情况，从历史记录文件列表中选择录像文件的界面如图6所示，所选录像文件的回放图形如图7所示。对录像数据进行分析和诊断，能够帮助确认问题的原因，对录像数据进行各种操作的功能如图8所示。 图2. 触发录像的报警类型配置图 图3. 报警发生时录像的采样通道配置图 Table 1 Commonly used machine tool fault diagnosis data type [7 类型名称 说明 指令位置 数控系统要求轴移动到的位置 实际位置 轴实际移动到的位置 指令速度 数控系统要求轴移动的速度 实际速度 轴实际移动的速度 负载电流 伺服驱动器控制电机的力矩电流 跟踪误差 轴的指令位置和实际位置的差 表1. 常用机床故障诊断数据类型 [ 7 ] 图4. 报警配置与采样通道配置关系图 图5. 采样数据实时录像说明图 图6. 选择要回放的故障录像文件 图7. 录像文件回放图 图8. 录像回放操作图
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user: 4. 应用例子 4.1. 刀库故障诊断 客户现场有一台使用机械手刀库的铣床，换刀时偶尔出现乱刀，导致换错刀，从而出现机床撞刀。为查明原因，在PLC中增加G3013.7刀位计时超时报警，并在故障录像中配置相关采样点位，如表2所示。 通过对换刀报警前的录像文件进行回放，发现原因是因为刀库正在预选刀过程中(刀库正转/反转过程中)，又接收到新的选刀指令，且导致选刀方向与之前刀库旋转方向相反时，会出现转错一个刀位现象(图9)。 4.2. 进给轴异响故障诊断 客户现场有一台车床，在运行过程中发现X轴偶尔有异响。经分析认为需要先确定是指令异常，还是执行部件异常导致，在故障录像中配置相关采样点位，如表3所示。 通过对X轴异响前的指令加速度进行回放，发现指令X轴加速度达到12.88 m/s 2 (1.3 G加速度)，正常情况加工时加速度只有0.2 G左右，此处显示出现异常。然后将现场运行参数进行对比，发现因小线段参数设置错误导致异常(图10)。 4.3. 电机故障诊断 如图11所示，系统运行时偶尔发生电机电流超过最大值报警。通过对负载电流数据进行录像，发现在加工时存在电流波动异常变大的情况，从而可以认为可能是电机故障(图11)。 Table 2 The sampling reg for tool magazine diagnosin X0.5 刀库计数信号 R111 T指令刀号 R110 选刀刀套号 B189 当前刀套号 Y1.6 刀库正转 Y1.7 刀库反转 Y2.1 刀臂正转 R104.2 选刀开始 表2. 刀库诊断采样点位 Table 3 The sampling reg for feed axis diagnosin X轴实际位置 X轴指令位置 X轴指令速度 X轴实际速度 X轴指令加速度 X轴实际加速度 表3. 进给轴诊断采样点位 图9. 刀库故障诊断图 图10. X轴异响故障诊断图 图11. 电机过流报警诊断图
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user: 5. 结语 基于故障录像回放的数控机床故障诊断方法，为机床的故障诊断提供了一种新的思路。该方法简单实用，能够直接在数控系统上使用，无需借助外部设备或仪器。对于用户现场的故障调查有很大的帮助，能够快速对故障进行分析和诊断。另外，故障录像文件也可用客户端工具进行查看和分析，对于事后问题的查找和总结也很有帮助。
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user: 摘 要 统筹考虑国民经济需水、水量平衡和生态环境用水的前提下，建立了跨区多目标水资源优化配置模型。为了保证各用水户的利益分配公平性，引入了用水效益比指标，并采用三步法将多目标问题转化为多个单目标问题，简化求解过程。通过汉江中下游水资源优化配置的应用研究，验证了所提方法的实用性。可能最大效益模型(HWP)结果表明，位于唐白河流域的分区，其配置效益受其它用水分区的配水影响较大，而丹江口干流以下区域由于受水库调蓄优化，配置效益不受影响。从最大效益比模型(HRHWP)结果看出，由于夏季需水量最大，效益比值较小，而春、秋和冬季的效益比均超过0.9。分析总效益模型(FWP)结果得到，频率为50%、75%和95%时，全区域的缺水率分别为3.11%、3.69%和3.94%。规划水平年生活用水基本满足，而农业灌溉和河道内生态环境用水缺口较大。由于缺少丹江口水库的调节，唐白河流域的缺水情况明显较丹江口以下干流地区严重。 关键词 :水资源，多目标，优化配置，三步法，汉江中下游 Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 为了解决水资源时空分布不均造成的水资源短缺问题，在遵循合理性、高效性和可持续性等原则的前提下开展水资源优化配置研究，既是需水管理的核心之一，也是区域水资源系统可持续发展的关键 [ 1 ] 。国内自上世纪60年代开始水资源配置研究，经过近六十年的发展，在水资源配置理论及应用研究等方面取得了可喜的成果 [ 2 ] [ 3 ] 。近几年，针对水资源优化配置的研究进一步深入。刘德地等 [ 4 ] 通过耦合水文模型和水资源优化配置模型，定量分析了气候变化和人类活动对水资源时空分布及其配置的影响。邓铭江 [ 5 ] 通过对西北调水方案的初步分析，提出了西北“水三线”建设的空间格局与水资源配置方略。李建勋等 [ 6 ] 基于复杂性理论建立了水资源配置框架体系，并综合采用WebService、知识可视化和组件化技术进行实现以辅助配水决策。吴丹等 [ 7 ] 构建了流域初始二维水权耦合配置模型，并提出基于满意度的主从递阶交互式迭代算法对模型进行求解。张妍等 [ 8 ] 在充分考虑地表径流随机性的基础上，分别构建具有不同目标的灌区水资源优化配置模型，并应用于黑河中游灌区的水资源配置。此外，针对多目标优化求解时容易出现维数灾或陷入局部最优等问题，很多学者也是尝试改进或引入新的算法，如混沌算法 [ 9 ] 、模拟退火遗传算法 [ 10 ] 、改进的类电磁学算法 [ 11 ] 、改进的鲸鱼算法 [ 12 ] 以及蝙蝠算法 [ 13 ] 等，极大地提高了求解效率。刘德地等 [ 14 ] 从最严格水资源管理的考核要求出发，分析了目前水资源优化配置研究面临的技术问题与挑战，并针对动态的水资源优化配置模型结构、求解算法和方案评价等方面提出了对策和建议。田晶等 [ 15 ] 以社会、经济和生态效益为目标，构建了汉江中下游地区水资源多目标优化配置模型，并应用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解。 随着经济社会的快速发展以及生态文明建设的进一步强化，作为战略性经济资源和生态环境控制性要素的水资源，其合理配置需要考虑的因素日益增多，尤其当涉及到多个行政区域的用水时，特别是在经济发展阶段差别较大的南方地区，矛盾更为突出。以往的水资源优化配置模型通常以全区域缺水量最小为社会效益目标，难以保证各分区用水户利益分配的公平性。为了弥补这个缺陷，本文引入用水效益比指标，并采用三步法 [ 16 ] 求解跨区水资源优化配置模型，既简化了求解过程，也能充分考虑各用水户的用水公平性。汉江流域是长江中游最大支流，是国家水资源配置的战略水源地。由于流域内社会经济的发展，已经面临着水资源开发利用矛盾日益突出、用水量不断增加、水污染日趋严重和人类活动对水生态环境影响日益增加等问题。因此，本文以汉江中下游为研究对象，在论证水资源配置模型及方法适用性的同时，配置结果也能为汉江流域建立最严格的水资源管理制度提供技术支撑。
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user: 2. 研究方法 2.1. 水资源优化配置模型 本文所建模型在统筹考虑各用水户单元的需水、水量平衡、生态环境用水及各种约束条件的前提下，使各区域水量配置效益达到最优，其目标函数如下： max Z k = ∑ t ( p k a × x k t a + p k d × x k t d + p k u × x k t u ) (1) 约束条件为： (2) ∑ j ∈ D N y k → j ， t ≥ α k t e × E D k t ∀ k ， t (3) 其中 α k t e = { 1 生 态 需 水 满 足 要 求 0 生 态 需 水 不 满 足 要 求 ∀ k ， t (4) x k t a ≤ A D k t ∀ k ， t (5) x k t d ≤ D D k t ∀ k ， t (6) x k t u ≤ U D k t ∀ k ， t (7) x k t a ≥ 0 ∀ k ， t (8) x k t d ≥ 0 ∀ k ， t (9) x k t u ≥ 0 ∀ k ， t (10) y i → k ， t ≥ 0 ∀ k ， t (11) y k → j ， t ≥ 0 ∀ k ， t (12) 式中：Z k 为第k分区在研究时段的总净经济效益， P k a ， P k d 和 P k u 分别为第k分区的农业、工业和生活用水净经济效益系数， x k t a ， x k t d 和 x k t u 分别为第k分区t时刻的农业供水量、工业供水量和生活供水量，SW kt 为第k分区t时刻的区间产水量， y i → k ， t 为第k分区t时刻的上游来水量， 为第k分区t时刻的下游去水量， α k t e 为第k分区t时刻的河道生态需水满足系数，ED kt 为第k分区t时刻的河道生态需水量，AD kt 、DD kt 和UD kt 分别为第k分区t时刻的农业需水量、工业需水量和生活需水量。 2.2. 多目标优化的三步法 若目标函数为单个分区的最优化，则每个分区都能求得一个可能最大效益值，但对于跨区域的水资源配置问题，面对有限的水资源，不可能使每个分区都达到最大供水效益，求解上述多目标模型比较困难。因此，本文尝试利用三步法求解，思路如下：首先建立可能最大效益模型(HWP)，即以各分区的效益最大化为单目标函数，求出每个分区不同时刻的可能最大效益；其次建立最大效益比模型(HRHWP)，设λ为各个分区实际效益和可能最大效益的比值，以任意时刻全区域效益比之和最大建立单目标优化模型；最后建立总效益模型(FWP)，目标函数为全区域的总经济效益最大，据此即可求出最终优化配置结果。 第一步：根据分区个数n，建立n个HWP模型，以分区1为例，其目标函数如下： max f 1 ∗ = ∑ t ( p 1 a × x 1 t a + p 1 d × x 1 t d + p 1 u × x 1 t u ) (13) 式中： f 1 ∗ 为分区1在研究时段的最大可能经济效益， P 1 a ， P 1 d 和 P 1 u 分别为分区1的农业、工业和生活用水净经济效益系数， x 1 t a ， x 1 t d 和 x 1 t u 分别为分区1在t时刻的农业供水量、工业供水量和生活供水量。 约束条件见式(2)~(12)。同理可分别求得其它分区的 f 2 ∗ ， f 3 ∗ ， ⋯ ， f n ∗ 。 第二步：本着用水户平等的原则，同一时刻各分区的λ应相同，据此建立HRHWP模型，其目标函数为： max Y = ∑ t λ t (14) 约束条件： p k a × x k t a + p k d × x k t d + p k u × x k t u ≥ λ t × f k t * ∀ k ， t (15) 其他约束条件同式(2)~(12)。这里的 λ t 为t时刻的效益比， f k t * 为第k分区t时刻的可能最大效益，其他符号意义同上。 第三步：基于HWP和HRHWP模型结果，建立FWP模型，其目标函数如下： max W = ∑ k ∑ t ( p k a × x k t a + p k d × x k t d + p k u × x k t u ) (16) 约束条件同式(2)~(12)和(15)，这里的W为全区域总经济效益，其它符号意义同上。 三步法中每个模型均为单目标模型，可采用常规优化算法求解。
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user: 3. 汉江中下游水资源优化配置 3.1. 研究区概况 汉江是长江中游最大支流，发源于秦岭南麓，经汉中盆地与褒河汇合后始称汉江，于武汉市龙王庙汇入长江。干流全长1577 km (湖北省境内888 km)，流域面积15.9万km 2 。其中，丹江口为汉江上游与中下游的分界，在汉江中下游汇入干流的主要支流有：北河、南河、小清河、唐白河、蛮河、竹皮河以及汉北河等。本次研究的对象为汉江中下游湖北省境内以汉江干流及其分支东荆河为主要水源以及补充水源的供水区域，包括武汉、襄阳、荆门、孝感、天门、仙桃、潜江等重要城市及其所辖的市、县、区以及“五三”、“沙洋”、“沉湖”等农场的全部或部分范围，面积约4.11万km 2 ，具体见图1。 3.2. 水资源分区及水系概化 汉江流域属于长江流域的二级区，该二级区又进一步划分为三个三级区，即丹江口以上、唐白河和丹江口以下干流。本次的研究区域按水资源三级分区分别属于唐白河和丹江口以下干流区。图2为研究区水资源系统概化图。以水资源三级区套地级行政区界限，将研究区共划分为8个计算分区。其中，为了和地形GIS地图保持一致，将天门、潜江、仙桃合并为一个区域考虑。各分区面积见表1。 3.3. 模型参数 汉江流域1956~2000年多年平均地表水资源量为554.71亿m 3 ，占长江流域地表水资源量的5.6%，相应径流深为358.3 mm，径流深低于长江流域平均值。汉江流域50%、75%和95%频率来水情况地表水资源量分别为533.44亿m 3 、418.71亿m 3 和285.02亿m 3 。汉江流域多年平均年地下水资源量为161.53亿m 3 ，约占长江流域 图1. 汉江中下游研究范围位置示意图 图2. 汉江中下游研究区水资源系统概化图 地下水资源量的6%。汉江流域多年平均产水系数(水资源总量与相应降水量比值)和产水模数(单位面积水资源总量)分别为0.41和37.03万m 3 /km 2 ，均低于长江流域多年平均值。 本次研究重点分析近景规划水平年2020年，并分别计算50%，75%和95%三个频率下的水资源供需关系。表2列出了研究区现状用水和规划水平年用水情况，可以看出，除神农架林区外，其他七个分区的水资源需求量增长很快，尤其是随州、襄阳、十堰和荆门市，年均增长量均在10%以上。 模型计算步长为“月”，通过输入各计算分区各用水户需水长系列、径流过程、供水工程的特性等进行供需平衡计算。根据《长江流域水资源综合规划》成果，各计算分区输入水资源量采用1956~2000年逐月长系列 Table 1 Divisions for water resources allocation in the middle and lower Han River basi 水资源三级区 地级行政区 面积(km 2 ) 备注 唐白河 襄阳市 4064 丹江口以上占24% 随州市 429 小计 4493 丹江口以下干流 武汉市 1458 十堰市 3148 襄阳市 12，829 丹江口以下占76% 荆门市 9362 孝感市 2793 仙桃市 2535 省直辖县级行政单位 潜江市 538 天门市 2619 神农架林区 1318 小计 36，600 合计 41，093 表1. 汉江中下游水资源配置模拟分区 Table 2 Comparison of water consumptions in current year and planning year in the middle and lower Han River basi 分区 现状用水(万m 3 ) 2020年需水(万m 3 ) 50% 年均增长率(%) 75% 年均增长率(%) 95% 年均增长率(%) 随州市 532 3782 21.7 4268 23.1 5202 25.6 襄阳市 161，941 475，531 11.4 515，360 12.3 569，147 13.4 神农架林区 538 574 0.6 592 1.0 644 1.8 十堰市 5616 14，847 10.2 15，813 10.9 18，545 12.7 荆门市 57，020 216，150 14.3 222，676 14.6 239，188 15.4 孝感市 51，084 120，834 9.0 128，099 9.6 140，875 10.7 天门-潜江-仙桃 79，913 236，616 11.5 267，231 12.8 310，669 14.5 武汉市 29，760 69，560 8.9 73，406 9.4 78，933 10.2 合计 386，405 1，137，895 11.4 1，227，445 12.3 1，363，202 13.4 表2. 汉江中下游研究区现状与规划年需水比较 径流过程。采用水文年进行水库调节计算，其中丹江口水库常规调度图如图3所示。每个计算分区用水分四大类：生活(包括城镇生活和农村生活，其中城镇生活含河道外环境用水)、城镇工业、农业灌溉、河道内生态环境用水。城镇生活、城镇工业、农村生活年需水过程均是由年需水总量按12个月平均分配到每月。农业灌溉年需水过程是由年需水总量乘以各月灌溉分配系数得到各月需水量。河道内生态需水量采用多年平均径流量乘以最小生态流量的百分比的方法计算。唐白河区域、丹江口区域的汛期和非汛期的最小生态流量的百分比统计如表3所示。 模型中的效益系数采用效益分摊系数法确定 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。效益分摊系数法是1996年水利部颁布的《水利建设项目经济评价规范》中指定的方法，其原理是按获取生产要素的代价比例进行贡献分摊。其中农业灌溉效益分摊系数采用试验参数法确定，其它用水活动的供水效益分摊系数采用固定资产净值(或成本)比例法确定。 农业用水净效益计算公式如下： P a = γ a ∑ i = 1 m A i ( Y i − Y o i ) P i − C a / W a (17) 式中：P a 为农业用水净效益系数，元/m 3 ；γ a 为农业灌溉效益分摊系数；A i 为第i种作物的种植面积，亩；Y i 为有灌溉措施情况下单位面积的多年平均产量，kg/亩，可根据灌区实验室、历史资料等确定；Y oi 为无灌溉措施情 图3. 丹江口水库正常运行期水库供水调度图 Table 3 Percentage of lowest ecological water demand in the river 分区 汛期(5~10月) 非汛期(11~4月) 唐白河 27% 35% 丹江口以下 29% 29% 表3. 河道内最小生态环境需水量占全年的百分比 况下单位面积的多年平均产量，kg/亩，可根据无灌溉措施地区的调查资料分析确定；P i 为第i种农作物产品的价格，元/kg；m为农作物种类的总数目；C a 为农业用水成本，元/m 3 ；W a 为农业用水量，m 3 。 工业和生活用水净效益系数按下式计算： P i = 10000 × γ i q i − C i (18) 式中：P i 为工业用水净效益系数，元/m 3 ；q i 为万元工业增加值用水量，m 3 ；C i 为工业用水的供水成本，元/m 3 ；γ i 为工业供水效益分摊系数。