基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法

采用合理的调度方法可有效提高水电站发电效益。模拟方法容易获取可行解,但不能提供最优解;优化方法能够求得最优解,但往往因搜索空间过大而求解不理想。本文考虑两者特点,提出基于等流量法缩减空间策略的水电站调度方法,即利用等流量法模拟调度过程,缩减搜索空间,在缩减空间内利用优化方法求解模型。实例研究表明：该方法适合群智能算法求解水电站调度模型;在相同群智能算法和水电站调度模型下,缩减搜索空间后,多年平均发电量、保证出力提升显著,多年平均弃水量明显减少。此外,群智能算法在缩减空间内的收敛速度更快,标准差更小。因此,该方法能够有效提高群智能算法求解的优化程度、收敛速度和稳定性,可为水电站调度提供重要参考。     

青藏高原大通河流域气候要素时空演变特性分析

以青藏高原大通河流域为研究区域,将流域内及周边5个气象站1960-2012年的年降水、年均气温及年潜在蒸散发作为研究对象,利用气候倾向率法、Mann-Kendall法、滑动平均和小波分析法对各气候要素的演变特性进行了分析,以期为大通河流域水电站梯级调度运行、减轻旱涝灾害及其影响提供科学依据。结果表明:153a以来,大通河流域年降水以0.60 mm/a线性趋势不显著增加,年均气温以0.03℃/a的线性趋势显著增加,而多年潜在蒸散发却以0.94 mm/a线性趋势不显著减小;2流域年降水受祁连山及季风的影响,在东西方向自西南向东北逐渐增加,在流域的中游达到最大;受海拔的影响,年均温度的空间分布东高西低,南低北高,最高温度出现在流域中下游;而流域年潜在蒸散自西南向东北呈现带状相间的分布规律;3该流域年降水、年均气温均未出现突变,流域年潜在蒸散发在1970及2008年出现突变;4周期分析显示,流域年降水序列周期为17、28 a左右,年均气温周期为8、15 a左右,年潜在蒸散发序列周期为18、30a左右。     

基于优势比较法的水利工程方案优选

为解决多指标方案的优选问题,进一步丰富方案优选方法类型,提出了优势比较法。从评价指标体系中剔除无用指标,对其余指标进行归一化和加权处理,形成方案集的决策矩阵;根据方案优选的确定性和一致性要求,提出方案相对优势的概念,确立方案相对优势的计算方法,建立方案集的优劣判定矩阵,对不同方案进行优劣排序。水利工程方案优选案例表明:优势比较法计算简便,能够确定可信的最优方案。因此,该方法可与其他评价方法相互佐证,为水利工程方案优选提供更充分的决策依据。     

青藏高原大通河流域气候干湿状况时空分布研究

利用气候倾向率法、反距离加权插值、Mann-Kendall法、小波分析等对大通河干燥指数演变特性进行了分析,以期为流域农业发展布局、生态环境保护以及梯级水电站调度运行提供科学依据。结果表明:大通河流域地表有不显著变湿趋势,干燥指数减小率0.05/10a,但这种湿化表现为反持续性;流域气候空间上为南干北湿,东干西湿,干湿状况在流域上呈现出比较明显的带状交替格局;流域四季与全年一样表现出变湿趋势,其中以春季和冬季湿化较为明显,干燥指数减小率分别0.049/10a、3.79/10a,但只有冬季通过显著性检验,且冬季湿化趋势具有反持续性;季干燥指数空间分布不均,表明流域季节气候干湿变化存在着明显的地域差异性;干湿周期分析显示,流域存在7、17及29a的周期,春季存在4、13和28a的周期,夏季存在8、17及30a的周期,秋季周期对应5、17及26a;冬季气候对应5、9及29a的周期。     

基于多目标均衡优化的设计洪水推求方法

设计洪水是确定水利工程等别及水利工程运行管理策略的重要依据。为了准确推求设计洪水过程线,解决现有设计洪水推求方法修匀繁琐、不确定性大等问题,基于均衡优化思想提出多目标均衡优化方法。考虑洪峰流量、时段洪量和过程线形状等设计洪水要素误差,该方法构建了设计洪水误差向量,并建立起相应的均衡优化目标函数,采用改进布谷鸟算法求解设计洪水过程线。通过实例研究表明：采用多目标均衡优化法所推求的设计洪水过程线不仅满足洪水洪峰和时段洪量的约束,而且有效保持了典型洪水过程线的形状;多目标均衡优化法无需手动修匀计算或设置惩罚因子,不仅操作简便,还有效减少了设计洪水推求的复杂性和不确定性。因此,多目标均衡优化法可为设计洪水过程线推求提供一条新途径。     

水电站水库分期调度图研究

为提高水电站水库发电效益,本文初步提出了一种适应水电站水库不同时期出力特点的分期调度图。首先,阐述水电站分期调度图的基本原理和绘制方法;其次,确定流域水文年起止时间,划分流域丰水期和枯水期;再次,建立梯级水电站发电量最大模型;最后,以大通河梯级水电站调度为例验证分期调度图的合理性。应用表明:分期调度优于常规调度图,可为水电站水库调度提供一条新思路。     

淮河流域1999—2018年NDVI时空演变特征研究

植被是全球碳循环的主要参与者之一，在陆面水分运移和能量传输中发挥着巨大作用。以淮河流域1999—2018年的归一化植被指数(NDVI)时间序列为基础数据，利用Mann-Kendall趋势检验法和经验正交函数分解法(EOF)研究了淮河流域月、季、年等3个时间尺度的NDVI时空演变规律。结果表明：(1)受流域作物熟制和地形地貌的影响，淮河流域月NDVI的多年平均值整体呈M状，不同子流域NDVI的均值和变化幅度均存在差异性；(2)在农田面积占比较多的下游，夏、冬两季NDVI呈不显著下降趋势，而在淮河其他3个子流域，四季NDVI均呈上升趋势，尤其是春、秋两季，多为显著上升趋势；(3)淮河流域年NDVI整体呈显著上升趋势，和全球变绿的趋势是一致的，同时也表明近20年来退耕还林及其他水土保持措施的实施，在淮河流域植被恢复与生态保护工作取得了较好的成效；(4)淮河流域NDVI空间模态分布整体上呈同增同减，东西部差异较大，植被覆盖度由内陆向沿海逐渐降低的形式。研究成果可为淮河流域植被覆盖特征、生态环境保护等提供参考依据。