新安江水库科学调度安全度汛经验

阐述了2008年汛期华东地区总体降水形势,介绍2008年主汛期新安江水库汛前气象预测和调度的策略,以及调度运行情况,分析了各阶段的水库调度策略,总结了2008年水库调度的成功经验,为今后水库的防洪和经济调度提供了良好的借鉴.     

水库防洪分类预报调度设计方法研究

在分析水库防洪调度设计存在问题的基础上,针对典型过程代表性的不足,本文提出了水库防洪分类预报调度设计方法。通过成因分析和聚类分析,确定不同天气系统的典型代表过程。结合调度经验,调度设计人员通过分别调节不同天气系统成因的设计洪水过程,建立满意的水库防洪分类预报调度规则,用来更好地指导水库实时调度。随后以碧流河水库为例,详细阐述了水库防洪分类预报调度规则的确定过程,并给出了水库实时防洪预报调度的流程。     

梯级水库防洪调度功能需求分析

梯级水库防洪调度系统是实现流域防洪调度的关键和核心。文中从应用角度出发,分析梯级水库防洪调度的业务需求,提出梯级水库防洪调度系统须具有资料管理、仿真学习、调度计算、安全校验、分析会商等功能,总结出较为实用的水库调度方案制定流程为数据录入、分析试算、闸门反推计算、结果安全校验、成果表达,推进了梯级防洪调度系统的实用化、智能化。     

鄂网水电厂洪水预报法及其改进用的ANN法

介绍了湖北电力系统水电厂汛期洪水预报和水库调度决策及控制运用基本情况;在分析水电厂洪水预报常规方法缺陷的基础上,提出了基于非线性分析的神经网络（ＡＮＮ）模型,并进行了实例计算和精度评价。该方法对于准确预报洪水,指导水库防洪,提高水平运行调度水平和经济效益具有良好作用。     

黄龙滩电厂防洪调度决策支持系统

介绍了黄龙滩水电厂防洪调度决策支持系统的任务和功能,进行了系统逻辑结构、硬件结构及软件平台的设计,提出了黄龙滩 水电厂防洪调度决策支持系统的决策模式及决策过程。     

万家寨--天桥水库联合调度问题初探

概述了黄河万家寨水利枢纽投入正常运行后,与下游天桥水利枢纽实现联合调度的必要性、以及在防汛、防凌、发电等方面联合调度的手段与措施,重点分析了两个梯级水库在主汛期如何错开洪峰,确保天桥大坝与下游两岸人民生命财产安全的问题。     

清江对荆江的防洪作用分析

清江是长江一级支流，由荆江上游20km处汇入长江。清江流域是我国著名的暴雨中心之一，与长江千流上、中游洪水有着相同的物理成因，因而两江洪水频繁遭遇，曾造成荆江数次巨大洪灾。清江千流已建成的隔河岩水库具有年调节能力。可承担与长江洪峰的错峰、削峰调度，避免或减少荆江的洪灾损失。在1998年特大洪水中，由于其调度科学，为避免荆江分洪作出了贡献。2009年，随着清江千流中游具有多年调节能力的水布垭水库的建成，清江洪水将得到根本的遏制，与三峡水库联合调度，荆江以及江汉平原将彻底摆脱洪灾的危害。     

赣江中下游防洪系统调度研究

针对由水库群、航电枢纽、分蓄洪区等组成的赣江中下游复杂防洪系统，以防洪控制断面洪峰削减率最大为目标，建立了赣江中下游防洪系统联合防洪调度模型。以“1961”典型洪水及50年一遇、100年一遇和500年一遇设计洪水为研究实例，采用离散邻域的动态规划—逐步优化算法（DP-POA）进行防洪优化调度，并与常规防洪调度结果进行对比。结果表明：梯级水库和分蓄洪区对于赣江中下游削峰起主要作用，而航电枢纽的削峰作用较为有限；对于“1961”典型洪水，航电枢纽的运行可以在一定程度上降低峡江水库调度期内最高水位，有利于水库防洪安全；采用离散邻域的DP-POA算法的防洪优化调度可以较为显著地削减防洪控制断面洪峰流量，保障下游防洪安全。     

充分发挥东江水库防洪发电作用获取最佳效益

准确的洪水预报是科学地进行水库调度的必要工具和手段。文章通过几则调度实例的具体分析，总结工作得失。科学调度东江水库，取得了较好防洪、发电效益，并研究水库的最佳调度方式，争取实现设计多年平均发电量指标，尽可能拦蓄洪水，千方百计减少下游洪涝灾害；力争取得更大的经济效益与社会效益。     

基于改进NSGAII的水库多目标防洪调度算法研究

为了给决策者提供更加丰富的信息支持,本文在进化多目标优化算法NSGAII的框架下,设计了一种基于改进NSGAII算法的水库多目标防洪调度算法（RFC-I-NSGAII）。该算法采用下泄流量编码方式,并针对水库防洪调度问题设计了一种Inver-Over变异算子。仿真实验结果表明,RFC-I-NSGAII获得了一组收敛性更好,分布更宽广的Pareto最优调度方案,实现了削减洪峰的目的。实验也验证了Inver-Over变异算子能够有效加速算法的收敛,提高了算法的求解效率。     

三峡水库汛限水位优化调度初步研究

汛限水位优化调度是提高三峡水库综合效益的重要途径.本文分析了汛限水位优化的必要性,在充分考虑了防洪的基础上提出了优化的方案,并比较了各方案的防洪和发电效益,最后简要分析了上游建库对优化的影响.通过优化调度后可以在保证防洪的基础上大大提高三峡水库的发电效益,而上游建库则对优化的防洪和发电更为有利,并有通过水库联合调度进一步提高发电效益的可能.     

水库群分布式防洪调度决策支持系统设计

水库群分布式防洪调度决策支持系统是实现全流域防洪调度的关键和核心。首先简要介绍水库群分布式防洪调度决策支持系统的概念和定义，然后介绍系统总体设计及主要功能实现的技术路线和方法。系统结合防洪调度实际，充分利用计算机技术和计算模型技术，设计合理、功能强、应用方便，具有良好的发展和应用前景。     

湖北电网统调水电水库调度运行控制分析

根据湖北电网统调水电厂2010年主汛期(6-8月)水库运行实况,详细分析了2010年主汛期湖北气候特点、主要流域降雨来水情况、汛期水库调度控制主要方法及应用;最后,归纳出汛期水库调度控制重点.     

三峡工程防洪规划与综合利用调度技术研究

三峡工程承担防洪、发电、航运和枯期向下游补水等综合利用任务,其综合利用效益显著.工程运用以来的水库综合利用调度技术研究与实践证明,水库调度运用是规划目标实现的重要手段,通过调度运用不断完善和提升规划思想,用科学发展观的规划理念,指导实时调度方案的制定,可以全面提高三峡水库综合利用效益.本文主要通过对防洪规划的认识,基于水库蓄水以来的运用实践,结合其他综合利用任务,对三峡工程防洪规划与综合利用调度技术进行初步的探讨.     

水库防洪分类调度方式设计探讨

为深入研究新的水库防洪调度设计理论方法,提高防洪安全度和洪水资源利用率,本文在作者以往防洪分类调度方式研究的基础上,系统的论述了分类调度方式设计的必要性和可行性,基本理念、假定,实施防洪分类调度方式设计的条件与步骤。并以碧流河水库为例,论述其分类调度规则的制定过程,并检验其防洪分类调度方式设计的合理性与安全性。     

万安水电厂水库防洪及发电调度实践

在充分论证、分析的基础上 ,提出了径流式水电厂汛期调度的科学模式     

刘家峡水库防洪限制水位汛期动态控制方法

根据国家防汛抗旱总指挥部办公室发布的《水库汛限水位动态控制试点工作意见》，基于现有的工程条件和技术资料，在龙羊峡—刘家峡两库联合调度的基础上，结合有效的防洪调度方法和措施，科学、合理地论证刘家峡水库的动态防洪限制水位，实现科学调度洪水，既能充分利用流域水资源、尽可能地发挥梯级水库的防洪和兴利综合效益，又可满足设计防洪标准、确保水库防洪安全。结果表明:从防洪安全和综合利用两方面考虑，根据上游龙羊峡水库的实际运行情况，刘家峡水库各旬在汛限水位1 726.3 m～1 733.6 m之间进行动态控制是必要的，也是可行的。     

基于下游河道过流能力分级的水库洪水预报调度方式研究

对于某些下游有防护任务且防护目标距离入海口较近的水库,经实际分析,由于河道糙率、潮汐、洪水地区组成的影响,其下游河道的过流能力较设计值有较大的变化.而已有的预报调度方式是将其概化为定值进行设计的,这给实际的洪水调度带来了一定的风险,即:当河道实际防洪能力降低时.即使出现的是防洪标准洪水也会引起一定的上下游淹没损失;相反地,当实际行洪能力较设计情况有所提高时,若仍按原调度方式提前泄流,就会造成洪水资源的极大浪费.针对此类情况,本文以碧流河水库为研究背景,建立了基于水库下游河道行洪能力分级的预报调度规则,随后的实例分析阐述了新预报调度规则的确定过程,并通过对几场典型洪水进行调节来验证该预报调度方式的合理性与可行性.     

四川地区大规模水电集群停机避峰特征分析及管理系统设计

近年来,随着四川地区水电站数量和装机规模的急剧增加,大规模水电集群同时采取停机避峰措施对电网安全运行的影响日益突出。文中结合四川地区水电站运行、水电调度管理和电网运行实际情况,明确了引发水电站停机避峰的主要因素为流量、泥沙和杂质,分析了大规模集群径流式水电站停机避峰对电网调度的影响;从时间和空间(流域)2个维度研究了停机避峰发生的分布特征,提出了以流量和水质作为预测水电站是否发生停机避峰的可行判断方法;从预测方法、实时监测和系统架构等方面介绍大规模水电集群停机避峰管理系统设计思路。所设计的管理系统在四川电网的实际应用表明,该系统可以提高电网调度机构对实时停机避峰掌控能力,有助于辅助电网汛期安全稳定运行,可以为区域电网和水电站厂停机避峰管理提供参考。     

基于深度学习的三峡水库实时防洪调度模型北大核心CSCD

水库实时调度需要考虑多种约束条件及综合目标,具有较高复杂度。本文以三峡水库实时防洪调度为研究对象,提出一种基于深度学习的水库实时防洪调度模型。研究模拟三峡水库实时调度过程,生成训练样本数据。基于样本数据生成高维张量输入数据,通过网络参数训练提取高维数据特征以学习拟合水库实时调度模式。基于深度卷积神经网络实时调度模型在训练过程中提取闸门数据特征,模型中采用强化学习算法,迭代优化模型参数,随着样本数据不断更新,通过在线学习实现最优调度决策。实例研究表明,水位实时控制和下泄流量实时控制模型模拟的下泄流量与实际数据相对误差分别为1.4%和1.0%左右,该深度学习模型有较好的收敛性,能够应用于水库实时调度。