GFS预报信息在水电站运行中的应用研究

针对水电站水库的中长期优化调度中若能充分有效地利用预报信息将可获得更大经济效益的问题,利用GFS发布的10~14 d降雨数值预报信息,构建了其信息的统计方法,并以预报降雨为主因子建立了二滩水电站汛期旬径流的枯、平、丰三级预报模型,基于已建立的二滩水电站有、无预报信息相结合的发电调度模型,针对汛期无径流预报的时段,利用径流定性预报结果修正改进了其调度决策。模拟调度结果表明,改进方案可行、优越。     

官地水库汛期发电优化调度方案研究

为增加水库的多年平均发电量,以官地水库为例,利用电站特征水位、库区回水和移民成果、下游河道防洪现状及洪水预报情况,拟定了根据洪水预报流量确定汛期运行水位的分级预报预泄方案,根据预泄能力约束将汛期运行水位控制在一定范围,在预报流量较大时将水位逐级预降下来,在预报流量较小时将水位逐级回蓄上去。实例应用结果表明,利用汛期发电优化调度方案进行调度后,多年平均发电量由118.7×108kW·h增加为127.6×108kW·h,兴利效益明显,且在一定范围内洪水预见期越长,优化调度方案的发电量越大,但当洪水预见期增加到10h后,库区淹没和电站下游防洪安全会制约发电量的增加。     

水电站水库预报发电调度的模糊风险分析

针对径流预报误差给水电站水库发电调度带来的风险,在采用组合模型对月径流进行预报和优化调度计算的基础上,构建了水电站水库预报发电调度的模糊风险分析模型框架,并在对入库径流进行随机模拟的条件下设计了模糊风险分析模型的求解流程。三峡水电站水库的实例应用表明,预报误差在5、10月对发电调度的影响较大,且水电站在枯水期的发电模糊风险比汛期高。     

基于CFS的汉江上游梯级水库系统月入库径流预测

将天气预报产品引入水文模型是提高长期径流预测精度的有效途径,但引入方法仍存在难度。为此,以汉江上游梯级水库系统为例,引入智能算法及相似典型放缩,构建基于分预见期校正的CFS与SWAT耦合径流预测模型,首先甄选智能算法校正CFS降雨,然后基于相似典型放缩对其进行时空展布,最终将其输入分区率定的梯级水库SWAT模型,从而实现月径流预测。结果表明,随机森林和人工神经网络更适合于CFS预测校正且不受预见期影响,基于相似典型时空分布的耦合模型预测效果较好,能为梯级水库系统提供更为可靠的径流预测。     

水库放水决策的 BP 模型及对比分析

针对一般水库放水决策模型存在的问题，考虑在决策运行历史阶段上的经验等实际中的要求，提出了基于神经网络的ＢＰ模型，对摸拟的２０年径流资料进行了决策计算，其结果与逐步最优化（ＰＯＡ）方法的结果进行了对比分析。说明了ＢＰ模型方法可行，并保证了水库能够多蓄水能。     

基于预报调度的河口村水库汛限水位动态控制域研究

开展实时预报调度是实现汛限水位动态控制的重要手段之一,构建了以削峰率最大为目标的水库实时防洪调度模型,提出了防洪库容分期动态使用的方法,选取河口村水库历史洪水及百年一遇洪水过程,通过实时预报调度仿真,在保证足够安全裕度的条件下,确定了河口村水库汛限水位动态控制值的上限为250m,在不增加防洪风险的前提下,多场次洪水平均可增加的洪水资源利用量为4 070×104 m3。     

基于洪水预报信息的桓仁水库后汛二期洪水调度规则研究及应用

针对桓仁水库后汛二期存在弃水量大、洪水资源利用率不足、电厂效益低的问题,根据洪水预报信息、洪水预报精度及误差分布,拟定了以"预报累积净雨量"和"库水位"为判别指标的桓仁水库后汛二期洪水调度规则。利用该规则调节5~30年一遇的设计洪水及20场实测洪水,结果表明在不增加原设计防洪风险的情况下,与原设计调洪规则相比,洪水资源和水能资源利用率均得到提高。     

基于Box-Cox算法的中期径流贝叶斯概率预报方法

为进一步降低中期径流预报信息受降雨不确定性和模型误差等因素的影响,采用贝叶斯预报处理器(BPF)对径流自身和预报过程的不确定性进行耦合,建立中期径流概率预报模型,对中期径流预报的不确定性进行描述。首先将Box-Cox正态变换引入BPF模型,建立基于Box-Cox变换的BPF模型;然后采用逐次优化算法(POA)对各时段的变换系数进行优化,并基于优化后的变换系数建立新的BPF模型;最后对变换系数优化前和优化后建立的BPF模型预报结果进行对比分析。实例应用表明,基于Box-Cox变换的BPF模型可较好地描述预报信息不确定性;变换系数经POA优化后,可进一步提高BPF模型的预报精度。研究成果可为中长期径流预报提供参考。     

基于超短期来水预报的大规模水电站群发电计划调整策略

针对日前计划负荷和来水预测不确定性带来的水电站群超短期调度中水位难以达到预控目标的问题,提出了基于超短期来水预报的大规模水电站群发电计划调整策略。利用超短期负荷预测信息和径流预测信息,以调度期末理想水位偏差为指标对电站进行排序,生成电站集合,实时调整日前发电计划,滚动生成超短期发电计划。以我国云南澜沧江、金沙江、大盈江和李仙江干流上的22座水电站为例验证该方法的正确性,实例结果表明,该方法可充分利用超短期预报成果,实时调整发电计划,最小化调度偏差,满足超短期调度的时效性、实用性、经济性的要求,可为类似工程提供参考。     

水电站防洪预报调度图绘制及应用研究

以消峰率最大和调洪末期蓄水位最高为综合目标函数,采用优化方法研究绘制水电站水库防洪预报调度图,通过对优化目标函数增加洪水涨水段和落水段泄流量约束,有效地克服了依调度图调度出现的闸门频繁启闭的问题。在石泉水电站的应用结果表明,改进后的防洪预报调度图调洪过程更为合理,实用化操作程度较高,为水电站实时防洪调度提供了有效指导。     

漳河水库入库洪水预报方案研究

在分析漳河水库入库洪水误差特点的基础上．建立了入库洪水产汇流预报方案。并进一步采用自适应实时校正技术，使本次制作的漳河水库洪水预报方案平均确定性系数达到91．09％，洪峰合格率为100％，峰现时间合格率为90．91％。     

改进的TOMODEL模型在门楼水库洪水预报中的应用

烟台市门楼水库流域内大量中小型水库改变了流域原始的产汇流机制,增加了水文预报的难度。对此,在改进的TOMODEL流域模型的基础上,结合流域前期降雨、蒸发及小水库群空间分布、兴利库容、集水面积等资料,考虑小型水库对流域产汇流的影响,拟定洪水预报方案。应用结果表明,小水库群对门楼水库流域径流的拦蓄作用明显;改进后的TOMODEL模型有效提高了门楼水库洪水预报精度,为该水库的防洪调度提供了依据和技术支撑。     

玉石水库影响下的碧流河水库洪水预报方法

流域内水利工程的建立可能会改变原有的产汇流机制,以碧流河水库为例,结合日模型和日供水,利用水量平衡估算水利工程的拦蓄作用,提出一种产流模型计算改进方法;并结合降雨、蒸发、前期土壤含水率、遥感等资料验证模型预报结果的合理性。模型计算结果表明,改进后的模型能有效提高碧流河水库的洪水预报精度,对该水库的防洪调度具有重要意义。     

基于累积前景理论和最大熵理论的水库多目标防洪调度决策方法

针对多目标、多属性、多层次、多阶段的水库防洪调度方案决策优选问题,以累积前景理论为基础,综合考虑决策专家的心理行为和风险态度,建立了正负前景价值矩阵;并引入最大熵理论以降低评价过程的不确定性,构建了基于累积前景理论和最大熵理论的水库多目标防洪调度决策优选模型(CPT-MET);最终在主客观权重所确定的搜索范围内进行模型优化求解,依据各方案的最优综合前景值进行决策优选。实例应用结果表明,所提方法综合集结了决策者的风险态度信息、有效融合了主客观权重信息,排序结果与灰色关联分析、vague集、集对分析等方法完全一致,且评价结果的灵敏度系数更高,可为水库防洪调度决策优选提供可靠的理论依据。     

基于BP神经网络的大伙房水库洪水预报

鉴于大伙房水库洪水预报模型为集总式模型,其参数不仅需要优选法选定或人工试错法确定,还需要实时校正,因此根据大伙房流域特点提出了一种半分布式BP神经网络洪水预报模型,实现了模型中参数的自动率定,且由于其半分布式的特点还规避了原集总式模型的部分劣势。即采用DEM和ArcGIS根据水文站及自然流域分水线划分流域,创建BP神经网络,然后应用于各子流域断面及入库断面,预报其流量值,并在每个网络中均运用逐步回归分析法对输入层数据进行筛选,以得到影响最显著因子。将所建模型应用于大伙房水库,预报精度较好,可用于大伙房水库的正式预报。     

基于GBDT的实时洪水预报误差校正方法

洪水预报实时校正是提高预报精度的有效途径。通过研究实时洪水预报误差系列构建方法,引入GBDT方法建立误差校正模型,并采用粒子群算法优选模型参数,选用洪峰段洪量相对误差、洪峰流量相对误差、确定性系数等指标评估实时校正效果。对淮河流域王家坝站点的实例应用结果表明,无论是率定期还是验证期,基于GBDT的实时预报误差校正方法精度均优于经典AR方法和KNN方法,各项指标精度均有不同程度提升,可有效提高实时洪水预报效果,且稳定性较高。     

基于改进熵权和集对分析的水库多目标防洪调度决策方法研究

针对现有水库多目标防洪调度方案决策优选方法存在的缺点,以集对分析为理论基础,并结合熵权计算思路,提出了一种新的水库多目标防洪调度决策优选方法。该方法首先改进了现有熵权计算公式,以合理地确定各决策指标的客观权重;进而综合决策者的主观偏好及客观属性信息的差异,使用三元联系数来描述候选方案与正、负理想方案的综合接近程度,并在此基础上采用γ准则对各决策方案进行优选排序,最终通过实例计算验证了该方法的可行性。