一种湖泊分级分期旱限水位确定与动态控制方法

在抗旱领域,我国至今尚未建立起可用于抗旱应急管理工作的水位(流量)等干旱特征指标,水文报旱、旱情预警、抗旱会商、应急响应、水量调度等抗旱应急管理工作往往缺乏科学依据。在2011年水利部制定的《旱限水位(流量)确定办法》中,首次提出了旱限水位的概念,但没有具体针对湖泊制定旱限水位确定方法,且参照江河和水库旱限水位确定方法,全年采用唯一的旱限水位作为干旱预警指标,缺少分级、分期标准,实际运用中缺乏可操作性。为此,本文综合考虑不同时期生产、生活、生态用水需求优先级和保障等级的差异性,结合湖泊来水特征,制定了湖泊旱限水位分级、分期标准,针对不同湖泊类型,建立了一套通用的湖泊分级分期旱限水位确定方法,并在此基础上提出一种实用性较强、可靠性较高的湖泊旱限水位预警与动态控制方法,为旱灾防御指挥决策提供科学依据和技术支撑。本文提出的湖泊分级分期旱限水位确定与动态控制方法在洪湖试点得到了成功应用。

基于机器学习的长江干流中长期径流预报

长江干流分布着多个水文观测站点,其准确的中长期径流预报对于中长期发电调度计划的安排和中长期防汛抗旱计划的编制具有重要意义。结合机器学习方法支持向量机和长短期记忆神经网络两种方法预测了长江干流三个重要的水文站点屏山站、宜昌站和寸滩站的中长期径流量,并采用均方根误差、平均绝对百分比误差和确定性系数三个指标评价了预报结果。进一步利用支持向量机模型、长短期记忆神经网络模型对宜昌断面2021年水文情势进行逐月滚动预测。结果表明,通过长短期记忆神经网络模型进行的径流中长期预报在训练期和测试期的结果优于支持向量机模型。宜昌、屏山和寸滩三个断面中,宜昌断面站点的预报结果优于其他两个断面。逐月滚动预报结果为2021年宜昌断面中长期定性预报等级为正常年份。

负荷频繁波动情景下梯级水电站实时调度策略

在新能源高比例并网环境下,如何安全、高效地发挥水电的调节作用是电网安全稳定运行的关键问题之一。介绍电力系统转型时期梯级水电站面临的负荷频繁波动情景,分析水电站实时调度后效性影响,建立实时尺度下水电灵活性量化准则。在此基础上,提出负荷频繁波动情景下的梯级水电站实时调度策略,采用实时与远期视角相结合、时段出力与调度期末水位同时动态控制的方式满足实时调整需求。算例结果表明,所提实时调度策略在多种负荷波动场景下均可提升水电系统对未来调度时段风险的对冲能力,比传统实时调度策略更适应当前水电运行环境。