西南地区典型河道型水库水温结构及水动力机制研究

大型河道型水库在发挥水电效益的同时,其特有的水温分层对水环境的影响不容忽视。现有研究多偏重于水温垂向差异及时空演变规律研究,对于其形成过程的水动力影响研究尚不够深入。本研究利用数学模型模拟分析西南地区典型河道型水库—乌东德水库水温结构变化过程,发现水动力条件是水温结构形成的决定性因素,主温跃层的形成和演变取决于温差异重流导致的水动力机制。2—3月来水下潜于水库底部,二者界面形成主温跃层,并不断向库区下游发展;4—6月来流形成中间流,其上和其下分别形成两个温跃层;7月入库水流为上浮流,其下形成主温跃层;坝前局部区域水体主温跃层因取水孔口动力抽吸作用等温线出现局部收缩。

大型水库健康评价方法与应用——以大渡河瀑布沟水库为例

水电开发会影响河流水动力和水环境条件,干旱的地理环境、密集的水电工程等复杂的影响因素导致大渡河生态系统比较脆弱,水库生态系统的长期健康运行面临挑战。参考SL/T 793-2020《河湖健康评估技术导则》,基于大渡河瀑布沟水库特性增设针对性指标;融合现场监测和遥感反演技术,全面获取水库水生态数据;综合层次分析法和熵权法识别评价指标权重,构建了更具全面性和准确性的水库健康评价模型,对该水库的生态健康状况进行综合评估和退化风险诊断。结果表明:瀑布沟水库健康状况总体得分为84.16分,属于非常健康状态;水、盆、生物、功能得分分别为92.97,85.66,59.63分和98.14分,反映出瀑布沟水库整体生态健康但生物多样性有待提升的现状。研究结果可为大渡河瀑布沟水库的健康管理和生态综合整治提供科学支撑。

考虑出力约束和用电需求的梯级水电站电力负荷分频控制方法

针对现有梯级水电站电力负荷控制方法在应用过程中存在的径流预报不及时、出力预测不准确、负荷控制偏差大、响应不及时以及出力平稳性较差等问题,从考虑出力约束和用电需求的角度出发,对梯级水电站电力负荷分频控制方法开展论证分析。以四川省甘孜州康定市境内大渡河干流猴子岩梯级水电站为例,基于梯级水电站水力调节性能、所处梯级群位置以及所承担任务等工况条件,通过计算梯级水电站的总蓄能数值并以此为基础设置出力约束条件,利用小波变换技术预测梯级水电站的总负荷量,再将电力负荷划分为低频、中频和高频3个区域,最后根据不同区域的有序用电方案和实际用电需求,制定出与之相适应的分频控制方法和执行措施,从而完成对梯级水电站电力负荷的有效调节控制。实验结果表明,考虑出力约束和用电需求前提下的电力负荷分频控制方法,实现了对梯级水电站电力负荷的有效调节和分频控制,所提方法具有效率高、偏差小、风险低以及节能降耗等优点。提高了水电站径流预报效率,降低了水电站出力波动值,减少了水电机组能源损耗以及缩短了电力负荷控制响应时间,为梯级水电站的稳定高效运行提供了坚实保障,具有较高的应用推广价值。

基于峰谷时段模糊识别模型的梯级水电站负荷联合调度方法

梯级水电站开展负荷有效调度对于提高水电站的供电能力具有重要作用。为了最大程度发挥出梯级水电站的优势,实现对其优化调度并保证稳定运行,研究以提高联合调度效益和峰谷调节能力为目标,通过协调不同水电站之间的发电量、出力调整以及蓄水量等多种参数,再结合各个水电站之间的相互影响和依赖关系等因素,以整体性能优化为目标,协调梯级水电站的运行计划和调度策略,使梯级水电站达到更高效、经济且稳定可靠的电力供应。还在引入模糊半梯形隶属度函数的基础上,利用模糊识别模型划分出峰谷时段,分别以发电效益最高、电网余荷均方差最小为目标函数,利用差分进化算法求解约束条件下满足目标函数的最优解,最终得到了梯级水电站的负荷联合调度方案。实验结果表明:在应用该方法后,可以使电网余荷均方差更小,发电总效益也得到显著提高,说明该方法的联合调度效果更优。

水电站入侵监控视频数据扩容存储系统设计

设计水电站入侵监控视频数据扩容存储系统,有效提升水电站入侵监控视频数据存储容量,为水电站安全保障工作提供可靠依据。视频数据采集层使用基于FPGA的视频采集技术采集水电站入侵监控视频数据,经有效预处理后,由网络通信层发送给扩容存储层,扩容存储层接收到由网络通信层发送过来的水电站入侵监控视频数据后,采用合理的数据处理技术删除重复的水电站入侵监控视频数据,并利用视频数据容错算法结合数据扩容存储约束,合理控制水电站入侵监控视频数据弹性,实现水电站入侵监控视频数据扩容存储。实验结果表明,该系统可较好采集、传输与存储水电站入侵监控视频数据,有效提升系统存储容量,入侵监控视频数据存储的安全性以及稳定性均较高。

瀑-深梯级AGC厂间负荷实时分配策略研究及应用

为了实现瀑布沟、深溪沟电站的实时联合运行控制,基于分层调管的原理,以深溪沟电站水位控制为目标,提出了一套能够实现瀑布沟和深溪沟两站水量与电量平衡的厂间负荷实时分配策略及求解流程。针对厂间负荷分配时,不同机组组合下的虚拟单台机组的发电特性曲线和振动区,分别采用动态规划技术和集合区间运算法给予求解,同时还给出了一种简单实用的厂间联合躲避振动区的策略。在此基础上,开发的集控侧梯级AGC系统,已成功地应用到了大渡河瀑布沟和深溪沟梯级实时联合运行控制中,且计算结果满足实际运行工况的要求。

瀑布沟水库洪水分期研究

为优化瀑布沟水库汛期调度方式,提高水资源利用率,对瀑布沟汛期洪水与环流形势的关系进行了分析,数理统计、变点分析等方法分析表明,瀑布沟汛期洪水存在较为明显的主汛与后汛之分,分期时间在8月20日左右。分析结果为瀑布沟水库分析分期设计洪水、汛限水位动态控制等提供了良好的技术支持,经济和社会效益显著。

瀑布沟水电站中小洪水实时预报调度技术研究

通过分析大渡河瀑布沟水库上游与中下游来水特性、洪水遭遇规律和下游防洪要求等,对各种条件下设计洪水、典型大洪水进行调洪演算。根据预报预泄调度方案对原设计调洪规则进行了优化。结果表明,在不降低水库防洪标准和基本不增加下游防洪压力,并适度承担风险的前提下,水库最大下泄流量较优化前明显偏小,高水位持续时间也缩短。研究结果为今后实施中小洪水实时预报调度提供了技术支撑,并为进一步研究洪水资源化提供了基础。

基于机器视觉的大坝表面裂缝自动测量方法

大坝的裂缝测量是大坝健康的重要评估手段。针对现有测量手段中的不足,提出了基于机器视觉的自动测量方法,该方法能克服传统测量方法的效率低、危险大和主观性强等问题,采用U-Net卷积神经网络分割图像并使用激光测距测量图像比例尺,较好地提高了裂缝测量的效率和精度。在公共数据集CRACK500和本文制作的测试数据集上都取得了较高的测量精度,可以满足实际的应用需求。

瀑布沟水库在岷江“20·8”洪水中的防洪作用分析

2020年8月,岷江流域发生极端性强降雨过程,瀑布沟水库出现建库以来最大入库流量6990 m 3/s,瀑布沟以下区间来水达到历史极值。从2020年8月大渡河流域暴雨洪水的水雨情发展过程、洪水组成与量级、洪水还原计算等方面,剖析了该场暴雨洪水的特性、量化了以瀑布沟水库为核心的大渡河水库群联合调度对缓解大渡河及岷江中下游防洪压力的作用。结果表明:①2020年8月大渡河降雨主要集中在泸定以下区域,且具有降雨集中、极端性强的特点;②“20·8”大渡河洪水呈现过程多、洪峰量级大、干支流来水遭遇、流量涨势猛、区间洪水突出的特点;③以瀑布沟水库为核心的水库群充分发挥拦洪错峰作用,成功将大渡河中下游峨边、铜街子等断面超100 a一遇特大洪水削减为一般洪水,保障了成昆铁路、乐山城区和岷江下游的防洪安全;④瀑布沟水库在为本流域拦洪削峰的同时,兼顾川渝河段的防洪需求,拦蓄洪量占寸滩站以上水库拦蓄总量的8.4%,有效缓解了川渝河段的防洪压力。

大渡河瀑布沟以下梯级水库水沙联合调度研究

龚嘴、铜街子两水库原始库容淤积达60%以上,影响了水电站的安全运行和水库调节性能的发挥。为此,对大渡河梯级水电站来沙组成以及上游调节水库瀑布沟投产后,龚嘴和铜街子水库入库泥沙变化情况进行了分析计算,提出了利用弃水造峰的梯级水库水沙联合调度方案,并通过水库冲淤数学模型进行减淤效果对比分析。结果表明,通过瀑布沟、龚嘴和铜街子三座水库水位和流量的合理控制,可有效减少龚嘴和铜街子水库泥沙淤积。

基于粒子群最小二乘支持向量机的径流预测

为了处理好径流模拟预测中的确定性和随机性影响因素,提出了粒子群算法PSO(Particle Swarm Opti-mization)优化最小二乘支持向量机LS-SVM(Least Square SVM)参数的径流预测模型。PSO算法能够基于群体智能进行随机优化,计算简单易于实现且具有更强的全局优化能力。利用参数优化前后的LS-SVM模型,对新疆伊犁河雅子渡站23 a实测径流进行模拟,并对径流进行预测,结果表明,该模型收敛速度和预测精度令人满意。

建设流域公司一体化企业级信息平台——国电大渡河一体化企业级信息平台设计及建设分析

按照国际上信息系统建设的最新方法论,企业信息系统的各个应用模块应该构建在一体化企业级信息平台上面才能真正做到无缝地协同协作工作,一体化企业级平台包括数据中心、目录服务、业务流组件规范、业务应用、工作流平台、门户等,它构成了企业业务应用的基础。基于一体化企业级信息平台设计构建的企业信息系统具有数据完整一致、业务完整集成、应用集成协同易用的特征,解决了以往企业信息化建设过程中的数据孤岛、数据不一致、业务流程难以集成,应用分散难以协同等诸多问题。大渡河公司吸收了国外ERP的建设思想和最新的IT技术,并借鉴了国内电力行业领先的建设经验,设计和建设了一体化企业级信息平台,为各流域开发公司信息化建设提供了一个可借鉴的先进思路。

基于深度学习的道路表面裂缝检测方法

道路表面裂缝检测是道路安全检测的一项重要指标,随着计算机视觉技术的不断发展,越来越多的基于深度学习的目标检测方法被应用到裂缝检测中。然而这些检测方法大都是对裂缝位置的粗略的检测或分类,无法定量的衡量裂缝。为了定量衡量裂缝,提出了一种基于深度学习的像素级道路表面裂缝检测方法。使用卷积神经网络对裂缝原始图像进行分割得到裂缝的二值化图像,并实现对裂缝的面积、长度、平均宽度的自动计算,提高了测量效率并降低了检测成本。实验表明,本系统对裂缝面积测量准确率达到93%,长度测量准确率达到92%,平均宽度测量准确率达到89%。

知识推理技术在梯级水电站长期调度方案研究中的运用

针对梯级水电站群中长期调度中存在的问题,将知识推理(CBR)技术应用于梯级水电站群中长期调度管理与决策中,通过梯级水电站优化后的运行数据及历史调度信息获取水电站调度知识,并通过知识推理机制实现智能化决策,在保证求解质量的同时,实现快速决策。结合具体流域实例,对基于CBR技术的梯级水电站群中长期调度方案的编制进行仿真计算,结果表明,CBR技术所得调度方案合理、可行、实用。

水电生产管理指标体系初探

随着流域水电开发加快,如何实现流域梯级电力生产过程精细化管理是各大流域水电企业越来越重视的问题。在电力生产管理和实践的基础上,提出了一套水电生产过程管理指标体系,尤其是结合企业经营目标提出了"水值"指标,分"平枯期"和"丰水期"两类对指标体系及计算方法进行了详细介绍。最后通过案例计算表明,这些指标体系对水电生产过程具有积极的参考价值,不仅适用于电站生产管理,而且适用于集控中心调度。

瀑布沟水电站工程管理信息系统(PBGPMS)的开发与应用

瀑布沟工程管理信息系统是一套面向大渡河流域水电工程建设和管理全过程的综合信息服务系统,基于J2EE的B/S架构,业务模型充分抽象结合了现代项目管理理论和工程管理的实际,对业主强化管理、提高效益具有重要意义。目前,该系统已在瀑布沟工程得到实际应用。

OKR在国有科技型企业绩效考核中的应用探析

随着我国经济发展进入新常态,国有科技型企业如何提升知识型员工活力和创造性,最大程度地鼓励创新,使企业各个层面的员工始终围绕不断变化的外界形势和内部目标开展工作,是国有科技型企业实现绩效管理合理性和有效性需要思考的问题。本文以国能大渡河大数据服务有限公司为例,在绩效管理中引入了OKR理念,探索OKR在国有科技型企业绩效管理中的应用,为国有科技型企业探索敏捷绩效管理、科学绩效管理提供一定参考。

一体化平台下生产管理系统的实施

随着越来越多企业向集约化方向发展,企业信息化建设正逐步向一体化方向发展,集团化电力企业下属电厂最核心的生产管理系统,也需要融入到一体化平台中,实现与其他系统的横向集成与纵向贯通。以国电大渡河龚嘴水力发电总厂的生产管理系统实施为例,讨论了以EAM为核心生产管理系统的实施方式和内容。

大渡河流域梯级电站集控中心综合自动化系统建设及初期运行

国电大渡河流域梯级电站集控中心(以下简称大渡河集控中心)综合自动化系统采取统一规划、分期实施方式建设,对综合自动化系统的建设内容、实现功能及系统建设特点进行了论述,并对系统初期运行情况进行了介绍与分析。