基于机器学习的电站耗水率计算及其对水位预测影响研究

耗水率是水电站坝前水位、尾水位预测的主要影响因素,也是电站发电计划编制和经济运行的基础,其精确计算至关重要。以三峡水库为研究对象,提出了基于机器学习的耗水率精细化计算方法。构建了基于水量平衡的水位预测模型,借助机器学习算法对耗水率与尾水位进行精确计算,并以此为基础预测2 h坝前水位与尾水位,观察机器学习算法应用对水位预测精度的提升。结果表明,在不同运行场景下,所提方法对于提升电站耗水率值、坝前和尾水位预测精度效果较好,电站耗水率误差绝对值降低60%以上,坝前水位预测误差降低约12%,尾水位计算误差降低约88%,可为电站安全稳定经济运行提供参考与支持。