汉江上游梯级水电站水库优化运行研究

根据汉江上游石泉、喜河、安康梯级水电站水库群的特点和任务,分别以梯级水电站发电量最大和发电效益最大为目标函数建立优化模型,将逐次逼近动态规划法(DPSA)与逐步优化算法(POA)相结合求解模型,获得梯级水电站长系列优化运行结果。结果表明,梯级水电站水库群优化运行能够充分发挥水库的补偿作用,相比梯级水库群常规调度和单一水库优化运行获得更大的效益;与发电量最大模型相比,发电效益最大模型增加了梯级水电站的发电效益和枯水期出力,调整了水电站的负荷分配,减少了水电站弃水,提高了水资源利用率。研究成果为汉江上游梯级水电站的优化运行提供了理论依据和技术支持。

基于GIS的汉江上游安康市洪水灾害风险评价

位于汉江上游秦巴山区的安康市,历来洪水灾害频发且洪灾损失严重。本研究根据洪水灾害系统理论,基于GIS和层次分析法(AHP),从形成洪水灾害的危险性和易损性两方面出发,对安康市的洪水灾害风险进行了评价。在洪灾评价过程中,选取安康市近50年降水量、降水变率以及地形高程、坡度、水系等自然因素指标进行洪灾危险性评价,选取安康市人口密度、GDP密度、单位面积年粮食产量等经济因素指标进行洪灾易损性评价。首先通过层次分析法确定各评价指标权重,然后运用ArcGIS的地图代数功能对安康市洪水灾害危险性和易损性进行叠加分析,得到了安康市洪水灾害风险评价结果。结果表明:安康市洪水灾害风险主要集中在汉江沿岸,且以河流干流为中心逐渐向两边支流递减。该评价结果与安康市2010年"7.18"洪水受灾情况基本一致,说明该评价方法可行。本研究结果可为安康市制定合理的防洪减灾规划,减轻洪灾损失,提供重要的科学依据。

基于混沌理论的汉江上游安康站1950—2014年逐月降水量特征

通过对安康站1950—2014年逐月降水量的趋势进行分析,发现其降水存在周期变化。基于自相关函数法、C-C关联积分法来确定安康站降水的非线性系统的延迟时间、嵌入维数后,对降水序列进行了相空间重构,并利用G-P关联维法以及最大Lyapunov指数法进行混沌特征识别。结果显示:采用G-P关联维算法分析安康站1950—2014年降水时间序列并不能得到其存在混沌特性的结果,但最大Lyapunov指数法显示其存在混沌性;基于现有780个月份降水数据,可预报的最大时间长度为7个月。研究结果可为当地和下游地区的径流预报提供科学支撑。

汉江流域安康站日径流预测的LSTM模型初步研究

论文基于2003-2014年水文资料,采用长短期记忆神经网络(Long-Short Term Memory,LSTM),构建了汉江上游安康站日径流预测模型,评价了不同输入条件下日径流预测的精度。结果表明:当预见期为1 d时,在仅以安康站前期日径流量作为输入的条件下,LSTM模型在训练期和检验期的效率系数分别达到0.68和0.74;如再将流域前期面雨量和上游石泉站前期日径流量加入LSTM网络作为输入变量,安康站日径流量预测效果将更好,训练期和检验期的效率系数最高可达到0.83和0.84,均方根误差也有显著削减,且对主要洪峰流量的预测能力也有一定提高。此外,LSTM可以有效避免过拟合等问题,具有较好的泛化性能。但当预见期从1 d延长至2、3 d时,LSTM的预测精度显著降低。

汉江上游梯级水电站合约电量确定及分解

根据汉江上游梯级水电站长期发电优化调度计算结果,统计梯级各水电站的发电过程特征,对各电站月发电量进行排频计算,拟定了不同的年度合约电量,通过比较分析,确定取各水电站多年平均发电量的45%作为其各自的年度合约电量较为合适;并依据水电站的月发电量排频结果对年度合约电量进行了年内分解,制定了各水电站的年度合约电量年内分解方案。研究结果可为汉江上游梯级水电站在电力市场下如何运营提供技术支持和决策依据。