基于蓄能指标的梯级水电站蓄水调度研究

优化梯级水电站汛末蓄水调度可提高流域水资源利用效率。现有基于水库水量占比的蓄满率评价指标,未考虑梯级水电站间的水力和电力联系,难以有效表征蓄水效益。为此,提出了一种基于蓄能的梯级水电站蓄水效益评价指标,以梯级水电站蓄水期发电量与期末蓄能最大为目标函数,构建了梯级水电站蓄水优化调度模型,采用逐次逼近动态规划算法优化水库群蓄水调度,并以清江梯级水电站为例验证模型应用效果。实例计算表明:与常规调度相比,基于蓄能指标的优化调度年均总发电量可增加3%;与传统基于蓄满率指标的调度相比,基于蓄能指标的调度可更全面地得到非劣解集。研究成果可为梯级水电站蓄水调度提供技术支撑。

基于支持向量回归的洞庭湖水位快速预测

为了实现三峡水库蓄水影响下的洞庭湖水位快速准确预测,建立了基于支持向量回归的洞庭湖水位预测模型.该模型训练和测试阶段以2006—2009年三峡逐日出库流量、清江逐日流量及洞庭湖"四水"逐日入湖流量为输入变量,洞庭湖出口城陵矶站及洞庭湖东、南、西湖区5个代表性水位站逐日水位为输出变量,分析得知训练集和测试集平均均方误差分别为6.130×10-4和1.477×10-3,决定系数为0.980 7.为了定量分析三峡水库蓄水对洞庭湖不同湖区水位的影响,将三峡的入库流量代替出库流量作为输入变量,其他输入量不变,通过训练好的模型还原自然状态下的洞庭湖湖区水位变化过程,并与实测水位对比,结果表明:与长江距离较近且水力联系紧密的东洞庭湖北部城陵矶站及西洞庭湖北部南咀站受三峡水库蓄水影响显著,而南洞庭湖受水库蓄水影响较小.

基于NSGA-Ⅱ方法的三峡水库汛末蓄水期多目标生态调度研究

为充分发挥三峡水库的经济效益和生态效益,建立了以三峡水电站发电量最大和下游河道适宜生态流量改变度最小为目标的水库优化调度模型,基于生态水文学法量化了下游河道适宜生态流量。为有效求解多目标优化问题,引入带有精英保留策略的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA-II)作为调度模型的寻优算法。通过比较2015年调度期内三峡水库优化调度方案和现行调度方案的发电效益和生态效益表明:提高生态流量改变度0.63%可使发电量增加2.32%,降低0.58%的发电量将生态流量改变度降低8.86%。该算法避免了对多目标进行加权求解的盲目性,能获得多个兼顾两个目标且分布均匀、收敛性较好的优化调度方案,为决策者提供了多种可行的选择。研究成果为三峡水库蓄水优化调度提供理论依据和具体方案参考。

浅谈三峡水库139m水位蓄水

2003年10月,国务院批准三峡水库枯水期蓄水至139m水位。在枢纽及库区相关工作准备就绪后,10月26日开始蓄水。11月5日,水库水位蓄到139m,从而提前发挥三峡工程防洪、发电、航运三大效益,其中航运效益尤为突出。

西江上游水库群联合蓄水优化调度研究

目前西江上游水库群在汛末蓄水期难以蓄满,直接影响其在供水期的综合效益。为此,建立了基于发电、蓄水和生态的多目标优化调度模型,采用逐次逼近动态规划方法进行求解,得到2011~2017年的水库群联合蓄水优化调度过程。结果表明,龙滩水库的蓄水与天生桥一级水库的蓄水具有同步性;因光照水库为龙头水库、岩滩水库开始蓄水时间比其他水库晚,故两水库蓄水受其他水库的影响较小。对于特枯年份,需提前水库群开始蓄水时间及抬高起蓄水位才能蓄满。

基于改进LSTM模型的三峡水库蓄水对洞庭湖水位影响的空间异质性分析

针对传统的LSTM模型存在网络训练受阻、泛化能力减弱、预测精度和效率较低的问题,从模型结构和参数优选两方面进行改进。结构方面,在LSTM模型前加入具有多层结构的神经网络层;参数优选方面,采用多层网格搜索法选取模型参数。以长江中游典型通江湖泊——洞庭湖不同湖区的水位预测为例,与传统的LSTM模型、BP神经网络及水动力模型相比,改进型LSTM模型平均均方根误差分别减少58.80%、65.95%、44.14%;从预测计算时间来看,改进型LSTM模型所消耗的时间比传统的LSTM模型缩短62.12%,且明显少于水动力模型,总体来看改进型LSTM模型的整体性能优于其他三种模型。将改进型LSTM模型应用到三峡水库蓄水对洞庭湖水位的影响分析上,结果表明:三峡水库运行对洞庭湖不同湖区水位的影响具有明显的空间异质性,城陵矶站受其影响最为显著,其次为东洞庭湖鹿角站和西洞庭湖南咀站,南洞庭湖受影响最小。蓄水期间东洞庭湖城陵矶站水位平均下降0.44 m,最大降幅为1.55 m;鹿角站水位平均下降0.22 m,最大降幅为1.02 m;西洞庭湖南咀站水位平均下降0.27 m,最大降幅为1.28 m;南洞庭湖杨柳潭站水位平均下降0.15 m,最大降幅为1 m。研究成果为快速准确预测三峡水库影响下的洞庭湖水位提供了新的手段,同时也可为三峡水库的蓄水策略优化提供重要参考依据。

基于分时电价的多年调节水库年末消落水位研究

针对梯级水库中多年调节水库年末消落水位优选问题,结合分时电价下梯级水库中长期发电优化调度的特点,建立了分时电价下多年调节水库年末消落水位优选模型,并应用协同进化遗传算法对模型进行了求解。乌江梯级水库实例计算结果表明,该模型与求解方法可靠、合理,为分时电价下梯级水库发电优化调度提供了理论计算依据。

三峡升船机上下游水情分析及运行应对建议

三峡升船机布置在三峡枢纽左岸,北侧与三峡船闸相邻,右侧与三峡电厂毗邻。与国外升船机布置在人工运河上相比,三峡升船机布置在天然航道上,且地处三峡船闸和三峡电厂中间。受枢纽防洪调度、发电调度及三峡船闸运行的影响,不同时期的水情变化对三峡升船机的运行会产生不同程度的影响。对三峡升船机全年不同时期的上下游水情特点进行分析,并采用数据统计分析的方法分析水位变化对上下闸首工作门门位调整的影响及水位波动导致的水位变幅超限及调整船厢水深次数增加的规律。最后,从运行管理的角度提出加强与调度部门的联系、加强水位数据的运用分析及进一步探索运行操作技巧3个运行应对建议,以期提高运行人员对水位变动的应对水平。

三峡水库蓄水期城陵矶与长沙站水位关系分析

为了解三峡水库蓄水期间城陵矶与长沙水位的关系,通过建立洞庭湖城陵矶站不同水位与湘江长沙站水位流量相关关系,分析城陵矶站对长沙水位的影响。根据MIKE11水动力学模型,分析计算枯水期长江干流宜昌站、湘江湘潭站不同来水条件下城陵矶、长沙水位及其相关关系,进而分析了三峡水库蓄水期不同因素对长沙站水位的影响情况,认为在20082,009年三峡水库蓄水期间,长沙站水位偏低的原因是湘江上游来水偏少和河床冲刷下切所致。

三峡水库二期蓄水初期螺山站水位流量变化响应

三峡工程二期蓄水对坝下游江段水情的变化产生了一定的影响。在水库蓄水的初期阶段,分析螺山江段水位流量的变化响应,采用综合落差指数法描述了该河段水位流量关系的变化,并通过同流量水位法初步探悉了该河段近几年河床冲淤变化情况。结果表明,水库蓄水后,枯水期该站月径流量占径流量的百分比上升了0.43%,丰水期和平水期分别下降了0.2%和0.23%;从该站水位距平值来看,枯水期有所上升,丰水期和平水期均有所下降。对该站水位流量关系进行单值化处理后,发现蓄水后水位流量关系曲线较蓄水前偏左。同时,同流量下水位的变化也反映了该河段泥沙冲淤情况,对此本文作了初步探悉,发现在同一江段的不同时段都有冲淤的变化。

三峡水库调度对支流水体叶绿素a和环境因子垂向分布的影响

采用2018年三峡水库7~8月(低水位期)和10月(蓄水变动期)对库区支流香溪河和神农溪水文水动力和环境因子的监测数据,分析香溪河和神农溪的叶绿素a等指标在不同调度时期垂向分布特征,讨论不同时期影响其垂向分布的原因.结果表明,低水位期香溪河和神农溪的溶解氧、水温、pH值和叶绿素a垂向分布规律较为一致,各指标在0~10 m(叶绿素a在0~5 m)分层明显且整体上随水深增加而减小,热分层稳定指数(RWCS/H)为13.71~29.07 m^(-1),分层稳定,水深10 m(叶绿素a为5 m)后各指标沿水深趋于稳定;蓄水变动期,各指标无明显分层,热分层稳定指数为0~0.50 m^(-1),水体稳定性较弱,各指标垂向上变化相对稳定;香溪河和神农溪表层水体综合营养状态指数(TLI)在低水位期分别为55和53,处于轻度富营养状态,在蓄水变动期分别为39和46,处于中营养状态.线性回归分析显示,低水位期两支流水体中的叶绿素a、溶解氧、水温和pH值在垂向上相关性显著,溶解氧、水温分层和pH值是影响叶绿素a垂向分布的重要因素.高水位期干流水体的大量倒灌、支流较大的水位波动和RWCS/H的降低等是水体未分层且各指标垂向变化较小的重要影响因素;水体垂向掺混的增强和Z;/Z;的减小是影响水体营养状态的关键因素.