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丘陵-平原复合小流域多致灾因子洪涝减灾分析

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中国农村水利水电 2024年

作者：刘永志刘瑶田锐阮燕云王祥冯志州毛玉鑫张文婷南京水利科学研究院水文水资源研究所水灾害防御全国重点实验室中国长江电力股份有限公司河海大学水文水资源学院

我国东南沿海地区常因复杂的洪涝致灾因子和复合的地形特征，导致流域行洪不畅而引发洪涝灾害，建立适合此流域特征的洪涝模拟模型，并通过洪涝减灾分析制定有效的防洪减灾手段十分必要。利用流域数字高程数据、河网数据、土地利用数据... 详细信息

我国东南沿海地区常因复杂的洪涝致灾因子和复合的地形特征，导致流域行洪不畅而引发洪涝灾害，建立适合此流域特征的洪涝模拟模型，并通过洪涝减灾分析制定有效的防洪减灾手段十分必要。利用流域数字高程数据、河网数据、土地利用数据等资料，建立模拟沿海丘陵-平原复合流域洪涝过程的水文-水动力耦合模型，探讨基于工程调度的降低洪涝风险的方法。选择浙江省沿海城市—临海市的大田港流域作为研究区域，充分考虑研究区丘陵汇流、水库下泄、潮位涨落、河道初始水位、闸门泄洪等流域特征要素，设计模型边界条件，模拟不同设计洪水以及工程调度影响下研究区的洪水演进过程和洪水淹没情况。结果表明，所建立的模型能够较好地模拟丘陵-平原复合小流域的河道洪水演进过程。对于极易造成洪水淹没的重点防洪区域，通过调节内河初始水位和控制流域内的防洪挡潮闸门有效的缓解了大田港下游主城区和灵湖景区的洪水淹没情况。大田港流域东北侧区域与山丘接壤，下游工程调度对该区域洪水淹没的缓解效果延时。情景模拟结果为研究区洪涝灾害的预演、预报、预警以及预案提供了数据支撑，为城市防洪工程和平原排涝工程的进一步推进提供依据，为沿海丘陵-平原复合型小流域多致灾因子导致的洪涝灾害提供了解决思路。

关键词：水文-水动力模型洪涝模拟水位控制预泄调度

基于鹈鹕优化CNN-BiLSTM的电力负荷预测

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水电能源科学 2024年第8期42卷 209-212,172页

作者：吴小涛袁晓辉毛玉鑫王祥郭乐舒卫民黄冈师范学院数学与统计学院湖北黄冈438000 华中科技大学土木与水利工程学院湖北武汉430074 华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室湖北武汉430074 中国长江电力股份有限公司湖北宜昌443002

为了提高电力负荷的预测精度,基于卷积神经网络(CNN)的空间特征提取能力、双向长短时记忆(BiLSTM)网络的时序预测性能以及鹈鹕优化算法(POA)的寻优能力,提出了一种新的基于CNN、BiLSTM、POA的组合电力负荷预测模型(POA-CNN-BiLSTM)。首... 详细信息

为了提高电力负荷的预测精度,基于卷积神经网络(CNN)的空间特征提取能力、双向长短时记忆(BiLSTM)网络的时序预测性能以及鹈鹕优化算法(POA)的寻优能力,提出了一种新的基于CNN、BiLSTM、POA的组合电力负荷预测模型(POA-CNN-BiLSTM)。首先利用CNN提取电力负荷时间序列的特征向量,然后输入到BiLSTM网络进行双向循环训练,构建CNN-BiLSTM预测模型,并采用POA优化BiLSTM网络的隐藏层单元数、学习率和正则化系数等参数,最后输出电力负荷预测结果。将提出的模型应用于某区域电力负荷预测,结果表明,BiLSTM、LSTM模型预测精度优于最小二乘支持向量机(LSSVM)模型;BiLSTM模型预测精度优于LSTM模型;POA的寻优精度优于粒子群优化算法(PSO);CNN-LSTM、CNN-BiLSTM组合预测模型预测精度优于LSTM、BiLSTM模型;POA-CNN-BiLSTM模型预测精度优于POA-LSSVM、PSO-LSTM、POA-LSTM、POA-BiLSTM和POA-CNN-LSTM模型,能更好地追踪电力负荷的变化趋势。

关键词：电力负荷预测鹈鹕优化算法卷积神经网络双向长短时记忆网络

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调节性水电容量补偿方案设计研究

水力发电 2024年第1期50卷 58-61页

作者：张天遥陶湘明毛玉鑫胡杨周佳黄炜斌四川大学水利水电学院四川成都610065 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司四川成都610072 中国长江电力股份有限公司湖北宜昌443000

为缓解目前单一制电价政策下调节性水电在电力市场中的不利地位,亟需配置合理的容量补偿机制。研究以调节性水电为对象,结合我国电力系统实际,采用固定容量价格机制下的未补偿成本法作为容量补偿电价核定方法,建立了一套兼具实用性和可... 详细信息

为缓解目前单一制电价政策下调节性水电在电力市场中的不利地位,亟需配置合理的容量补偿机制。研究以调节性水电为对象,结合我国电力系统实际,采用固定容量价格机制下的未补偿成本法作为容量补偿电价核定方法,建立了一套兼具实用性和可操作性的水电容量补偿方案,并对长江流域某地6座新投调节性水电站进行测算,对比验证了方案的实施效果。结果表明,设计的补偿方案意义明确,适应性强,测算结果合理。

关键词：调节性水电容量补偿补偿机制市场化两部制电价长江流域

基于SHAP-XGBoost混合模型的梯级水电站流量动态滞时研究

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电力系统保护与控制 2023年第11期51卷 159-167页

作者：闫孟婷毛玉鑫张天遥胡杨黄炜斌马光文四川大学水利水电学院四川成都610065 中国长江电力股份有限公司湖北宜昌443002

水流滞时是影响梯级电站短期优化调度的重要因素。如何构建流量动态滞时模型以精确描述梯级水电上下游水力联系,成为水电短期优化调度中亟需解决的问题。尝试引入极端梯度提升树算法(eXtreme gradient boosting,XGBoost)作为表现梯级水... 详细信息

水流滞时是影响梯级电站短期优化调度的重要因素。如何构建流量动态滞时模型以精确描述梯级水电上下游水力联系,成为水电短期优化调度中亟需解决的问题。尝试引入极端梯度提升树算法(eXtreme gradient boosting,XGBoost)作为表现梯级水电站间流量动态滞时的工具。首先利用沙普利加性解释(Shapley addictive explanation,SHAP)评估各输入特征重要性,并从中选择最优特征集。其次建立了一种基于极端梯度提升树的动态滞时模型,利用网格搜索和交叉验证算法对模型参数进行选取。最后基于实际案例与人工神经网络、支持向量回归及固定滞时模型进行对比实验。结果表明,所构建的SHAP-XGBoost模型能更准确地模拟水电站间动态滞时关系,与传统模型相比平均预测精度至少提高了18%,且与实测序列的变化趋势匹配程度最佳。同时证明了输入特征筛选的加入能够使模型精度进一步提高。

关键词：梯级电站动态滞时数据挖掘极端梯度提升树沙普利加性解释

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2022年夏季极端天气对四川电力影响与启示

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水力发电学报 2023年第6期42卷 23-29页

作者：周业荣毛玉鑫胡杨田锐黄炜斌马光文四川大学水利水电学院成都610065 中国长江电力股份有限公司湖北宜昌443000

气候变化与能源电力供需关系密切。2022年夏季长江上游出现历史同期最高气温、历史同期持续最长高温天数、历史同期最少降水的“三最”叠加局面,导致水电大省--四川日缺电力1700万kW、日缺电量3.7亿kW·h,对社会经济发展和人民生活造成... 详细信息

气候变化与能源电力供需关系密切。2022年夏季长江上游出现历史同期最高气温、历史同期持续最长高温天数、历史同期最少降水的“三最”叠加局面,导致水电大省--四川日缺电力1700万kW、日缺电量3.7亿kW·h,对社会经济发展和人民生活造成了重大影响。研究建立极端天气下的电力保供规划机制,对于保障能源电力安全具有重要意义。本文分析了2022年夏季四川极端天气对四川电力的影响,辨析了四川电力发展存在的短板,提出了电力转型过程中先立后破、水风光火储多能互补、电源和电网协调发展的有关对策措施建议。

关键词：极端天气碳达峰碳中和新型电力系统水电新能源

基于数据挖掘的水电站中长期径流预测应用研究

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基于数据挖掘的水电站中长期径流预测应用研究

基于EMD-LSTM模型的右江水库日入库流量预测

中国水力发电工程学会自动化专委会2022年年会暨全国水电厂智能化应用学术交流会

作者：毛玉鑫张艳贾本军中国长江电力股份有限公司

基于数据挖掘技术在径流预测中的研究应用,介绍了几种常见的数据挖掘算法,并以金沙江下游乌东德电站作为应用实例,对各种数据挖掘算法的拟合能力和预报精度进行了对比研究,得到在应用的6种数据挖掘算法中,随机森林预测效果相对最好。此... 详细信息

基于数据挖掘技术在径流预测中的研究应用,介绍了几种常见的数据挖掘算法,并以金沙江下游乌东德电站作为应用实例,对各种数据挖掘算法的拟合能力和预报精度进行了对比研究,得到在应用的6种数据挖掘算法中,随机森林预测效果相对最好。此外通过进一步对流量分级,并统计分析不同流量级下各方法的预测误差,结果表明:流量小于6000m/s时,采用随机森林方法可以得到相对最好的预测结果,而当流量大于6000m/s时,则可综合多种数据挖掘算法的结果得到综合性预测结果,其预测效果相对最好。

关键词：径流预测数据挖掘回归分析随机森林综合性预测

来源： cnki会议评论

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水资源研究 2022年第1期11卷 20-29页

作者：潘志浩陈森林梁斌谭安琪黄馗毛玉鑫武汉大学水利水电学院湖北武汉武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室湖北武汉广西电网电力调度控制中心广西南宁中国长江电力股份有限公司湖北宜昌

入库流量预测可为水电站水库防汛抗旱、水位控制等提供必要依据。然而传统物理建模方法预测入库流量对数据资料要求较高,在资料相对匮乏地区难以应用。针对入库流量序列非线性非平稳以及原始数据包含噪声等问题,将经验模态分解(empirica... 详细信息

入库流量预测可为水电站水库防汛抗旱、水位控制等提供必要依据。然而传统物理建模方法预测入库流量对数据资料要求较高,在资料相对匮乏地区难以应用。针对入库流量序列非线性非平稳以及原始数据包含噪声等问题,将经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)良好的滤波特性和长短期记忆(long-short-term memory, LSTM)神经网络强大的非线性映射能力相结合,用于右江水库日入库流量预测。首先采用EMD方法对入库流量序列进行分解,然后对分解的各分量分别建立LSTM进行预测,最后加和重构得到预测结果,同时采用单一LSTM作为对比。在右江水库日入库流量预测中,EMD-LSTM预测结果平均绝对误差(MAE)为29.46 m3/s,平均相对误差(MAPE)为11.06%,确定性系数(DC)为0.95,各评价指标均优于单一LSTM,表明EMD-LSTM在右江水库日入库流量预测中具有很好的适用性,明显提高了日入库流量预测精度,对今后右江水库安全经济运行具有重要指导意义。

关键词：入库流量经验模态分解长短期记忆网络

Taylor-Couette波状涡的周期性特征研究

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华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第4期52卷 113-120页

作者：毛玉红陈超王敏兰州交通大学环境与市政工程学院甘肃兰州730070

采用大涡模拟(LES)方法对Taylor-Couette涡流场进行瞬态数值模拟,研究了波状涡流场中不同旋转雷诺数下环隙子午面上涡流场特征随时间的变化情况,分析了波状涡流场的周期性变化规律.结果表明:Taylor-Couette波状涡流场内的涡旋大小、形... 详细信息

采用大涡模拟(LES)方法对Taylor-Couette涡流场进行瞬态数值模拟,研究了波状涡流场中不同旋转雷诺数下环隙子午面上涡流场特征随时间的变化情况,分析了波状涡流场的周期性变化规律.结果表明:Taylor-Couette波状涡流场内的涡旋大小、形态及涡心位置存在周期性变化规律,相邻涡旋的形态与特征呈现相反的变化趋势;涡旋、涡核的变化周期几乎完全相同,当转速为20 r/min时,涡旋和涡核的周期变化时间分别为6.80 s和6.83 s,当转速为40 r/min时,涡旋和涡核的周期变化时间分别为1.49 s和1.50 s,但涡核的变化趋势在周期变化过程中处于主导地位;随着旋转雷诺数的增大,波状涡的变化周期逐渐减小,说明周期的数值变化一定程度上可以反映并衡量Taylor-Couette涡流场形态的转变过程.

关键词：大涡模拟 Taylor-Couette涡流场波状涡周期性特征

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郁江流域水电站水库群水量不平衡问题分析

中国农村水利水电 2022年第7期 221-224页

作者：黄馗潘志浩陈森林董前进梁斌谭安琪毛玉鑫广西电网电力调度控制中心南宁530023 武汉大学水利水电学院武汉430072 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072 中国长江电力股份有限公司湖北宜昌443133

水量平衡是水文水资源领域最基本的原理,通过研究区域水量平衡,可以确定区域各水文要素之间关系、合理认识和评价区域水资源、指导水资源优化配置。基于水量平衡原理,分别采用平衡差和区间降雨径流系数对郁江流域各水电站、水电站区间... 详细信息

水量平衡是水文水资源领域最基本的原理,通过研究区域水量平衡,可以确定区域各水文要素之间关系、合理认识和评价区域水资源、指导水资源优化配置。基于水量平衡原理,分别采用平衡差和区间降雨径流系数对郁江流域各水电站、水电站区间进行计算分析,发现在实际运行中存在明显水量不平衡现象。该现象的存在,对梯级水电站的防洪度汛、来水预测预报、联合优化调度等造成一系列的影响,并影响电站的经济效益和安全生产。通过对水量平衡各要素及其计算过程的分析结果看,郁江流域水电站水库之间水量不平衡的主要原因是运行多年的特性曲线发生了改变。

关键词：郁江流域水电站水库群水量平衡径流系数