非弃水期葛洲坝水电站下游水位变化过程预测新方法

• 作者: 刘志武 尚毅梓 张玉柱 徐杨 樊启祥 阮燕云
• 来源期刊: 水利水电科技进展
• 学科: 工学
• 关键词: 水电站 下游水位 预测预报 BP神经网络 葛洲坝水电站
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 工程技术
• 页码范围: 50-55
• 页数: 6页
• 分类号: TV697.1
• 字数: 7380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3880/j.issn.1006-7647.2019.03.009

摘要

由于现有的水电站下游水位预测方法计算误差较大,选择葛洲坝水电站为研究对象,提出一种新的电站在不弃水情况下的下游水位变化过程预测方法.该方法基于BP神经网络算法,利用水电站监控数据实现电站下游水位的高精度预测,满足电站实时调度需求.对比现有的水位流量曲线查值法和非恒定流经验公式法,该方法有如下优势:①无需采用出库流量进行预测,避免了流量计算误差的影响;②建模过程中考虑了下游水位变化“后效性”影响,大幅提升水电站调峰时的预测精度;③可直接计算下游水位变化过程,计算结果稳定,精度更高,尤其在非弃水期葛洲坝水电站大调峰工况下,预测精度明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	樊启祥		57	396	11.0	17.0
2	刘志武		24	68	5.0	7.0
3	徐杨		5	1	1.0	1.0
4	阮燕云		2	0	0.0	0.0
5	尚毅梓		4	4	1.0	2.0
6	张玉柱		2	1	1.0	1.0