避免锯齿状波动的分钟级水库入库流量反演方法
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:51579180
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:63.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0901.工程水文与水资源利用
- 结题年份:2019
- 批准年份:2015
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2016-01-01 至2019-12-31
- 项目参与者:邓超; 李泽君; 张靖文; 张旺; 姬晶; 沈卓伟; 张阳阳; 冯茂源;
- 关键词:
项目摘要
The observed reservoir inflow is the basic information for hydrological forecasting and reservoir operation. Reservoir inflow is traditionally derived using the water balance equation, which always causes fluctuation since errors of the observed data, such as reservoir water levels, are easy to be amplified. Thus the conventional method always takes a long period as the time step, namely only hourly inflow could be obtained. .In this proposal, the state and observation equations will be set up when the measurement error has been considered, and then the data assimilation technique will be used to filter and produce a smooth minutely reservoir inflow. The study includes: ①reservoir inflow derivation with a static relationship between reservoir elevation and volume, ②reservoir inflow derivation with a dynamic relationship between reservoir elevation and volume, and ③validation the proposed methods with case studies such as the Danjiangkou, Three Gorges and Gaobazhou reservoirs. This project is able to resolve the fluctuation problem in reservoir inflow derivation, which has great significance of both theories and practices.
水库真实入库流量是开展水库水文预报、调度的基础性资料。目前水库入库流量一般根据水量平衡方程,采用水库坝前观测水位和出库流量等数据反演得到。由于观测水位误差的放大效应、水库动库容等因素的影响,所得入库流量易出现锯齿状“波动”,甚至出现负值等不合理现象,入库流量反演仅能达到小时级步长。项目拟根据入库流量过程具有的连续性特征(短时段内流量变化不大),建立入库流量的状态方程;同时承认水库坝前观测水位存在误差,建立观测方程;基于状态方程和观测方程采用数据同化技术进行滤波,得到较光滑的分钟级入库流量过程。研究内容包括:①基于静库容的水库入库流量理论公式推导及反演计算;②基于动库容的水库入库流量反演方法;③采用丹江口水库(有入库控制站)、三峡水库(有多个水位观测站)以及高坝洲水库(入流主要为隔河岩出库流量)等实例,评价验证所提方法的适应性和正确性。项目可解决水库入库流量反演难题,理论与实践意义重大。
结项摘要
水库真实入库流量是开展水库水文预报、调度的基础性资料。目前水库入库流量一般根据水量平衡方程,采用水库坝前观测水位和出库流量等数据反演得到。由于观测水位误差的放大效应、机组出力特性曲线误差等因素的影响,所得入库流量易出现锯齿状“波动”,甚至出现负值等不合理现象,入库流量反演仅能达到小时级步长。. 项目从水库入库流量具有连续性这一特征入手,提出了两种新颖的推求入库流量的方法:(1)解析法。以相邻时段入库流量变化与水位估计误差加权求和最小为目标函数,建立矩阵方程,利用拉格朗日法求解矩阵方程,从而得到光滑的分钟级入库流量过程;(2)集合卡尔曼滤波。根据入库流量过程具有的连续性特征(短时段内流量变化不大),建立入库流量的状态方程;同时承认水库坝前观测水位存在误差,建立观测方程;基于状态方程和观测方程采用数据同化技术进行滤波,以得到较光滑的分钟级入库流量过程。并对提出的方法进行检验:进行假拟实验、隔河岩~高坝洲梯级水库验证、丹江口水库(有入库控制站)验证。结果表明所提出的方法相较于以往的方法能够得到精度更高、无锯齿状波动的分钟级入库流量过程,能够解决水库入库流量反演难题。. 利用实测运行数据,从水库短期运行与水库中长期运行的角度分别对机组出力特性曲线和综合出力系数进行校正,以提高入库流量的计算精度。采用SCE-UA与EnKF两种不同的方案对三峡发电机组出力特性曲线,结果表明运用SCE-UA与EnKF均能取得较好的修正效果。其中,EnKF技术可以取得更好的修正效果,在旬尺度和月尺度下,对三峡、葛洲坝水库水量平衡误差的消除均达到80%以上。对综合出力系数k的修正研究中,提出了一种推求变化的k的新方法,时空聚合法,并将其与采用常数k和由直接法得到的k在水库发电过程中的计算精度进行对比。结果表明,采用由时空聚合法得到的k,发电模拟结果精度最高,均方根误差RMSE为19.83,年发电量误差仅稍大于0.4%。
项目成果
期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Optimal Design of Seasonal Flood Limited Water Levels by Jointing Operation of the Reservoir and Floodplains
水库与漫滩联合调度季节性洪水限水位优化设计
- DOI:10.1007/s11269-017-1802-7
- 发表时间:2017
- 期刊:Water Resources Management
- 影响因子:4.3
- 作者:Xie Aili;Liu Pan;Guo Shenglian;Zhang Xiaoqi;Jiang Hao;Yang Guang
- 通讯作者:Yang Guang
Robust hydroelectric unit commitment considering integration of large-scale photovoltaic power: A case study in China
考虑大规模光伏发电的稳健水电机组承诺:中国案例研究
- DOI:10.1016/j.apenergy.2018.07.019
- 发表时间:2018-10
- 期刊:Applied Energy
- 影响因子:11.2
- 作者:Ming Bo;Liu Pan;Guo Shenglian;Cheng Lei;Zhou Yanlai;Gao Shida;Li He
- 通讯作者:Li He
Error correction-based forecasting of reservoir water levels: Improving accuracy over multiple lead times
基于误差修正的水库水位预测:提高多个交付周期的准确性
- DOI:10.1016/j.envsoft.2018.02.017
- 发表时间:2018-06
- 期刊:Environmental Modelling & Software
- 影响因子:4.9
- 作者:Zhang Xiaojing;Liu Pan;Zhao Yan;Deng Chao;Li Zejun;Xiong Mengsi
- 通讯作者:Xiong Mengsi
Incorporating reservoir impacts into flood frequency distribution functions
将水库影响纳入洪水频率分布函数
- DOI:10.1016/j.jhydrol.2018.10.061
- 发表时间:2019
- 期刊:Journal of Hydrology
- 影响因子:6.4
- 作者:Gao Shida;Liu Pan;Pan Zhengke;Ming Bo;Guo Shenglian;Cheng Lei;Wang Jinxing
- 通讯作者:Wang Jinxing
A novel method for deriving reservoir operating rules based on flood classification-aggregation-decomposition
基于洪水分类聚合分解的水库运行规则推导新方法
- DOI:10.1016/j.jhydrol.2018.10.032
- 发表时间:2019
- 期刊:Journal of Hydrology
- 影响因子:6.4
- 作者:Zhang Jingwen;Li Zejun;Wang Xu;Lei Xiaohui;Liu Pan;Feng Maoyuan;Khu Soon Thiam;Wang Hao
- 通讯作者:Wang Hao
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