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考虑溪洛渡水库调蓄影响的向家坝分期汛限水位研究
被引量：
3
1
作者
李英海
夏青青
+3 位作者
张海荣
王永强
涂玉律
聂盼盼
《水文》
CSCD
北大核心
2021年第3期32-37,共6页
针对梯级水库建成后,上游水库调蓄对下游水库汛限水位影响的问题,以溪洛渡-向家坝梯级水库为研究对象,根据溪洛渡汛期调度规则对向家坝入库径流进行还现计算后,引入近似熵法对天然径流条件和考虑溪洛渡水库调蓄影响的向家坝水库进行汛...
针对梯级水库建成后,上游水库调蓄对下游水库汛限水位影响的问题,以溪洛渡-向家坝梯级水库为研究对象,根据溪洛渡汛期调度规则对向家坝入库径流进行还现计算后,引入近似熵法对天然径流条件和考虑溪洛渡水库调蓄影响的向家坝水库进行汛期分期,进而对调蓄前后分期汛限水位进行计算,并对其防洪风险和发电效益进行分析。结果表明,考虑溪洛渡水库调蓄影响,向家坝可由过去单一汛限水位设置为前汛期375.6m、主汛期373.8m的分期汛限水位,在不增加防洪风险前提下,采用分期汛限水位较原设计汛限水位汛期可增加发电量4.65×10^(6)KWh。研究可对梯级水库汛限水位的确定提供理论支持。
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关键词
梯级水库
溪洛渡调蓄
近似熵
分期汛限水位
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职称材料
基于Azure AutoML的泥沙预报模型构建与应用
被引量：
3
2
作者
曹辉
陈柯兵
董炳江
《人民长江》
北大核心
2023年第4期94-100,共7页
泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提,而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术,进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重...
泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提,而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术,进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重要控制站——寸滩、清溪场、万县、黄陵庙站构建了含沙量预报模型,并从模型构建与评估、预报精度、输入因子重要性等角度开展了分析。研究结果表明:Azure AutoML技术可便捷地进行自动化机器学习模型的构建,基于该技术建立的预见期为1~3 d的模型针对沙峰消退阶段和含沙量较小阶段预报效果较好;预见期为1~2 d的模型可以对沙峰开展较为准确的预报;寸滩、清溪场站含沙量主要受到上游来沙的影响,而万县、黄陵庙站的含沙量自相关性较强。
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关键词
泥沙预报
沙峰传播
含沙量
Azure
AutoML
自动化机器学习
三峡水库
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职称材料
题名
考虑溪洛渡水库调蓄影响的向家坝分期汛限水位研究
被引量：
3
1
作者
李英海
夏青青
张海荣
王永强
涂玉律
聂盼盼
机构
三峡大学水利与环境学院
三峡大学三峡库区生态环境教育部工程
研究
中心
中国长江电力股份有限公司水资源研究中心
长江
科学院
水资源
综合利用
研究
所
出处
《水文》
CSCD
北大核心
2021年第3期32-37,共6页
基金
湖北省教育厅科学技术研究项目(D20201201)
国家自然科学基金资助项目(51409152,51909010)
三峡大学学位论文培优基金项目(2020SSPY004)。
文摘
针对梯级水库建成后,上游水库调蓄对下游水库汛限水位影响的问题,以溪洛渡-向家坝梯级水库为研究对象,根据溪洛渡汛期调度规则对向家坝入库径流进行还现计算后,引入近似熵法对天然径流条件和考虑溪洛渡水库调蓄影响的向家坝水库进行汛期分期,进而对调蓄前后分期汛限水位进行计算,并对其防洪风险和发电效益进行分析。结果表明,考虑溪洛渡水库调蓄影响,向家坝可由过去单一汛限水位设置为前汛期375.6m、主汛期373.8m的分期汛限水位,在不增加防洪风险前提下,采用分期汛限水位较原设计汛限水位汛期可增加发电量4.65×10^(6)KWh。研究可对梯级水库汛限水位的确定提供理论支持。
关键词
梯级水库
溪洛渡调蓄
近似熵
分期汛限水位
Keywords
cascade reservoirs
Xiluodu reservoir regulation
approximate entropy
segmentation of flood control level
分类号
TV697.1 [水利工程—水利水电工程]
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职称材料
题名
基于Azure AutoML的泥沙预报模型构建与应用
被引量：
3
2
作者
曹辉
陈柯兵
董炳江
机构
四川大学水力学与山区河流开发保护国家重点实验室
中国长江电力股份有限公司水资源研究中心
长江
水利委员会水文局
出处
《人民长江》
北大核心
2023年第4期94-100,共7页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U2040218)
三峡后续工作项目“三峡水库区间支流水沙变化”(21303)
国家重点研发计划项目(2019YFC0409000)。
文摘
泥沙预报是开展水库泥沙实时调度的前提,而水沙作用机理和演进规律的复杂性又导致开展高效、精准的泥沙预报较为困难。基于微软在2018年发布的Azure AutoML自动化机器学习技术,进行了泥沙预报模型构建与应用的探索。选取三峡水库泥沙重要控制站——寸滩、清溪场、万县、黄陵庙站构建了含沙量预报模型,并从模型构建与评估、预报精度、输入因子重要性等角度开展了分析。研究结果表明:Azure AutoML技术可便捷地进行自动化机器学习模型的构建,基于该技术建立的预见期为1~3 d的模型针对沙峰消退阶段和含沙量较小阶段预报效果较好;预见期为1~2 d的模型可以对沙峰开展较为准确的预报;寸滩、清溪场站含沙量主要受到上游来沙的影响,而万县、黄陵庙站的含沙量自相关性较强。
关键词
泥沙预报
沙峰传播
含沙量
Azure
AutoML
自动化机器学习
三峡水库
Keywords
sediment forecast
sediment peak spreading
sediment concentration
Azure AutoML
automatic machine learning
Three Gorges Reservoir
分类号
P338.5 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑溪洛渡水库调蓄影响的向家坝分期汛限水位研究
李英海
夏青青
张海荣
王永强
涂玉律
聂盼盼
《水文》
CSCD
北大核心
2021
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Azure AutoML的泥沙预报模型构建与应用
曹辉
陈柯兵
董炳江
《人民长江》
北大核心
2023
3
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职称材料
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