水情系统调查数据给全国防汛网建设的启示

通过对全国范围内水情自动测报系统调查数据的分析，为今后防汛网建设提出了建设性的建议。     

不同纳雨能力计算方法的应用对比研究——以江门市大型水库为例

为了综合考虑水库泄水设施调度,提出了基于泄流曲线的纳雨能力计算方法,与不考虑泄水的方法进行对比。以江门市镇海和大隆洞水库为例,分析两种方法的适用性和特点。研究结果表明,不考虑泄水的纳雨能力计算方法偏保守且波动程度大,但能实现快速估报,适用于基础资料少的有闸门控制水库。基于泄流曲线的纳雨能力计算方法精度高且结果稳定,可作为防汛抗旱决策的首选方法,适用于防洪调度方案完备的水库,实际运用中可以补充不考虑泄水的纳雨能力结果作为参考。     

金沙江下游——三峡梯级水库联合调度研讨会在宜昌召开

为总结梯级水库联合调度经验、分析2017年防汛抗旱形势、持续推进梯级水库科学联合调度,4月14日,长江委防总办、国家电力调控中心和长江电力在宜昌召开了金沙江下游——三峡梯级水库联合调度研讨会。     

红谷田水库水情测报系统的设计研究

通信、自动控制及计算机等技术的发展日新月异,将其运用到数据采集和处理中,可提高水情信息的传递效率。本文以红谷田水库为例,阐述了水情自动测报系统的建设方案。该系统可对数据进行实时采集、存储、人工置数和自动传输、图表化处理等,从而实现水库水情数据和工情数据的实时传输、处理及分析,并为水库的经济、安全运行管理提供科学的决策依据。     

贵州省铜仁市大兴水利枢纽工程电气二次设计

贵州省铜仁市大兴水利枢纽工程共设有3座泵站、1座水电站及其它附属建筑物。工程结合实际情况,并充分考虑工程的主要任务、输水调度需求、远程集控功能等方面因素,设计工程计算机监控系统、继电保护系统、数据传输通道等内容,实现工程的远程集控、梯级输水调度等功能,构建了大兴水利枢纽工程的电气二次系统设计。     

深度学习法在水文中应用的现状

近年来,深度学习成为机器学习研究中的一个新的发展热点,通过建立与人脑相似的神经网络对数据序列进行学习,在数据的低层特征基础上抽象出高层属性类别或特征,可以很好解释和模拟复杂数据,在大数据时代尽显其优势。基于水文数据的大量性和水文原理的复杂性,掌握深度学习技术可对水文数据进行有效模拟,对水文工作起到指导作用。     

通河县二甲沟水库水资源配置成果分析

二甲沟水库位于哈尔滨市通河县境内,为跨流域引水工程,由水库工程和引水枢纽工程组成。该水库近期多年平均总供水量6111×104m3,多年平均灌溉供水量5062×104m3,其中本流域水资源利用量为1569×104m3,岔林河入库水量的水资源利用量为3493×104m3。岔林河引水口的水资源利用量为3881×104m3,占实际总引水量的34.7%。     

淮河流域大型水库群生态调度模型研究

针对淮河流域水资源供需现状及水库调度对流域生态产生的消极干扰,将以"三生用水"为调度优先级和调节雨洪资源适应库区及下游需要作为调度准则,并将该流域内水资源系统进行概化,以单座独立的水库系统所辖虚拟供水片区为计算单元,兼顾流域内库区、下游区及其供水区的生态需水要求,建立了淮河流域大型水库群生态调度模型,并提出了该模型以FS-DDDP算法为基础的动态求解方法,用以实现多生态目标的大型水库群生态调度模式的建立.     

基于改进布谷鸟算法的梯级水库长期优化调度研究

梯级水库优化调度模型的求解一直是水利学科需要深入研究的基本问题。使用改进布谷鸟算法求解梯级水库优化调度模型是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的启发式全局搜索算法,该算法参数少、鲁棒性强、搜索效率高,已得到广泛的研究和应用。对标准布谷鸟算法的寻优机制作了阐述,并尝试在算法进化过程中采用动态发现概率以及引入变异机制对标准算法进行改进,提出了改进的布谷鸟算法,并将其应用于某梯级水库优化调度中。以实例验证了布谷鸟算法在梯级水库优化调度中的可行性和有效性,提出的改进策略可有效克服标准算法中的"早熟"现象,改进算法搜索效率更高,寻优结果更稳定。     

水资源综合利用研究所简介

水资源综合利用研究所是长江科学院非营利公益科研机构,主要致力于流域综合管理、水资源高效安全可持续利用、水生态环境保护以及水利经济领域中的重大科学问题、关键技术、政策法规、管理体制、管理信息化等研究。下设三个研究室:水资源管理与国际河流研究室、水资源调度与配置研究室、水生态与节水