伴随着我国城镇化进程的飞速发展以及国民经济快速增长,抽水蓄能电站在电网中的填谷削峰的作用显得越来越重要,国家电网公司、南方电网公司等单位加大了抽水蓄能电站的建设。抽水蓄能电站的工作特性决定了其选址绝大多数处于山区,其遭遇的洪水灾害为山洪灾害,极端降雨发生时,山区地形的放大作用将加剧山洪的破坏作用,地处山丘地区的抽水蓄能电站对防灾极端降雨带来的山洪减灾能力加强的需求越来越迫切。本文主要致力于抽水蓄能电站在遭受极端降雨时的防洪研究,重点开展了以下研究:(1)构架以泰山抽水蓄能电站为中心点的雨情预警数据,以TIGGE数据为基础,选取合适的预报时长和适当大小的网格分辨率,得TIGGE数据预报的降雨量值,用来进行泰山抽水蓄能电站厂区雨情预警,2016年的实际雨情预警效果表明该方法可以满足泰安雨情预警的精度要求。(2)收集、整理泰山电站历史水文资料,计算了不同历时下不同频率的设计降雨和设计洪水,并对泰山抽水蓄能电站所可能遭遇的极端降雨的洪水来源进行了分析,分析结果认为泰山抽水蓄能电站可能遭受的极端降雨引发的山洪灾害主要为汛期6-8月份的降雨。(3)在洪水分险理论的基础上,分析造成泰山抽水蓄能电站山洪灾害的因素,选取科学合理的评价指标体系,构建泰山抽水蓄能电站关键区域水淹分险评价模型并对其进行水淹风险评价。成果主要创新点为:(1)首次在抽水蓄能电站采用无人机技术获取研究区域地理信息,制作了实时的、较高精度的研究区域影像和数字流域。(2)基于实时高精度的数字流域得到了较精确的厂区关键风险点集水面积和洪水流量。(3)构建了关键风险点的水淹风险评价模型,应用模型进行了风险点的水淹风险评价,明确了各风险点在不同历时和频率下的水淹风险状况。(4)形成了关键风险点的水淹应对方案。(5)引入数值天气预报增加了雨情预警时间。