基于水质智能预测的水库优化调度研究

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大型水利工程的建设,使人类能够对水资源进行更为有效的管理和充分的利用,但同时不可避免的带来了一系列的环境问题。为弥补或减缓水库建设对生态环境的影响,探求考虑水质目标的水库优化调度方式具有重要的实践意义。本文以三峡库区支流香溪河为背景,研究了水库调峰运行方式对河流水质的影响,建立水质智能预测模型并应用到水库优化调度中。主要包括以下内容:1.建立二维非恒定流水动力模型。采用有限单元法离散研究区域,预测了三峡水库坝前水位175m时的库区流场。并且在计算不同运行方式下库区流体动力场的基础上,通过水位、流速、流量的变化过程对比分析,得出结论:调峰运行可以显著增强库区和支流的水位波动,促进水体交换。2.建立香溪河一维水质模型。在总结三峡调峰运行下香溪河水质浓度变化规律的基础上,确定了支流污染物迁移扩散的影响因素,并通过引入水质速率描述水质变化,分析了谷荷流量、调峰流量、坝前水位及浓度边界对支流水质的影响程度。3.建立香溪河水质预测模型。在一维水质模拟基础上,应用改进的BP神经网络算法,对大量典型工况样本数据进行训练和误差分析,建立稳定性好、精度高的水质预测模型。4.建立基于水质智能预测的水库优化调度模型。在明确三峡水库优化调度原则、目标及多种约束条件的基础上,建立了基于水质预测的三峡水库优化调度模型,并采用遗传算法寻优求解。通过分析以发电量、水质改善为目标的优化调度运行方式对支流水质的影响,最后确定三峡非汛期综合效益最大的水库优化调度运行方案。
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