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基于综合调度的三峡水库汛末蓄水研究左建;陆宝宏;顾磊;朱从飞;甄亿位;刘欢;臧冬伟【摘要】三峡水库新增抗旱和生态功能,其汛末蓄水时间和方式的选定不仅要考虑防洪、发电、航运等效益,还需兼顾下游抗旱补水和生态用水需求.据此,拟定三种提前蓄水方案,综合考虑三峡水库五大功能利用要求,根据1954年～2007年9月～11月的长系列历史径流资料,采用长系列操作法从年均发电量、年均弃水量、10月底蓄满率、防洪风险率、通航率及生态需水满足率等六方面对蓄水时间和蓄水方式进行了综合评判.计算出不同评价指标的权重及不同蓄水方案的加权欧氏距离.结果表明,三峡水库自9月中旬开始连续蓄水是汛末最优蓄水策略,防洪、抗旱及通航效益均达到最大,在充分利用9月天然来水增加发电量的同时,9月～11月的生态需水满足率也均超过了80％.【期刊名称】《水力发电》【年(卷),期】2015(041)012【总页数】5页(P85-88,92)【关键词】蓄水;抗旱补水保证率;生态需水满足率;防洪风险率;综合调度;三峡水库【作者】左建;陆宝宏;顾磊;朱从飞;甄亿位;刘欢;臧冬伟【作者单位】河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏南京210098;东海县水务局,江苏连云港222300;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098;河海大学水文水资源学院,江苏南京210098【正文语种】中文【中图分类】TV697.11三峡水库是一个大型的综合性水利枢纽，以防洪为主，兼顾发电和航运[1- 3]。
目前，国务院批准三峡水库新增抗旱功能，与防汛处于同等地位[4]。
其在防洪、发电、航运和抗旱补水方面发挥重大社会经济效益的同时，通过其调度尽可能地减小对下游生态系统的影响，受到越来越多的关注。
长江三峡水库枢纽调度优化研究长江三峡水库的建设成为了中国乃至世界上一项具有里程碑意义的工程。
随着其建设的逐渐完善，长江三峡水库枢纽调度优化的研究因此而展开，这是全球水力发电领域的一大研究难题。
长江三峡水库枢纽调度优化旨在通过最优控制来获得最佳水资源利用效果，如实现旱涝季节国家用水需求的合理分配、确保生态环境水质的稳定保持、增强控制水位进行洪水预警和防范等。
为了达到这一目的，必须进行调度优化，即根据长江三峡水库枢纽水能存储特性进行水位控制策略的优化。
目前，调度优化主要涉及到两个方面：一是适应变化的环境、满足广泛需求的水资源供应与各类工程的需求；二是对水库枢纽的运营模式进行分析与调整，以求效益的最大化。
因此，调度优化问题包括调度算法、调度规律、调度时间等的综合考虑。
从调度的理念出发，水库枢纽及其管理机构应继续推进以水量为中心的操作模式，并逐渐将其扩展至以生态、航运、渔业、灾害监测、水质监测等为中心的多方面操作，以实现长江三峡水库枢纽的综合治理。
为了实现长江三峡水库枢纽调度优化，必须依据长江三峡水库特点开展相应的研究。
目前，调度规律、调度时间、配合水库运行等都已经成为长期研究的内容。
在研究中，采用了优化模型、计算机仿真、概率分析、生态学、经济学和生产力手段等方法，以及长江三峡水库运行实例的观测以及相关数据分析，以求得最佳的长江三峡水库枢纽调度方案。
长江三峡水库枢纽在挖掘水能、调度用水、防洪等方面都具有重要意义。
随着国家生态建设和区域协调发展战略的推进，长江三峡水库枢纽的调度优化研究将成为探讨长江水域及其流域生态、经济、社会等协调发展模式的重要基础。
在未来，长江三峡水库枢纽调度优化的研究将面临更高的挑战，同时也将为其管理部门提供更加有效、稳定、可持续的水资源调度策略，从而使得长江三峡水库枢纽真正成为长江流域水资源利用的“活”库、可持续发展的支撑点。
数据挖掘技术在水库调度中的研究与应用
许惠君;李彩林;刘晓安
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2006(034)009
【摘要】水文预报对于水库调度、洪水控制、发电、灌溉等工作至关重要.从目前的研究情况看,各种传统的径流预报方法用于中长期径流预报时,预报精度都比较低.本文首先介绍了数据挖掘的基本知识,并将基于神经网络的数据挖掘方法应用于水文预报中,使用boosting回归算法建立数据挖掘模型,进而发现和挖掘水库调度的内在规律和潜在效能.
【总页数】3页(P61-63)
【作者】许惠君;李彩林;刘晓安
【作者单位】华中科技大学水电学院,武汉,430074;华中科技大学水电学院,武汉,430074;桂林电子工业学院机电与交通工程系,桂林,541004;华中科技大学水电学院,武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP2
【相关文献】
1.数据仓库和数据挖掘技术在湖南水库调度中的应用 [J], 丁杰;魏敏文;代洁;陈庆琪;张金华;刘建平;吴志坚;卢强;乔宏
2.基于水库-河道耦合关系的水库水沙联合调度模型研究与应用 [J], 谈广鸣;郜国明;
王远见;李新杰
3.水库优化调度中随机动态规划方法的研究与应用 [J], 吴爱华;周建中;陶东兵;李承军
4.长江流域水库群联合调度管理工作建议\r——在2018年长江流域水库群联合调度座谈会暨流域机构水库调度经验交流会上的讲话 [J], 金兴平
5.持续推进长江流域水库群联合调度工作\r——在2018年长江流域水库群联合调度座谈会暨流域机构水库调度经验交流会上的讲话 [J], 尚全民
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三峡信息技术教案：三峡大坝监测数据获取及处理技术应用随着科技的不断进步和发展，信息技术的应用已经深入到了各个领域，而其中最为重要的一项就是数据获取和处理。
三峡大坝作为世界上最大的水利工程之一，长期以来一直需要进行严格的监测和管理。
而现在，随着信息技术的发展，三峡大坝的监测数据获取和处理也逐渐实现了自动化和数字化。
本篇文章将对三峡大坝监测技术应用进行深入探讨，以期更好地了解信息技术在水利工程领域中的应用。
一、三峡大坝的监测三峡大坝是世界上最大的水利工程之一，位于中国的长江上游，因此对该工程的安全性和稳定性保障显得特别重要。
监测是掌握大坝状态和动态变化的重要手段，对于预防事故和提高工程安全性十分必要。
在大坝建成前，钢筋、土体试验、安全系数分析等方面的监测工作都十分重要，而在大坝建成后，监测也是必不可少的。
尤其是近年来，对于三峡大坝的安全监测越来越关注，因此监测系统的升级和完善也逐渐变得更为重要和紧迫。
二、数据获取监测数据获取是对于大坝监测的一项重要工作，它不仅关乎信息的可靠性，而且还影响到信息获取的效率。
对于三峡大坝而言，如何高效地获取监测数据成为了一个十分重要的问题。
目前，数据获取的主要方式是通过传感器采集，传感器的种类非常多，主要包括水位传感器、荷载传感器、温度传感器、加速度传感器等。
而传感器的采集数据要经过处理，才能成为有用的数据，这就需要对数据进行采集、处理和分析处理，从而得到更为精确的数据。
三、数据处理数据处理是对于所采集的监测数据，进行可视化与分析，从而得出结论和预测的过程。
三峡大坝的监测数据处理尤其重要，它既关乎到工程的建设过程，也关系到大坝的安全性和稳定性。
对于数据的处理，在三峡大坝的监测系统中，首先是采集到的数据进行质量检测，质量检测主要包括缺失值的处理、孤立值检测、异常值判断等。
在数据经过质量检测之后，就开始进行数据预处理，包括数据清洗、数据采样等。
接下来是数据的建模和分析，数据建模主要是针对所采集的数据构建模型予以描述，这也是系统监控的基础。
数据挖掘技术在水文预报与水库调度中的应用研究摘要：水文资料在水资源产业资料中占有重要地位。
通过水文测量和验收，采集各种水文要素，统一标准规范后，将记录整理成简明扼要的系统的水文数据和数据库。
关键词：数据挖掘技术；水文；应用前言数据挖掘（DateMining，简称DM）是指利用统计学习方法、人工智能算法等分析海量数据中隐藏的数据关系，提炼出具有潜在价值的数据走向与结构模式，并利用这些规则重建预测模型，提供决策支持的过程。
1数据挖掘基本分析方法数据挖掘的分析方法多种多样，各有不同。
按照其功能可以分为分类与回归、聚类、关联规则与时序模式这四种。
分类和回归是用来描述数据类别或预测数据趋势的两种重要的数据分析方法，分类（Classification）是将数据归入预先定义好的群组或类中，而回归则（Regression）是以历史数据来预测数据未来的趋势。
分类与回归中常用的算法有：小波神经网络法、模糊神经网络法、径向基函数法和反向传播法；聚类分析（Clusteranalysis）是依据数据属性上的相似性，在未给定分组和类别的情况下进行信息自动聚集的一种方法，也称为无指导学习，常用的聚类分析的方法有模糊C‐均值聚类、神经网络聚类、层次聚类、K‐means聚类、高斯聚类等。
关联分析（Association）的任务是发现事物间的相关程度，揭示在数据中间接表现出来的隐含关系，常用的两种分析方法是关联规则和序列模式分析，关联规则主要是发现事物间的相互依赖性，而序列模式则是挖掘数据间的前因后果关系。
Apriori算法、灰色关联法、HotSpot算法和FP‐Tree算法是在关联分析中常用的算法；时序模式包含两种类型，一种是时间序列分析，另一种则是序列发现，时序模式描述的是基于时间或其他序列的经常发生的规律或趋势。
时间序列常用的模型有加法模型和乘法模型。
时序算法常用的有指数平滑法、移动平均法和灰色预测法等。
2数据挖掘一般过程数据挖掘的一般过程主要包括六个部分：①定义挖掘目标；②数据取样；③数据预处理；④数据探索；⑤模型建立；⑥模型评估。
面向水库调度的空间数据仓库设计与实现——以三峡水库为
例
杨旭;汤正阳;张玉松;张玉柱;樊启萌;任玉峰
【期刊名称】《水利水电快报》
【年(卷),期】2022(43)10
【摘要】为研究空间数据在以三峡水库为核心的水库调度自动化系统中的高效应用,通过数据互操作、数据融合、数据集成等技术,基于空间数据引擎,对降水、调度风险、地表覆被、水下地形等空间数据进行管理,构建了多维空间数据仓库。
结果表明:构建空间数据仓库是管理多维数据的有效方法,也是构建面向决策者的可视化系统基础。
研究成果可为多源异构、海量的空间数据管理、分析提供支撑,也为水资源决策提供数据底板。
【总页数】8页(P87-94)
【作者】杨旭;汤正阳;张玉松;张玉柱;樊启萌;任玉峰
【作者单位】三峡水利枢纽梯级调度通信中心;智慧长江与水电科学湖北省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TV697.11;TP392
【相关文献】
1.水库群联合防洪调度系统建设关键技术--以金沙江下游梯级和长江三峡水库为例
2.基于B/S架构和面向对象技术的梯级水库群防洪优化调度系统设计与实现
3.三
峡梯级水库调度仿真及实现--给定葛洲坝水库出库流量优化模型4.简述水库防洪调度计算流程设计方法——以尤溪流域水库防洪调度为例5.控制-反调节水库协同生态调度的优化策略:以三峡-葛洲坝梯级水库为例
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智能水利监测系统中的数据挖掘与预测分析研究智能水利监测系统的数据挖掘与预测分析是一项重要的研究工作，它通过对水利系统中的数据进行挖掘和分析，提供对未来水利情况的预测和预警，为水利管理和决策提供科学依据和决策支持。
本文将重点探讨智能水利监测系统中的数据挖掘与预测分析的研究内容和方法。
首先是数据收集与处理。
智能水利监测系统通过传感器和仪器获取到大量的水利数据，包括水位、流量、水质等多种指标。
这些数据需要经过预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等步骤，以确保数据的可靠性和准确性。
其次是数据挖掘和模型建立。
在数据挖掘过程中，可以采用多种方法和算法，包括聚类、分类、关联规则挖掘、时序模式挖掘等。
通过对水利数据的挖掘，可以发现数据中的隐藏模式和规律，为后续的预测和决策提供依据。
同时，还可以建立预测模型，例如时间序列分析、神经网络、支持向量机等模型，通过对历史数据的分析和建模，预测未来水利情况。
最后是结果评估。
预测模型建立完成后，需要对模型进行评估和验证。
评估指标可以包括均方根误差、平均绝对误差、平均百分比误差等，通过这些指标可以评估模型的准确性和可靠性。
同时，还可以采用交叉验证和实际应用的验证，验证模型的泛化能力和实际应用效果。
在智能水利监测系统中，数据挖掘与预测分析的方法和技术有很多种，不同的方法适用于不同的应用场景。
例如，对于水位、流量等连续变量的预测，可以采用时间序列分析和回归分析等方法；对于水质等离散变量的预测，可以采用分类和关联规则挖掘等方法。
同时，也可以将不同的方法进行组合和集成，提高预测和分析的准确性和可靠性。
总之，智能水利监测系统中的数据挖掘与预测分析是一项重要的研究工作，它可以通过对水利数据的挖掘和分析，提供对未来水利情况的预测和预警，为水利管理和决策提供科学依据和决策支持。
在研究过程中，需要合理选择数据挖掘和预测方法，并进行完整的数据收集与处理、模型建立和结果评估等环节，以确保研究结果的准确性和可靠性。
