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水电能源科学
水电能源科学

邴凤山 张勇传

月刊

1000-7709

sdny@mail.hust.edu.cn

027-87542126

430074

武汉市洪山区珞瑜路1037号华中科技大学内

水电能源科学/Journal Water Resources and Power北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊主要报道水、电、能源及相关学科的新理论、新技术、新方法及工程应用成果，适当报道经验交流、技术革新和技术改造，涉及水电、电气与电子、能源与动力、土木与力学、环境工程、控制工程、计算机等多个学科。读者对象为从事水、电、能源开发与研究、生产、建设、设计施工、教学的科技和管理人员及大专院校师生。
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    某土工膜防渗土石坝渗漏险情成因分析

    刘欣怡李卓蒋景东姜鑫...
    134-137,201页
    查看更多>>摘要：随着土工膜广泛应用于水库大坝防渗,土工膜缺陷引起的大坝渗漏问题严重威胁着水库大坝安全和工程效益发挥.针对某土工膜防渗调蓄水库主坝渗漏问题,建立有限元计算模型,计算了土工膜缺陷位置、尺寸对主坝浸润线、渗流场位势等渗流特性的影响,分析了渗漏成因,并结合高密度电法、安全监测资料、补充地勘资料进行验证.结果表明,渗漏原因为主坝坝体填土压实度较低、部分具有湿陷性导致主坝沉降量大引起坝坡土工膜受拉破坏;随着土工膜缺陷位置上移,浸润线高程先增大后减小,且局部有凸起现象;膜后消杀水头随土工膜缺陷尺寸增大而缓慢减小,随缺陷位置上移先基本不变后显著增大;桩号 0+070 断面上游坝坡与库底交界处上方附近、桩号 0+270 断面上游马道附近土工膜发生破损.研究结果可为同类工程病险诊断、设计和运行管理提供参考.

    水库大坝土工膜缺陷渗漏数值模拟高密度电法

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    基于STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型

    朱震昊徐波陈泽元张祜...
    138-141,170页
    查看更多>>摘要：传统的混凝土拱坝位移预测模型主要关注水压、温度、时效等因素与拱坝位移之间的关系,未对拱坝位移数据中所包含的信息进行充分挖掘.为此,采用 Seasonal and Trend decomposition using Loess算法(STL)将拱坝位移原始数据分解为趋势序列、周期序列及残差分量.在此基础上,采用鲸鱼优化算法(WOA)结合随机森林算法(RF)对三个分量进行预测,并使用 Holt-Winters 算法充分考虑趋势序列中的趋势信息对趋势序列的预测结果进行修正.最后将修正后的趋势序列预测结果和周期序列、残差分量预测结果相加,得出拱坝位移最终预测结果.工程实例表明,基于 STL-Holt-WOA-RF的拱坝位移预测模型能够显著提高预测的准确性和稳定性,为拱坝位移预测提供了新的思路和方法.

    混凝土拱坝位移监控模型STL分解随机森林算法Holt-Winters算法

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    基于信号残差修正与PSO-RVM的混凝土拱坝位移组合预测模型

    陈泽元徐波储冬冬张祜...
    142-146页
    查看更多>>摘要：传统的混凝土拱坝位移预测模型仅考虑各类影响因子对预测结果的影响,未充分挖掘残差序列中的有效信息.为此,首先运用关联向量机(RVM)结合粒子群(PSO)算法建立拱坝位移预测的 PSO-RVM模型;然后采用奇异谱分析(SSA)对残差序列进行分解,并根据奇异值的累计贡献率筛选分量进行重构;其次利用随机森林算法(RF)对重构序列进行预测,得到残差序列的修正值;最后将PSO-RVM模型预测值与残差序列修正值叠加,建立基于信号残差修正与PSO-RVM的混凝土拱坝位移组合预测模型PSO-RVM+.工程实例表明,奇异谱分析与随机森林算法能有效提取残差序列中的有效信息并对残差进行修正;相较于 PSO-RVM、RVM及传统的回归模型(SWR)等位移预测模型,PSO-RVM+组合预测模型的预测性能更优、适应性更强.本研究能为大坝安全监控与健康诊断提供一种新的思路.

    混凝土拱坝位移预测信号残差修正关联向量机奇异谱分析随机森林

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    降雨诱发堆积体浅层破坏特征及机理研究

    陈建伟黄晓虎陈陆军魏兆亨...
    147-151页
    查看更多>>摘要：降雨诱发的堆积体滑坡广泛分布于三峡库区,通过研究此类滑坡的变形特征及失稳机制,分析其稳定性,对滑坡灾害的治理有重要意义.以桥头北次级滑坡为例,综合分析降雨、自动 GNSS监测等数据,结合野外宏观巡查及勘查资料,研究了其变形特征及失稳机理.结果表明,桥头北次级滑坡整体变形明显,累积位移-时间关系曲线呈"阶跃"变形特征,降雨及因挡土墙排水失效导致的坡体饱和及地表漫流是诱发滑坡变形的主要因素,降雨通过孔隙和地表裂缝渗入坡体,地下水位抬升,积聚 1～2 d 后坡体饱和,变形加速开始,降雨结束 3～7 d后恢复.

    次级滑坡位移阶跃诱发因素稳定性分析变形机理

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    基于IPSO-DBSCAN的抽水蓄能机组状态监测数据异常检测方法

    张金鹏张孝远
    152-156页
    查看更多>>摘要：抽水蓄能机组状态监测数据受采集设备故障、通信设备异常等因素影响,数据集中存在部分异常数据,对后续机组健康状态评估及预测造成不利影响.为此,提出了一种基于改进粒子群优化算法和 DBSCAN 密度聚类算法的机组异常数据检测模型,模型针对粒子群算法易陷入局部最优解的问题对算法进行改进,之后引入轮廓系数作为适应度函数对DBSCAN的参数进行寻优,最后以相关系数评价异常值剔除的效果.对国内某抽水蓄能机组 2020 年 2 月初～3 月末实测导叶开度、有功功率及下机架振动数据的实例分析结果表明,所提方法能够有效检测出机组振动监测异常数据,剔除异常值后的数据相关系数得到提高,可为后续机组健康状态评估与预测奠定数据基础.

    抽水蓄能异常值检测改进粒子群优化算法DBSCAN

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    基于概率分布优选的水电工程施工初期导流风险率估计

    张超
    157-160,61页
    查看更多>>摘要：科学准确地评估水电工程施工初期导流风险率为施工导流方案决策提供了重要依据.以往风险模型中施工洪水洪峰的随机分布均假设服从P-Ⅲ分布,这会影响导流风险率的精度和可靠性.首先采用 K-S检验法对初拟的施工洪水洪峰概率分布类型进行初选,并通过RRMSE、MMAE、QQD 值的拟合优度综合评比优选最佳概率分布;然后综合考虑水文、水力随机性,构建基于概率分布优选的施工初期导流风险率计算框架,并给出采用 Monte-Carlo方法求解风险率的具体流程;最后对国内两座大型水电工程实例进行应用分析.结果表明,风险率计算框架及求解流程是可行的、有效的;I-MED 具有一定的拟合能力,可用于导流风险模拟;两个案例的概率分布排序不同、最佳概率分布不同,进而影响导流风险率大小.研究结果有效拓展了施工导流风险理论框架.

    导流风险率概率分布优选施工洪水洪峰拟合优度评比Monte-Carlo方法

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    两机一洞尾水调压室阻抗损失系数模型试验研究

    周嘉伟胡定辉刘火箭刘志雄...
    161-165页
    查看更多>>摘要：水电站引水发电系统中调压室的阻抗损失系数是影响机组过渡过程计算结果的重要因素,目前阻抗损失系数一般在行业规范推荐的范围内进行取值,往往与试验值有所偏差,不利于调压室体型的优化设计.通过采用大比尺的调压室水工模型,对两机一洞型式的水电站阻抗式尾水调压室进行大流量条件下的水力学试验,研究不同水流流态和分流比对调压室阻抗损失系数的影响,分析控制工况下调压室的流入和流出阻抗损失系数,给出了调压室阻抗损失系数与分流比的拟合公式和关系曲线.研究结果填补了两机一洞型式的水电站尾水调压室阻抗损失系数试验的空白,可为此类调压室的水力计算分析提供依据.

    两机一洞尾水调压室模型试验阻抗损失系数分流比

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    水泵出口蝶阀流场数值模拟及水力参数计算分析

    赵沛沛王锐吴建华张玉胜...
    166-170页
    查看更多>>摘要：基于Fluent软件采用 RNG κ-ε湍流模型对DN600 中心蝶阀进行数值分析,分别模拟不同开度、不同流速下管道内压力、速度变化分布,计算得出水头损失、阻力系数、汽蚀系数等关键水力参数与入口流速、阀门开度之间的关系曲线,分析其分布规律.结果表明,泵站稳定运行时蝶阀开度应大于 40°,泵站发生事故停泵时蝶阀快关角度应在 55.6%以上,该结果可为泵站水力过渡过程分析提供技术支撑.

    数值模拟Fluent蝶阀水力参数流场

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    一种基于小信号模型分析的水电机组参与电网一次调频方法

    汪旻吴凡梁晶周良松...
    171-176页
    查看更多>>摘要：由于水电机组自身复杂的动态特性,导致高比例水电在参与电网调频过程中易产生超低频振荡,不利于电网安全稳定运行.为此,提出一种基于小信号建模分析的水电机组参与电网调频方法.首先,为体现更贴近实际工作状态的动态特性,基于小信号分析对水电机组参与电网调频进行模型构建;然后,考虑到小信号模型会反映系统诸如超低频振荡等危害的发生特征,进而突出系统的非线性,进行分数阶 PID(FOPID)控制器设计调速系统;在此基础上,利用遗传算法以频率偏差最小为目标进行控制器参数优化,以进一步改善控制效果.仿真分析表明,所建水电机组小信号模型能够准确反映水轮机的动态特性,同时性能优越的 FOPID控制器能有效地抑制超低频振荡.

    水电机组一次调频超低频振荡小信号模型分数阶PID

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    基于SSA-LSTM模型的水电站能效综合评价方法

    闫孟婷陶湘明王胜军金艳...
    177-182页
    查看更多>>摘要：随着我国电力体制改革不断深化,水电已告别传统粗放型发展模式,亟需配套更为成熟、通用的能效评价体系指导水电运行调度工作.因此,提出一种基于深度学习的水电站能效综合评价方法,引入长短期记忆网络(LSTM)构建水电站理论发电量模型,对于给定的原始发电序列,利用奇异谱分析(SSA)提取出其趋势项、周期项及噪声,对前二者分别构建 LSTM网络模拟后叠加得到理论发电量计算结果,在此基础上提出相对增发效益指标、能效相对提高率指标,利用熵权法得到水电站综合得分值,进而对南部某省 12 座电站进行能效评价.结果表明,该方法可以充分反映水电在调度运行中的能效特点,研究结果对优化水电站调度策略、提高水电调度水平具有借鉴意义.

    水电站理论发电量能效评价奇异谱分析长短期记忆网络

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