[发明专利]一种基于代表电站的流域降雨径流电量宏观预测方法

权利要求书

1.一种基于代表电站的流域降雨径流电量宏观预测方法，其特征是，包括如下步骤：

1)选择流域代表电站，根据全流域干支流的水流传播方向建立流域水电站群的完整水力拓扑关系并进行概化：

2)采集流域资料信息：包括各代表电站的日均降雨过程；各代表电站的实时坝上水位、坝下水位，相减得实时发电水头；所有电站的综合出力系数K值和控制流域面积；各非代表电站的历史平均发电水头作为固定发电水头；

3)代表电站径流采用历史相似分析法进行预报：

4)测算全流域总电量：

针对任意测算时段t，全流域的平均出力NW_t＝f(Q_1,t,Q_2,t,…,Q_I,t)，式中，Q_i,t为流域内第i个代表电站t时段的天然入库流量；f(·)针对不同水力联系进行逐层推导；水力联系包括三种：串联、并联、混联；

41)串联：梯级总出力的测算公式为式中，N为梯级总出力；M为梯级代表电站数；N_m为第m个代表电站的代表区域总出力；K_m为第m个代表电站的综合出力系数；Q_m为第m个代表电站的发电流量；i为电站序号，i＝0表示代表电站，其余为非代表电站；I_m为第m个代表电站的代表区域电站数；α_i为第i个非代表电站与代表电站的综合出力系数比；β_i为第i个非代表电站与代表电站的天然径流比；H_i为第i个电站的发电水头；QY_m为按梯级从上往下顺序的第m个代表电站的天然入库径流；

42)并联：对于并联水电站群而言，其总出力测算的表达式与多个代表站的串联梯级相同，但各代表电站之间的径流由于不存在任何水力联系，故全部相互独立，即：Q_m＝QY_m；

43)混联：式中，Ω_m为直接汇入第m个代表电站的所有上级电站集合，若该代表电站为龙头电站，则对应的Ω_m为空集；流域梯级水电站群的总出力预测模型如下：式中，NY为流域水电站群的总预想出力，即各电站预想出力之和；

按上述方法求出流域平均出力后，乘以测算周期的小时数即得流域梯级总电量。

2.根据权利要求1所述的一种基于代表电站的流域降雨径流电量宏观预测方法，其特征是，所述步骤1)中，按“先上游、后下游、先支流、后干流”的顺序对水电站群进行排序；确定各干支流的龙头电站作为代表电站；综合考虑库区降雨分布及支流汇入情况、坝址年均流量、水库调节性能和电站装机容量因素，在所有下级电站中选择具备库区存在降雨中心、库区有支流汇入、坝址年均流量基数大或变化大、水库调节性能好、电站装机容量大任一特征的电站作为代表电站，任一特征的选择标准根据经验值设定；

按紧邻同一河流上游最近代表电站的原则，确定各代表电站与非代表电站之间的映射关系；建立各代表电站之间的拓扑关系，作为全流域水力拓扑关系的概化。

3.根据权利要求1所述的一种基于代表电站的流域降雨径流电量宏观预测方法，其特征是，所述步骤3)中具体步骤如下：

31)计算整理各种可获取的影响径流的特征指标，包括降水量、降水历时、降水强度、起涨流量和前期土壤含水量；

32)对特征指标进行聚类分析处理，将多个相关的特征指标综合、简化为少数几个彼此独立的指标，指标个数依据经验值选择；

33)在聚类分析的基础上进行逐步回归，寻求有关联的特征指标及关联性，作为历史相似分析的关联依据；

34)采用欧氏距离和多目标优选相结合，进行当前来水的相似性查找，得到最相似的径流过程和相应的统计信息。