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清江梯级发电与生态均衡优化调度研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
鉴于清江梯级水电站联合调度运行尚未考虑河流生态需求的现状,导致自然径流过程发生极大改变,采用逐旬频率计算法,确定清江梯级生态流量区间范围,进而在梯级发电调度的基础上,引入径流生态离差系数,建立发电与生态均衡优化调度模型,并提出了基于粒子群算法的模型解算方法,构建调度方案的发电与生态综合评价指标体系,对比分析清江梯级2008-2010年优化调度方案。结果表明,发电与生态均衡优化调度方案在梯级发电量仅减少1.85%的情况下,径流生态离差系数提高6.81%,梯级生态溢水量减少57.66亿m~3,梯级生态缺水量减少3.92亿m~3,生态调度效果显著。研究成果可为当前长江大保护与清江流域环境保护背景下清江梯级联合调度运行提供科学依据与决策支持。  相似文献   
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高质量的水文气象观测数据是开展气象和水文灾害监测、预报预警及长期气候变化趋势分析的基本支撑。针对流域尺度内现有融合降水数据空间分辨率低的问题,通过集合卡尔曼滤波(EnKF)融合算法对清江流域33个地面站点和TRMM及CMORPH两种卫星产品的降水数据在日尺度上进行融合,得到了0.05°×0.05°的清江流域融合降水数据MSAP。利用留一交叉验证的方式对卫星降水、地面插值和MSAP融合降水数据进行定量分析,证明EnKF融合算法能从相关性系数R、平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE 3个方面改善清江流域降水的精度,并且融合算法改善了卫星数据和地面数据在流域边界部分区域精度低的缺点,展现了EnKF融合算法在降水数据融合中的应用潜力。进一步地,将MSAP与CMFD、ERA5和MSWEP等3种主流再分析数据进行对比,并对1998年汛期清江流域与长江干流四次洪峰遭遇中最大的两次遭遇所对应的场次强降水进行了空间分析。结果表明,在时间尺度上,MSAP数据具有最高的R和最小的MAE及RMSE;在误差的空间分布上,MSAP数据在各站点精度评价指标的空间差异最小,四种再分析数据精度由高到低排序为MSAP&...  相似文献   
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