●緒論 1
上篇 實時感知
第1章 數據采集 11
1.1 氣像 11
1.1.1 氣像信息獲取方式 11
1.1.2 大渡河流域氣像信息收集 12
1.2 水情 14
1.2.1 水情信息獲取方式 14
1.2.2 大渡河流域水情信息收集 14
1.3 市場 18
1.3.1 市場信息獲取方式 18
1.3.2 大渡河公司所需市場信息收集 20
1.4 設備 23
1.4.1 設備信息種類 23
1.4.2 設備信息獲取方式 23
1.5 環境 25
1.5.1 環境信息種類 25
1.5.2 環境信息獲取方式 25
第2章 數據傳輸 28
2.1 光纖通信 28
2.1.1 大渡河光纖通信繫統概述 29
2.1.2 大渡河光纖通信繫統保護策略 30
2.2 衛星通信 32
2.2.1 衛星通信繫統概述 32
2.2.2 衛星通信技術特點 32
2.2.3 大渡河VSAT衛星通信繫統 33
2.2.4 基於VSAT的VOIP調度通信 38
2.3 公網通信 39
第3章 數據處理 41
3.1 雲計算中心 41
3.1.1 雲計算基本概念 41
3.1.2 大渡河雲計算中心體繫架構 42
3.1.3 大渡河雲計算中心存儲設計 43
3.2 雲數據中心 45
3.2.1 雲數據中心基本概念 45
3.2.2 雲數據中心數據采集 45
3.2.3 雲數據中心數據存儲 48
3.2.4 雲數據中心數據質量 49
中篇 精準預測
第4章 氣像預報 53
4.1 數值天氣預報簡介 53
4.1.1 數值天氣預報技術發展簡史 53
4.1.2 WRF預報模型簡介 54
4.1.3 數據同化技術 58
4.2 大渡河流域數值天氣預報模型 61
4.2.1 大渡河流域氣候特點 61
4.2.2 預報思路 63
4.2.3 大渡河數值天氣預報模型設計 64
4.2.4 大渡河資料同化設計 67
4.2.5 大渡河預報參數選擇 69
4.2.6 大渡河集合預報 72
4.3 大渡河數值天氣預報案例分析 74
4.3.1 大渡河降雨預報檢驗分析 74
4.3.2 預報偏差案例分析 78
4.4 大渡河降水預報方案優化 79
4.4.1 基於增量空間濾波的多尺度模型融合技術 79
4.4.2 使用分辨率更高的地形數據 80
4.4.3 融合更多公開的全球預報數據 81
4.4.4 利用認知技術修正模型預報誤差 81
第5章 洪水預報 84
5.1 洪水預報技術簡介 84
5.1.1 新安江模型 85
5.1.2 洪水概率預報 91
5.2 大渡河洪水預報方案 101
5.2.1 大渡河流域暴雨洪水特性 101
5.2.2 洪水預報總體設計 105
5.2.3 典型性斷面預報方案 106
5.3 洪水預報案例分析 109
5.3.1 精度評定要求 109
5.3.2 典型性斷面預報效果 110
5.4 大渡河洪水預報方案優化 110
第6章 中長期徑流預報 112
6.1 徑流預報技術簡介 112
6.1.1 自回歸模型 113
6.1.2 徑向基神經網絡模型 113
6.1.3 集對分析 114
6.2 大渡河中長期徑流預報方案 115
6.2.1 大渡河徑流特性分析 115
6.2.2 中長期徑流預報總體設計 120
6.2.3 典型性斷面預報方案 121
6.3 中長期徑流預報案例分析 125
6.3.1 自回歸模型預報 125
6.3.2 RBFNN模型預報 125
6.3.3 集對分析模型預報 126
6.4 大渡河中長期預報方案優化 127
下篇 智能調控
第7章 梯級聯合優化調度 131
7.1 梯級水電站中長期優化調度 131
7.1.1 數學模型 131
7.1.2 模型求解 132
7.1.3 實例計算 136
7.2 梯級水電站短期優化調度 138
7.2.1 數學模型 138
7.2.2 模型求解 140
7.2.3 實例計算 142
7.3 梯級水電站負荷分配 143
7.3.1 梯級聯合調度負荷分配模式 143
7.3.2 數學模型 148
7.3.3 模型求解 150
7.3.4 實例計算 150
7.3.5 日發電計劃合理性校核 152
7.4 水庫汛末分期蓄水 153
7.4.1 汛期分期方法 153
7.4.2 實例計算 158
7.4.3 汛末分期蓄水成效 162
7.5 中小洪水實時預報調度 162
7.5.1 研究方法 163
7.5.2 實例計算 164
7.5.3 中小洪水實時預報調度成效 167
第8章 負荷實時調控 169
8.1 研究內容 169
8.2 站間負荷實時分配模型 170
8.2.1 建模要點 170
8.2.2 約束條件 171
8.3 模型求解方法 172
8.3.1 動態規劃算法 173
8.3.2 改進雙向逐次逼近解算方法 175
8.4 瀑深枕三站EDC案例 180
8.4.1 廠間負荷實時分配策略 180
8.4.2 廠間負荷實時分配控制模型 181
8.4.3 求解算法 184
第9章 閘門智能控制 187
9.1 研究內容 187
9.2 水位控制策略及模擬運行 188
9.2.1 水庫水位控制策略庫 188
9.2.2 水電站模擬運行 189
9.2.3 水電站模擬運行計算流程 190
9.3 閘門調度及算法 191
9.3.1 調度模式的目標函數 191
9.3.2 閘門約束 192
9.3.3 閘門開度分配中的次優解 192
9.4 典型站閘門智能控制案例 192
9.4.1 大崗山水電站 193
9.4.2 瀑布溝水電站 194
參考文獻 197

《流域水電智慧調度：大渡河探索與實踐》是對國家能源投資集團有限責任公司大渡河流域水電開發有限公司在流域水電智慧調度探索與實踐中取得成果與經驗的提煉總結，分為實時感知、精準預測、智能調控3篇，共9章。主要內容包括數據采集、數據傳輸、數據處理、氣像預報、洪水預報、中長期徑流預報、梯級聯合優化調度、負荷實時調控及閘門智能控制，涵蓋了流域水電智慧調度的主要環節。《流域水電智慧調度：大渡河探索與實踐》所述理論緊密聯繫生產實際，結合各項研究成果在大渡河流域的成功應用，從技術層面與實踐層面進行詳細闡述。