CN117764317A - 一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法及*** - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法及***，包括：结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围，并确定地形范围内的多个灾害风险子区域；以及根据历史天气数据，确定当前水电站的重点风险时间区间；采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据，并获取未来指定时段内的天气信息；提取各灾害风险子区域的疑似灾害数据的疑似灾害特征信息；按照设定的顺序组合所提取的疑似灾害特征信息，以获得特征序列；将特征序列，输入预先训练的预测模型，以获得水电站安全运行的预测结果。本申请提出了一种用以判断当前流域的流量及泥沙含量的方法，从而实现基于流域的流量以及泥沙含量实现水电站安全运行预测。
Description
技术领域
本申请涉及水电站安全运行管理技术领域，尤其涉及一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法及***。
背景技术
水电站是重要的清洁能源，水电站的安全稳定运行至关重要。水电站的运行不像火电站，其安全稳定运行容易受自然因素影响，例如暴雨、滑坡、泥石流等自然灾害会造成流域内的泥沙、树干等累积，虽然水电站入口处一般设置有拦污栅，但拦污栅处的杂物累积，也会造成水电站安全运行隐患。并且水域中的泥沙含量攀升，可以突破拦污栅，而利用含有泥沙的水来进行发电会造成桨叶抖动偏大等稳定性问题。
现有的例如滑坡监测基于北斗卫星监测、遥感信息、激光雷达等滑坡预警***，此类方法通过卫星数据、遥感影像或雷达信号识别目标区域变形情况，但使用成本高、数据处理量庞大、受云层大气影响等因素，更适用于大型单体滑坡，无法应用于水电站的安全运行预测，而人为的判断需要持续的人为监控、且运行人员经验丰富，在极端天气中无法实现无人值守。
发明内容
本申请实施例提供一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法及***，针对水电站运行的流域，提出一种用以判断当前流域的流量及泥沙含量的方法，从而实现基于流域的流量以及泥沙含量实现水电站安全运行预测。
本申请实施例提出一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，包括：
结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围，并确定所述地形范围内的多个灾害风险子区域；以及
根据历史天气数据，确定当前水电站的重点风险时间区间；
在所述重点风险时间区间，对多个灾害风险子区域进行监测，以采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据，并获取未来指定时段内的天气信息；
提取各灾害风险子区域的疑似灾害数据的疑似灾害特征信息，以及提取天气信息的天气特征信息；
按照设定的顺序组合所提取的疑似灾害特征信息以及天气特征信息，以获得特征序列；
将所述特征序列，输入预先训练的预测模型，以获得水电站安全运行的预测结果，其中所述预测模型用以预测未来时段当前水电站流域流量及泥沙含量。
可选的，结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围包括：
根据所述地形数据，构建所划定的地形范围的地形模型，以及从所述地形数据中确定出当前水电站的基础流域；
以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型；
根据所述逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域，以基于多条疑似灾害流域构建类树状分布图，以基于类树状分布图确定出多个灾害风险子区域；
根据类树状分布图的节点关系以及所述地形模型，为各节点配置特征序列的组合顺序。
可选的，以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型包括：
获取所述基础流域的海拔信息；
以所述海拔信息中的海拔低值区间为参考基准，并将所述基础流域的海拔信息与参考基准进行作差，以确定出逆模型中的模拟流域趋势；以及
对所述地形数据中、所述基础流域中任一侧、与所述基础流域平面的夹角大于预设角度阈值的地形数据，保留实际的流域地形关系，不执行调换处理，以确定出所述地形模型的逆模型。
可选的，以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型还包括：
以所述参考基准，调换所述地形数据的高低差，其中所述基础流域中海拔高度越低的流域，调换后、在所述逆模型的海拔高度越高；
基于调换后的基础流域，以及保留的流域地形关系，构建所述逆模型；
根据所述逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域包括：
在模拟环境下，基于所述逆模型、执行流量模拟，以获取逆流的流量模拟结果；
根据所述流量模拟结果、选取支流流量大于指定流量阈值的支流作为疑似灾害流域。
可选的，根据类树状分布图的节点关系以及所述地形模型，为各节点配置特征序列的组合顺序包括：
根据所述流量模拟结果，以及所述类树状分布图中各节点与当前水电站之间的位置关系，为各节点配置特征序列的组合顺序，其中，任一支流节点位置流量模拟结果的值越大，节点位置越靠近当前水电站，则顺序越靠前。
可选的，采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据包括：
对于各个疑似灾害流域，在同一时段进行采集，其中各疑似灾害流域的采集时段相同；以及
对于任一疑似灾害流域，在相应的采集时段，按照疑似灾害流域的支流流向以及采集时段的时间顺序，进行采集，以获得各灾害风险子区域的疑似灾害数据。
可选的，预先训练所述预测模型是基于历史天气数据，以及各流域干流以及支流的灾害数据预先训练的，且为任一种地质条件，配置有相应的全局权重，以基于全局权重适配于当前水电站流域环境。
本申请实施例还提出一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测***，所述***包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法的步骤。
本申请的方法提出了一种用以判断当前流域的流量及泥沙含量的方法，从而实现基于流域的流量以及泥沙含量实现水电站安全运行预测。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本实施例的水电站安全运行预测方法的基本流程示意。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本申请实施例提出一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，如图1所示，包括如下步骤：
在步骤S101中，结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围，并确定所述地形范围内的多个灾害风险子区域。一些具体示例中，可以从地形数据中确定出可能会对流域造成影响的范围，而其他范围不做处理，以避免引入多余的噪声，从而降低在后的数据处理量。
在一些实施例中，结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围包括：
根据所述地形数据，构建所划定的地形范围的地形模型，以及从所述地形数据中确定出当前水电站的基础流域。一些具体示例中，所确定的基础流域可以至少包括干流，还还可以包括例如支流，本申请实施例中，不单单以支流作为疑似灾害流域，而通过本申请设计的疑似灾害流域判断方法来确定出疑似灾害流域，具体参见后续实施例。
以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型；
根据所述逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域，以基于多条疑似灾害流域构建类树状分布图，以基于类树状分布图确定出多个灾害风险子区域。本申请实施例中，基于逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域，相比人为经验判断，采用逆模型的方式能够识别出更多的直接或者间接与当前基础流域相连的疑似灾害流域，本申请中的疑似灾害流域可以是当前的支流，也可能是沟谷区域，在常规天气下没有河水，或者河水较少，但在极端天气，例如暴雨天气，则形成支流的流域，均可以基于本申请实施例的逆模型进行识别。
根据类树状分布图的节点关系以及所述地形模型，为各节点配置特征序列的组合顺序。本申请实施例中所构建的类树状分布图，还包括有各疑似灾害流域的支流节点位置信息、支流的规模信息等，可以在后续识别中基于这些信息建立特征序列，以执行识别。
在步骤S102中，根据历史天气数据，确定当前水电站的重点风险时间区间。一些示例中，可以根据水电站所处位置的天气数据，确定出重点风险时间区间，例如南方雨季在七八月份，则相应的区间为重点风险时间区间。一些示例中还可以结合未来例如一周或半个月的天气预测信息，来更新重点时间区间。
在步骤S103中，在所述重点风险时间区间，对多个灾害风险子区域进行监测，以采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据，并获取未来指定时段内的天气信息。
在步骤S104中，提取各灾害风险子区域的疑似灾害数据的疑似灾害特征信息，以及提取天气信息的天气特征信息。
在步骤S105中，按照设定的顺序组合所提取的疑似灾害特征信息以及天气特征信息，以获得特征序列。
在步骤S106中，将所述特征序列，输入预先训练的预测模型，以获得水电站安全运行的预测结果，其中所述预测模型用以预测未来时段当前水电站流域流量及泥沙含量。一些示例中，可以将提取的天气特征信息与固定顺序组合的疑似灾害特征信息来输入预测模型。在一些实施例中，预先训练所述预测模型是基于历史天气数据，以及各流域干流以及支流的灾害数据预先训练的，且为任一种地质条件，配置有相应的全局权重，以基于全局权重适配于当前水电站流域环境。在具体实施中，可以基于历史数据(添加相应的标签)以及流量模拟(用以扩充样本)，训练一个子模型。对于当前水电站流域的各条疑似灾害流域，可以结合地质条件、疑似灾害流域的规格来配置一个子模型权重，从而当前水电站流域则包含多个适配后的子模型来构成当前水电站流域则的预测模型，从而通过预测模型来对未来时段的流域中的泥沙含量进行预测。在具体实施中，可以基于泥沙含量对水电站安全运行进行风险分级，从而根据预测结果判断出当前水电站安全运行的风险等级。
本申请的方法提出了一种用以判断当前流域的流量及泥沙含量的方法，从而实现基于流域的流量以及泥沙含量实现水电站安全运行预测。
在一些实施例中，以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型包括：
获取所述基础流域的海拔信息，例如可以获取基础流域河床的海拔信息。
以所述海拔信息中的海拔低值区间为参考基准，并将所述基础流域的海拔信息与参考基准进行作差，以确定出逆模型中的模拟流域趋势；以及
对所述地形数据中、所述基础流域中任一侧、与所述基础流域平面的夹角大于预设角度阈值的地形数据，保留实际的流域地形关系，不执行调换处理，以确定出所述地形模型的逆模型。一些具体示例中，可以基于3D地形数据来构建逆模型，也可以结合3D建模软件和流体模拟软件实现。在一些具体示例中，对于例如流域两侧为山脉的部分，类似的部分在实际运行中在极端天气下不容易引入泥沙，本申请实施例中保留该部分实的流域地形关系，其他类似的部分，也保留相应的地形关系，从而逆模型中包含有可能引入泥沙的疑似灾害流域。
在一些实施例中，以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型还包括：
以所述参考基准，调换所述地形数据的高低差，其中所述基础流域中海拔高度越低的流域，调换后、在所述逆模型的海拔高度越高；
基于调换后的基础流域，以及保留的流域地形关系，构建所述逆模型；
根据所述逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域包括：
在模拟环境下，基于所述逆模型、执行流量模拟，以获取逆流的流量模拟结果；
根据所述流量模拟结果、选取支流流量大于指定流量阈值的支流作为疑似灾害流域。一些具体示例中，基于所述逆模型、执行流量模拟，从而可以基于当前水电站流域逆流至可能的水域发展区域，而对应的，在雨季，极端天气的情况下，这些水域发展区域即可能的水源，且流入当前水电站的流域内，通过该设计能够识别出更多的疑似灾害流支流。
在一些实施例中，根据类树状分布图的节点关系以及所述地形模型，为各节点配置特征序列的组合顺序包括：
根据所述流量模拟结果，以及所述类树状分布图中各节点与当前水电站之间的位置关系，为各节点配置特征序列的组合顺序，其中，任一支流节点位置流量模拟结果的值越大，节点位置越靠近当前水电站，则顺序越靠前。
一些具体示例中，为各节点配置特征序列的组合顺序，从而可以基于子模型及其配置的权重，来对特征序列进行识别，一些具体示例中，考虑组合顺序，可以在配置权重后，使得预测模型整体倾向于组合顺序靠前的支流节点，从而使得预测模型关注于重点支流。
在一些实施例中，采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据包括：
对于各个疑似灾害流域，在同一时段进行采集，其中各疑似灾害流域的采集时段相同；以及
对于任一疑似灾害流域，在相应的采集时段，按照疑似灾害流域的支流流向以及采集时段的时间顺序，进行采集，以获得各灾害风险子区域的疑似灾害数据，具体采集的疑似灾害数据可以包含图像数据、视频数据等。
本申请实施例中不执行同时刻采集，本申请的采集方式为各疑似灾害流域在同一时段、按照时间顺序进行采集，从而获取到该疑似灾害流域包含有动态发展趋势的灾害特征。在另一些实施例中，例如一个采集时段可以基于天气预报的更新周期进行设置，从而保证天气特征与采集时段具有相同的更新周期。
在一些实施例中，提取各灾害风险子区域的疑似灾害数据的疑似灾害特征信息包括：对于采集的任一灾害风险子区域的疑似灾害数据，提取图像数据或者视频数据中的支流特征，并按照采集的时间顺序进行拼接，从而形成任一灾害风险子区域的疑似灾害特征信息，通过这样的方式可以舍弃部分的识别灵敏度，从而关注于采集时段的整体流量、泥沙发展趋势。
之后将特征序列，输入预先训练的预测模型，以获得水电站安全运行的预测结果，从而预测未来时段当前水电站流域流量及泥沙含量。
本申请实施例的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，利用预测模型实现与当前水电站流域进行匹配，并针对环境灾害，特别是暴雨、泥石流等极端天气可能造成的水电站安全隐患进行识别，从而辅助水电站运行管理人员进行判断，提高水电站安全运行的可靠性。
本申请实施例还提出一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测***，所述***包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法的步骤。
此外，尽管已经在本文中描述了示例性实施例，其范围包括任何和所有基于本公开的具有等同元件、修改、省略、组合(例如，各种实施例交叉的方案)、改编或改变的实施例。并不限于在本说明书中或本申请的实施期间所描述的示例，其示例将被解释为非排他性的。
以上描述旨在是说明性的而不是限制性的。例如，上述示例(或其一个或更多方案)可以彼此组合使用。例如本领域普通技术人员在阅读上述描述时可以使用其它实施例。
以上实施例仅为本公开的示例性实施例，本领域技术人员可以在本公开的实质和保护范围内，对本发明做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本发明的保护范围内。
Claims (8)
1.一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，包括：
结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围，并确定所述地形范围内的多个灾害风险子区域；以及
根据历史天气数据，确定当前水电站的重点风险时间区间；
在所述重点风险时间区间，对多个灾害风险子区域进行监测，以采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据，并获取未来指定时段内的天气信息；
提取各灾害风险子区域的疑似灾害数据的疑似灾害特征信息，以及提取天气信息的天气特征信息；
按照设定的顺序组合所提取的疑似灾害特征信息以及天气特征信息，以获得特征序列；
将所述特征序列，输入预先训练的预测模型，以获得水电站安全运行的预测结果，其中所述预测模型用以预测未来时段当前水电站流域流量及泥沙含量。
2.如权利要求1所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，结合地形数据，划定影响当前水电站安全运行的地形范围包括：
根据所述地形数据，构建所划定的地形范围的地形模型，以及从所述地形数据中确定出当前水电站的基础流域；
以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型；
根据所述逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域，以基于多条疑似灾害流域构建类树状分布图，以基于类树状分布图确定出多个灾害风险子区域；
根据类树状分布图的节点关系以及所述地形模型，为各节点配置特征序列的组合顺序。
3.如权利要求2所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型包括：
获取所述基础流域的海拔信息；
以所述海拔信息中的海拔低值区间为参考基准，并将所述基础流域的海拔信息与参考基准进行作差，以确定出逆模型中的模拟流域趋势；以及
对所述地形数据中、所述基础流域中任一侧、与所述基础流域平面的夹角大于预设角度阈值的地形数据，保留实际的流域地形关系，不执行调换处理，以确定出所述地形模型的逆模型。
4.如权利要求3所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，以所述基础流域为基准，调换所述地形数据的高低差，确定所述地形模型的逆模型还包括：
以所述参考基准，调换所述地形数据的高低差，其中所述基础流域中海拔高度越低的流域，调换后、在所述逆模型的海拔高度越高；
基于调换后的基础流域，以及保留的流域地形关系，构建所述逆模型；
根据所述逆模型、确定出与所述基础流域相连的多条疑似灾害流域包括：
在模拟环境下，基于所述逆模型、执行流量模拟，以获取逆流的流量模拟结果；
根据所述流量模拟结果、选取支流流量大于指定流量阈值的支流作为疑似灾害流域。
5.如权利要求4所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，根据类树状分布图的节点关系以及所述地形模型，为各节点配置特征序列的组合顺序包括：
根据所述流量模拟结果，以及所述类树状分布图中各节点与当前水电站之间的位置关系，为各节点配置特征序列的组合顺序，其中，任一支流节点位置流量模拟结果的值越大，节点位置越靠近当前水电站，则顺序越靠前。
6.如权利要求5所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，采集各个灾害风险子区域的疑似灾害数据包括：
对于各个疑似灾害流域，在同一时段进行采集，其中各疑似灾害流域的采集时段相同；以及
对于任一疑似灾害流域，在相应的采集时段，按照疑似灾害流域的支流流向以及采集时段的时间顺序，进行采集，以获得各灾害风险子区域的疑似灾害数据。
7.如权利要求1所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法，其特征在于，预先训练所述预测模型是基于历史天气数据，以及各流域干流以及支流的灾害数据预先训练的，且为任一种地质条件，配置有相应的全局权重，以基于全局权重适配于当前水电站流域环境。
8.一种考虑环境灾害的水电站安全运行预测***，其特征在于，所述***包括处理器和存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的考虑环境灾害的水电站安全运行预测方法的步骤。
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2023
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