一种水库水位波动处理方法技术

本发明专利技术涉及一种水库水位波动处理方法，包括：S1，获取目标水库的坝前水位历史数据；S2，对历史数据中的粗大数据进行剔除；S3，对经S2操作后的历史数据中的缺漏数据进行填补；S4，采用SG滤波方式对经S3操作后的历史数据进行滤波平滑处理；S5，采用原始的坝前水位历史数据计算径流倒挂率P0，采用经S4操作后的坝前水位数据计算径流倒挂率P1，判断P1是否小于P0，若是，则输出P1的值和经S4操作处理后的坝前水位数据，若否，则返回执行S4；其中径流倒挂率指出现目标水库的入库流量小于上游相邻水库出库流量现象的频率。该方法能够提高水库坝前水位的准确性，从而降低调度风险。从而降低调度风险。从而降低调度风险。

【技术实现步骤摘要】
一种水库水位波动处理方法


[0001]本专利技术涉及水资源管理
，尤其涉及一种水库水位波动处理方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济和技术的发展，人们对水利资源的开发利用也越来越充分和完善，水电站便是其中重要的一种方式。而水电站安全经济运行拥有十分复杂的监测体系。但在各类指标体系的构建中，坝前水位数据的测量是参与水电站水库安全经济运行重要组成部分，因为在进行水库调度等日常工作中，水库库容难以直接测量，需要以坝前水位作为间接测量数据，然后通过水位库容曲线转化为库容量，随后应用到水库水量计算中。但是现有技术中，坝前水位数据是直接采集水位瞬时测量值存入数据库，并将其运用在日常调度、风险评价等各项工作中。由于坝前水位存在较大波动，现有技术中缺乏对坝前水位测量特性的评估与处理，采用直接测量的坝前水位数据进行库容计算会存在较大误差，不仅增加了调度风险，也降低了水库调度指令的可行性。因此，急需一种对水库坝前水位测量数据进行处理的方法对坝前水位波动进行处理，以减小坝前水位误差，降低调度风险。

技术实现思路

[0003]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种对坝前水位波动进行处理以减小坝前水位误差、降低调度风险的水库水位波动处理方法。
[0004]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种水库水位波动处理方法，包括如下步骤，
[0005]S1，获取目标水库的坝前水位历史数据；
[0006]S2，对历史数据中的粗大数据进行剔除；
[0007]S3，对经S2操作后的历史数据中的缺漏数据进行填补；
[0008]S4，采用SG滤波方式对经S3操作后的历史数据进行滤波平滑处理；
[0009]S5，采用原始的坝前水位历史数据计算径流倒挂率P0，采用经S4操作后的坝前水位数据计算径流倒挂率P1，判断P1是否小于P0，若是，则输出P1的值及经S4操作处理后的坝前水位数据，若否，则返回执行S4；其中径流倒挂率指出现目标水库的入库流量小于上游相邻水库出库流量现象的频率。
[0010]进一步的，所述S2中对粗大数据进行剔除的方式为：将历史数据中超过区间范围(μ
‑
3σ,μ+3σ)的数据予以剔除，其中μ表示历史数据的均值，σ表示历史数据的标准差。
[0011]进一步的，所述S3中对缺漏数据进行填补的方式为，
[0012][0013]其中，l表示填补的缺漏数据，单位为m，l1、l2表示历史数据序列中缺漏数据前后相邻的坝前水位数据，单位为m，t1、t2表示缺漏数据前后相邻的坝前水位数据对应的时刻，t表示缺漏数据期望的时刻。
[0014]进一步的，所述S4中采用SG滤波方式进行滤波平滑处理具体包括，
[0015]对进行粗大数据处理和缺漏数据处理后的历史数据采用如下拟合公式进行拟合：
[0016][0017]其中，x
i
表示滤波窗口中第i个待拟合的坝前水位数据，y
i
表示第i个拟合后的数据，a0，a1，
…
，a
k
‑1为待求解的变量，k
‑
1表示利用k
‑
1次多项式拟合，其中k为自然数且k≥2；
[0018]其中，a0，a1，
…
，a
k
‑1的求解方式如下：
[0019]设滤波窗口数据序列长度为N，N＝2m+1，m为自然数，且N大于等于k，则滤波窗口内根据拟合公式可生成N个多项式，N个多项式中有k个需要求解的变量，即k元线性方程组，通过最小二乘法公式：即可求解得到a0，a1，
…
，a
k
‑1。
[0020]进一步的，所述滤波窗口数据序列长度N的计算方式为：采用Preissmann四点带权隐式差分格式对圣维南方程组进行离散后，忽略二阶微量将其简化为线性方程组并进行求解，获取上游相邻水库出库流量发生突变时，该突变流量到达下游目标水库所使用的流达时间，所述流达时间除以坝前水位数据采样频率并向上取最近奇数即为滤波窗口数据序列长度N。
[0021]进一步的，S5中径流倒挂率的计算方式如下：
[0022][0023]其中，P表示径流倒挂率，I
t'
表示t'时段目标水库上游河道来流量，I
′
t
′
表示t'时段内目标水库经蓄量变化与出库流量反推的入库流量，t'表示时段，T表示计算总时段；
[0024]上式中I
t'
＝O
t'
‑
j
，
[0025]其中O
t'
‑
j
表示上游河道控制节点流量大小，即上游相邻水库出库流量，j表示上游河道控制节点流量流达至目标水库所需的时段个数，l
t'+1
表示t'+1时段目标水库坝前水位，f为目标水库坝前水位与库容的映射关系用以将坝前水位转换为库容，T为计算总时段长度，O
′
t
′
为目标水库出库流量，计算方式为其中表示t'时段目标水库的发电流量，可根据负荷数据和坝前水位数据查询NHQ曲线推算得出，表示t'时段目标水库闸门流量，可根据闸门开度和坝前水位数据查询泄流曲线推算得出。
[0026]进一步的，所述P1计算过程中，采用下列公式对缺漏的负荷数据进行填补：
[0027][0028]其中w表示缺漏的负荷数据，单位为MW，w1、w2表示缺漏的负荷数据前后相邻的负荷数据，单位为MW，t
″1、t
″2表示缺漏的负荷数据前后相邻的负荷数据对应的时间刻度，t”表示缺漏负荷数据期望的时间刻度。
[0029]进一步的，所述P1计算过程中，采用下列公式对缺漏的闸门开度数据进行填补：
[0030]g＝g1[0031]其中g表示缺漏的闸门开度数据，单位为m，g1表示缺漏的闸门开度数据前一相邻
的闸门开度数据，单位为m。
[0032]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：本专利技术对坝前水位历史数据进行缺漏数据处理和粗大数据处理，并采用SG滤波方法进行滤波平滑处理后，将由原始历史数据计算得出的径流倒挂率与经由前述系列操作处理后的坝前水位数据计算得到的径流倒挂率相比较，且当不满足要求时重复SG滤波方法操作，直至计算的径流倒挂率符合要求，从而提高了坝前水位数据的准确性，减小了坝前水位数据误差，增强了坝前水位数据质量，进而提高了通过坝前水位间接计算出的水库入库流量等数据的准确性，降低调度风险。
附图说明
[0033]图1为本申请的水库水位波动处理方法流程图。
[0034]图2为坝前水位数据处理前后的对比示意图。
[0035]图3为坝前水位数据处理前后对应的水库入库流量对比示意图。
具体实施方式
[0036]以下结合附图实施例对本专利技术作进一步详细描述，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种水库水位波动处理方法，其特征在于：包括，S1，获取目标水库的坝前水位历史数据；S2，对历史数据中的粗大数据进行剔除；S3，对经S2操作后的历史数据中的缺漏数据进行填补；S4，采用SG滤波方式对经S3操作后的历史数据进行滤波平滑处理；S5，采用原始的坝前水位历史数据计算径流倒挂率P0，采用经S4操作后的坝前水位数据计算径流倒挂率P1，判断P1是否小于P0，若是，则输出P1的值和经S4处理后的坝前水位数据，若否，则返回执行S4；其中径流倒挂率指出现目标水库的入库流量小于上游相邻水库出库流量现象的频率。2.根据权利要求1所述的水库水位波动处理方法，其特征在于：所述S2中对粗大数据进行剔除的方式为：将历史数据中超过区间范围(μ
‑
3σ,μ+3σ)的数据予以剔除，其中μ表示历史数据的均值，σ表示历史数据的标准差。3.根据权利要求2所述的水库水位波动处理方法，其特征在于：所述S3中对缺漏数据进行填补的方式为，其中，l表示填补的缺漏数据，单位为m，l1、l2表示历史数据序列中缺漏数据前后相邻的坝前水位数据，单位为m，t1、t2表示缺漏数据前后相邻的坝前水位数据对应的时刻，t表示缺漏数据期望的时刻。4.根据权利要求3所述的水库水位波动处理方法，其特征在于：所述S4中采用SG滤波方式进行滤波平滑处理具体包括，对进行粗大数据处理和缺漏数据处理后的历史数据采用如下拟合公式进行拟合：其中，x
i
表示滤波窗口中第i个待拟合的坝前水位数据，y
i
表示第i个拟合后的数据，a0，a1，
…
，a
k
‑1为待求解的变量，k
‑
1表示利用k
‑
1次多项式拟合，其中k为自然数且k≥2；其中，a0，a1，
…
，a
k
‑1的求解方式如下：设滤波窗口数据序列长度为N，N＝2m+1，m为自然数，且N大于等于k，则滤波窗口内根据拟合公式可生成N个多项式，N个多项式中有k个需要求解的变量，即k元线性方程组，通过最小二乘法公式：即可求解得到a0，a1，
…
，a
k
‑1...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈在妮，杨冬梅，胡立春，王超，叶尚君，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：