小南海水电站设计洪水分析：上游梯级水库群调度影响

"考虑上游梯级水库群调度的小南海水电站坝址设计洪水分析 (2014年)" 本文是工程技术领域的论文，主要探讨了小南海水电站设计洪水的影响因素，特别是上游梯级水库群的防洪调度作用。作者通过采用同频率地区组成法对小南海水电站坝址处的设计洪水进行了深入分析，并利用BP人工神经网络模型模拟了洪水演进过程，以评估不同典型年份上游水库群的防洪调度策略对电站设计洪水的影响。 同频率地区组成法是一种洪水分析方法，它基于地区内不同流域间的洪水相关性，通过分析同一频率下的洪水成分来估算特定地点的设计洪水。在本文中，这种方法被用来确定小南海水电站坝址处设计洪水的来源和构成，以便更好地理解洪水形成机制。 BP人工神经网络是机器学习中的一个模型，能模拟人脑神经元的连接和信号传递，适用于非线性问题的建模和预测。在洪水演进模拟中，BP神经网络能够捕捉到复杂水文过程之间的内在关系，从而预测不同调度策略下洪水的发展趋势。 论文的研究结果显示，上游梯级水库群的防洪调度对小南海水电站设计洪水有显著影响，尤其是在处理稀遇洪水时，削减效果尤为明显。这表明上游水库的调度能够在一定程度上降低电站面临的大洪水风险，提高防洪能力。同时，研究还发现，当洪水主要来源于金沙江时，其受上游水库群调度的影响大于岷江来水。这可能是因为金沙江流域的水库容量和调度策略对下游影响更大。 关键词涵盖了小南海水电站、防洪标准、设计洪水、同频率地区组成法以及人工神经网络，这些都是论文的核心内容。通过对这些关键词的深入研究，可以为水电站的规划、设计和运行提供科学依据，以优化防洪策略，确保水电站的安全运行。 这篇论文通过理论分析和模型计算，揭示了上游梯级水库群调度在小南海水电站防洪工作中的关键作用，对于提升水电站的洪水管理水平和流域水资源综合调度具有重要的实践指导意义。