水力发电学报
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2026年 45卷 6期
刊出日期：2026-06-25
1
考虑电网剩余负荷预报的抽水蓄能电站短期优化调度
程名, 周研来, 韦溢龙, 杨旭
DOI: 10.11660/slfdxb.20260601
随着风光等新能源大规模消纳并网，电力系统剩余负荷的强波动特性为抽水蓄能电站的短期运行调度带来严峻挑战。本文以湖南省电网及其黑麋峰抽水蓄能电站为研究对象，基于剩余负荷预报结果，构建了考虑多时段运行约束的抽水蓄能电站短期优化调度模型，分别以发电效益最大化和剩余负荷波动最小化为目标函数，考虑机组工况转换、水库水量平衡等复杂约束，并采用改进遗传算法进行高效求解。研究结果表明：基于剩余负荷预报，黑麋峰抽水蓄能电站经优化调度后平均日发电效益为152.54万元，相较于实际调度方案的发电效益提升了36%，且剩余负荷波动性降低了34%。研究成果可为高比例新能源接入下抽水蓄能电站经济运行与电网灵活调节提供关键技术支撑。
2026 Vol. 45 (6): 1-11 [
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12
抽水蓄能机组S特性区流动特性与能量损失机理研究
李春杰, 周金鹏, 符云衡, 陈勇, 付晓龙
DOI: 10.11660/slfdxb.20260602
为了研究抽水蓄能机组在S特性区的流动特性与能量损失机理，本文以额定水头451米的抽水蓄能机组模型机为研究对象，选取水轮机工况、飞逸工况和制动工况，开展全流域非定常流动数值模拟，结合改进近壁面损失函数的熵产理论和内流场分析，揭示了S特性区水泵水轮机能量损失分布规律与主导机制。结果表明：近壁面熵产损失占总熵产损失的21.7% ~ 26.8%，这说明近壁面区的熵产对总熵产有一定贡献，但主流区熵产为总熵产的主要组成部分；转轮区域熵产占比较高，在三个典型工况内占比为45% ~ 51%，是S特性区的能量耗散和水力激励的核心区域；转轮进口回流、叶片通道涡与尾水管涡是导致流动失稳和能量损失加剧的关键流动结构。本文为抽水蓄能机组在“S”特性区的稳定运行与水力优化提供了理论依据。
2026 Vol. 45 (6): 12-22 [
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23
水泵水轮机转速强化学习控制策略
肖文圣, 何佳, 赵忠盖, 郎彦东, 陈金保
DOI: 10.11660/slfdxb.20260603
水电是优秀的可再生能源，承担着电网重要的调峰和调频任务，水电机组转速系统对负载的快速响应直接关系到电能质量和电网安全。但水电机组工况多，非线性严重，常用的比例积分微分（PID）控制难以实现获得理想的控制效果。为提升系统的控制性能和泛化能力，本文提出了一种基于软演员-评论家（SAC）强化学习算法的智能控制策略。该方法在非线性水泵水轮机调速系统基础上，训练一个带外源输入的非线性自回归-长短期记忆网络（NARX-LSTM）模型作为强化学习的预训练模型，并用LSTM训练一个误差校正模型对其进行误差校正；随后，用带误差校正的NARX-LSTM模型代替环境与代理进行交互训练，将训练好的控制策略用于系统的转速控制。仿真结果表明，与传统PID控制相比，本文所提方法在不同工况下，响应速度、超调量等方面均表现出优越性，并能以更小的波动应对工况变化。本研究证实了强化学习在解决复杂工业控制问题中的有效性，为水泵水轮机转速控制提供了一种富有潜力的新方法。
2026 Vol. 45 (6): 23-36 [
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智能土石坝
刘畅洋, 马睿, 李庆斌, 胡昱, 廖井霞, 韩治, 孙正东, 张凤强
DOI: 10.11660/slfdxb.20260604
我国已进入国家水网高质量发展新阶段，土石坝作为国家水网体系的重要节点，向智能土石坝的迭代升级成为水利行业发展趋势。针对现有智能土石坝理论不完善、技术体系零散、评价标准缺失等关键问题，本文从内涵定义、技术体系、评价标准、应用案例4个方面开展了系统性研究，首先明确了智能土石坝“适度感知、真实分析、智能决策、自动控制”的四大功能内涵，进而提出了智能土石坝的技术组成，并阐明了数智底座、融智模型、决策模型、自控系统的关键技术与实现途径。在此基础上，提出了智能土石坝的智能化程度“四类十二等”分级评价标准。最后，选取青山水库、滩坑水电站两个典型智能土石坝试点工程开展实证评价，验证了智能土石坝技术体系的可行性和与评价标准的适应性，为建设智能土石坝提供了思路。
2026 Vol. 45 (6): 37-51 [
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抽水蓄能电站大坝变形改进因子模型与预测方法研究
宋锦焘, 谢锦华, 许增光, 覃源, 程琳, 马春辉
DOI: 10.11660/slfdxb.20260605
我国规划建设了大批抽水蓄能电站。抽蓄电站具有水位变化速率快、变幅大的特征，构建适合其运行特征的大坝变形因子模型及预测方法对其安全评价具有重要意义。针对传统因子模型未考虑库水位变化速率影响的问题，本研究在传统模型基础上新增库水位变化速率因子，构建了改进的变形因子模型。针对高维因子冗余问题，提出了融合核主成分分析和深度自回归神经网络的组合模型，通过因子降维与深度学习建模以提高预测性能。以溧阳抽蓄电站大坝工程为例进行分析，结果表明：融入水位变化速率因子后，模型精度显著优于传统模型；所提出的组合预测模型平均绝对误差较对比模型平均降低约36.27%，预测性能明显提升。本研究为抽水蓄能电站大坝变形分析与安全评价提供了新的定量分析方法。
2026 Vol. 45 (6): 52-63 [
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考虑不同库底淤积层厚度的土石坝地震响应研究
陈灯红, 吴雨, 岳梦
DOI: 10.11660/slfdxb.20260606
基于声固耦合理论，本文建立了一种考虑库水可压缩性及库底淤积层作用的动力模拟方法。该方法将库水视为声学介质，通过边界阻抗条件模拟淤积层对波动能量的吸收与反射效应，将淤积层问题转化为沿地基深度的一维波动问题，并推导出相应边界参数。经验证，该方法可有效模拟不同厚度淤积层的动力响应。进一步以ZY水库沥青混凝土心墙土石坝为例，构建了坝体-库水-淤积层-地基体系的三维有限元模型，分析不同淤积厚度下的动力特性。结果表明，淤积层厚度对坝体位移影响较小，但对动水压力、加速度及应力响应影响显著。当淤积厚度在0.1H ~ 0.2H（H为坝高）范围内时，对动水压力抑制作用最为明显。研究为揭示淤积层对坝体-库水-地基系统动力响应的影响机制提供了理论参考。
2026 Vol. 45 (6): 64-76 [
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北京市小时尺度极端降水变化趋势及对城市化的响应
杨蒲昕, 卢亚静, 李永坤, 杨思敏, 阴悦, 张旭旻, 李新, 刘晨阳
DOI: 10.11660/slfdxb.20260607
本研究基于2000—2023年北京高分辨率降水、地表温度及不透水面覆盖率数据，系统分析城市热岛和城市化背景下的小时尺度极端降水趋势。采用多种统计与空间分析方法，包括趋势检验、变点检测、L-矩分析、聚类分析，以及时空立方体与新兴热点分析等多种方法，进行综合分析。结果显示：极端降水整体显著增强；城市化进程在2011年发生结构性突变，导致极端降水风险提升；降水高值区分布于西南部，变异性和极端性强值区集中于城区与西部、北部山区过渡带；城市热岛时空格局呈“核心稳定、边缘活跃”特征，与极端降水分布相似。在持续城市化和热岛效应共同作用下，北京小时尺度极端降水强度增加，空间不均匀性和风险复杂性加剧。
2026 Vol. 45 (6): 77-89 [
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基于时空特征与误差校正的降水临近预报模型
李磊菁, 李建柱, 吴朝文, 闫凤翔, 李媛媛, 王永涛
DOI: 10.11660/slfdxb.20260608
为提升降水强度和时空分布的预报性能，提出了以雷达回波和定量降水估计序列数据对为双通道输入的深度学习模型ECST-RainNet，通过卷积神经网络提取空间特征，时空长短期记忆网络提取时序特征，并引入误差校正模块抑制系统性偏差，基于河北柳林实验流域开展典型降水过程的估计和预报。研究结果表明，ECST-RainNet定量降水估计结果与雨量站实测降水相关系数达0.67，均方根误差为4.77 mm/h，显著优于动态雷达反射率因子（Z）—地面降水强度（R）关系法的计算结果。在1小时预见期降水预报中，ECST-RainNet比仅采用雷达回波单数据源的机器学习和深度学习模型具有更小的计算误差，且能更准确地预报累积面雨量的降水中心和分布格局，表明融合数据源可有效提升模型降水预报性能。研究成果可为精确的雷达降水估计和临近预报提供技术支撑。
2026 Vol. 45 (6): 90-99 [
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鄂尔多斯市中心城区内涝过程高性能计算研究
陈同, 孙健, 张子浩, 林斌良
DOI: 10.11660/slfdxb.20260609
鄂尔多斯市近年来内涝灾害频发，尚未有研究对鄂尔多斯城区内涝过程进行精细化模拟，且在大计算量下传统水动力模型难以满足实时预报的需求。针对上述问题，本文旨在构建兼顾模拟精度与计算效率的城市内涝数值模拟方法，为城市防洪减灾提供高效可靠的技术支撑。以鄂尔多斯市康巴什区中心城区为研究区域，通过多源数据融合构建了米级地表高程计算网格，建立了城市内涝高性能水动力模型，模拟分析了在多种不同重现期设计暴雨下的内涝过程，并在国家超算平台测试了模型的并行性能。研究表明模型能较为准确地模拟暴雨内涝过程，识别出易涝点，反演地表径流过程，在千核计算时相较串行计算速度提升千倍以上，能在数分钟内快速模拟数小时的暴雨内涝过程。研究成果可为城市暴雨内涝实时预警及应急调度提供技术支撑，为大尺度高精度城市水动力模型的并行计算实现提供参考。
2026 Vol. 45 (6): 100-111 [
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融合卷积注意力与WGAN-AE的水轮机故障声学诊断
王煜, 华天霖, 石敏
DOI: 10.11660/slfdxb.20260610
针对水轮机流道故障声学诊断中标记数据稀缺、早期故障信号微弱且易受背景噪声干扰的问题，提出一种基于卷积注意力模块（CBAM）与生成对抗网络的无监督故障声学诊断方法。该方法构建了融合Wasserstein生成对抗网络（WGAN）与自编码器（AE）的深度诊断模型（CBAM-WGAN-AE）。该模型仅利用正常工况下的声信号数据进行训练以学习深层特征分布，并借助CBAM模块增强对关键故障特征的敏感性，同时抑制无关噪声干扰。引入基于K近邻（KNN）算法的异常检测机制，通过计算待测样本与正常样本在特征空间中的近邻距离偏差来判别水轮机的异常状态。模型水轮机故障模拟实验的验证结果表明，所提CBAM-WGAN-AE诊断模型的受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到了91.71%，其在诊断准确率及微弱故障特征识别能力上均优于现有模型。
2026 Vol. 45 (6): 112-124 [
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