五强溪水电站
五强溪水电站的相关文献在1994年到2022年内共计111篇,主要集中在水利工程、工业经济、世界各国经济概况、经济史、经济地理
等领域,其中期刊论文108篇、会议论文3篇、专利文献203573篇;相关期刊40种,包括湖南教育(上旬刊)、中国电力企业管理、华中电力等;
相关会议2种,包括中国水利发电工程学会水电建设管理专委员“提高水电竞争力”专题研讨会、中国水力发电工程学会水电建设管理专业委员会学术年会等;五强溪水电站的相关文献由119位作者贡献,包括徐焕尔、梁仁贵、邓兴礼等。
五强溪水电站—发文量
专利文献>
论文:203573篇
占比:99.95%
总计:203684篇
五强溪水电站
-研究学者
- 徐焕尔
- 梁仁贵
- 邓兴礼
- 周科衡
- 姜宏顶
- 张玉平
- 彭需军(图)1
- 曹积民
- 陈其煊
- 韩雄辉
- 丁一波
- 万慧敏
- 习文
- 于在屏
- 伍源
- 余天堂
- 关江
- 冬水
- 冯克煦
- 刘Hun林
- 刘伯平
- 刘光华
- 刘敬谠
- 刘春清
- 匡楚丰
- 卢建奎
- 周建波
- 周立中
- 周立本
- 唐宏尼
- 唐林厚
- 喻腊生
- 宗平
- 寇东生
- 巴欢欢
- 康欢
- 廖浩成
- 廖立
- 廖资汉
- 张云
- 张健飞
- 张文远
- 张明理
- 张海
- 张涛
- 张燕滨
- 张锡柱
- 张长青
- 彭少军
- 彭渤
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韩行进;
杨松林;
匡楚丰;
陈冰;
张健飞;
余天堂
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摘要:
基于逐步回归法、偏最小二乘回归法和长短期记忆(LSTM)循环神经网络,构建了五强溪水电站大坝变形预测模型。采用拉伊特准则确定可靠的监测数据,基于可靠的监测数据,构建考虑水压、温度、时效因素的混凝土重力坝变形预测逐步回归和偏最小二乘回归模型,根据五强溪大坝坝顶J23测点2006年~2020年的监测资料获得该测点的沉陷曲线逐步回归和偏最小二乘回归预测模型。根据数值试验,选定的LSTM模型包括2个LSTM层,激活函数采用整流线性单元函数,输入序列长度为20。训练集数据取2006年~2017年的监测值,2018年~2020年的监测数据作为测试集数据。采用随机搜索对LSTM循环神经网络的超参数进行优化。比较3种模型结果可知:3种模型在沉降曲线的预测效果均较好;偏最小二乘回归法能合理地解释各分量;训练数据足够时,LSTM循环神经网络的预测精度非常高;采用偏最小二乘法回归模型或LSTM模型预测J23测点变形更为妥当。
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贺伟;
巴欢欢
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摘要:
五强溪水电站是沅水流域水电梯级开发的骨干电厂,但由于其坝址来水年内分配不均匀,水资源利用率低、低水头下电站出力容易受阻等问题,水电站的效益未得到充分发挥。就五强溪水电站目前运行存在的问题,分析了实施汛期运行水位动态控制的有利条件,结合现有汛期运行方式,提出了五强溪水电站运行水位动态控制运用原则和方式,并基于典型调度情景实施汛期运行水位动态控制实践。
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王芳丽1;
彭需军(图)1
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摘要:
沅江是湖南省湘、资、沅、澧四大水系之一。它从贵州东南地区的峡谷深壑中奔涌而出,经湘西一路向东,掠过高山峻岭和丘陵平原,奔向浩渺广阔的洞庭湖。自古以来,沅江苍茫浩瀚,水流湍急,流域面积8.9163万平方公里,多年平均径流量659亿立方米,水量丰沛居四水之冠,水能资源高达700多万千瓦。
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田宗伟1;
彭需军(图)1
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摘要:
五强溪水电站是我国上世纪80年代末、90年代初修建的装机容量百万级的水电站,被誉为当时水电''''五朵金花''''之一,建设过程中成功解决了高边坡治理、混凝土砂石料供应、船闸闸门选型、泄洪消能以及如何减人增效等重大技术和管理难题,为探索具有中国特色的水电建设新路、高速优质低耗建设大型水电站提供了宝贵经验。
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摘要:
据四川水力发电网2019年3月26日,五强溪水电站建成运行24年来首次扩机工程开工。扩机容量500MW,年均发电量增加5.583亿kW·h,扩机后水量利用率提高至89.38%。五强溪水电站位于沅陵县境内,处沅水干流中下游,属我国十大水电站之一,也是湖南省最大的水电站,以发电为主,兼有防洪、航运的综合利用工程。
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肖杨;
王也
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摘要:
为分析沅水上游水电站投运后,对五强溪水电站发电效益的影响,首先根据流域实际来水还原计算五强溪的天然来水过程,利用还原计算的天然来水,按五强溪实际运行控制水位计算发电量,五强溪实际年均发电量比还原计算年均发电量增加3.297亿kW·h.通过梯级水库的调节、补偿作用,可显著增加五强溪及梯级水电站的发电效益.
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