人民黄河

作者：王冉旋, 马仲坤, 陈娜, 周聂, 陈华, 马志军

单位：1.国家能源集团 新疆吉林台水电开发有限公司,新疆 伊犁 835100; 2.武汉大学 水资源工程与调度全国重点实验室,湖北 武汉 430072

关键词：泥沙磨损,图像法,智能监测,含沙量预警阈值,系统,塔勒德萨依水电站

基金：国家重点研发计划项目(2022YFC3002701)

为减小水轮机泥沙磨损影响、提高水电站效益,设计开发了水电站引水渠水沙智能监测与预警系统,采用残差神经网络模型(ResNet50_v2)和图像法实现水沙同步在线智能监测,采用长短期记忆网络(LSTM)模型预测未来5 h的含沙量,通过损益平衡分析确定最佳含沙量预警阈值和适宜的预警机制,以最大化减少发电损失。以喀什河流域塔勒德萨依水电站为例,进行系统实际应用,应用结果表明:系统监测流量与ADCP测流设备实测值的EMA≤2.97 m3/s、EMR≤2.17%;系统监测含沙量与人工烘干法、光学测沙仪实测值的EMA≤0.20 kg/m3、EMR≤16.91%;LSTM模型对5 h预见期预测含沙量的ENS＞0.7,模型总体监测与预测精度较高;水电站含沙量预警阈值为3.59 kg/m3,通过精准测报与科学预警,可规避发电设备泥沙磨损事故,节省维修费用,提高综合效益。

来源：2025年第4期

《人民黄河》期刊编辑部

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