气象数据+机器学习提高水电效益

气象数据,机器精算

2020-11-03

  来源:天韧科技

  我们的客户是南方一家中等规模的水电站,其发电量主要取决于当地某一个流域的来水量,经分析,该水电站的月降雨量与入库水量波动基本一致,显示出很高的相关性,因此我们决定以降雨量出发,预测来水量,并相应做出蓄水、放水优化分析。


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  预期降水量与预期入库水量


  我们发现,客户所在流域的累积降水量有减少趋势,可能对完成年度发电计划构成挑战,因此我们建议客户在编制将来发电计划时考虑这个因素。同时我们发现,该流域暴雨发生的频率和强度都呈上升趋势,洪水管理难度增加,改善洪水管理十分必要。


2.jpg  气候数据显示降水量呈下降趋势


  客户的历史数据显示,一些年度的弃水量超过1亿立方米,按当地电价计算,发电收入损失近400万元,鉴于水电边际成本几乎为零的特点,这部分损失本可以是电站的利润!客户反映,弃水损失主要缘于暴雨过程及洪峰的时间、大小的预测。因此,我们进一步以机器学习的方式,对该流域的降雨过程及洪峰形成特点进行了分析和模拟,改善客户的洪峰预测、并相应调整蓄水、放水计划。一些项目经过优化之后,水电站利润可提高10%。


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