CN115858955B - 水电站入库流量及发电量时序分析方法、装置及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种水电站入库流量及发电量时序分析方法、装置及存储介质，属于水力发电技术领域。方法包括：根据目标水电站的地理坐标确定影响入库流量的全部上游流域；根据目标水电站的历史实测入库流量和全部上游流域的历史地表径流，计算目标水电站的入库流量校正系数；根据目标水电站的历史实测入库流量和发电量，计算目标水电站的平均水头；根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流，以及入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序；根据目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序。本发明能够准确得到水电站的可用电量时序，为电力系统运行模拟和调度提供可靠数据基础。

Description

水电站入库流量及发电量时序分析方法、装置及存储介质

技术领域

本发明涉及水力发电技术领域，特别是一种基于气象和地理信息的水电站入库流量及发电量时序预测方法、装置及存储介质，能够适用于大规模水力发电站。

背景技术

能源系统的低碳转型研究迫切需要高精度的可再生能源发电数据和模型。在目前大规模推广的可再生能源当中，风电和光伏已经有了较成熟的经校正的出力时序模型，并在被推广应用到各种电力系统模拟和规划研究当中。

但是，水力发电，作为最重要的电源之一，年度发电占我国总用电量的20%左右，还没有成熟可靠地高精度时序模型模拟其出力曲线。在将来的几十年内，风光等高波动、随机的发电机组的渗透率会越来越高，为维持电网系统安全稳定，对电池和氢气等储能的需求也会上升。而水电站天然自带较大库容，代替储能设施提供系统需要的灵活性，是新型电力系统中的重要部分。

水电的时序模拟，在一些离网、大区和大陆尺度的能源系统模型中出现过。不过，大多受限于实测数据不足，它们的模拟止步于几个带水库的水力发电厂，而且时间精度很低。在国家尺度的电力系统分析中，一般需要所有现有或规划中的水电站时序。现有模型显然无法满足大规模电力系统调度时序模拟、市场出清和中长期规划模型的输入要求。

另一方面，由于这些时序一般来自电网调度机构，是经过人工调度后的发电时序，人为干预程度高，而且阶梯调度的逻辑也被掩盖在发电时序以下，可用电量时序无法从中准确提取。这两点不足极大地限制了水电时序在电力系统运行模拟中的应用。

发明内容

本发明的目的是提供一种水电站入库流量及发电量时序分析方法、装置及存储介质，根据历史实测入库流量和发电量校正入库流量，以能够准确得到水电站的可用电量时序，为电力系统运行模拟和调度提供可靠数据基础。本发明采用的技术方案如下。

一方面，本发明提供一种水电站入库流量及发电量时序分析方法，包括：

获取目标水电站的地理坐标数据；

根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域；

获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据；

根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数；以及，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头；

根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序；

根据所述目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序。

可选的，所述目标水电站的地理坐标数据为经纬度坐标数据；

根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域，包括：

根据全球流域数据集HydroBASINS和目标水电站的经纬度坐标，查找目标水电站所处流域多边形在普法斯特编码系统中的水文编码；

从所述水文编码的最后一位数字开始，执行如下判断过程：

a）判断水文编码最后一位数字的奇偶性，若为偶数，则判断目标水电站位于支流流域，将该支流流域作为目标水电站的唯一上游流域，结束上游流域判断过程；若为奇数，判断目标水电站位于干流上，将该干流流域加入目标水电站的上游流域集合，转至步骤b）；

b）判断当前水文编码的位数，若为一位数则结束上游流域判断过程，否则转至步骤c）；

c）删除已判断完毕的水文编码数字位，更新水文编码，对当前水文编码最后一位数字进行奇偶性判断：若该数字为偶数，则将当前水文编码对应的支流流域加入目标水电站的上游流域集合，结束上游流域判断过程；若该数字为奇数，则将当前水文编码对应的干流流域加入目标水电站的上游流域集合，转至步骤b）。

可选的，所述根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数，公式为：

；

式中，表示目标水电站的入库流量校正系数，表示统计时长，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域在统计时长内时刻的地表径流，表示目标水电站在统计时长内的历史实测入库流量。

可选的，所述根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头，公式为：

；

式中，表示平均水头，表示历史实测入库流量的统计年数，表示统计年数中第年的历史发电量，表示第年的历史实测入库流量。

可选的，所述根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序，公式为：

；

式中，表示目标水电站在单个目标分析时段的入库流量，表示目标水电站的入库流量校正系数，表示单个目标分析时段，表示时段内的时刻，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域在时刻的地表径流。

以上技术方案，对于入库流量时序按照日值排序的情形，单个目标分析时段即单日总时长24小时，由每一日各小时的上游流域地表径流可得到相应的日入库流量值，组成多个连续目标分析时段的入库流量时序。对于入库流量时序按照其它形式排序的情形，只需考虑不同长度的单个目标分析时段及对应时段的上游流域地表径流即可。对于目标分析时段为未来时段的情形，采用地表径流的预测值，该值可直接采用现有技术，如从气象、水文数据库直接获取由其它系统已预测的相应数据。

优选的，在计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序时，目标分析时段地表径流数据中的各时刻上游流域对应的地表径流，采用该上游流域在预设偏移时间前的地表径流数据，所述预设偏移时间按照该上游流域与目标水电站水库之间的距离确定。也即，本发明考虑了各上游径流从上游移动到水库所需要的时间，对上游流域的地表径流进行了考虑距离的时间平移，进一步的还可以同时考虑各上游流域地表径流的流速确定偏移时间，能够提升指定时间段上游径流的准确度，从而保障入库流量时序的准确度。

可选的，所述根据所述目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序，公式为：

；

式中，表示单个目标分析时段的入库发电量，为对应的单个目标分析时段的入库流量，表示平均水头。对应多个连续目标分析时段，分别求取各单个目标分析时段的入库发电量，即得到该统计或预测时长的入库发电量时序。

第二方面，本发明提供一种水电站入库流量及发电量时序分析装置，包括：

地理位置确定模块，被配置用于，获取目标水电站的地理坐标数据；

上游流域确定模块，被配置用于，根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域；

数据获取模块，被配置用于，获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据；

校正系数及平均水头计算模块，被配置用于，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数；以及，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头；

入库流量计算模块，被配置用于，根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序；

以及，入库发电量时序计算模块，被配置用于，根据所述目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序。

可选的，所述校正系数及平均水头计算模块根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数，公式为：

；

式中，表示目标水电站的入库流量校正系数，表示统计时长，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域在统计时长内时刻的地表径流，表示目标水电站在统计时长内的历史实测入库流量。

第三方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如第一方面所提供的水电站入库流量及发电量时序分析方法。

有益效果

本发明根据历史实测入库流量和历史上游流域地表径流计算入库流量校正系数，利用校正系数实现对目标分析时段入库流量的校正，同时利用历史实测入库流量和发电量计算目标水电站的平均水头，进而基于已校正的入库流量与平均水头实现目标分析时段发电量的计算，能够准确得到水电站的可用电量时序，适用于水电站入库流量和发电量预测，可为电力系统运行模拟和调度提供可靠数据基础。

同时，本发明还提出了利用全球流域信息库实现上游流域反演推定的思路，能够高效、准确地推定目标水电站的上游流域，进一步确保入库流量的准确度。

附图说明

图1所示为本发明水电站入库流量及发电量时序分析方法的一种实施例流程示意图；

图2所示为水电站上游流域反演推定过程中精度从低到高的流域划分示意图；

图3所示为本发明一种应用例中溪洛渡水电站的上游流域总和推定结果示意图；

图4所示为本发明一种应用例中多个水电站的入库流量校正系数示意图；

图5所示为本发明一种应用例中多个水电站的实测发电量与利用本发明分析得到的年度累积发电量对比曲线示意图；

图6所示为本发明一种应用例中针对6座大型水电站利用本发明方法分析得到的日值入库流量时序曲线示意图；

图7所示为本发明一种应用例中针对6座大型水电站利用本发明方法分析得到的日值发电量时序曲线示意图；

图8所示为一种应用例中将本发明嵌入至电力系统模型得到的多个水电站的入库流量和发电量时序曲线示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例进一步描述。

本发明的技术构思参考图1所示：首先需要获取目标水电站的地理位置，根据该地理位置确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域；获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据；然后根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数，并根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头；再根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据以及入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序，实现对入库流量的校正；最后根据目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序。

实施例1

本实施例介绍一种水电站入库流量及发电量时序分析方法，具体实现过程如下。

一、获取目标水电站的地理坐标数据

该目标水电站的地理坐标数据为经纬度坐标数据。

二、根据目标水电站的地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域

这部分内容即，根据目标水电站的地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域，包括：

根据全球流域数据HydroBASINS和目标水电站的经纬度坐标，查找目标水电站所处流域多边形在普法斯特编码系统中的水文编码；

从所述水文编码的最后一位数字开始，执行如下判断过程：

a）判断水文编码最后一位数字的奇偶性，若为偶数，则判断目标水电站位于支流流域，将该支流流域作为目标水电站的唯一上游流域，结束上游流域判断过程；若为奇数，判断目标水电站位于干流上，将该干流流域加入目标水电站的上游流域集合，转至步骤b）；

b）判断当前水文编码的位数，若为一位数则结束上游流域判断过程，否则转至步骤c）；

c）删除已判断完毕的水文编码数字位，更新水文编码，对当前水文编码最后一位数字进行奇偶性判断：若该数字为偶数，则将当前水文编码对应的支流流域加入目标水电站的上游流域集合，结束上游流域判断过程；若该数字为奇数，则将当前水文编码对应的干流流域加入目标水电站的上游流域集合，转至步骤b）。

大型水电站大多跨河而建，河流上游地面上以分水岭为界之区域称为流域，流域内之径流集中于最低点而流出，入库的水主要是经过流域内河流网络、层层累积的地表径流。河流流域通常是有从源头到入海口的完整记录的，但是只有位于水库上游的区域的地表径流对入库时序有影响。大部分情况下，水电站并不会建在入海口，这就带来的水库上游流域界定的问题。

本实施例中，目标水电站的上游流域利用HydroBASINS数据集进行反演推定，HydroBASINS数据集，以分层次多边形的形式记录了全球各等级流域的拓扑边界。它提供的高、中、低精度边界，用从几十到几百万平方千米的多边形，从多尺度界定并无缝覆盖了全球所有的陆上流域。其中的拓扑多边形是用普法斯特编码系统标记编码的。普法斯特编码系统是一种对流域进行水文编码的分层方法，可以通过编码把上游和下游区域联系起来：奇数代表干流所在片域，偶数代表支流片域；较大的数字代表上游，小的数字代表下游；高精度多边形的水文编码去掉最后一位即是其所在的低精度拓扑区域的编码。

参考图2所示的不同精度流域划分，对于长江干流和支流上的22座带水库大型水电站，利用拓扑边界发现它们都在编码为4349的流域内。在图2的右上图中，它被分割为9个较高精度的流域多边形，编码为43491，43492以此类推（图中为了清晰，只用了最后两位数字标记），最上游的网格线覆盖部分的多边形即为编码43499的流域多边形，在图2的右下图中，它又被分为9个更高精度的流域多边形，标记为434991等（图2中同样只标记了最后两位数字）。在左下的更高精度图示中，流域多边形还可以进行更精细的流域划分。

参考图3中的流域划分，对于大型水电站溪洛渡，基于高、中、低三个精度的流域定界数据集、普法斯特编码系统和水电站的经纬度，就可以确定实例中水库的上游流域信息。假设溪洛渡水电站位置在高精度数据集多边形的编码为ABC，如果C为偶数，那意味着该流域为支流流域，这片区域则是该水电站唯一的上游流域。如果C为奇数，则说明水电站位于干流上，上游流域还要大得多。下一步，在中精度数据集中可以找到水文编码为AB的多边形。如果B为偶数，AB为支流流域，则上游流域为ABC和AB的并集。如果B为奇数，AB为干流流域，上游流域还需要继续寻找。下一步，在低精度数据集中找到水文编码为A的多边形则上游流域为ABC、AB和A的并集。

三、获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据

历史实测入库流量和发电量数据用于对目标水电站的入库流量进行校正，历史发电量数据用于计算目标水电站的平均水头。目标水电站在目标分析时段的地表径流可为预测值或者历史值，根据所需的目标分析时段选择，使得本发明能够适用于未来时段的入库流量和发电量预测，或者历史指定时段的入库流量和发电量分析。

四、目标水电站入库流量校正系数计算和平均水头计算

4.1）根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数，公式为：

；

式中，表示目标水电站的入库流量校正系数，表示统计时长，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域在统计时长内时刻的地表径流，表示目标水电站在统计时长内的历史实测入库流量。

入库流量由其上游流域的地表径流决定，本实施例采用的径流数据来自欧洲气象中心提供的1980年至今、逐小时、0.25度网格切割的全球气象数据集ERA5。ERA5是基于地面和卫星观测的数据同化与大气海洋耦合气象数值模拟相结合的全球天气模型。地表径流以水量表示，单位为千克每平方米。

对41个水电站上游流域的地表径流累加后，用对应水库2009至2015年的历史实测年值入库量校正，本发明将地表径流与入库流量实测值的比值定义为校正系数，它可以解释从径流到入库的过程中的蒸发、渗透、灌溉和流动等自然现象。从图4的箱图可以发现，各水库的入库流量校正系数相差很大，但是年际变化非常小。同一水库多年的校正系数均值可以被认为是该水库的典型校正系数。

4.2）根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头，公式为：

；

式中，表示平均水头，表示历史实测入库流量的统计年数，表示个统计年数中第年的历史发电量，表示第年的历史实测入库流量。

水电站发电大坝上游引水进口和下游尾水出口之间的落差是水流位势能转化为动能的基础，称为水头。一般水头越高，单位水体发的电量越多，一般以米为单位。因此，发电水头被近似的表示为历史实测年值入库水量和年发电量的比值，并取多年平均。

五、入库流量时序计算

根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序，公式为：

；

式中，表示目标水电站在单个目标分析时段的入库流量，表示目标水电站的校正系数，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域对应的时段内时刻的地表径流。

对于入库流量时序按照日值排序的情形，单个目标分析时段即单日总时长24小时，由每一日各小时的上游流域地表径流可得到相应的日入库流量值，组成多个连续目标分析时段的入库流量时序。对于入库流量时序按照其它形式排序的情形，只需考虑不同长度的单个目标分析时段及对应时段的上游流域地表径流即可。对于目标分析时段为未来时段的情形，采用地表径流的预测值，该值可直接采用现有技术，如从气象、水文数据库直接获取由其它系统已预测的相应数据。

入库流量时序即为上游流域地表径流的总和时序除以入库流量校正系数。为提升入库流量计算结果的准确定，本实施例针对入库流量时序的计算也考虑了径流移动到水库所需要的时间。在计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序时，目标分析时段地表径流数据中的各时刻上游流域对应的地表径流，采用该上游流域在预设偏移时间前的地表径流数据，预设偏移时间按照该上游流域与目标水电站水库之间的距离和流速确定，假设典型流速为1米每秒，典型距离为与上游流域面积相等的正方形的对角线长度。各水电站径流入库时间延迟有1天到2周不等。

六、入库发电量时序计算

根据目标水电站的平均水头以及入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序，公式为：

；

式中，表示单个目标分析时段的入库发电量，为对应的单个目标分析时段的入库流量，表示平均水头。对应多个连续目标分析时段，分别求取各单个目标分析时段的入库发电量，即得到该统计或预测时长的入库发电量时序。

综上过程，图5示出了利用本实施例方法分析得到的湖北、青海和四川的水力发电量时序模拟值与实测值的对比曲线，模拟值与实测之间的区别很小，可以看出本发明方法分析结果的可靠性。

以2016年的6座大型水电站为例，入库流量和发电量分析结果分别如图6和图7所示。三峡与葛洲坝和向家坝与溪洛渡这两对水电站的入库流量相同，但是相对应的发电潜力时序不同，这是因为它们虽然隶属于同一梯级电站群，但是发电水头各不相同。

梯级水电站群是中国水电的一大特点，比如黄河上游的龙羊峡-拉西瓦-李家峡-公伯峡-青铜峡，长江上游的向家坝-溪洛渡-白鹤滩-乌东德。在这种阶梯电站群中，水库都链在同一条河上，下游水库的入库流量高度依赖上游水电站的发电和泄水安排。梯级电站群的模型中，水库都被简化为有一定容量的储能设施，并带有日值充电时序（入库流量）。不过只有最上游的水库才有入库流量时序，下游水库的入库依赖于其上游水电站的发电和泄水安排。水电站的发电计划又是接受区域电力系统调度的，所以水库水位和入库流量也是电力调度的一部分。

入库流量时序和梯级电站模型可以嵌入到电力调度或系统中长期规划模拟中，得到如图8所示的三峡和葛洲坝水电站的入库流量时序、发电时序和水库水位曲线。可以注意到三峡入库流量呈现夏秋高、冬春低的季节特性。从发电时序来看，发电量呈现相似的特性，特别是夏季全国负荷高峰时，两座水电站都满负荷运行发电。由于优化问题是全年一次性求解，水库水位还具有一定的前瞻性。为了发电量最大化，泄水最小化，水位会在冬春季下降到较低位置以准备迎接夏季的入库高峰。可见本发明的分析方法模拟的水力发电入库时序具有连续、时间覆盖面广、精度高和普遍适用的特点，可以完全满足电力系统运行模拟的需要。

实施例2

与实施例1基于相同的发明构思，本实施例介绍一种水电站入库流量及发电量时序分析装置，包括：

地理位置确定模块，被配置用于，获取目标水电站的地理坐标数据；

上游流域确定模块，被配置用于，根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域；

数据获取模块，被配置用于，获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据；

校正系数及平均水头计算模块，被配置用于，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数；以及，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头；

入库流量计算模块，被配置用于，根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序；

以及，入库发电量时序计算模块，被配置用于，根据所述目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序。

上述各功能模块的具体实现参考实施例1中的相关内容，不予赘述。

实施例3

与实施例1基于相同的发明构思，本实施例介绍一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如实施例1所介绍的水电站入库流量及发电量时序分析方法。

综上实施例，本发明通过上游流域反演推定，并利用历史数据进行入库流量校正，能够准确得到水电站在目标分析时段的入库流量和可用电量时序，适用于水电站入库流量和发电量预测，可为电力系统运行模拟和调度提供可靠数据基础。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (5)

1.一种水电站入库流量及发电量时序分析方法，其特征是，包括：

获取目标水电站的地理坐标数据；

根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域；

获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据；

根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数；以及，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头；

根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序；

根据所述目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序；

其中，计算目标水电站的入库流量校正系数，公式为：

；

计算目标水电站的平均水头，公式为：

；

计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序，公式为：

；

计算水电站的入库发电量时序，公式为：

；

式中，表示目标水电站的入库流量校正系数，表示统计时长，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域在统计时长内时刻的地表径流，表示目标水电站在统计时长内的历史实测入库流量；表示平均水头，表示历史实测入库流量的统计年数，表示统计年数中第年的历史发电量，表示第年的历史实测入库流量；表示目标水电站在单个目标分析时段的入库流量，表示单个目标分析时段，表示时段内的时刻，表示第个上游流域在时刻的地表径流；表示单个目标分析时段的入库发电量。

2.根据权利要求1所述的水电站入库流量及发电量时序分析方法，其特征是，所述目标水电站的地理坐标数据为经纬度坐标数据；

根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域，包括：

根据全球流域数据集HydroBASINS和目标水电站的经纬度坐标，查找目标水电站所处流域多边形在普法斯特编码系统中的水文编码；

从所述水文编码的最后一位数字开始，执行如下判断过程：

a）判断水文编码最后一位数字的奇偶性，若为偶数，则判断目标水电站位于支流流域，将该支流流域作为目标水电站的唯一上游流域，结束上游流域判断过程；若为奇数，判断目标水电站位于干流上，将该干流流域加入目标水电站的上游流域集合，转至步骤b）；

b）判断当前水文编码的位数，若为一位数则结束上游流域判断过程，否则转至步骤c）；

c）删除已判断完毕的水文编码数字位，更新水文编码，对当前水文编码最后一位数字进行奇偶性判断：若该数字为偶数，则将当前水文编码对应的支流流域加入目标水电站的上游流域集合，结束上游流域判断过程；若该数字为奇数，则将当前水文编码对应的干流流域加入目标水电站的上游流域集合，转至步骤b）。

3.根据权利要求1所述的水电站入库流量及发电量时序分析方法，其特征是，在计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序时，目标分析时段地表径流数据中的各时刻上游流域对应的地表径流，采用该上游流域在预设偏移时间前的地表径流数据，所述预设偏移时间按照该上游流域与目标水电站水库之间的距离确定。

4.一种水电站入库流量及发电量时序分析装置，其特征是，包括：

地理位置确定模块，被配置用于，获取目标水电站的地理坐标数据；

上游流域确定模块，被配置用于，根据所述地理坐标数据确定影响该水电站水库入库流量的全部上游流域；

数据获取模块，被配置用于，获取目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，以及目标水电站全部上游流域的历史地表径流数据和目标分析时段的地表径流数据；

校正系数及平均水头计算模块，被配置用于，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和全部上游流域的历史地表径流数据，计算目标水电站的入库流量校正系数；以及，根据目标水电站的历史实测入库流量数据和发电量数据，计算目标水电站的平均水头；

入库流量计算模块，被配置用于，根据目标水电站在目标分析时段的上游流域地表径流数据，以及所述入库流量校正系数，计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序；

以及，入库发电量时序计算模块，被配置用于，根据所述目标水电站的平均水头以及所述入库流量时序，计算水电站的入库发电量时序；

其中，计算目标水电站的入库流量校正系数，公式为：

；

计算目标水电站的平均水头，公式为：

；

计算目标水电站在目标分析时段的入库流量时序，公式为：

；

计算水电站的入库发电量时序，公式为：

；

式中，表示目标水电站的入库流量校正系数，表示统计时长，表示目标水电站上游流域的数量，表示第个上游流域在统计时长内时刻的地表径流，表示目标水电站在统计时长内的历史实测入库流量；表示平均水头，表示历史实测入库流量的统计年数，表示统计年数中第年的历史发电量，表示第年的历史实测入库流量；表示目标水电站在单个目标分析时段的入库流量，表示单个目标分析时段，表示时段内的时刻，表示第个上游流域在时刻的地表径流；表示单个目标分析时段的入库发电量。

5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征是，该计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1-3任一项所述的水电站入库流量及发电量时序分析方法。

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