人工智能与水电站经济运行
水利水电产业发展趋势
水利水电产业发展趋势水利水电产业是指以水资源为基础，利用水科学和工程技术进行水资源的开发、利用和管理的产业。
随着全球经济的快速发展和人们对水资源的需求不断增加，水利水电产业也面临着新的发展趋势和挑战。
本文将从技术、经济、环境等方面分析水利水电产业的发展趋势。
一、技术方面的发展趋势1.智能化技术的应用：随着科技的进步，人工智能、大数据、物联网等技术的应用将进一步推动水利水电产业的发展。
通过智能化的监控与控制技术，可以实现对水资源的精确测量和管理，提高水电站的运行效率和安全性。
2.水电站装备的升级：水电站作为水利水电产业的重要组成部分，其装备和设施的升级改造将是未来的发展方向。
目前，一些国家已经开始研发新型的水电设备，如潮流发电、水下发电等技术，以提高水电站的发电效率和环保性。
3.生态修复与环境保护：随着人们对环境意识的增强，水利水电产业也将更加关注生态修复和环境保护。
未来，水利水电项目建设中将更加注重生态环境保护和修复，减少对生态系统的影响，并采取适当的措施补偿受影响的生态系统。
二、经济方面的发展趋势1.国际合作与市场化运作：随着全球经济的一体化发展，水利水电产业将进一步加强国际合作，实现资源共享和市场化运作。
各国之间可以通过合作共同开发水利水电项目，共享资源和技术经验，提高水利水电产业的发展水平。
2.多元化的经营模式：未来，水利水电产业的经营模式将更加多元化。
除了传统的水资源开发和水电发电，还可以开展一些相关产业，如水务服务、水产养殖等，以实现利益最大化和产业链延伸。
3.绿色金融的发展：随着环境问题的日益严重，绿色金融已成为全球经济发展的一种新型模式。
未来，水利水电产业也将更加积极地引入绿色金融，以推动绿色、可持续的水资源开发和利用。
三、环境方面的发展趋势1.节水与水资源的综合利用：水资源是有限的宝贵资源，未来水利水电产业将更加注重节水和水资源的综合利用。
通过采用节水技术和综合利用技术，降低对水资源的需求，同时提高水资源的利用率。
小型水电站自动化无人值守运行的应用分析
小型水电站自动化无人值守运行的应用分析【摘要】随着社会的快速发展，小型水电站自动化无人值守运行的应用越来越受到关注。
本文首先介绍了水电站自动化背景和意义，分析了小型水电站自动化的现状与挑战。
接着探讨了无人值守运行的优势和必要性，重点讨论了小型水电站自动化无人值守运行的关键技术。
通过对某小型水电站的实践案例分析，进一步探讨了该领域的发展趋势和对运行管理的启示。
总结了小型水电站自动化无人值守运行的重要性，并展望了未来的发展方向。
通过本文的阐述，读者可以深入了解小型水电站自动化无人值守运行的实践意义和关键技术，为相关领域的研究和应用提供参考和借鉴。
【关键词】水电站，自动化，无人值守，运行，应用分析，背景，意义，现状，挑战，优势，必要性，关键技术，案例分析，发展趋势，管理，启示。
1. 引言1.1 小型水电站自动化无人值守运行的应用分析小型水电站是一种利用水能进行发电的设施，通常规模较小，具有灵活性和环保性的特点。
随着科技的进步和社会的发展，小型水电站逐渐向自动化无人值守的方向发展。
本文将深入探讨小型水电站自动化无人值守运行的应用分析，旨在探讨其背景、现状、挑战、优势、必要性，关键技术以及实践案例等方面的内容。
随着自动化技术的不断成熟和普及，小型水电站自动化运行已经成为必然趋势。
自动化系统能够提高生产效率、降低人力成本、减少安全事故的发生，并且能够实现远程监控和智能化管理。
小型水电站自动化无人值守运行具有重要的意义和价值。
2. 正文2.1 水电站自动化的背景与意义水电站自动化是指利用先进的自动化技术和信息化手段，实现水电站运行管理的智能化和网络化。
随着科技的发展和社会的进步，水电站作为清洁能源的重要组成部分，对其自动化运行管理提出了更高的要求。
水电站自动化的背景与意义主要体现在以下几个方面：水电站自动化可以提高运行效率。
传统的水电站管理存在许多手工操作和人为干扰，容易造成误操作和事故发生。
引入自动化技术可以实现对水电站设备和系统的远程监控和自动控制，提高运行效率和稳定性。
刍议水电站经济运行管理
建材发展导 向 ２ １ 年 ｌ ０１ ０月
刍议水 电站经济运行管理
陈志坚 姚
（ 萍乡市锅底潭 水库管理 局）
摘 要： 本文笔者结合 工作经验和实践 ， 就水电站经济运行 问题进行 了简单的探讨 ， 并提 出了人工智能的管理方法， 仅供参考 。 关键词 ： 水电站 ： 经济运行； 人工智能
ＧＯＴＯ ＬＯＯＰ
综合数据库 是 由水轮机 的综合特 性 曲线 、 库特性 、 水 电站下游水位 流量关系、 泄洪和 电站 引、 排水设备特性等组成 ， 是产生式 系统 中使用 的 主要数据结构 。产生式规则是知识表示 的重要 部分 ， 是对 问题 空间的数 学模型透彻 了解后产生 的方法空 间。工程实 际中的问题通 常是复杂的、 多层面的； 而方法空 间则是从不 同侧面 、 不同视角审视 问题空间而 形成 的方法集 。 要模拟人类 的智能活动 ， 必须解 决组合爆炸 问题 ， 即从 问题空 间复杂 的组合中剔除不可能同时出现 的情况 。 搜索策略 的好坏不仅能决 定程序效率的高低 ， 同时也影响着相关 参数是否收敛于 目标集 ， 即应用 软件 是否成 功。搜 索策 略是人 工智能系统的核心部分， 它是利用知识表 示、 控制和协调 系统 的各个 部分对 当前问题 进行 求解的。产生式系统控 制 策略的作用 ， 就是从 规则集 中选取 规则， 并作用于综合数据库， 从初始 状 态出发 ， 寻求一个满足一定条件的问题状态．
３ 水 电站 的经济运 行
在展 开该问题 的讨论之前， 先引入组态效率这一概念。实际在水 电 站机组并联运行 中， 当水头一定 ， 最后的总 出力是 由各机 组不 同工况 的
（） ２ 用微增率法 ， 对于连续 的工况变化求取微 增率是不可实现的 。 水 组 合 而成 ， ： 即 轮机 的综合特性 曲线是一种试验 曲线 ， 论以何种检索方式都需要确定 无 Ｎ＝ Ｎ＝ 。Ｎ＋ Ｎ ｎ为机组并联台数 Ｎ 为第 １台机 的出力 ； Ｓ 。Ｎ＋ ２…＋ ｎ 检 索步长和 目标 区间， 面对微增率变化 无确定规律 的特性 曲线 ， 定检 确 Ｑ Ｓ ， 。 ２…＋ ｎ 为机组并联台数 Ｑ 为第 １ ＝ Ｑ Ｑ＋ ＋ Ｑ ｎ ＝ Ｑ 。 台机 的流量 。 索步长和 目标区 间都无依据 ， 只能修 正综合特性 曲线 ， 牺牲 解算精 度， 满 而组态效率 ： Ｎ （．１Ｑ Ｉ） 它反映出了水能 的总利用率。 １ ，９８ ， １ ４ 足工程要求 。 水电站 的经济运行表现在两个方面 ： （） ３ 实际运行中厂 内优化 与电站水头密切 相关 ， 统的方法 需要在 ３１ 出力一定 ， 传 ． 流量最小化（ 以下简称为控制出力 ） 电站最大水头与最 小水头 之间， 若干个 水头， 取 分别作出优 化运行总图 ， 为了保持 电网的供需平衡， 在的 Ａ Ｃ 自动发 电控制） 现 Ｇ （ 软件往往 是 以便确定在不 同水 头及给 定的全厂负荷时投入运行的机组台数、 组合方 根据 网上 的需求给 电站一个 总负荷， 再在 电厂 内优 化出力组合 ， 即耗水 式 以及 负荷在投入运行机组之间的分配。这样使连续变化 的水头产生阶 量 最 少 。 跃， 若辅 之以插值 ， 插值规律又是不确 定的， 降低 了解算精度。 ３２ 流量一定 ， ． 出力最大化 （ 以下简称 为控制流量 ）
机器人在水利水电领域的应用研究
机器人在水利水电领域的应用研究随着科技的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛的应用。
其中，水利水电领域也不例外。
机器人的应用为水利水电行业带来了许多益处，不仅提高了工作效率，还改善了工作条件，降低了风险。
本文将探讨机器人在水利水电领域的应用研究，重点介绍机器人在水资源管理、水电站巡检、河道清淤等方面的应用。
**一、水资源管理**机器人在水资源管理中发挥了重要作用。
传感器和摄像头装备的机器人能够监测水质、水位和水流速度等关键数据。
这些数据对于水资源的科学管理至关重要。
机器人不仅能够定期巡检水体质量，还能够在水质异常时立即报警，帮助水利部门快速采取控制措施，以确保供水质量。
此外，机器人还能够监测水库和水坝的状况，帮助预防潜在的泄漏和坍塌风险。
**二、水电站巡检**水电站通常分布在偏远和危险的地区，传统的人工巡检存在一定的风险。
机器人的应用在水电站巡检中能够降低人员伤害的风险。
装备有摄像头和传感器的机器人可以深入水电站内部，检查设备的运行状况。
它们能够及时发现故障并提供实时数据反馈，帮助工程师更好地维护和管理水电站。
这种远程巡检的方式也提高了工作效率，减少了巡检的时间和成本。
**三、河道清淤**河道的清淤是水利水电领域的一项重要任务。
清淤工作不仅费时费力，还存在一定的危险。
机器人的应用为河道清淤提供了新的解决方案。
具有机械臂和抓斗的机器人可以在无人操作的情况下，深入河道进行清淤作业。
它们可以根据需要调整清淤深度，将淤泥和杂物清除出河道，保持水流畅通。
这不仅提高了清淤的效率，还降低了工作人员的风险。
**四、未来展望**机器人在水利水电领域的应用还有巨大的发展空间。
未来，我们可以预见更多智能化的机器人，它们将具备更高级的人工智能和自主决策能力。
这将使机器人能够在更复杂的环境中工作，处理更多的任务。
此外，机器人还有望通过太阳能和水能等清洁能源驱动，减少对传统能源的依赖，实现更环保的水利水电工作。
**结论**机器人在水利水电领域的应用研究不仅提高了工作效率，还改善了工作条件，降低了风险。
关于中小水电站整合盈利模式的分析
关于中小水电站整合盈利模式的分析中小水电站整合是指将多个小型水电站聚合在一起，形成大规模的水电发电集群。
这种整合能够降低整体发电成本，提高发电效率和安全性，还可以提供更加全面的电力服务。
但即使是整合，如何盈利仍然是需要讨论的问题。
下面将从多个维度进行分析。
一、整合后的规模效应对于水电站来说，经济规模非常重要，随着规模的扩大，各项成本得到分摊，单位成本下降，从而提高利润率。
因此，中小水电站的整合有助于提高经济规模，实现规模效应的发挥。
同时，聚合后的规模也有可能获得政府的支持和补贴，这进一步推动了中小水电站整合的发展。
二、电力市场需求整合后的集群可以更好地适应多元化的电力市场需求，提供更加全面的电力服务，例如，不同等级的电力保障、多方位的电力保底等。
同时，受益于协同效应，整合集群可能对外输送比原单个水电站更多的电力，获得更多的电力市场份额和收益。
三、新兴技术的应用中小水电站的整合带来了更为方便高效的运营管理方式，例如，运用人工智能、大数据技术等等，从而最大程度地提高发电效益，降低管理成本和合规风险。
此外，可以开展可再生能源研发和推广工作，进一步拓展收益来源。
四、资本运作方式中小水电站的整合需要大量投入资金，并且是一个长期的过程。
如何有效地进行资本运作，是整合后可持续盈利的关键。
当前，银行、基金会和汽车公司等机构能够通过投资和资产管理等方式参与中小水电站整合，获得合理回报。
五、环保和社会效益总的来说，中小水电站整合的盈利模式除了直接经济效益（如收入、利润）外，还具有强大的环保和社会效益。
例如，降低煤电等污染性能源使用，创造就业机会，改善当地环境状况，产业结构升级，推动社会可持续发展等等。
综上所述，中小水电站整合的盈利模式需要从多个维度进行考虑和规划。
通过规模效应、电力市场需求、新兴技术应用、资本运作方式、环保和社会效益等，可以实现整合盈利和可持续发展。
水电站的大数据管理与分析研究
水电站的大数据管理与分析研究现代社会信息化的发展给传统水电站管理与运营带来了全新的挑战与机遇。
水电站的大数据管理与分析研究成为当前水电行业智能化发展的重要方向之一。
大数据管理与分析技术的应用，可以帮助水电站实现数据的准确采集、传输、储存和分析，为水电站的运行与维护提供科学依据和决策支持。
本文旨在探讨水电站的大数据管理与分析研究的相关内容，为水电行业的智能化转型提供参考和借鉴。
一、水电站大数据管理的现状与挑战水电站是我国能源行业的重要组成部分，对社会经济发展和民生保障具有极为重要的意义。
然而，传统水电站管理模式存在一系列问题与挑战，主要表现在以下几个方面：首先，数据采集不准确。
传统水电站管理模式下，往往依靠人工记录和手工填写数据表格，存在数据采集不准确、实时性差的问题，无法满足大数据时代对数据质量的要求。
其次，数据传输困难。
因为传统水电站管理模式下，水电站的数据分散存储在各个系统和终端设备上，数据之间缺乏有效的传输和共享机制，导致数据孤岛问题严重。
再次，数据储存不规范。
传统水电站管理模式下，水电站的数据存储采用传统的硬盘和存储方式，存储容量有限，且数据备份与恢复困难，数据安全性难以保障。
最后，数据分析能力有限。
传统水电站管理模式下，对于海量的数据，缺乏有效的分析手段和工具，导致数据无法被充分利用，难以为水电站的管理与运营提供有效的支持。
二、水电站大数据管理与分析的基本概念与技术为解决水电站管理过程中面临的挑战与问题，大数据管理与分析技术应运而生。
大数据管理与分析技术是指利用先进的计算机技术和数据分析方法，对海量、多样、高速的数据进行采集、存储、处理和分析，从而获得有价值的信息和知识。
在水电站管理与运营中，大数据管理与分析技术的应用可以帮助水电站实现以下目标：1. 数据采集精准化。
通过传感器、监测设备等智能化设备，实现对水电站各种数据的实时采集和传输，确保数据的准确性和实时性。
2. 数据存储云化。
利用云计算等新兴技术，将水电站的数据进行云端存储，实现数据的集中管理和备份，确保数据的安全性和可靠性。
智能水务技术在大型水电站管理中的应用
智能水务技术在大型水电站管理中的应用水电站是实现能源转换和电力供应的关键设施，对于国家的经济建设和人民生活都具有极为重要的作用。
随着科技的不断发展，智能化水务技术的广泛应用促使水电站管理进入了一个全新的时代。
本文将介绍智能水务技术在大型水电站管理中的应用，探讨这一新兴技术的优点和发展前景。
一、智能水务技术的概念智能水务技术是指利用物联网、云计算、大数据等新兴技术实现水务系统自动控制、运行管理、信息传递以及智能维护与管理等过程的现代化水务技术。
与传统的水务技术相比，智能水务技术不仅可以实现智能化监测和管理，还可以为运营企业提供更精准、更高效、更安全的水务管理方案。
二、智能水务技术在大型水电站管理中的应用1. 智能巡检在大型水电站中，常规的人工巡检无法满足对于设备巡检的高效率和完整性要求。
智能水务技术可以通过安装传感器、监测设备和智能控制器实现对于水电站的实时监测，信息的反馈和传递等等，并深入分析巡检数据，自动识别设备故障，并及时通知运维人员及时处理，大大提高了设备巡检的安全性和运行效率。
2. 智能维护传统的维护方式往往采取固定的维护策略，与实际设备运行状况和维修需求不相符。
而智能水务技术可以通过建立大数据模型，对于设备运行数据进行预测分析，在预警机制的基础上，及时开展设备维修和更换，不仅改善维修效率，而且避免了可能存在的故障和事故发生。
3. 智能优化智能水务技术可以根据设备运行状况和水流量等信息进行智能优化和调控，实现最优化控制。
在减少人工干预的同时，可以大幅提高水电站的产电能力和效率，优化水资源配置，并实现节能和减排等目标。
4. 智能安全水电站的安全态势对于整个社会和经济都具有极为重要的意义。
智能水务技术结合物联网技术的应用打造安全防范系统，可以及时对设备运行状况、人员活动轨迹等关键数据进行监控，进行预警和实时管控。
在防止事故和灾害发生的同时，也保障了员工和广大民众的人身安全。
三、智能水务技术的发展前景智能水务技术的应用领域非常广泛，而水电站则是其一个非常重要的应用场景。
人工智能技术在水电站智能化运维中的应用案例研究
人工智能技术在水电站智能化运维中的应用案例研究1、介绍水电站的特点及运维需求水电站是一种利用水流产生动力，进而发电的设施。
由于其依赖于水流能量，水电站的运维对于水源、水流等环境条件有着较高的要求。
传统的水电站运维主要依靠人工巡查和监测，存在人力成本高、效率低下的问题。
因此，引入人工智能技术对水电站的智能化运维具有重要意义。
2、人工智能技术在水电站运维中的应用价值人工智能技术具有强大的数据处理和分析能力，能够对水电站运行数据进行实时监测和分析，及时发现问题，提高运维效率。
同时，人工智能技术还可以通过学习和优化算法，提升水电站设备的运行性能，降低故障率，延长设备寿命。
3、智能化监测系统的设计和搭建为了实现水电站的智能化运维，需要设计和搭建智能化监测系统。
该系统应包括传感器网络、数据采集模块、数据存储和处理模块、智能分析和决策模块等部分，能够实现对水电站各项运行数据的实时监测和分析。
4、人工智能在水电站设备故障预测中的应用人工智能技术可以通过监测水电站设备的运行数据，建立模型进行故障预测。
通过对设备运行状态的监测和分析，可以提前预警潜在故障，并采取相应的维护措施，避免损失。
5、人工智能在水电站安全管理中的应用水电站是涉及公共安全的重要设施，安全管理至关重要。
人工智能技术可以通过监测水电站周边环境、设备运行状态等数据，建立安全模型，实现对水电站安全状态的实时监测，及时发现安全隐患。
6、智能化运维系统的可行性分析通过对人工智能技术在水电站运维中的应用进行分析，可以看出其具有较强的可行性。
人工智能技术不仅可以提高水电站的运维效率，降低成本，还可以提升设备的运行性能和安全性，对水电站的可持续发展有着积极的推动作用。
7、智能化运维系统的实际应用案例目前，已经有一些水电站将人工智能技术应用于其运维管理中，并取得了显著的效果。
例如，某水电站引入了智能监测系统，通过对灌溉水流量、水压等数据的实时监测和分析，提高了水电站的灌溉效率，减少了水资源浪费。
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人工智能与水电站经济运行- 工程造价简介：本文通过对水电站经济运行问题的优化，用面向对象的软件构造，完成约束满足问题CSP（Constraint Satisfaction Problem）的推理求解，实现了知识表示、约束传递、智能回溯，并在微机上模拟运行。
用面向对象、人工智能的方式解决水电站机组间负荷动态调度问题，编制了《全数字仿真自动发电控制系统》平台, 其生成结果的分析和证明由《水电站经济运行最优解的证明》完成。
关键字：水电站微增率经济运行人工智能产生式系统0背景随着经济的快速发展，电力生产的供需矛盾也日见突出，在国家加大新的电源、电网投资、建设的同时，如何充分发挥现有电站的潜能，提高其水能利用率，使水电站的运行由粗放式转向集约化，引起了发电企业的广泛关注。
欧、美发达国家优化运行资料表明，大型水电站厂内优化运行的效益为0.5%～3.0%。
八十年代中期，我国某年平均发电量22亿kW.h的水电站，实行厂内优化运行后，效益提高4.6％，增加发电量1.03亿kW.h。
我国水电运行经验表明，仅从软件方面着手，编制科学合理的运行调度方案，在增加投入不多的情况下，就可以使其发电效益在原有的基础上再提高约(2～6)％[1]；到2001年底，全国已建成中小水电站65000多座，遍布全国1600多个县；由此可见，用信息技术带动传统产业在电力行业的必要性，并且有非常广阔的前景。
1水电行业运行现状在水力发电领域，传统的经济运行方法，主要有：微增率法、动态规划法、分支界法以及据每台机组最大可能出力按比例分配负荷的折中方法（目前的水电站经济运行大多采用此方法），其中动态规划法和分支界法更多的是求解问题的思维方式，其实现须采取具体的综合策略，微增率法是根据总出力与总耗水量的函数关系由微分学的极小值定理导出，具有理论上的严谨性。
目前我国的AGC应用主要基于电网调度，针对水头变化小（即大库容）的电站，根据网上的需要确定其负荷，然后用微增率法在机组间分配负荷，即定负荷→最小化流量。
从使用的情况来看，由于软件编制的出发点不是基于水轮发电机组运行工况，从而导致有些电站使用效果很不理想。
如黄河中游的万家寨电站单机出力180MW，装机6台，由天阿公司和希科公司制造，由于AGC软件负荷分配不合理，导致其机组长期在振动区运行，叶片与上冠处出现裂纹，给机组安全运行带来了极大的隐患。
任何科学问题都离不开其论域。
由于微增率法是根据数学理论推导而来，其工程实用面临很大的实现难题：a要求所有的并联运行机组的微增率随功率变化的曲线下凹；流量随功率变化应为均匀的条件在实际运行的机组中是不可满足的。
水轮机转轮是通过实验定型的，微增率只是其派生出来的表象参数，且随功率变化的曲线凹凸是无确定规律的，因而流量也并不随功率变化而均匀变化。
b 用微增率法，对于连续的工况变化求取微增率是不可实现的。
水轮机的综合特性曲线是一种试验曲线，无论以何种检索方式都需要确定检索步长和目标区间，面对微增率变化无确定规律的特性曲线，确定检索步长和目标区间都无依据，只能修正综合特性曲线，牺牲解算精度，满足工程要求。
c 实际运行中厂内优化与电站水头密切相关，传统的方法需要在电站最大水头与最小水头之间，取若干个水头，分别作出优化运行总图，以便确定在不同水头及给定的全厂负荷时投入运行的机组台数、组合方式以及负荷在投入运行机组之间的分配。
这样使连续变化的水头产生阶跃，若辅之以插值，插值规律又是不确定的，降低了解算精度。
2水电站经济运行人工智能化计算机技术与其他工程技术的融合而引起的设计思路的创新已成为当今社会的显著特征。
人工智能是一门研究用计算机模拟和执行人脑的某些智力功能的交叉学科。
知识是人工智能的基础，对于水电站的经济运行而言知识主要包括以下三个方面： a 确定性规则知识：如功率、单位转速、单位流量的计算；b确定性事实知识：如水轮机的综合特性曲线、水库特性、电站下游水位流量关系、泄洪和电站引水设备的特性；c不确定性事实知识：如水轮机的振动区域、电站年径流曲线和特性等；本文采用人工智能系统中最普遍、最典型的产生式系统，其基本要素是：综合数据库（Globle Database）、产生式规则（Set of Rules）、控制系统（Control System）。
程序结构：OPEN=(S),f(s);LOOP: IF OPEN=( )THEN EXIT(FAIL)N=FIRST (OPEN);IF GOAL(N) THEN EXIT(SUCCESS);REMOVE (N,OPEN)EXPAND (N) (M),F(N),F(M);ADD (M, OPEN)IF F(N)>F(M)，扩展M节点；IF F(N)为了保持电网的供需平衡，现在的AGC（自动发电控制）软件往往是根据网上的需求给电站一个总负荷，再在电厂内优化出力组合，即耗水量最少。
b流量一定，出力最大化我国大多数中小水电站的实际资源情况有如下特征：1库容小甚至无库容(径流式电站)；2流量随季节变化大。
如何利用有限的流量多发电，并使机组协联于稳定运行区，保持组态效率最高呢？笔者研发的《全数字仿真水轮发电机组智能调度系统》主要针对上述两种情况进行优化，其功能主要包括[1]： a 能进行实时预报，并根据预报与实测结果的对比，对有关参数进行校正；b根据电力系统的调度计划或水电站水库的来水及当时的水位等情况，确定出水电站的日负荷计划，在实际运行中进行水电站厂内负荷的实时自动给定；c 在给定的全厂负荷下，进行工作机组台数和机组组合的最优化计算，并按最优化准则选择工作机组的台数和机组号，实现工作机组间负荷的最优分配；d根据水电站的日负荷计划或即将面临的负荷预测资料，事先进行机组启、停最优化计算，确定改变工作机组组合的合理性，使机组的启，停按最优化准则进行；e对调频水电站，即在电力系统中承担系统负荷瞬时变化调节任务的水电站，在电站机组要改变运行工况时，如增负荷，减负荷、停机或启动新的工作机组等，进行实时计算，寻找出改变水电站机组工况的最优控制规律，并进行机组间随机负荷的最优分配和实时调节；f当水电站按给定负荷运行或作调频运行时，可实时进行负荷偏差的检测；当水电站的出力和系统要求的负荷值存在偏差时，依据实际偏差值，及时进行相应的调节与控制；g具有自动、手动两套功能：在正常情况下，由实时控制系统根据优化计算出的结果，并按最优准则可自动改变机组的运行状况；在特殊情况下，也可以通过输出设备进行显示，给出按优化准则改变水电站机组运行工况的操作指令，运行人员可根据指令由手动操作执行；h定期对各机组当前的动力持性进行实测，并对实测资料进行分析和处理，比较机组当前的动力特性和优化运行计算所依据的机组动力特性之间是否存在偏差。
当偏差超过允许值时，能及时进行修正。
修正后的机组动力特性存入数据库，作为下一阶段确定优化运行方式的依据；i通过计算机屏幕循环显示计划的最优运行方式、操作调节指令、操作控制实况，当前厂内的实际运行方式及相关的技术数据等信息，便于水电站运行和管理人员进行监控；j数据库管理功能，可存储电站的运行参数、技术指标、设备情况等资料及二次数据及时贮存，并按需要生成表格，打印成报表；k 能通过历史数据智能学习，完成自动寻找最佳水头和最佳流量，可实现水资源的长期、中期和实时的优化；l 能实现机组协联运行于稳定运行区域，保证机组长期高效、稳定运行。
4结语笔者研发的系统拓展了水电站优化运行的理论方法，具有良好的工程实用性，可作为普及优化调度和调节的核心模块，对稳定、高效利用水力资源具有重要意义。
随着国家电力体制的改革，成立了五大发电公司和两大电网，为水资源梯级、流域甚至跨流域的调度和水、火电联合调节创造了非常有利的条件，且在应用过程中需对水电站所属流域的水文、气象资料进行采集与数字化处理，为以后综合运用遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)、网络技术、多媒体及虚拟现实（VR）等现代高新技术建立”数字流域”奠定基础，而”数字流域”包括全流域的地理环境、自然资源、生态环境、人文景观、社会和经济状态等各种信息，可作为各级政府或职能部门有效地管理整个流域的经济建设，作出宏观的资源利用与开发等决策的依据。
参考文献：[1]中华人民共和国水利部.农村水电站优化运行导则[讨论稿].北京：中国水利水电出版社，2003[2]哈尔滨大电机研究所编. 水轮机设计手册[M]. 北京：机械工业出版社，1976 [3]常近时，寿梅华，于希哲. 水轮机运行[M]. 北京：水利电力出版社，1983[4]林尧瑞, 马少平. 人工智能导论[M] 北京：清华大学出版社，2000[5]卢开澄. 组合数学[M]. 北京：清华大学出版社，2000 [6]石纯一, 王家廞.数理逻辑与集合论[M] .北京：清华大学出版社，2000 The artificial intelligence & water power station economic movement QI Xue-yi Li Pei (LanZhou science and engineering university fluid motive and control college , LanZhou,730050)Abstract: By the way of water power station economic movement optimization, this paper uses the object-oriented software construction，completes Constraint Satisfaction Problem solution，realizes the knowledge denotation, Constraint deliver, the intelligence remount, and runs it with a PC.With the method of object-oriented & The artificial intelligence to solve water power station plants burthen dynamic adjust, creating the digital automatically generate control system,the result is analysed and proofed by The proof of water power station economic movement optimization solution Key word: water power station; tiny-increasing-rate; economic movement; Artificial intelligence;produce system项目：校学术梯队与特色研究方向资助项目作者简介：齐学义(1945-),男，辽宁人；工学硕士，教授，博士生导师，教学名师；享受国务院政府津贴。