清楚地表明,除了少数例外,行为在预期限制之内,通常远远超出预期限制。在许多情况下,模型和原型性能之间的一致性超出了预期。在某些情况下,最初似乎缺乏一致性,但发现未能正确识别或解释模型结果是导致分歧的原因。对于溢洪道顶部、阀门、闸门、出口特征和能量耗散器,模型和原型之间的一致性尤其完整。习惯上,我们根据模型结果提供校准曲线,而不是现场校准。根据模型结果设计的能量消能器(包括各种类型的消力池和消力桶)已成功运行,与模型指示基本一致。根据基于模型试验的预测,大规模的河流改善计划已成功实施。大型现代涡轮机和泵的高效率和平稳运行特性也可以归因于模型实验。在几乎所有情况下,当原型结构建成时,模型所指示的改进都得到了证实。
1。2022水电状态报告。”国际水电协会,2021。可用:https://www.hydropower.org/publications/2021-hydropower-status-report 2。R. U. Martinez,M。M。Johnson和R. Shan,“美国 水电市场报告(2021年1月),橡树岭国家实验室 (ORNL),田纳西州橡树岭(美国),ORNL/SPR-2021/1782,2021年1月。DOI:10.2172/1763453。 3。 水电泵存储,用于在联邦哥伦比亚河电力系统内实现可变能源 - 邦纳维尔电力管理局4. 岩石河抽水液压厂| ASCE 5。 “年度发电机报告”,美国能源信息协会,2019年10月。R. U. Martinez,M。M。Johnson和R. Shan,“美国水电市场报告(2021年1月),橡树岭国家实验室(ORNL),田纳西州橡树岭(美国),ORNL/SPR-2021/1782,2021年1月。DOI:10.2172/1763453。3。水电泵存储,用于在联邦哥伦比亚河电力系统内实现可变能源 - 邦纳维尔电力管理局4.岩石河抽水液压厂| ASCE 5。“年度发电机报告”,美国能源信息协会,2019年10月。
WSPRO 流量系数和有效流动长度的计算.....................................................................................................................................429
• 根据牛顿第二运动定律 • 假设水密度恒定、垂直速度小、静水压力等。 • 非线性,是速度和水位的函数 • 连续性和动量方程是浅水方程,有时在 HEC-RAS 5 中称为“全动量”方程
由于太阳能和风能等可再生能源占比越来越大,未来的抽水蓄能项目将提高电网稳定性并支持电网现代化。 电网现代化是 EGAT 的政策,通过采用新技术来提高电网的智能化。电网现代化包括灵活电厂、储能、数字变电站、可再生能源预测中心、国家能源交易平台、需求响应控制中心和电网连接。
摘要。确保获得安全饮用水是一个基本的公共卫生优先事项。评估水质的传统方法是劳动力密集的,需要专门的设备,这对于连续监测可能是不可行的。本研究探讨了基于各种化学特性的机器学习模型来预测浸水性。具体来说,我们在存在阶级不平衡的情况下评估了逻辑回归和随机森林模型的性能,这是环境数据集中常见的问题。为了减轻这种情况,我们应用了合成的少数群体过采样技术(SMOTE)。我们的结果表明,在应用SMOTE之前,这两种模型均对多数类(非替代水)表现出很大的偏见,其精度为69.36%,Roc-AUC的准确性为0.63。然而,Smote的应用显着提高了该模型鉴定饮用水样品的能力,尤其是对于随机森林模型,该模型的准确度为67.07%,而Roc-auc的精度为0.64。相比之下,逻辑回归模型显示了SMOTE后的性能下降,这表明需要进一步优化或替代方法。本研究强调了解决机器学习任务中类不平衡的重要性,尤其是对于水质评估等关键应用程序。我们的发现表明,随机森林模型与Smote相结合,为预测浸水性提供了强大的解决方案。这些见解可以帮助环境科学家和公共卫生官员实施更高效,更准确的水质监测系统。未来的研究应探索更广泛的模型和高级技术,以进一步提高预测准确性。
同时,小型和混合水力发电溶液正在出现,预计将来将在欧洲增长。结合太阳能和风能产生的混合植物可提供可控且灵活的发电,降低传输互连成本,并可以降低与许可证,现场获取和工程学相关的前期成本7。小型工厂有助于减少大型项目的负面社会和环境影响。大型植物的储层导致甲烷排放,人的位移,沉积和干扰流动动力学8。小植物没有这样的水库,因此影响很小。最后,正在考虑其他技术(例如闭环计划或对鱼类友好型涡轮机)与欧盟预期的环境限制相兼容。