回龍抽水蓄能電站庫盆滲漏特性研究

謝遵黨 呂小龍 宋修昌 馬峰

摘 要：抽水蓄能電站水位升降頻繁、外部環境多變，長期運行過程中庫盆滲控體系的老化問題十分突出。滲漏量是評價抽水蓄能電站庫盆運行狀態的關鍵監測指標，將庫盆滲漏通道劃分為堰型缺陷和深孔型缺陷，確定了水壓、溫度、時效分量影響因子。通過系統研究庫水位、溫度、時間對滲漏量的影響，建立了抽水蓄能電站庫盆滲漏量統計模型。基于回龍抽水蓄能電站上水庫庫盆滲漏監測數據，驗證了模型的準確性，為回龍電站庫盆防滲治理提供了理論依據。

關鍵詞：庫盆滲漏;堰型缺陷;深孔型缺陷;統計模型;回龍抽水蓄能電站

中圖分類號：TV641

文獻標志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2021.11.025

引用格式：謝遵黨，呂小龍，宋修昌，等.回龍抽水蓄能電站庫盆滲漏特性研究[J].人民黃河，2021，43（11）：133-136.

Study on Reservoir Basin Leakage of Huilong Pumped Storage Power Station

XIE Zundang ?LYU Xiaolong ?SONG Xiuchang ?MA Feng3

（1.Yellow River Engineering Consulting Co.， Ltd.， Zhengzhou 45000 ?China; 2.Key Laboratory of Water Management

and Water Security for Yellow River Basin， Ministry of Water Resources （Preparation）， Zhengzhou 45000 ?China;

3.Huilong Branch of State Grid Xinyuan Co.， Ltd.， Nanyang 473002， China）

Abstract： Due to the frequent rise and fall of water level and the changeable external environment， the problem of reservoir basin leakage is prominent for pumped storage power station in the process of long-term operation. Leakage is a key index to evaluate the operation state of pumped storage power station basin. In this paper， the leakage channel of the reservoir basin was divided into weir-type defects and hole-type defects， the influence factors of water pressure component were determined. By systematically study the influence of reservoir water level， temperature and time on the leakage， a statistical model of reservoir basin leakage of pumped storage power station was established. Based on the leakage monitoring data of the upper reservoir basin of Nanyang Huilong pumped storage power station， the accuracy of the model was verified. At last， the time when the leakage of Huilong Reservoir basin exceeded the design limit （2，000 m3/d） was predicted， which provided a theoretical basis for the anti-seepage treatment of Huilong Reservoir basin.

Key words： reservoir basin leakage; weir-type weir type defect; hole-type defect; statistical model; Huilong Pumped Storage Power Station

隨著經濟社會的發展，我國用電結構和電網負荷特性發生了顯著變化，電網峰谷差不斷拉大和調峰容量不足的矛盾日益突出。抽水蓄能電站在電力系統中可以發揮調峰填谷、調頻調相、提高供電質量等作用。目前，我國完工、在建、待建的抽水蓄能電站超過百座，早期建設的抽水蓄能電站經過長期運行，大多存在滲控體系老化問題[1-2]。抽水蓄能電站多為循環用水，水量的滲漏損失將嚴重影響工程的安全運行和電站經濟效益的發揮。

基于工程監測資料建立數學模型，可實現對工程效應量的量化分析和預測，對保證工程安全運行具有重要意義。近年來，國內外學者在水利工程的結構健康監測領域取得了大量成果。王彭煦等[3]建立了指數型壩體沉降預報模型，與實測數據擬合良好。王穎慧等[4]將主成分分析法引入支持向量機中，同時應用灰狼優化算法對支持向量機進行參數優化，建立了PCA-GWO-SVM大壩變形預測模型。房彬等[5]構建了蓄水期壩頂水平位移的多元線性回歸模型和串聯灰色多元線性回歸模型，分析預測了某拱壩蓄水期變形性態。秦鵬等[6]建立了ARIMA-RTA組合預測模型，該模型能夠充分挖掘監測數據的動態信息，具有物理機制明確、預測精度高的優點。孫小冉等[7]將粗集理論和支持向量機結合起來，建立了大壩工作性態的RS-SVM實時監控模型，可實現外界環境荷載變化對大壩工作性態影響的監控和預測。劉亮亮等[8]將分形插值理論引入大壩變形預測，對某混凝土壩段的變形數據進行擬合，指出分形插值方法能較好擬合變形曲線，表征大壩變形特征。

上述成果主要針對大壩變形、壩體滲流等方面，而關于抽水蓄能電站庫盆滲漏的研究成果很少。滲漏量是評價抽水蓄能電站庫盆運行狀態的關鍵監測指標。筆者通過系統研究庫水位、溫度、時間對滲漏量的影響，建立了抽水蓄能電站庫盆滲漏統計模型，基于回龍抽水蓄能電站上水庫庫盆滲漏監測數據，預測了庫盆未來滲漏趨勢。

1 工程概況

回龍抽水蓄能電站位于河南省南召縣城東北約16 km的岳莊村附近，是為解決河南電力調峰問題而設置的調峰電站。工程主要建筑物包括上水庫、下水庫、引水發電洞、地下廠房、地面開關站等。上水庫庫盆防滲采用混凝土面板與掛網噴混凝土面層結合的全封閉防滲方案。在混凝土面板下設置無砂混凝土排水管網，噴混凝土區為15 m間隔的排水網格，通過穿壩鋼管將庫盆滲水排到壩后泵房集水池，再重新抽回庫內。噴混凝土滲漏處理面積約5.46萬m2，面板防滲處理面積約1.4萬m2。

上水庫庫盆工程自2003年5月25日開始施工，2004年5月18日竣工。2004年6月上水庫庫盆開始蓄水，蓄水過程中，庫盆滲漏量超過設計允許值。2005年，對庫盆的噴混凝土區和部分混凝土面板區熔抹PVC改性瀝青進行防滲處理，處理后滿庫滲漏量為917 m3/d。回龍電站上水庫防滲工程平面布置見圖1。

2 抽水蓄能電站庫盆滲漏統計模型

抽水蓄能電站庫盆滲漏量主要受庫水位、時間效應、溫度等因素的影響。滲漏量水壓分量由庫水位控制，隨電站運行波動變化;時效分量指工程的滲透性和滲流條件等隨時間的變化導致的滲漏量;溫度分量是溫度變化引起裂縫（缺陷）開合、材料脹縮等引起的滲漏量。綜上，抽水蓄能電站庫盆滲漏統計模型為

Q=QH+QT+Qt

式中：Q為庫盆滲漏量;QH為水壓分量;QT為溫度分量;Qt為時效分量。

2.1 水壓分量QH

圖2是回龍電站2014年7月15—16日庫水位與庫盆滲漏量時程曲線，可見庫盆滲漏量Q與庫水位H之間存在明顯關聯性。同時，庫盆滲漏量變化與庫水位升降之間存在一定滯后，系列數據表明，庫水位下降導致庫盆滲漏量減少的滯后時間約2.5 h，庫水位上升導致庫盆滲漏量增大的滯后時間約5.5 h。該滯后變化的主要原因是滲漏水在排水系統中匯集至壩后排水溝需要一定時間。

現場巡查表明，在水位變動區，防滲層裂隙與大氣連通，水力條件與堰流類似。在水位變動區以下，裂隙與閘孔出流的水力條件基本一致。因此，將水位變動區以上裂縫定義為堰型缺陷，水位變動區以下定義為深孔型缺陷。根據《水力學計算手冊》[9]，堰型缺陷Q∝H3/2，深孔型缺陷Q∝H1/2。考慮混凝土面板區和噴混凝土區的穩定滲流符合達西定律，因此穩定滲漏量Q∝H。綜上，初步選擇H1/2、H、H3/2等3個水壓分量因子。

2.2 溫度分量QT

圖3是2014年7月15日庫水位與庫盆滲漏量滯回曲線，現場監測次序為O→A→B→C→D。A點和D點庫水位基本一致，庫盆滲漏量分別為1 070 m3/d和1 760 m3/d，這兩點的滲漏量是晝夜溫差引起的。

庫盆防滲采用熔抹PVC改性瀝青措施，隨溫度變化，熱脹冷縮使裂縫寬度呈規律性張開或閉合。因此，采用周期項作為溫度分量因子，即

QT=∑ni=1（b1isin2πtTi+b2icos2πtTi）（1）

式中：n為考慮的周期數;Ti為溫度變化周期;t為時間;b1i和b2i為回歸系數。

根據中國天氣網數據，工程所在地日平均氣溫、日均最高氣溫和日均最低氣溫均呈周期性變化，因此選取周期為365 d。盡管庫盆滲漏量在一天之內也呈周期性變化，但是考慮到庫盆滲漏量的監測頻率約為3 d，在長系列滲漏量預測中引入周期為1 d意義不大，因此分別選擇sin2πt/365和cos2πt/365作為溫度效應因子。

2.3 時效分量Qt

防滲體系隨時間的演化規律較為復雜，根據相關研究成果[10]，在構造時效分量Qt時，初步選擇5個時效因子，即t-0.5、t0.5、t、t2、lnt+1。

3 庫盆滲漏統計模型驗證及預測

3.1 影響因子組合方案

相關系數是一種衡量變量間相關程度的指標，其定義為

r（X，Y）=Cov（X，Y）Var[X]Var[Y]（2）

式中：Cov（X，Y）為向量X與Y的協方差;Var[X]為向量X的方差;Var[Y]為向量Y的方差。

為了確定影響因子組合方案，進一步篩選與庫盆滲漏量相關性較高的影響因子，計算了庫盆滲漏量與各影響因子的相關系數，見表1。庫盆滲漏量Q與3個水壓分量相關系數較大，同時水壓分量之間相關性較強。庫盆滲漏量與2個溫度因子的相關系數差異性較大，與余弦因子相關系數較大，與正弦因子相關系數較小，正弦因子與余弦因子之間無相關關系。庫盆滲漏量與時間因子t0.5、t相關系數極小，基本不存在相關關系，Q與t2、ln（t+1）為弱相關。綜合考慮以上相關性分析成果，采用H1/2、H、H3/2、sin（2πt/365）、cos（2πt/365）、t2、ln（t+1）等7個影響因子作為組合方案構造數學模型。

3.2 庫盆滲漏統計模型與趨勢預測

采用回歸方法對2012年1月5日—2014年12月31日的長系列監測數據進行擬合，確定庫盆滲漏統計模型表達式：

Q=2.70×105h1/2-1.82×104h+308.09h3/2+5.54×10-4t2-

174.04ln（t+1）-30.00sin 2πt365+384cos 2πt365

采用庫盆滲漏統計模型計算2012年1月5日—2014年12月31日逐日滲漏量，與監測數據比較見圖4。可見，統計模型與監測數據整體趨勢一致，各極值點差別不大，該模型較好地模擬了庫盆滲漏量隨時間的發展過程。

4 結 論

（1）熔抹PVC改性瀝青進行防滲處理的庫盆滲漏量對溫度變化非常敏感，冬季庫盆滲漏量顯著大于夏季的。滲漏量變化相對庫水位升降有一定滯后性，滯后程度與集水路徑直接相關。

（2）通過分析庫盆滲漏量影響因子及其相關性，建立了抽水蓄能電站庫盆滲漏量統計模型，監測數據與模型預測計算結果基本一致，表明該模型具有較高的擬合精度。該模型可普遍適用于其他熔抹PVC改性瀝青處理的混凝土防滲結構。

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[8] 劉亮亮，陳旭東.基于分形插值的混凝土壩變形趨勢分析[J].人民黃河，2020，42（8）：146-149.

[9] 李煒.水力學計算手冊[M].北京：中國水利水電出版社，2005：73-76.

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【責任編輯 張華巖】