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摘要：中国梯级水电数据集是一个面向水文监测、洪水风险分析与梯级水库智能调度研究构建的长时间序列数据集，共包含 87,672 条逐小时观测记录和 16 个字段，时间跨度为 2016 年1月至2025年12月，覆盖中国西南贵州省乌江流域梯级水电站系统。

数据集概述

中国梯级水电数据集是一个面向水文监测、洪水风险分析与梯级水库智能调度研究构建的长时间序列数据集，共包含 87,672 条逐小时观测记录和 16 个字段，时间跨度为 2016 年1月至2025年12月，覆盖中国西南贵州省乌江流域梯级水电站系统。数据集综合记录了入库径流、上游泄流、水库水位、库容、降雨、温湿度、土壤湿度以及洪峰等水文气象和水库运行信息，能够反映山区流域季节性降水变化、上下游水库水量传递、库容调节以及洪水形成与演进过程，为梯级水电站长期运行分析和洪水风险研究提供连续、细粒度的数据基础。

数据结构与关键特征

该数据集采用结构化小时级时间序列形式，每条记录对应某梯级水电站在特定时刻的水文与运行状态，主要特征包括时间戳、站点编号、上游泄流量、水库水位、水库库容、入流速度、小时降水量、气温、相对湿度、表层与根区土壤湿度、24小时累计降雨量、6小时滞后入流、当前入库径流以及未来24小时洪峰等变量。其中，Flood_Extreme_Category 为主要目标变量，将水文状态划分为 0—正常、1—高预警、2—极端洪水三个风险等级。该数据结构同时融合气象、水文、土壤状态和水库调度信息，并通过滞后入流和未来洪峰特征体现明显的时间依赖关系，适合用于多变量时序建模与洪水风险分类。

应用价值与研究方向

该数据集可广泛应用于入库径流预测、洪峰预测、洪水风险分级、水库运行分析、梯级联合调度以及智能水资源管理等研究。研究人员可以利用 XGBoost、LightGBM、随机森林等机器学习方法进行风险分类和径流回归，也可以采用 LSTM、GRU、TCN、Transformer 等深度时序模型预测未来入流与洪峰变化，并进一步研究降雨、土壤湿度、上游泄流和库容变化对洪水演进的影响。在更深入的研究中，还可结合物理约束神经网络、数字孪生、强化学习和多水库协同优化方法，开展极端洪水预警、梯级水库防洪调度、气候变化影响评估以及实时智能决策支持研究。

数据集来源

由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。

数据集信息

免责声明与引用

数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。

作者信息

作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-441
文件大小：2.2M
原创声明：本数据集为整理作品