依托强大的基建能力和西南地区的有力地形优势,我国建造了一批世界级的高坝大库,为国家社会经济发展提供持续性的绿色动力。这些高坝大库在充分利用水能优势实现发电效益、促进节能减排的同时,也引发了一系列的生态环境问题,其中高坝大库低温水下泄对鱼类生存繁殖等产生的不利生态影响受到广泛关注。分层取水作为减缓低温水对生态环境负面影响而采取的重要工程措施,其运行效果是目前研究的热点问题。分层取水设施的运行效果与水文、气象和调度方式等条件密切相关,现实条件下,来水情况一直处于变动状态中,根据来水情况,及时快速预报水体温度,并实施分层取水,是工程运行关注的技术问题,也是学术界关注的科学问题。传统基于物理意义的数学模型,在水库水温结构分析,特定工况下水温的预测和环境影响评价中得到广泛的应用,但在水库实际运行调度中,数值模拟模型构建专业性强、参数率定复杂、计算耗时巨大,难以满足运行来水条件复杂情况下水库调度的快速决策需求。我国已建大型水电站的分层取水设施大多处于试运行和调试阶段,能够实际监测到的数据量有限,故其运行效果的评价方法尚未成体系。近年来信息及数据处理技术的迅速发展及其在工程领域中的应用,为解决多因素影响问题提供了技术方法与途径。本研究以近年来信息及数据处理技术的迅速发展为契机,结合传统基于物理意义的数学模型和新兴人工智能（Artificial intelligence,AI）算法的各自优势,探索了水库下泄水温快速预报技术,开展了分层取水设施运行效果评估及优化研究。主要研究内容及成果如下:（1）利用Python3.5语言自主编制了基于AI算法的水温快速预测模型计算程序,程序核心模块包括:支持向量回归（Support Vector Regressioin,SVR）、误差反向传播（Back Propagation,BP）神经网络、循环神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）、长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）、门限元网络（Gated Recurrent Unit,GRU）5个子模块,具有参数设定、模型训练及存储、模型调用及预测等功能。（2）为满足AI模型训练对数据量和场景的需求,充分借鉴国际经验,综合考虑流量、气象、入流水温和叠梁门调度方案等因素,设计了 108种锦屏一级水电站实际运行过程中可能面临的工况场景,并利用经过锦屏实测数据校验的EFDC模型,模拟了各类工况组合下的水库水温分布及下泄水温情况。整理形成了包含近2万条一一对应的流量、气象、入流水温、叠梁门运行数据、水库水温分布数据和下泄水温数据的数据集。（3）水库下泄水温是受水库特性、运行方式、入流条件、气象条件等诸多因素影响的复杂非线性问题。本文通过输入因子优选、参数优化搭建了适合用于锦屏一级水库下泄水温预测的机器学习模型,研究结果显示,以水库的主支库入流量、主支库入流水温、出库流量、叠梁门运行层数、取水口深度、气温、太阳辐照度、相对湿度、风速等作为模型的输入因子,以水库下泄水温作为模型输出,搭建的AI模型能够实现对下泄水温的预测。（4）通过模型性能比选,多角度对比分析了传统机器学习算法和新型深度学习算法的性能优劣,结果显示,RNN、LSTM、GRU3种新型深度学习算法的预测精度和不确定性明显好于SVR和BP神经网络2种传统机器学习算法,具备良好的工程实用性。同时,AI模型可以通过建立关键影响因子历史数据与当前时段下泄水温之间的响应关系,实现对锦屏一级水电站简单运行工况下（不启用叠梁门）,15天内下泄水温的较高精度预测,复杂运行工况下（启用叠梁门）,7天内下泄水温的较高精度预测,可为分层取水方案的制定和叠梁门的起落预留操作时间。（5）相比于传统的EFDC等数学模型,训练完成后的AI模型操作使用方便,仅需输入当前时刻的各项输入因子数据,即可完成对下泄水温的预测,同时模型的预测速度可达秒级响应,能够满足水库调度的快速决策需求。（6）基于层次分析法,构建了分层取水设施运行效果评估体系,基于评估体系和AI水温快速预测模型,提出了“方案设计-下泄水温预测-效果评估-优化比选”的分层取水设施运行方案优化设计流程。同时结合锦屏一级水电站丰、平、枯3种典型年的水位条件,根据此方案设计流程,分时段提出了分层取水设施的优化运行方案建议。总体而言,从生态效益的角度出发,多层叠梁门运行方案下的生态效益一般较高,可作为优先备选方案,但当多种叠梁门运行方案的生态效益相近时,出于发电效益的考量,可优先选择叠梁门运行层数较少的方案,以降低发电损失量。