电力作为社会经济发展的重要能源,是人们生产生活不可或缺的组成部分,在国家经济发展过程中处于举足轻重的地位。水电作为清洁能源备受推崇,锦屏水电站作为国家“西电东送”的重要工程,为解决华东电力短缺做出了巨大贡献。径流预测是充分利用水资源、真正实现水库优化运行、发挥电站经济效益的有力手段和重要环节。拥有准确可靠的径流预测系统就可以运用确定性的预测值及其估计误差来快速高效的描述未来径流,最终有效拟定接近实际的电站运行策略,它将为水电站短期水库运行方式的制定、日发电电量计划的编制提供决策依据,从而为水电站参与期货电力市场发展预计划的编制、提高发电效益提供依据,其中日径流预测是水电站径流预测的重要组成部分。目前人工神经网络在人工智能领域成为研究热点。正因如此,本课题提出以人工神经网络模型为基础通过建立组合预测模型,通过建立、验证、改进的研究路径,最终得到适用于锦屏水电站的日径流预测系统。本文从预测算法和程序设计两个方面对锦屏水电站日径流预测系统进行了研究,文章首先阐述了课题的主要研究背景,指出了研究本课题带来的重要意义和影响,探讨了国内外研究现状,明确了课题研究思路。然后从自然地理、气候特性、径流特性、暴雨洪水特性等方面对雅砻江流域概况进行概述。之后对径流预测方案进行设计,重点探讨了基于BPNN、GRNN、RBFNN神经网络组成的的组合预测模型,对锦屏水电站日径流进行预测,介绍了预测区域概况和相关基本资料,构建了预测模型。最后分析了锦屏水电站日径流预测系统的业务需求,指出了系统设计原则和功能构成,从逻辑结构、物理结构、技术架构等方面设计了系统总体架构,介绍了系统开发工具,对基于神经网络的组合预测模型后台程序和SSH的前台程序进行设计和实现。本课题研究的基于神经网络的锦屏水电站日径流预测系统,通过提高流域的日径流预报精度,有效帮助电站有效拟定接近实际的电站运行策略和调度计划,提高发电效益,并达到为下游河道防洪度汛安全服务的目的。实现了对水能资源系统优化调度,是发挥水电站经济效益的有力手段和重要环节,对社会和经济发展都有着非常重要的意义。