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汉江流域梯级水库群优化调度研究

2020-03-10马雅丽

水利规划与设计 2020年2期
关键词:丹江口水库汉江流域

马雅丽,彭 昆

(武汉珞珈山水设计咨询有限公司,湖北 武汉 430070)

水库调度是指利用水库的调蓄能力对天然径流进行调节,也是指基于水利工程自身工况以及水文预报,在保障自身安全和上下游防洪安全的前提下,以综合利用水资源为原则,通过水利枢纽的过水建筑物有目的地对来水进行蓄放,从而达到兴利、减灾的目的。水资源分布时空不均是制约我国城市水资源利用效率的重要因素,而科学、合理地进行水库调度以及跨流域调水是解决这一问题的有效手段[1]。当前,随着流域生态保护建设进一步得到关注,水库的生态调度也成为水库运行调度的主要目标之一,对于水库优化调度,国内外学者研究较多,研究的方法也较为成熟[2],水库调度运用方法主要分为两类:一类是常规调度,另一类是智能调度。常规调度通常以常规调度图来对水库进行管理,较为直观简洁,其调度结果具有可行性,但是没有考虑到未来来水,往往不是最优解,而且涉及目标比较单一,有一定缺陷,不太适用于处理多目标多约束的问题。在如今越来越复杂的水库调度问题中,传统的算法已不能很好地解决此类问题[3]。近年来,学者们已经将多种智能算法运用到水库调度中,并取得了较好的成绩。马玉新[4]等人运用组织进化粒子群算法解决了单一粒子群算法存在的早熟和易陷入局部最优的问题,并将其运用到黄河上游某水库中,取得了较好成效,朱小凯[5]等人运用多目标可变模糊优选模型对白石水库进行了兴利调度。本文主要采用了POA算法,结合水库库容、上下游水库的相对位置以及供水对象等对汉江流域上三座大型水库进行联合调度,分别为石泉、丹江口、安康水库,对于支流上的潘口、黄龙滩水库按照各自的调度图进行运算。

1 水库群简介

丹江口水库是一座综合型水库,兼具防洪、供水、发电和航运等多项功能[6]。其未加高之前的任务依次为防洪、发电、灌溉和航运,加高之后的任务转为防洪、供水(含灌溉)、发电、航运等,供水成为优先于发电的任务[7]。丹江口水库在南水北调中线通水之后,还需要承担向北方供水的任务,在汉江流域和跨流域调水工程中占据了重要的地位。所谓兴利调度,就是要以经济效益为目标,重新分配天然径流,使水资源得到最大利益化的利用[8]。

汉江流域所包含的几大水库的主要参数见表1。

2 梯级水库群调度模型

2.1 目标函数

汉江流域水资源开发利用涉及到供水区域社会经济的发展、环境质量改善、人民群众生活质量提高等一系列目标,水资源优化配置需要采用先进的模型技术研究流域和区域水资源的开发利用,使有限的水资源在一段时期内得到合理配置,有效保护经济、社会、环境效益到最佳。汉江流域水资源优化调度的三大目标包括发电量最大、生态环境、水资源利用。

表1 梯级水库主要参数列表

(1)发电量最大

(1)

式中,E—年最大发电总量;N—汉江流域上水库的数量;T—分的时段数;Ai—水库的综合出力系数;Qi,t—水库的下泄流量;Hi,t—水头[9]。

(2)缺水量最小

对于丹江口水库来说,供水是其首要任务,其供水的对象包括南水北调中线工程,汉江中、下游、清泉沟[10]。然而线上其他几个水库没有供水的任务,因此可以通过丹江口水库的调蓄对下游的水库进行控制。

(2)

(3)最小生态流量保证目标

我国《水法》第21条规定,在水资源紧缺的地区,区域水资源配置应在保障生活需水优先满足的前提下,考虑满足第二位的具备公共利益属性的生态需水量,而处于用水第三顺位的生产用水则可通过水市场的有偿转让与配置获得,同时应防止因生产用水挤占生态用水而造成不可逆转的河道生态退化[11]。为了保障水库的生态需水流量,需要对上游水库的下泄流量进行控制。

ob1=max{p(QCm≥CQm)}

(3)

式中,ob1—上游水库的下泄流量,QCm—水库的发电水量和弃水量的差值;CQm—需要满足的最小生态流量。

2.2 约束条件

对于汉江水库群的优化调度,本次考虑以下几个约束条件:

(1)水电站出力约束。对于水库来说,水库在某个时段内的出力应该控制在保证出力和该电站的装机容量之间[12]。

(2)水库水量平衡约束

Vt+1=Vt+(It-Qt)Δt

(4)

式中,Vt+1—水库末库容;Vt—水库初库容;It—水库入库流量;Qt—水库出库流量;Δt—调度期划分的调度时段。

(3)水位约束。对于水位来讲,不能低于死水位,同时汛期的时候不能高于汛限水位,非汛期不能高于正常高水位。

(4)泄流能力约束。某一水库的最小下泄流量必须符合该水库的供水灌溉等综合利用需求,同时不能超过最大下泄流量。

2.3 模型求解办法

模型以运行周期内每个需要计算的时段为一个单独的运算阶段,按月划分,时段变量就是阶段变量。其中丹江口水库汛期(6—9月)按旬划分时段,共计20个时段[13]。汉江流域水库群多目标调度是在满足约束条件的基础上,以调度期内缺水量最小,满足生态、航运需求、发电量最大为优化目标,将目标函数缺水量以及生态、航运目标转化为约束,依据汉江流域各断面最小控制需水量成果,确定各水库的最小下泄水量。因此,本文的目标函数转化为满足生态、航运需求和缺水量为0的前提下的总发电量最大作为目标函数。

取水库不同时段的水位为状态变量,不考虑水库的各项损失,水库的水量平衡即为状态转移方程,模型每次针对一个水库进行优化,保持其他水库运行状态不变。

本文POA算法求解基本步骤如下:

(l)初始计算资料输入。

(2)其他水库的运行维持现有状态不变,首先对石泉水库进行优化。对每个时段,遍历离散的所有初水位、末水位,根据水库的入库径流,以及一系列限制条件,对水库的运行水位进行寻优,满足水库所在区间生态环境、航运需水,计算水库的年发电量、下泄量。

(3)保持丹江口水库运行状态不变,继续对安康水库进行优化。对每个时段,遍历离散的所有初水位、末水位,根据水库的入库径流,以及一系列限制条件,对水库的运行水位进行寻优,满足水库所在区间生态环境、航运需水,计算水库的年发电量。

(4)根据缺水量对丹江口水库的运行水位进行寻优,保证南水北调中线工程、清泉沟、汉江中下游的缺水量最小,同时满足水库所在区间生态环境、航运需水。在此基础上,计算水库的年发电量,从而得到本时段优化的蓄放水过程。

(5)重复进行步骤(2),当计算达到设定的迭代次数或结果基本稳定时停止迭代计算,输出优化结果。

汉江流域干流梯级水库群多目标优化调度流程图如图1所示。

图1 汉江流域梯级水库群优化调度流程图

2.4 模型结果

在满足生态、航运需求下,采用POA进行汉江干流梯级水库群多目标优化调度的寻优计算,获得缺水量最小和发电量最大的调度结果。通过优化调度,南水北调中线工程、清泉沟需水、汉江流域中下游需水均能得到满足,缺水量为0,各水库下泄能够满足河道最小生态环境需水量需求和航运需求,河道最小生态环境需水量需求和航运需求保证率为100%。

潘口、黄龙滩、石泉、安康、丹江口水库调度过程见表2—4。汉江流域干流梯级水库群不同调度方式对比见表5。

3 结语

本文通过构建汉江流域干流梯级水库群(石泉、安康、丹江口)多目标优化调度模型,采用逐步优化算法(POA)和遗传算法(GA)进行模型的求解,支流的水库(潘口、黄龙滩)采用常规调度,并根据算法的结果比较,确定采用逐步优化算法的结果作为汉江干流梯级水库群的最优下泄量,从而进行汉江流域的水量优化调度。水库群的发电量和保证出力保证率,相比较于常规算法更能体现该POA算法在联合调度上的优势以及准确性,同时能避免常规调度出现的一些缺陷。

表2 潘口、黄龙滩水库常规调度过程

表3 石泉、安康水库POA算法优化调度过程

表4 丹江口水库POA算法优化调度过程

(续表)

表5 汉江流域干流梯级水库群不同调度方式对比

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