基于改进NSGA-Ⅱ算法的梯级水库多目标优化调度

针对在时间步长较小、计算时段数目较多时,传统智能优化算法在求解梯级水库联合优化调度问题上效率低甚至无可行解的问题,提出了一种改进NSGA-Ⅱ算法。该算法基于NSGA-Ⅱ算法框架,引入参考目标值、潜力目标值、偏移度以及变异引导算子来优化种群进化过程,强化迭代中的种群质量,使获得的解集更加接近真实的Pareto前沿。福建省金溪流域梯级水库多目标优化调度实例验证结果表明,改进NSGA-Ⅱ算法相对其他算法运算效率更高,优化结果更好,具有较好的实用性。

长江梯级水库群联合调度成效、挑战及对策

经过70 a的建设,长江流域控制性水库群基本建成。以三峡水库为核心的梯级水库群联合调度已经开展10 a。在总结控制性水库群在防洪、供水、生态和应急联合调度取得成绩的基础上,分析控制性水库群及与水网工程联合调度面临的问题和挑战,提出了相应的对策建议。研究表明:水库群联合调度因流域防洪调度而启,目前在防洪、抗旱供水、生态环境和应急等公益调度中发挥了重要作用。气候变化及水文中长期预报不确定性是联合调度面临的主要挑战,其次是水库群联合调度与单个水库多目标调度利益协调、定量评价调度效果及合理的补偿等管理问题。加强“四预”是解决气候变化和人类活动不确定性的主要对策。水库群与水网工程联合调度可以更广泛地发挥水利工程水安全保障作用。建立科学合理的水工程群联合调度体制和机制是解决联合调度管理问题的有效措施。

基于Vine Copula的梯级水库短期发电调度风险估计

基于能准确描述高维变量相关关系的Vine Copula,考虑短期径流预报误差的空间相关性,构建了梯级水库短期发电调度风险估计模型,并将模型应用于长江上游溪洛渡、向家坝和三峡水库,分析了径流预报误差带来的单一水库、梯级水库短期发电调度风险。结果表明:基于C-vine Copula构建的联合分布能较好地描述屏山站、朱沱站、寸滩站和武隆站的日径流预报误差特性;随着水库可调节安全区间范围增大,单一水库发电量不足风险率、弃水风险率均越来越小,梯级水库发电量不足、弃水联合风险率和同现风险率越来越小,即水库调节库容越大,其承担的风险也就越小。

梯级水库下游最不利洪水地区组成法

梯级水库运行调度显著改变了下游洪水的时程分配,而现有洪水地区组成法没有考虑对工程设计和防洪调度最不利或最恶劣的情景。本文基于灾害风险理论,根据未控区间洪量及地区组成概率,提出一种最不利洪水地区组成法。雅砻江梯级水库实例分析表明:最不利地区组成法分配给下游未控区间流域的洪量总是大于同频率组成法和最可能组成法;最不利组成法推求的雅砻江出口断面1 000年一遇设计洪峰、3 d和7 d洪量分别为16 700 m^(3)/s、41.6亿和85.1亿m^(3),均大于其他洪水地区组成法估计值。理论推导和统计试验表明最不利地区组成法可合理分配洪量并兼顾下游防洪风险,具有深入研究和应用的价值。

基于碳减排的梯级水库消落期多目标水碳调度研究

提出基于碳减排的梯级水库消落期多目标水碳调度模型,将碳排放因子法应用于梯级水库水碳调度研究,为梯级水库消落期水碳协同调度提供技术支撑。以发电量最大和温室气体排放量最小为调度目标,采用NSGA-II算法求解模型,并以金沙江中下游6座水库与三峡水库组成的梯级水库为研究对象进行实例研究。结果表明:相较现行调度方案,在丰、平、枯不同水文情景下,发电效益最佳方案可使梯级水库年发电量提高44.3~75.9亿kW·h,增长率为4.0%~5.2%;碳减排效益最佳方案可减少温室气体排放量(CO_(2)当量)37.5~42.5 Gg/a,降低4.2%~4.7%;协调调度方案可提高年发电效益36.4~73.8亿kW·h(增长率3.2%~5.0%),减少温室气体排放量(CO_(2)当量)36.3~41.4 Gg/a,降低4.0%~4.6%。

考虑生态流量约束的梯级水库分期消落水位多目标优化调度

针对如何表征枯水期季节性特征、优化分期消落水位来指导水库群消落调度的科学问题,提出了考虑生态流量约束的梯级水库分期消落水位多目标优化调度模型。以金沙江中下游6座水库与三峡水库为研究对象,综合运用多种数理统计方法划分流域枯水期;采用逐月滑动计算法推求梯级水库分期消落水位;以生态和发电效益最大为目标函数,利用NSGA-Ⅱ算法求解调度模型,得到不同来水情景下梯级水库枯水期消落调度方案。研究结果表明:不同来水情景下,相较于常规调度方案,选定的优化调度方案可增加梯级水库发电量30.20亿~52.27亿kW·h(增加2.3%~5.0%)和供水量83.15亿~87.14亿m3(增加5.8%~7.4%),并提高河道生态流量保证率2.6%~22.9%。研究成果可为协调梯级水库生态和发电调度提供技术支撑。

清江梯级水库防洪库容分配方案研究

针对清江梯级水库10亿m 3防洪库容分配问题,在探明清江梯级水库防洪调度控制条件和调度方式的基础上,设置了7种防洪库容分配可行方案,分析了不同分配方案下清江梯级水库配合三峡水库对荆江河段的防洪效果和基于长系列径流资料的清江梯级电站发电效益。研究结果表明:相比于原均匀分配方案,在确保上下游防洪安全的前提下,建议多预留一定防洪库容至下游隔河岩水库,推荐水布垭、隔河岩水库库容按照“水4隔6”“水3隔7”方案进行防洪库容分配,以提升防洪、发电两方面的效益。研究成果可为清江梯级水库防洪库容科学运用提供决策参考。

上游梯级水库建成运行对长江总磷输移影响分析及管控对策建议

长江上游梯级水库的建成运行改变了河流水沙条件,河流的天然水文节律被打乱,水沙磷由同步输送转变成非平衡性和不连续性输送,总磷的通量和赋存形态也发生改变。受水量水位调控、泥沙拦截淤积和水库滞热等影响,河流的径流、泥沙、温度等均发生改变,并产生系列生态环境效应。针对新情势下长江总磷问题,尤其是水利工程建设运行导致径流、泥沙、水温和磷的输送变异,从水沙空间格局及磷迁移转化特征等方面梳理长江流域的新情势,并分析了径流泥沙温度变化对磷输送的影响。结合总磷管控现状及存在的不足,建议加强河湖库中总磷标准的衔接,完善总磷环境标准体系,推动水质基准的研究,强化地方和流域标准的制定,并坚持将总磷排放浓度与总量双重控制相结合,最终为总磷问题的有效解决提供支撑。

金下-三峡-葛洲坝梯级水库联合优化调度方案比较研究

依据水库调度图进行模拟调度,以检验设计值的合理性并作为方案比较的基准。分别建立金沙江下游和三峡-葛洲坝6座梯级水库联合调度和多目标优化调度模型,采用基于Gaussian径向基函数的“参数化-模拟-优化”框架和Borg算法求解优化模型的Pareto前沿。对比研究结果表明:6库设计年发电量合理可靠,联合调度需考虑回水顶托影响;联合(优化)调度方案与单库调度方案对比,6库年均弃水量分别降低20.38%(30.44%),增发电量4.01%(5.45%),其中溪洛渡、向家坝和葛洲坝水库增发电量最大;发电量与蓄满率互相制约,三峡水库9月10日起蓄面临着枯水年难以蓄满的问题,建议进一步优化三峡水库汛期运行水位并考虑提前蓄水。

风光消纳对梯级水库群运行水位的影响

水风光多能互补系统大多聚焦协同调度和提高新能源消纳研究,却忽略了风光能源消纳对水库水位的潜在影响。构建了考虑短期弃电特征的水风光互补系统中长期优化调度模型。首先,根据实际水风光出力模拟可能的弃电情景,拟合弃电损失函数,将其嵌套在中长期优化调度模型中;其次,模拟接入风光前后的水库调度运行过程;最后,分析风光消纳对梯级水库群年际、年内、月运行水位的影响。以黄河上游龙羊峡至刘家峡梯级水电站水风光互补系统为实例,研究表明:①接入风光后,梯级水库群的年均出力降低约0.5%,可促进风光消纳,保证系统总出力更大,可提高风光上网出力和系统总出力约2.2%;②风光消纳导致梯级水库群的年际和月水位波动增加,龙羊峡和刘家峡水库的年末消落水位和年均水位的波动范围分别增加2.5%、101.6%、0.8%和78.9%,龙羊峡的月水位波动变幅为0,刘家峡月水位下限降低14.7%;③在丰水年,接入风光后梯级水库水位显著下降;平水年,龙羊峡水库水位稍有降低,刘家峡水库的水位表现为汛前春季水位降低,汛后秋季水位升高;枯水年,风光消纳对水库水位几乎没有影响。这些研究结果对于更好地理解风光能源与水库运行之间的复杂关系以及优化水风光互补系统的运行策略具有重要的实际意义。

梯级水库中长期仿天然水文情势的生态流量多目标调度

针对现有研究较少从水文情势角度开展梯级水库中长期生态流量调度的现状,基于场景缩减(SBR)技术推求的仿天然水文情势生态流量过程,以梯级水库下泄流量与生态流量的动态时间规整(DTW)距离最小为生态目标,以梯级水库发电量最大为发电目标,构建梯级水库多目标生态流量调度模型,并采用“参数模拟−优化”思路求解,选择金沙江中游梨园、阿海、金安桥、龙开口、鲁地拉和观音岩6座梯级水库,对1953-2015年的旬径流资料开展分析研究,为梯级水库中长期生态流量调度提供参考。结果表明,推求的仿天然水文情势生态流量具有明显的季节性波动和上下游断面量级差异特征;相较梯级水库原调度方案,优化调度方案可通过径流调节,改善梯级水库中长期生态和发电效益,在不影响生态目标的状态下,可增加511亿kW·h的发电量,相应增幅为1.35%;在不影响发电目标的情况下,可减少134253的DTW距离,相应降幅为3.85%。

基于机器学习的黄河上游梯级水库群多目标优化调度规则提取

为最大化发挥多功能水库综合效益,构建了黄河上游梯级水库群发电、供水、防洪、防凌、生态多目标优化调度模型,采用多元线性回归模型、随机森林模型和LightGBM模型提取了梯级库群多目标调度规则,并通过改进泰勒图和典型调度方案对提取效果进行了评价。结果表明:随机森林模型和LightGBM模型对调度规则提取的效果整体优于传统的多元线性回归模型,LightGBM模型训练结果更有实际指导意义,在发电、供水及均衡调度需求下均能有效指导水库贴近优化下泄过程。

乌江流域梯级水库群混合期N_(2)O的释放机理及其影响因素

筑坝显著改变了河流生源要素的生物地球化学循环过程,尤其是对氮循环和温室气体N_(2)O产生和释放的影响,已逐渐受到广泛的关注。本文以乌江中上游4个梯级水库为研究对象,通过分析其冬季混合期的溶存N_(2)O和氮形态含量,探讨混合期亚热带深水型水库N_(2)O的产生机理和影响机制,并对水库N_(2)O释放通量进行估算。结果表明,洪家渡、东风、索风营和乌江渡水库水体溶存N_(2)O浓度均处于过饱和状态,表现为N_(2)O的释放源;其释放通量均值分别为:(0.48±0.07)、(0.34±0.04)0.35和(0.91±0.76)μmol/(m^(2)·h),与全球其它湖泊/河流系统相比处于中等水平。本研究发现水库混合期水体N_(2)O主要来自于硝化作用,其中处于富营养状态的乌江渡水库的深层水体可能受到硝化-反硝化耦合作用及反硝化作用的影响,由此产生的高含量N_(2)O通过底层泄水途径成为重要的释放源。综合考虑各水库特征,水库N_(2)O的产生还受到水库调节类型和库龄的间接影响。对比发现使用IPCC对河流-水库系统N_(2)O间接释放系数的估算可能会显著高估乌江中上游梯级水库群释放潜力。研究结果为未来评估梯级水库群N_(2)O排放水平和梯级开发背景下流域氮的时空格局变化提供了重要的研究参考。

考虑生态流量的梯级水库主从博弈优化调度研究

针对传统集中式多目标优化范式未充分考虑多利益相关主体博弈关系对水库调度决策的影响,导致难以保障河道生态流量的现实问题,设置了共同保障和单独保障两种生态流量保障情景,构建了发电服从防洪调度原则下的梯级水库主从博弈优化调度模型,并在拉萨河流域旁多直孔梯级水库开展了实例研究。结果表明:梯级水库在共同保障生态流量下综合效益最优,仅由直孔水库单独保障生态流量造成调度效益难以凸显,其中防洪效益降低4.35%,整体发电效益降低1.66%;效益降低的主要原因在于单库保障模式下枯水期旁多水库倾向于蓄水而减少下泄,导致直孔水库过度下降水位来保障生态流量。

基于SPADE算法的梯级水库群联合防洪优化调度

针对梯级水库群联合防洪优化调度问题,提出一种基于自适应成功历史策略的改进差分进化算法(strategy and parameter adaptive differential evolution,SPADE)。该算法通过自适应成功历史差分策略来提升随机搜索效率,通过精英种群保守策略提升局部收敛速度及全局探索能力。据此开展包含10个测试函数的数值实验和赣江中游梯级水库群联合防洪优化调度实例,用于检验所提出的算法应用效果。结果表明:在数值实验中,SPADE算法收敛结果的最优值、平均值、标准差和成功次数评价指标整体优于SHADE、自适应差分进化算法(self-adaptive differential evolution,SADE)、遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)、人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC);在梯级水库群联合防洪优化调度实例应用中,通过对1964单峰和1973多峰型历史洪水过程进行分析,发现SPADE算法结果在削峰率指标上明显优于SADE、GA、PSO算法,且相比SHADE在两次历史洪水条件下的削峰率指标结果分别提升0.9%、3.4%。实验结果充分验证所提SPADE算法的优越性,可作为梯级水库群联合优化调度问题的有效求解工具。

川渝河段梯级水库联合防洪调度风险评价

金沙江下游四座梯级水库联合调度防洪风险评价能科学地衡量其防洪风险性,为长江中下游川渝河段的防洪安全提供保障。针对防洪调度中的风险问题,基于联合防洪调度方案,通过建立以削峰幅度、防洪风险率、水位变幅和下泄流量超标风险率为指标的风险评价体系,并采用蒙特卡罗法进行风险模拟,构建了基于灾害学的防洪调度风险评价模型,评估了不同来水频率和水库起调水位下的防洪风险。研究表明:在可行起调方案集下,乌东德、白鹤滩两库的削峰幅度随两库起调水位升高呈下降趋势,溪洛渡、向家坝两库削峰幅度在7%以下,金沙江下游梯级水库的入库洪水危险性小;各水库未出现最高库水位超出相应频率防洪高水位(乌东德975 m,白鹤滩825 m,溪洛渡600 m,向家坝380 m)的情况,水库的水位变幅均未超过安全变幅范围,库区整体防洪风险低,川渝河段的防洪风险在可控范围内;当发生较小洪水时下游防护对象的承灾能力较好,保护区控制站的下泄流量低于防洪安全标准值,下游防护对象的防洪风险低,但发生干支流恶劣洪水遭遇(如2012年型1%洪水)时,其遭遇破坏的可能性大,风险超出防洪标准,保障防洪安全需要支流水库配合干流水库联合防洪。模型可有效评估川渝河段防洪调度风险,为地区防洪调度风险研究和决策提供参考。

深度强化学习方法求解梯级水库随机优化问题

深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是将强化学习与深度神经网络相结合的方法,近年来已广泛应用于求解组合优化问题.论文提出深度强化学习方法求解梯级水库多阶段随机优化问题,将问题建模为马尔科夫决策过程,构建基于梯级水库调度计算的强化学习训练环境,基于梯级水库调度模型定义强化学习的动作、状态、收益函数,通过与强化学习训练环境进行交互学习,采用邻近策略优化算法(proximal policy optimization,PPO)求解得到梯级水库随机优化策略.以西南流域梯级水库为例计算,实例表明,深度强化学习方法能够处理梯级水库随机优化中的随机性,通过强化训练学习可以解决梯级水库随机优化问题,梯级水库随机优化策略可用于实时调度运行决策.深度强化学习方法具备强大的计算和学习能力,理论上可以解决不同尺度的梯级水库随机优化调度问题,基于深度强化学习的梯级水库随机优化调度有可能改变梯级水库的管理和运营方式.

基于DP-MSCAOA算法的梯级水库多目标防洪优化调度研究

为提高梯级水库联合防洪能力,针对不同频率洪水,综合考虑大坝防洪安全和下游防护区防洪安全,以调度期水库最高运行水位最低、下游防洪控制断面最大削峰和下游防护区超额洪量最小为目标,建立梯级水库多目标防洪联合优化调度模型,设计融合动态规划、多策略协同阿基米德优化算法优势的DP-MSCAOA嵌套优化算法,并以资水某梯级水库为例,针对不同频率洪水进行多目标防洪联合优化调度,与常规调度结果和粒子群优化结果进行对比。结果表明,多目标联合优化调度模型削峰和错峰效果更优,验证了多目标联合优化调度模型的适用性及DP-MSCAOA嵌套优化算法的有效性,可为降低洪灾风险、缓解防洪压力提供技术支撑。

梯级水库群溃坝洪水风险分析——以澜沧江上游为例

梯级水库的建设是开发利用我国丰富水能资源、保障国家能源安全、实现减排目标的重要途径.但是由于部分水库结构老化、地势险峻以及近几年极端天气频发等原因,极有可能造成单坝溃决,继而引起梯级连溃,最终使整条流域系统瘫痪,为下游城镇带来不可估量的经济和生命损失.为准确预测梯级连溃发生后的危险程度及影响范围,基于心墙坝漫顶溃坝数学模型和HEC-RAS软件提出了梯级连溃地貌特征演变及洪水演进计算方法,并应用于澜沧江流域梯级水库RM-XW水电站大尺度连溃分析.结果表明,在遭遇1.4倍超标准洪水的情况下,RM水电站发生漫顶溃决,溃决过程中,心墙发生四次折断,并伴随溃口迅速扩张以及溃决流量激增,最高峰值流量达699986.5 m^(3)/s,溃决洪水演进至下游,使WNL-XW水电站相继发生漫顶.河道距离、坝型特征和坝体物理参数是影响梯级连溃过程中溃决流量大小的重要因素.

梯级水库运行期设计洪水及水位联合优化调控变革与启示

我国水资源时空分布不均,年际、年内变差大,洪涝和干旱并存,流域防洪与兴利需求并重。随着大规模水库群建成投运,流域下垫面条件及产汇流机制明显变异,水库及引调水工程运行等人类活动对设计洪水影响显著,梯级水库群运行管理中如何分析和应用设计洪水成为亟待解决的新问题,水库群联合优化调控、水资源高效利用的现实要求十分迫切,已列入中国科学技术协会2023年十大产业技术问题。经过多年探索实践,我国在梯级水库运行期设计洪水及水位联合优化调控方面已取得一定研究进展和成果,但仍存在对暴雨洪水季节性变化规律认识不足、梯级水库群系统中各水库运行相互影响考虑不足、现代水文气象实时预报信息运用不足等问题,亟须系统开展运行期设计洪水及水位联合优化调控体系研究,实现风险可控条件下水资源高效利用,保障防洪安全、供水安全、能源安全、生态安全,推进新阶段经济社会高质量发展。