Floodwater utilization of the Three Gorges Project

Floods are both risks and resources. Floodwater utilization is an important part of flood management. Considering the rising shortage of water resources, serious water pollution, and undersupply of electric power, it’s imperative to strengthen flood management. In light of the hydrological characteristics of the Three Gorges Project (TGP) on the Yangtze River in P. R. China, we investigated the necessity and feasibility of TGP floodwater utilization, proprosed dynamic control of limited water level during flood season of the reservoir and basin-wide integrated floodwater management as strategies, and identified problems that might occur in practice.

面向新时期新需求的三峡水库运行方案研究

本文回顾三峡水库设计洪水、特征水位、运行方案变化调整过程,综述三峡水库运行调度关键技术研究进展和分析来水来沙变化情况。分别采用最可能洪水地区组成法和非一致性洪水频率分析两种途径,推求考虑上游水库群调蓄影响的三峡水库运行期设计洪水及特征水位。结果表明:近10年三峡入库泥沙量比初设成果减少了84.4%,宜昌站水文情势IHA-RVA综合指标为74%、发生了重度改变,三峡水库运行期1000年一遇7~15 d洪量减少了约81.5亿~142.8亿m^(3),初设确定汛限水位的主要制约因素(防洪、泥沙)发生了很大的变化。原单站设计洪水及确定的三峡水库175-155-145 m运行方案,已无法满足新时期水资源高效利用和生态环境保护的新需求。建议把三峡水库运行方案调整为175-160-155 m,主汛期水位在155~160 m区间动态控制运行,长江中下游梅雨结束后应考虑提前蓄水,8月底蓄至163 m左右,9月底蓄至165 m,10月底蓄满。该方案在保证大坝和下游防洪安全的前提下,汛期减少弃水并增加枯水期补水量,预计可增发10%左右的发电量;抬高运行水位也有利于库区航运和减少消落带;9月份尽量不蓄水或少蓄水,可减少蓄水期对下游河道及两湖生态环境的不利影响,具有巨大的经济、社会和生态环境等综合利用效益。当预测预报长江流域可能发生流域性大洪水时,尽快将库水位消落至汛限水位145 m,确保大坝和下游防洪安全。

南四湖不同起调水位汛期调水风险传导规律

南水北调东线工程通水以来,有效缓解了山东半岛等地的缺水问题,但水资源供需矛盾依然突出,汛期调水将成为解决该矛盾的方式之一。汛期调水时,湖周河道开闸泄洪,非汛期积累于河道中的污染物随水流下泄入湖,使得流域水环境风险显著增加。为科学支撑东线后续工程汛期调水水环境风险管控和探究湖区内部风险传导机制,以南水北调东线调蓄湖泊南四湖上级湖段为例,构建水环境风险空间传导分析模型,计算相邻子湖区处于不同风险状态组合的概率,定量评价汛期调水时南四湖上级湖流域水环境风险状态,探讨丰、平、枯3种水平年起调水位下水环境风险在南四湖上级湖的传导规律。结果表明:丰水年高水位调水时,南四湖上级湖水环境风险值最小,枯水年最大;高、中水位调水时,呈由低风险传导至中风险、再传导至高风险的逐步传导模式,而低水位调水时,风险由低风险直接传导至高风险;以平水年为例,白马河区至万福河区93%概率为低—中风险增强型传导、7%概率为低—高风险增强型传导。

汛期水风光多能互补动态调度模型研究

为充分利用水电站水库汛期在预报无洪水或小洪水时的调节能力,将汛期运行水位动态控制域对应库容作为调节风光运行的可用库容,在提高水库调节能力的基础上给出了考虑入库洪水实时状态的汛期水电站水库动态消纳风光调度模式,以风光出力期望值加水电出力之和与负荷偏差最小为目标,结合风光出力不确定性建立了汛期水风光多能互补动态调度模型,并以福建省水口水电站为例进行模拟调度计算。结果表明:所提动态消纳风光调度模式能够在保证防洪安全的前提下充分合理利用水位动态控制域内的调节能力来调节风光出力,使失负荷时段数和发电量缺口期望值相较于传统调度模式分别降低约37%和32%,水电站水库平均发电水头提高约4.39%,不仅可提高系统出力可靠性,且能增加系统运行效益。研究成果可为汛期调节风光出力提供参考。

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。

三峡水库对城陵矶防洪补偿控制水位研究Ⅰ——需求分析与优化条件

城陵矶地区是长江中下游洪灾最频发的区域之一,是长江水库群防洪的重点保护对象。金沙江下游乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝4座梯级水库与三峡水库组成的巨型水库群防洪能力巨大,显著改变了流域防洪调度格局。在概括分析城陵矶地区防洪需求,回顾三峡水库对城陵矶地区防洪补偿控制水位不同阶段成果的基础上,剖析了优化防洪补偿控制水位的研究要点,研究了金沙江下游梯级防洪库容投入情况,进而明确了提高防洪补偿控制水位的有利条件。研究结果表明:在三峡水库水位达到城陵矶防洪补偿控制水位158.00 m后,金沙江下游梯级水库在预留40.93亿m^(3)防洪库容的基础上,尚有30亿~60亿m^(3)富余防洪库容可配合运用,为进一步提高三峡水库对城陵矶防洪补偿控制水位创造了良好条件。

高洪水期运行水位对三峡水库泥沙淤积的影响

三峡水库泥沙问题直接关系到水库库容的长效保持。选取典型高洪水期,基于数值模型探究入库水沙量级、水沙异步及运行水位对三峡库区沙峰输移和淤积排沙的影响。结果表明:入库洪峰的增大抑制了涪陵沙峰比的衰减,并导致更多泥沙输运至坝前,使得坝前沙峰降幅受运行水位的抬升更为显著;变动回水区较常年回水区更易受到入库水沙异步影响,且随着来沙系数的增大,由低水位抬升时淤积占比更高;水库排沙比受入库水沙异步影响有限,且随着入库洪峰、沙峰的增大,排沙比增加的同时对运行水位抬升导致的衰减更为敏感。研究成果初步揭示了入库水沙异步及运行水位对库区沙峰运动与淤积的影响,可为三峡水库汛期优化沙峰排沙调度提供参考。

汛期水库调度对小江水华的影响

为研究三峡水库汛期调度对支流水华的抑制效果,于2022年6月24日—7月3日,跟踪监测三峡水库调度前期、调度期、调度后期代表性支流小江的藻类群落结构与水体理化因子,采用Kruskal-Wallis秩检验分析调度前后的水环境变化,采用Pearson相关分析和逐步回归分析探究藻类与环境因子的关系,采用RDA分析探究不同环境因子对藻类群落结构变化的贡献度,构建结构方程模型解析水库调度对水华的影响。结果显示,调度前期小江常年回水区发生蓝藻水华,以叶绿素a浓度表征的藻类生物量最高达到58.33μg/L;通过调度水位抬升后,藻类生物量降至6.41μg/L。回水区水温、pH值、总氮(TN)浓度降低,总磷(TP)浓度、硝酸盐(NO_(3)^(-)N)浓度升高(p<0.01);逐步回归分析结果表明藻类生物量受水位变化过程中的TN、NO_(3)^(-)-N、磷酸盐(PO_(4)^(3-)-P)、水温、电导率(Cond)和化学需氧量(COD)的影响,共解释了79%的生物量变化。结构方程模型表明,水位抬升能降低COD浓度,显著降低支流水体的叶绿素a含量。研究结果表明通过适当的水库调度能够有效抑制三峡支流水华,这可为水库生态环境管理和保护提供依据和新的解决方案。

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。

基于PSO-LSTM模型的平原河网汛期水位预测

基于水位、流量、降水量长序列数据资料,构建了采用粒子群优化(PSO)算法进行超参数寻优的长短期记忆(LSTM)神经网络模型(PSO-LSTM模型),对位于江南运河苏州吴江段平原河网中心的平望站的汛期水位进行了预见期为1~3 d的短期预报,并与基于PSO算法的支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、卷积神经网络(CNN)以及门控循环单元(GRU)模型的水位预测结果进行了对比,同时探究了水利工程对水位预报精度的影响。结果表明:对于预见期为1~3 d的短期预报,PSO-LSTM模型具有较高的预测精度,但随着预见期的增长,预测精度逐渐降低;相较于PSO-SVM、PSO-RF、PSO-CNN和PSO-GRU模型,PSO-LSTM模型的平均绝对百分比误差更低,预测效果更好;PSO-LSTM模型能够较有效地进行汛期平原河网的水位预测,且加入水利工程等人工调控影响因素能够提升水位预测效果。

洋溪水利枢纽横隔板式鱼道设计

洋溪防洪控制性工程是广西柳江上以防洪为主、兼顾发电和航运的大型综合水利枢纽工程。洋溪鱼道工程最大设计水头30 m,鱼池采用横隔板竖缝式。针对洋溪以防洪为主的功能要求,结合运行水位变幅特点及过鱼时长保证率确定了鱼道运行水位,从而优化了鱼道进、出口数量。通过大比尺局部物理模型试验和鱼道整体物理模型试验,开展了鱼道全程水流流态模拟分析,提出了最终的鱼道设计方案。

瑞丽江中游水位变化趋势与河床演变关系分析

瑞丽江河道水资源丰富,河道落差大,适合水电开发,目前已按规划建成多个水电站,认识瑞丽江水位的变化规律和趋势可为瑞丽江水电开发、管理提供依据。本文以干流中游腾龙桥水文站为例,利用Mann-Kendall检验法分析1968—2022年瑞丽江水位变化规律,基于断面实测数据分析瑞丽江河段河床演变规律,并探讨瑞丽江水位变化与河床演变之间的关系。结果表明:1968—2022年瑞丽江年均水位在2004年前呈缓慢上升趋势,2005年后持续下降,经检验为显著下降趋势,至2022年仍处于下降阶段。汛期、枯水期水位自2004年后呈明显下降趋势,同流量枯期水位变幅大于汛期。1968—2022年典型纵横断面表明瑞丽江河床下切严重,下切深度达3.6 m。来水来沙及河床演变是汛期水位变化的主要原因,枯水期水位下降主要原因则为河床下切。

基于汛期水位动态控制的洪水资源化利用研究

洪水是一种重要的水资源,洪水资源化利用在水资源较少地区显得尤为重要。以河北刘家台水库为例,通过HEC-HMS水文模型软件,对汛期水位动态控制的防洪效果以及地下水转换效率加以评价。结果显示,采用该方法后,海河流域部分河段5天可增加地下水量约9.02×10^(6) m^(3),多拦截洪水1.58×10^(8) m^(3),表明汛期动态水位控制具有良好削峰防洪作用,研究成果可为洪水资源化利用提供参考。

重庆市向阳水库滑坡稳定性分析与评价

为研究近坝库岸滑坡堆积体对水库建筑物及附近居民安全的影响,采用基于极限平衡理论的传递系数法,查明重庆市向阳水库工程滑坡堆积体的稳定边界条件,对自重、自重+度汛水位由386 m降至367.24 m、自重+度汛水位由386 m降至367.24 m并叠加暴雨等3种工况下滑坡体的稳定性进行分析与评价。结果表明:该滑坡在3种工况下处于基本稳定、欠稳定和不稳定状态,结果与现场实地调查情况一致,建议采取工程治理措施。

Risk analysis of dynamic control of reservoir limited water level by considering flood forecast error

Flood control forecast operation mode is one of the main ways for determining the upper bound of dynamic control of flood limited water level during flood season. The floodwater utilization rate can be effectively increased by using flood forecast information and flood control forecast operation mode. In this paper, Dahuofang Reservoir is selected as a case study. At first, the distribution pattern and the bound of forecast error which is a key source of risk are analyzed. Then, based on the definition of flood risk, the risk of dynamic control of reservoir flood limited water level within different flood forecast error bounds is studied. The results show that, the dynamic control of reservoir flood limited water level with flood forecast information can increase the floodwater utilization rate without increasing flood control risk effectively and it is feasible in practice.

梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型方法

水库汛期运行水位协同浮动旨在不增加防洪风险前提下,挖掘中小洪水利用潜力,提升流域水资源利用水平和供水保障能力,已成为防洪与水资源高效利用领域的研究热点和难点。从防洪库容置换与风险防控出发,基于动态预见期和预泄能力约束,嵌套运用预泄预蓄法和库容补偿法,解析了梯级水库汛期运行水位协同浮动关系;考虑帕累托最优解集和最优前沿的动态变化特性,建立了面向动态多目标的梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型;把环境变化检测、随机再生种群和基于参考点的帕累托前沿预测策略引入智能算法,提出求解调度模型的动态多目标智能算法,基于风险效益评价指标以评估调度方案,为梯级水库汛期运行水位协同浮动运用提供技术支撑。

金沙江下游梯级水库汛期运行水位协同浮动调度研究

为验证梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型方法的合理性与普适性,在金沙江流域开展实例分析。首先考虑洪水预见期变化,应用动态多目标算法高效求解调度模型;然后评价汛期运行水位协同浮动调度的风险与效益;最后推求乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝水库的汛期运行水位协同浮动关系。研究结果表明:相比年汛限水位静态控制调度方案,梯级水库汛期运行水位协同浮动调度方案在不增加防洪风险前提下,各水库汛期运行水位均可适当抬升,汛期多年平均发电量和电站弃水减少量的最高值(改善率)可达1071亿kWh(11.1%)和649亿m^(3)(14.3%),有效提高了洪水资源利用水平,综合效益巨大。

1950~2022年鄱阳湖汛期最低水位演变分析

针对2022年鄱阳湖汛期出现的干旱事件,基于非一致性水文频率计算原理,分析了1950~2022年鄱阳湖汛期最低水位的变化情况。结果显示:受变化环境的影响,鄱阳湖汛期最低水位于1999年出现了跳跃向下的中变异,均值由变异前的12.32 m演变为变异后的10.15 m,降幅17.6%。采用基于跳跃分析的非一致性水文频率计算方法,以工业、生活取水保证率为典型频率,鄱阳湖汛期最低水位变异前、变异后P=97%的保证水位分别为9.3 m和7.13 m。

考虑分级防洪目标的梯级水库汛控水位调度模型及应用

围绕中小洪水减压、大洪水保安和特大洪水降损等防洪目标,构建了面向分级防洪目标的梯级水库汛控水位优化调度模型,针对不同频率设计洪水,基于“模拟-优化”框架,采用仿生进化算法对调度模型进行了高效求解,并利用熵权法对调度方案进行了多目标评价,比选了梯级水库汛控水位方案。以金沙江中下游6个梯级水库和三峡水库组成的梯级水库为研究对象,研究结果表明:相比原汛限水位方案,在不降低原防洪标准的前提下,选定的方案可使梯级水库水位抬高0.36~6.22 m,发电量增加6.28亿~19.26亿kW·h,增幅为1.18%~4.27%,经济效益显著,可为梯级水库汛控水位的规划设计提供技术支撑。

考虑流域站点水位特性的水库群防洪调度研究

针对常规水库防洪调度对防洪控制站点水位安全需求考虑不足的问题,研究提出了一种耦合流域防洪站点水位计算的水库群防洪优化调度方法。首先,通过多站点水位流量关系解析站点水位特性,辨识站点水位关键影响因子,进而根据各影响因子与水位之间的相关关系筛选用于水位计算的输入特征,并引入多层前馈型反向传播神经网络(Back Propagation neural network,BP神经网络),用于拟合输入特征与实测水位之间的复杂非线性关系,从而实现站点水位精确计算;其次,提出一种表征防洪控制站点水位安全程度的指标——安全裕度,以梯级下游防洪站点的整体安全裕度最大为目标,构建了耦合BP神经网络的梯级水库群防洪优化调度模型;最后,综合逐步逼近动态规划(Dynamic Programming Successive Approximation,DPSA)、逐次优化算法(Progressive Optimization Algorithm,POA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优势,提出一种混合优化算法(DPSA-POA-PSO)对模型进行求解。以金沙江下游-三峡梯级水库群为对象开展实例研究,结果表明:考虑站点水位特性显著提升了BP神经网络的水位计算精度,对典型洪水的洪峰水位拟合偏差均不超过0.05m;与逐步逼近动态规划和粒子群优化算法相比,在梯级三库联合调度时,混合优化算法使得下游站点整体安全裕度分别提高了0.88%和2.58%,梯级五库联合调度时,下游整体安全裕度分别提高了0.85%和1.87%,并均能够同时满足各站点的保证水位要求,为改善流域水库群防洪安全水平提供了可靠支撑。