气候变化对新安江水库调度影响与适应性对策

本文评估气候变化对径流和水库调度的影响,并基于未来气候变化情景下入库径流绘制适应性调度图。针对新安江水库控制区域,利用bcc-csm1.1气候模式输出驱动新安江月水文模型,生成2016—2045年RCP4.5情景下区域逐月径流过程,定量评估RCP4.5情景对径流和水库调度的影响,并基于RCP4.5情景下入库径流绘制适应性调度图。结果表明:与1971—2000年相比,2016—2045年RCP4.5情景下新安江水库控制区域年均径流减小4.96%,且径流年内和年际差异减小;水库多年平均发电量减小2.98%,且发电量年内分配改变;与历史调度规则相比,适应性调度规则可使RCP4.5情景下水库多年平均发电量增加0.54%,发电不确定性减小,单次平均弃水量减小19.62%,故适应性调度规则能够更好地适应RCP4.5情景,充分发挥水库效益。     

基于边际替代率的水库多目标调度方案决策

为得到入库径流不确定条件下的水库多目标优化调度方案,本文以防洪和发电具有结合库容的三峡水库为研究对象,在对入库径流过程预报误差进行量化估计的条件下,以耦合微观经济学中的等产量和等成本线获取最大效益的原理,将边际替代率应用于水库多目标优化调度方案决策,寻求防洪和发电矛盾对立转化的最佳均衡点.应用于三峡水库的算例分析结果表...     

梯级水库调度的发电–生态效益均衡分析

梯级水库调度需要同时考虑防洪、发电以及生态等多个目标,对于一些以发电为主要目标的梯级水库,生态流量需求往往是最重要的制约因素。本文以澜沧江中下游三座水库(糯扎渡、景洪和橄榄坝水库)为例,建立了考虑发电目标和生态约束的梯级水库调度模型,定量分析了发电目标和生态流量约束之间的均衡关系。结果表明,在优化调度条件下发电目标和生态流量约束之间存在明确的竞争关系,即发电量增大会导致生态流量相对于自然过程的改变度增加,反之亦然。二者的竞争关系呈现显著的非线性特征,当代表月径流改变度的指标ε在0.3~0.4区间变化时,发电量变化幅度最为剧烈,表明这一区间对于均衡发电目标和生态流量需求具有重要的价值。另外,与自然流量过程相比较,梯级电站调度还会改变高流量脉冲和小洪峰频次,这一现象可以通过增加人造小洪峰调度规则得以改善。     

万安水库发电调度规律分析

本文根据万安水库电站目前的现状,利用已有的长系列入库径流资料,采用动态规划方法进行了长系列的发电优化调度计算和分析。本文的特点在于,一是考虑了主汛期和后汛期运行水位的不同组合对发电调度的影响;二是对优化计算结果进行了大量统计分析,分析得出了水库水位变化规律、水库汛末蓄满概率、发电调度规律等,并归纳出实用的发电调度函数(指导线)。     

多目标调度模型在尼山水库的应用

针对多目标水库的特点,建立了四个优化调度目标函数模型。从分析每个模型的可行性着手,采用联解模型的方式,运用逐次优化算法(POA)和遗传算法(GA)推求水库的运行策略。对POA与GA两种方法进行比较,验证计算结果的可靠性。根据求解的优化调度策略和稳定蓄水概率分布图,采用模糊规则确定分区调度图,指导实时调度。运用计算机技术建立考虑时段来水预测的水库优化调度和防洪调度的多目标调度管理系统,部分功能借助于地理信息系统(GIS)实现了可视化。经曲阜市尼山水库的实例验证,该成果具有明显的经济社会效益。     

三门峡水库水沙综合调节优化调度运用的研究

本文采用系统分析的方法,研究三门峡水库在满足防洪、防凌要求,并使库区保持泥沙冲淤基本平衡、潼关河床高程在允许范围内升降条件下,通过水库调水调沙合理运用,使下游河道淤积减少,同时,使水库灌溉、供水和发电效益最大的水沙综合调节优化调度运用方式。为此,建立了水库水沙联调随机动态规划模型,并围绕“降维”问题,对所引用的泥沙冲淤计算模型作了适当的改进,目标函数是以下游河道泥沙淤积量为基本目标,包括发电、灌溉、供水和潼关河床高程影响,由罚函数和权系数组成的综合目标函数,共有七个状态变量,一个决策变量,水库入流是由流量和含沙量描述的二元随机过程。通过随机动态规划模型求解计算,得出相应的优化调度规划。本文采用优化调度规则和现行调度规则对两组水文系列进行计算,获得了良好的结果(参阅图3)。     

基于机会约束的水库调度随机多目标决策模型

由于传统水库调度模式难以同时考虑多个目标及缺乏协调优化调度过程中风险和效益的能力,从而不能全面反映水库实际调度运行的情况。对入库径流的随机性进行描述分析,建立了基于机会约束规划的随机多目标决策模型。并针对模型中的多目标和复杂机会约束问题,给出了耦合不确定模拟技术、妥协算法及遗传算法的混合智能算法的求解方法,以获得最佳妥协解。以三峡—葛洲坝梯级水电站水库群为例进行验证分析,结果表明,该模型能事先对梯级水电站水库群的风险和效益进行比较分析,为调度人员的优化决策提供一定的技术支持。     

水电站分期发电调度规则提取方法

针对水电站发电优化调度需求，提出了结合灰色关联度（GRA）和贝叶斯模型平均法（BMA）提取水电站水库分期发电调度规则方法。在确定性优化调度模型基础上，首先确定决策变量和影响因子属性集，基于GRA筛选分期影响因子；然后分别采用多元线性回归模型、支持向量机模型及BP神经网络模型拟合得到分期水电站水库发电调度规则；最后应用BMA进行多模型结果加权平均获取最终分期水电站水库发电调度规则。以新安江水电站为例，对本文的方法进行了验证。研究结果表明，基于GRA和BMA结合的调度规则提取方法不仅可以提供精度较高的均值模拟，而且能较好地保持确定性优化调度的发电效益。     

考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度

在梯级水电站水库群短期发电优化调度过程中,为了规避水流时滞的影响,基于线性空间原理,建立了上级水库的出库流量、区间入流、下库水位所构成的空间与下级水库的入库流量空间的映射函数,并综合应用数据挖掘中的人工神经网络、K-means和Relief方法对其进行求解,构建了考虑水流时滞的梯级水电站水库群短期发电优化调度模型。应用于雅砻江流域锦官电源组短期发电优化调度的算例分析表明,所建立的模型能够提高短期发电优化调度方案制作的精度。     

黄龙滩水库调度图的模拟运用与分析

堵河流域梯级水电站群格局已经形成,受上游各电站拦蓄影响,最末级的黄龙滩水电站入库径流过程发生较大变化。在考虑与潘口电站开展联合调度情况下,根据最新形势变化而研制的水库调度图进行了长序列和典型年操作计算,模拟计算出年发电量并进行比较分析,提出水库水位不低于240 m的优化控制目标,节水降耗增效明显。     

耦合集合预报信息的水库高效调度方法研究

预报不确定性是水库调度领域亟待解决的关键难题.集合预报能有效的刻画预报不确定性,但将其直接耦合在水库多目标优化调度模型中会极大地增加计算负担.为此,本文提出了一种耦合集合预报信息的水库高效调度方法.首先,采用同步回代缩减算法将集合预报样本缩减为几种典型场景及对应的发生概率;然后,基于典型预报场景构建水库多目标优化调度模...     

基于结构方程模型的水库多目标互馈关系研究

梯级水库多目标问题涉及的因子集维度较高，目标间关系错综复杂，传统统计学方法难以同时考虑各目标所涉及的不同指标，对于互馈关系仅可给出定性分析。针对此问题，本文建立梯级水库发电-供水-生态多目标优化调度模型，采用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解，并提出三者间互馈关系的初步假设，进而引入结构方程模型（SEM），以非劣解集内各指标值作为输入数据，进行高维验证性因子分析，针对目标间互馈关系给出可视化、定量化的计算结果。溪洛渡-向家坝梯级水库的研究结果表明，在丰、平、枯不同典型年中发电-供水的冲突最剧烈，其次为发电-生态，而供水-生态的互馈关系并不显著；另外，随着天然来流由丰变枯，发电-供水矛盾急剧锐化。     

多年调节水库年末控制水位多目标预测模型研究

针对多年调节水库年末控制水位的优选问题,在分析其年发电量与年末库蓄能量关系的基础上,建立了兼顾多年调节电站装机容量效益的年末控制水位多目标预测模型,并以黄河上游龙羊峡水库为例进行了验证。通过入库径流、年初起调水位对年末控制水位的影响分析,揭示了多年调节水库年末控制水位优选的本质。实例计算结果表明,龙羊峡水库2006年之后的运行方式相对之前,已经有了较明显的改善,提高很大,同时也说明新模型合理有效,可用于指导生产实践。     

水火电力系统多目标优化调度

水火电力系统多目标优化调度模型的确定在整个电网经济、安全运行中起着非常重要的作用。本文首先分析了大型水库的3种水能形式,建立了水电站发电模型,并在此基础上提出了耗水微增率的计算模型。在考虑发电成本时,引进了煤炭价格因素,并建立了新的发电成本函数模型。最后以水电站总发电用水最少和火电站总发电成本最低为两个目标函数建立调度模型,并对该模型进行了优化计算。仿真计算结果表明了本文提出的调度准则具有可行性和适用性,能给系统调度员作出最佳决策提供一定的依据。     

考虑不同压咸等级的西江水库群多目标调度

咸潮入侵一直是影响西江流域供水安全的重要因素,合理的水库调度成为压咸补淡的关键措施。考虑水库群发电效益和下游梧州断面压咸任务,建立以梯级总发电量最大和压咸流量下限最大为目标的实时优化调度模型进行研究。结果表明：流域主要通过抬高岩滩水位、增加岩滩压咸风险的方式来提高发电量,其余水库负责消减岩滩增高的风险,保证压咸流量;流域90%来水频率下,损失0.06%的梯级发电量,可将调度期内梧州断面的压咸流量提高到3163 m3/s;流域95%来水频率下,在将压咸保证程度提高至3天的同时,发电量能够增加33万kW·h。研究成果揭示了压咸风险在水库间的传递规律,对于保障珠三角及大湾区的供水安全具有重要的实际意义和应用价值。     

考虑动态水流滞时的梯级水库群日优化调度

梯级水电站水库群短期优化调度中,通常忽略梯级水库间水流滞时的影响或将其作为常数进行考虑,实际上水流滞时是随着上级水库出库流量大小、河道槽蓄状态、区间入流等因素动态变化,想要准确预测下级水库入流是存在困难的。因此,采用多种方法筛选出影响下级水库入库流量的主要因素作为输入,利用神经网络建立输入与下级水库入库流量之间的动态函数关系。以锦东和官地水库梯级为例,建立考虑动态滞时的梯级水电站水库群日优化调度模型,并采用逐次优化法对采用动态滞时与固定滞时的优化方案进行求解和对比分析。结果表明：与固定滞时相比,动态滞时下能够更准确地描述梯级水库间的水流联系,同时能够在一定程度上增加梯级水电站水库群发电效益。     

基于改进调度图的西大洋水库综合调度研究

水库的建设为人类带来了巨大的社会经济效益,但同时由于传统的水库在建设和运行时对河流生态系统安全以及库区的环境保护考虑不足,也引发了一系列的生态环境问题。实施兼顾社会经济需求和河流生态健康的综合调度是减轻水库对于生态系统负面影响的主要方法之一。本文提出一种基于改进调度图的综合调度方法,将生态需水作为水库兴利调度的一个用水部门加入水库调度计算,对水库原有调度图和调度规则进行调整。和基于优化模型的多目标调度方法相比,该方法具有简便、直观、可以在缺乏径流预测的情况下使用的特点。本文进一步将该方法应用于大清河流域的西大洋水库,根据下游白洋淀湿地的生态需水要求,绘制了西大洋水库的改进调度图,制定了相应的综合调度规则。根据改进调度图的指导,西大洋水库在协调社会经济用水的同时可以保证白洋淀在平水年、枯水年和丰水年的平均水位分别达到6.78m、6.5m和8.42m,基本能够满足白洋淀的生态需水要求。     

考虑运行风险的主动配电网分布式电源多目标优化配置

考虑配电网运行中的不确定性,文章通过改进蒙特卡洛法生成大量预想事故集,利用潮流计算和拓扑分析得到接入分布式电源后系统运的行风险。提出一种考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置模型,将主动配电网运行带来的运行风险RL与分布式电源运行成本CDG作为目标函数,采用改进的粒子群算法对多目标优化模型进行求解,获得分布式电源安装位置和安装容量以及运行风险与运行成本之间的权衡关系。仿真算例表明,所提出的考虑主动配电网运行风险的分布式电源多目标优化配置方法,与单一只考虑经济性或者可靠性的优化模型相比更加合理,适用于分布式电源的优化选址和定容,验证了该模型的可行性。     

Fuzzy rule-based model for hydropower reservoirs operation

Real-time hydropower reservoir operation is a continuous decision-making process of determining the water level of a reservoir or the volume of water released from it. The hydropower operation is usually based on operating policies and rules defined and decided upon in strategic planning. This paper presents a fuzzy rule-based model for the operation of hydropower reservoirs. The proposed fuzzy rule-based model presents a set of suitable operating rules for release from the reservoir based on ideal or target storage levels. The model operates on an ‘if-then’ principle, in which the ‘if’ is a vector of fuzzy premises and the ‘then’ is a vector of fuzzy consequences. In this paper, reservoir storage, inflow, and period are used as premises and the release as the consequence. The steps involved in the development of the model include, construction of membership functions for the inflow, storage and the release, formulation of fuzzy rules, implication, aggregation and defuzzification. The required knowledge bases for the formulation of the fuzzy rules is obtained form a stochastic dynamic programming (SDP) model with a steady state policy. The proposed model is applied to the hydropower operation of “Dez” reservoir in Iran and the results are presented and compared with those of the SDP model. The results indicate the ability of the method to solve hydropower reservoir operation problems.