汉江中下游地区水资源多目标优化配置

本文结合水资源配置过程中的有效性、公平性和可持续性原则,以社会、经济和生态效益为目标,构建了汉江中下游地区水资源多目标优化配置模型,并应用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解。以2010年为现状水平年,2030年为规划水平年,采用1956~2011年的长系列历史径流资料和规划水平年需水预测的数据为基础,通过对水库运行规则和用水户优先级等变量的控制,实现汉江中下游地区的优化配置。在得到的最优Pareto解集中,选取不同的典型方案,对缺水量、经济效益和污染物排放量3个指标进行了对比分析。结果表明:该模型得到的水资源优化配置结果是合理可行的。研究结果可以为汉江中下游地区的水资源规划管理提供科学合理的依据,帮助决策者实现更高效和准确的水资源优化配置。     

金沙江梯级与三峡水库群联合蓄水优化调度

依据长江上游流域水文气象特征,确定各水库提前蓄水时机。建立了基于防洪、发电和蓄水的多目标调度模型,采用Pareto存档动态维度搜索算法（PA-DDS）优化求解,得到一系列非劣优化蓄水方案。结果表明：在不降低原设计防洪标准前提下,乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝和三峡水库的优化起蓄水时间可分别提前至8月1日,8月1日,9月1日,9月1日和9月10日,与原设计方案相比,优化方案蓄水期年均发电量可增加36.82亿kW?h,增幅3.12%;水库蓄满率达95.09%,提高3.38%。对于蓄水期为平、枯水年份,各水库蓄水时间可进一步提前至8月1日,8月1日,8月25日,8月25日和9月1日,蓄水期年均发电量可增加45.75亿kW?h,增幅4.10%;蓄满率由88.52%提高至93.89%,经济效益显著。     

长江上游ECMWF降水和径流预报产品评估

欧洲中期天气预报中心近年发布了季节性的GloFAS Seasonal径流和SEAS5降水集合预报产品。选取长江上游6个控制站的径流预报及4个分区的面雨量预报为研究对象,通过计算分析AUC、ROCSS和可靠性等指标,评估了这2种产品对于长江上游水库群蓄水期的枯水情景的预报能力。结果表明:2种产品提前一个月判断枯水雨情的效果较好,但产品倾向过度预测枯水事件发生的可能性,在实际生产运用中需得到重视。研究成果可为基于中长期预报的长江上游水库群提前蓄水调度提供科学依据与技术支撑。     

基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器

传统的水文不确定性处理器(HUP)属于单变量结构类型,只能独立地给出各预见期实际流量的贝叶斯后验概率密度,没有考虑它们之间的内在相关性。本文利用Copula函数推导了贝叶斯转移预报(BTF)方法中后验转移密度的解析表达式,提出了基于Copula函数的贝叶斯转移预报(CBTF)方法和基于Copula函数的多变量水文不确定性处理器(CMHUP),进而发展了基于Copula函数的贝叶斯极值预报(CBEF)方法,并应用于三峡水库入库洪水预报中。结果表明:所提方法实用有效,CBTF方法和CMHUP可以定量地评估三峡水库入库流量转移预报的不确定性,准确揭示了水文预报不确定性在时间上的演变特征,CBEF方法则提供了预见期时段内最大入库流量预报的不确定性信息。所提方法不需要进行线性-正态假设,能够很好地捕捉流量过程的非线性和非正态特征,适用范围更加广泛,对于支撑防洪减灾和水库运行调度具有重要的参考价值。     

长江上游巨型水库群联合蓄水调度研究

以长江上游30座水库巨型水库群为研究对象,建立提前蓄水多目标联合优化调度模型,采用分区策略、大系统聚合分解、参数模拟优化方法和并行逐次逼近寻优算法求解。研究结果表明:所提模型框架可较好地解决巨型水库群联合蓄水优化调度问题;智能算法对于复杂约束的多目标优化问题可产生大量非劣解;Pareto前沿分布范围均匀且广泛,可供决策者灵活调度。与原设计方案相比,在防洪风险得到控制的前提下,通过水库群提前蓄水联合优化调度,水库总蓄满率由90.40%增加到94.42%,年均增发电量76.5亿kW·h(+3.76%),经济社会效益显著。     

基于信息熵的梯级水库联合优化调度增益分配法

针对Shapley值法在求解多利益主体梯级水库联合优化调度增益分配问题中的局限性,引入基于信息熵的增益分配法,对乌江流域七座梯级水库联合优化调度的增益分配问题进行求解,并与指标分配法和Shapley值法的分配结果进行比较。结果表明,基于信息熵的增益分配法比Shapley值法需要的信息资料较少,计算效率高,可以得到合理且稳定的分配结果。该分配方法公平合理,避免了单指标分配法考虑问题不够全面的局限性,调动了水库参与梯级联合运行的积极性,有利于提高水电资源利用效率。     

基于月径流预报的三峡水库优化蓄水方案

针对现有三峡水库蓄水调度尚未考虑预报信息,提出聚类—预报—优化的预报调度模式.以年均发电量最大和年均蓄水位最高为目标,建立了三峡水库优化蓄水模型,并用NSGA-II算法优化蓄水调度线.通过对比分析发现,利用前4个月的径流作为预报因子,支持向量机模型(SVM-4)可获得最佳的9月径流量预报结果.若预报9月份来水为丰水月和平水月,目前运用的9月10日优化蓄水方案的效果良好;若预报9月份来水为枯水月,则应将起蓄时间提前至9月1日,这样可提高三峡水库发电量3.43%,蓄满率3.44%.