黄河上游梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型
流域梯级水电站优化调度的方法

流域梯级水电站优化调度的方法概述流域梯级水电站是指位于同一流域内的多个水电站组成的梯级系统。
优化调度是指通过科学的方法和技术手段,使梯级水电站在满足电能需求的同时,最大程度地提高水资源的利用效率和水能的开发利用能力。
本文将探讨流域梯级水电站优化调度的方法。
1. 水能资源评估和预测水能资源评估是流域梯级水电站优化调度的基础,通过对水文数据的分析和模拟,可以对流域内的水能资源进行准确的评估。
同时,建立预测模型,对未来一段时间内的水文情况进行预测,为优化调度提供参考依据。
2. 多目标规划模型流域梯级水电站的优化调度涉及到多个目标,如最大化发电量、最小化排洪量、最大化水库蓄水量等。
通过建立多目标规划模型,可以将这些目标进行量化,并通过运算得到最优的调度方案。
3. 系统仿真模拟流域梯级水电站是一个复杂的系统,涉及到多个水库、多个发电机组之间的相互作用。
通过建立系统仿真模型,可以模拟水库调度、水流传导过程等,以及各个站点之间的调度策略。
通过对不同的调度策略进行仿真比较,可以找到最优的调度方案。
4. 智能优化算法传统的优化方法对于大规模的梯级水电站系统来说,计算复杂度较高。
因此,采用智能优化算法,如遗传算法、粒子群算法等,可以有效地解决这个问题。
通过遗传算法等方法,可以搜索解空间中的最优解,快速得到最优的调度策略。
5. 实时调度与决策支持系统实时调度是指根据当前的水情和电网负荷情况,对水电站进行即时调度。
通过建立决策支持系统,实时收集和整理数据,并基于模型和算法,给出合理的调度建议。
这样可以使梯级水电站的调度更加灵活和高效。
6. 多模型集成与协调由于流域梯级水电站的复杂性,不同的模型和方法可能会得出不同的调度策略。
因此,需要建立多模型集成与协调的方法,将不同的模型进行整合,并通过协同调度的方式,得到更加优化的结果。
结论流域梯级水电站在满足电能需求的同时,对水能资源的利用效率和水能的开发利用能力提出了更高的要求。
流域梯级水库防洪优化调度数学模型及PSODP解法

流域梯级水库防洪优化调度数学模型及PSODP解法
刘群明;陈守伦;刘德有
【期刊名称】《水电能源科学》
【年(卷),期】2007(25)1
【摘要】根据最大削峰准则,建立流域梯级水库防洪优化调度数学模型,采用马斯京根方程模拟梯级水库间洪水流动。
引入粒子群优化(PSO)与死亡罚函数相结合的混合算法PSODP求解模型。
实例计算表明,模型不仅有效地减小了整个流域梯级水库的洪灾损失风险,而且提高了流域梯级水电站的经济效益,同时验证了PSODP算法是可行、有效的,是求解此类问题的一种新的高效计算方法。
【总页数】4页(P34-37)
【关键词】流域梯级水库;防洪优化调度;优化模型;粒子群优化算法;死亡罚函数【作者】刘群明;陈守伦;刘德有
【作者单位】河海大学水利水电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TV697
【相关文献】
1.基于B/S架构和面向对象技术的梯级水库群防洪优化调度系统设计与实现 [J], 王森;马志鹏;周毅;熊静
2.简述水库防洪调度计算流程设计方法——以尤溪流域水库防洪调度为例 [J], 周光乙;张仁凌;罗涛;纪艳华;林家顺
3.梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法 [J], 于清春
4.逐次优化算法在梯级水库防洪优化调度中的应用 [J], 钱镜林;张松达;夏梦河
5.流域梯级水库事故风险分析与防洪联合调度实现 [J], 佟瑞鹏;陈大为
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水库水沙联合调度多目标决策模型

水库水沙联合调度多目标决策模型
彭杨;李义天;张红武
【期刊名称】《水利学报》
【年(卷),期】2004(000)004
【摘要】针对水库运用过程中蓄水与排沙之间的矛盾,本文首先建立了水库防洪、发电及航运调度子模型;然后,以水库防洪、发电及航运效益为基本目标,应用多目标决策方法,建立了水沙联合调度多目标决策模型;为减少水沙联合调度计算的工作量和难度,以子模型计算结果为基础,建立水库运行参数与目标之间的函数关系,将各目标有机地联系在一起,据此合理进行水沙联合调度;最后,将该模型应用到三峡水库汛末蓄水的研究中,得到一个兼顾各目标要求的蓄水方案.
【总页数】7页(P1-7)
【作者】彭杨;李义天;张红武
【作者单位】清华大学,水沙科学教育部重点实验室,北京,100084;武汉大学,水沙科学教育部重点实验室,湖北,武汉,430072;清华大学,水沙科学教育部重点实验室,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TV145
【相关文献】
1.水库水沙联合调度优化方法与应用研究 [J], 王利科
2.闹德海水库水沙联合调度模拟研究 [J], 韩丛利
3.基于水库-河道耦合关系的水库水沙联合调度模型研究与应用 [J], 谈广鸣;郜国明;王远见;李新杰
4.小浪底水库水沙联合调度实践及思考 [J], 刘树君;董泽亮;张荣凤
5.多目标优化调度数学模型的水库水沙联合调度研究 [J], 胡静文
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Kriging水动力学代理模型在水库群优化调度中的应用

Kriging水动力学代理模型在水库群优化调度中的应用
徐杨;吕昊;刘帅;方威;覃晖
【期刊名称】《长江科学院院报》
【年(卷),期】2024(41)2
【摘要】为解决传统水动力学模型结合调度模型求解耗时长的难题,使用代理模型模拟水动力学模型以提升求解效率。
从金沙江下游—三峡梯级水库调度实际出发,结合水动力学和代理模型相关理论,建立了基于Kriging代理模型的水库群多目标调度模型并采用多目标进化算法对模型进行求解,最后采用投影追踪法对得到的多目标帕累托前沿进行决策。
研究结果表明,代理模型的平均模拟误差≤1.5%,能够较为精确地替代原有长耗时水动力学模型并结合调度模型给出具有竞争关系的帕累托前沿及合理的折衷方案,对促进梯级水库综合效益发挥提供理论依据。
【总页数】8页(P7-13)
【作者】徐杨;吕昊;刘帅;方威;覃晖
【作者单位】三峡水利枢纽梯级调度通信中心;中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司;华中科技大学土木与水利工程学院;华中科技大学数字流域科学与技术湖北省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TV697.11
【相关文献】
1.Kriging代理模型在间隙铰接副磨损优化中的应用
2.基于Kriging代理模型的船舶水动力性能多目标快速协同优化
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5.水电站水库群优化调度中NCS模型与NSO模型的递阶优化算法
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浅析梯级水电站优化调度模型研究现状

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一
皇王研霾一 l
浅 析梯 级水 电站优 化 调 度模 型研 究现 状
贵 州ห้องสมุดไป่ตู้学电气工程 学院 贵 州电 网公 司电网规 划研 究中心
【 摘 要 】 介 绍 了 目前 国 内对 于梯 级水 电 站 优 化 调 度 问 题 的 研 究 和 实 践 现 状 , 重 点研 究 了优 化 调 度 模 型 的建 立 。 【关键 词 】 梯 级 水 电站 ;优 化 调度
从技术 和经济角 度,梯级 水 电站优 化调 度 模 型 是 急 需 解 决 的 具 有 重 要 理 论 意 义 和 应
用 前 景 的课 题 。 2 . 梯 级 水 电站 优 化调 度 模 型 研 究 概 况 梯 级 水 电 站 是 水 利 系 统 和 电 力 系 统 的 耦 合 ,其 运 行 需 要 在 满 足 防 洪 、灌 溉 等 要 求 的 基 础 上 发 挥 其 在 电力 系 统 中 的作 用 ,故 确 定 其 运 行 方 式 是 一 项 复 杂 的 工 作 , 需 要 先 制 定 满 足 特 定 要 求 的 优 化 准 则 ,才 能 够 衡 量 优 化 调度的效果 。 梯 级 水 电站 优 化 调 度 的关 键 问题 是 建 立 优 化 调 度 模 型 。 目前 常 见 的 梯 级 水 电站 短 期 优 化 调 度 运 行 准 则 有 以下 几 种 形 式 : ( 1 ) 梯级 总 发 电量 最 大 。文 献 [ 3 ] 采 用 直 接 搜 索 模 式 来 求 解 径 流 过 程 确 定 下 的 水 库 群 系 统 发 电量 最 大 模 型 , 该 方 法 可 推 广 应 用 于 梯 级 水 电站 长 期 优 化 调 度 问题 。但 是 如 果 在 水 火 电联 合 系 统 中 单 纯 追 求 水 电发 电 量 最 大 ,那 么 优 化 结 果 将 使 水 轮 机 运 行 在 高 效 率 区 或 停 机 , 这 样 将 牺 牲 水 火 电联 合 系 统 的 整 体效益 。 ( 2 ) 梯级 总 蓄 能最 大 。文 献 [ 4 ] 建 立 了 梯 级 水 电站 总 蓄 能 最 大 的 优 化 调 度 模 型 , 在 实 际应 用 中 取 得 了较 好 的 经 济 效 益 ,但 这 种 准 则 很 容 易 造 成 最 末 级 水 库 放 空 , 尽 管 满 足 当 日 的 最 优 调 度 , 但 会 使 下 一 调 度 期 无 最 优 解 ,不 利 于 中 长 期 调 度 。 ( 3 ) 梯 级 总 耗 能 最 小 。文 献 [ 5 3 建 立 了 总 耗 能 量 最 小 优 化 调 度 模 型 ,该 准 则 在 国 内 被
黄河干流骨干水库综合利用调度模型的应用

水 , 方 案 为运 用 方 式 调 整 的 上 限 , 为 汛 期 基 本 不 蓄 水 方 案 , 该 称 当汛 期 刘 家 峡 以 上 ( 即龙 羊 峡 以上 和 龙 刘 区 间 ) 日来 水 流 量 大
量大于 2 亿 m 时 , 口镇 断面汛期 和非汛期 生态用水均 可满 5 河 足, 但汛期增泄水量超过 3 5亿 m 后河 口镇非 汛期下泄水量不
笔者采用黄河干流骨 干水库综 合利用调 度模拟 模型 I , ” 以 22 00年为设计水平 年 , 拟 分析 了龙 羊峡 、 家峡水 库 ( 模 刘 简 称“ 龙刘水库” 现 状运用 方式 和汛 期分 别增 加下 泄 1 、5 ) O亿 1 亿 、0亿 、5亿 、0亿 、5亿 m 2 2 3 3 和 4 0亿 m ( 基本 不蓄水 ) 8 等
于等于 300 m / 时 , 0 s 按控制龙羊 峡出库 流量与龙 刘区间净来 水流量之和等 于 30 0 m / 0 s运用 ; 来水 流 量小 于 300 m / 0 s 时, 按照来水下泄 ( 出库 流量等 于入库 流量 ) 。 在设置龙刘水库汛期增 泄水量 分别 为 1 、5亿 、0亿 、 O亿 l 2 2 5亿 、O亿 、5亿 m 3 3 六个对 比计算方案时 , 考虑 7— 8月份多 增泄 、 9— 1 0月份少增泄 , 同时不影响水库大洪水 防御任务 、 不 影响水库 大坝 安全 , 对龙羊峡水库汛期 日入 库流量过程进 行分
第 3 卷第 8 2 期
21 0 0年 8月
人
民
黄
河
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水库调度优化模型及应用研究

水库调度优化模型及应用研究一、引言水库调度是水资源管理的重要环节,其目的是在满足各种约束条件的前提下,实现水资源的高效利用和综合效益最大化。
随着社会经济的发展和水资源供需矛盾的日益突出,传统的水库调度方法已经难以满足实际需求,因此,研究和建立更加科学合理的水库调度优化模型具有重要的现实意义。
二、水库调度的基本概念和任务(一)水库调度的定义水库调度是指根据水库的来水、用水需求、水库特性以及其他相关因素,通过合理控制水库的蓄放水过程,以达到防洪、兴利、发电、灌溉、供水等目标的管理活动。
(二)水库调度的任务1、防洪调度确保水库在洪水期间能够有效地削减洪峰流量,保障下游地区的防洪安全。
2、兴利调度合理分配水资源,满足发电、灌溉、供水等兴利部门的用水需求,提高水资源的利用效率和经济效益。
3、生态调度考虑水库下游生态环境的需求,维持河流生态系统的稳定和健康。
三、水库调度优化模型的类型(一)确定性优化模型确定性优化模型基于确定性的来水和用水条件进行建模,常见的有线性规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。
1、线性规划模型通过建立线性目标函数和线性约束条件,求解最优调度方案。
但对于复杂的水库调度问题,可能存在线性化误差。
2、非线性规划模型能够处理目标函数和约束条件中的非线性关系,但计算复杂度较高。
3、动态规划模型将水库调度问题分解为多个阶段,通过递推求解最优决策序列,但可能存在“维数灾”问题。
(二)随机性优化模型考虑来水和用水的不确定性,采用随机变量来描述,如随机动态规划模型、蒙特卡罗模拟模型等。
1、随机动态规划模型在动态规划的基础上引入随机变量,能够更好地处理不确定性,但计算量较大。
2、蒙特卡罗模拟模型通过大量随机抽样来模拟水库调度过程,评估不同调度方案的效果,但结果的准确性依赖于抽样数量。
(三)智能优化算法模型如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等,具有较强的全局搜索能力和适应性。
1、遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传变异和自然选择来寻找最优解。
黄河上游梯级水库防凌优化调度方案研究

该模型。结果表 明 : 凌汛期在保证龙 羊峡 水库 出库总水量 不变的情 况下 , 通过调整 龙羊峡 水库在 各 时段 的 出库水 量 , 既 满足量 结构, 同时也增加 了刘 家峡 水库 防凌库容 ; 通过优化 调度 , 增加 了
凌 汛 期 梯 级 水 电站 的 可 发 电量 , 高 了梯 级 电站 效 益 。 提
w t ne ecnt t o d i , ruhajs n eotu o t ieeti s fh ee orint nyClm etene s eQnh i — ae ud rh os n nio t o g dut gt up t wa df rn t ersr i, o o a eth ed t iga e r t a c tn h i h l f f me o t v t l l f o h
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黄河上游梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型白夏;戚晓明;汪艳芳【摘要】黄河上游梯级水库群联合调度运行是实施黄河水沙“固-拦-调-放-挖”综合治理模式的一项重要非工程措施.以黄河上游沙漠宽谷河段为研究对象,首先,以河段输沙水量最大为优化目标,建立了基于自迭代模拟优化算法的黄河上游梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型;其次,系统分析上游来水、沿黄用水、调水调沙时段及起调水位选取等因素对黄河上游梯级水库输沙、发电及供水等综合利用效益的影响;最后,推荐制定了黄河上游调水调沙最优方案,即丰水年应尽量抬高非汛期(4月)龙羊峡水库初始水位,最大程度上发挥黄河上游水资源综合利用效益.研究成果对维护黄河健康、丰富和完善梯级水库优化调度理论及方法、促进黄河上游水能资源综合开发利用具有十分重要的理论意义和应用价值.【期刊名称】《人民珠江》【年(卷),期】2016(037)010【总页数】6页(P12-17)【关键词】水库优化调度;调水调沙;输沙水量;自迭代模拟优化;黄河上游;龙羊峡水库【作者】白夏;戚晓明;汪艳芳【作者单位】蚌埠学院机械与车辆工程系,安徽蚌埠233030;西安理工大学西北旱区生态水利工程国家重点实验室培育基地,陕西西安710048;蚌埠学院机械与车辆工程系,安徽蚌埠233030;蚌埠学院机械与车辆工程系,安徽蚌埠233030【正文语种】中文【中图分类】TU205黄河是世界上著名的多泥沙河流,“黄河斗水、泥沙其七、水沙异源、水少沙多、年际变化大”是黄河流域水资源分布的显著特点[1-2]。
由于黄河水沙关系搭配不合理,导致下游河道不断淤积,河槽过水能力逐渐下降,致使黄河洪凌灾害日益频发[2-3]。
近50多年来,由于气候变化、生态破坏及沙漠扩张等,黄河水沙关系不断恶化,河槽萎缩、河床抬高、“地上悬河”现象日益严重,严重制约和限制了黄河水能资源的可持续开发与利用[1-3]。
实践证明,以水库调沙为主、以防风固沙、水土保持、河道整治、挖河减淤等工程措施为辅的“固-拦-调-放-挖”的黄河水沙调控技术体系,是构建和谐的黄河水沙关系、维持河道冲淤平衡、满足流域防洪、防凌、发电、供水、生态等综合利用要求的重要保障,对保障宁蒙河段防凌安全、促进黄河上游水能资源综合利用具有重要的实践意义[4-6]。
许多学者对黄河水沙调控问题进行了大量广泛而深入的研究。
1996年,蔡为武[7]分析了龙羊峡和刘家峡水库蓄水对黄河下游的影响;2003年,Chang Fi-John等[8]建立了基于遗传算法的水库泥沙冲刷模拟模型;2004年,练继建等[9]结合遗传算法和神经网络方法建立了水库水沙联调多目标规划模型;2010年,彭瑞善等[10]提出了黄河干流水库调水调沙运用与河道整治相互配合的治理思路;2011年,许炯心等[11]指出通过对多沙粗沙区来沙量和河口镇以上清水区来水量的控制,可以减少下游河道高含沙水流的发生频率;2012年,王帅等[12]构建了基于改进逐步优化算法的水沙联合调度多目标规划模型。
上述研究侧重于挖掘黄河干流水库发电、防洪、供水等不同兴利目标之间的补偿潜力,未能将水库水沙调控任务与兴利调度目标统筹考虑。
为此,在以上成果的基础上,从黄河上游水沙调控目标与龙羊峡-青铜峡(龙—青段)梯级水库联合调度的角度出发,以河段输沙水量最大为优化目标、以防洪、发电、供水等兴利目标为约束条件,建立了梯级水库多目标水沙联合模拟优化调度模型,通过设置不同来水、用水及龙羊峡水库起调水位等组合方案集,计算分析了不同方案对应的输沙效益、水库消落水位及发电效益等,最后推荐了黄河上游梯级水库水沙联合调度最优方案。
研究成果对建立科学合理的黄河水沙调控体系、保障防凌安全及促进流域水能资源综合开发具有重要的理论意义和实践价值。
1.1 研究区域概况黄河上游是我国十三大水能资源富集区域之一,其中年调节性能以上的龙羊峡、刘家峡两座水库的运行过程对全流域水能效益的发挥具有重要影响作用[4-5]。
黄河上游多目标水沙联合模拟优化调度模型的建立仅考虑龙羊峡、刘家峡两座水库的联合调节,其余区间水库(拉西瓦、李家峡、公伯峡等)调节库容均小于1亿m3,按径流式水库考虑。
为此,结合黄河上游梯级水库群开发次序、干支流汇入及水文站点分布情况,绘制黄河上游系统节点概化见图1。
图中,上、下箭头表示区间支流汇入或灌区用水引出。
1.2 优化目标函数以黄河上游河段输沙水量最大作为优化目标,在约束条件中实现河段防洪、发电及用水等兴利目标。
构建优化目标函数如下:式中 t, T——分别为调度时段序号和总数;Qt——水库逐时段下泄流量;△t——时段长度。
1.3 约束条件水量平衡约束:V(m, t+1)=V(m, t)+[Qi(m, t)-Q0(m, t)]×△t水位限制:Zmin(m, t)≤Z(m, t)≤Zmax(m, t)出库流量约束:Qmin(m, t)≤Q0(m, t)≤Qmax(m, t)电站出力限制:Nmin(m, t)≤N(m, t)≤Nmax(m, t)流量平衡约束:Qi(m+1, t)=Q0(m, t)+q(m, t)防凌约束:QFmin(m, t)≤Q0(m, t)≤QFmax(m, t)防洪目标:Zmin(m, t)≤Z(m, t)≤Zmax(m, t)变量非负约束式中 Qi(m, t), Q0(m, t)——第m级电站第t时段入库、出库流量;V(m, t), V(m, t+1)——第m级电站、第t时段始、末库容;Zmax(m, t), Zmin(m, t)——第m级电站第t时段水位变化上、下限,常取水库正常蓄水位和死水位;Qmax(m, t), Qmin(m, t)——第m级电站、第t时段出库流量约束上、下限,由下游河段防凌及供水要求确定;Nmax(m, t), Nmin(m, t)——第m级电站第t时段出力约束上、下限;q(m, t)——当前水库与上级水库之间的时段区间流量;QFmin(m, t), QFmax(m, t)——河段防凌约束允许的最小、最大出库流量;Zmin(m, t),Zmax(m, t)——第m级水库第t时段的水位下限、上限。
1.4 模型求解梯级水库联合优化调度是一项涉及水力、电力联系的复杂系统优化问题[5-6]。
由于水库调度问题本身的系统性、复杂性和不确定性,依据水库实际运行调度规则,采用模拟优化与循环迭代相结合的求解算法,可真实还原不同水库的实际运行情况,使调度计算结果更具实践性和可操作性[13]。
为此,依据黄河上游梯级水库多目标综合利用的调度特点与规则,采用自迭代模拟优化算法对上述建立的黄河上游梯级水库输沙水量最大优化模型进行求解计算。
自迭代模拟优化算法是依据自适应控制原理,在系统模拟运行过程中增加相应的优化辨识结构,按照一定的判断规则,自动形成反馈修正量,并将反馈结果传递到输入端,然后按照新的系统输入重新模拟并计算系统输出,引导模拟结果向最优解逼近[5, 13]。
为此,根据黄河上游梯级水库历年运行过程、上游来水及下游用水资料,设定龙羊峡水库年末消落水位及梯级出力约束,规定刘家峡水库防凌期末水位恢复至正常蓄水位1 735 m,且维持黄河上游沙漠宽谷河段达到冲淤平衡时的兰州断面临界控制流量为1 000 m3/s[13]。
将上述初始条件输入模型,并对模型约束条件进行判断,若模拟结果经水位和出力判断满足要求,则进入下一阶段。
否则,重新设定出库流量过程,直至满足水位和出力判断条件。
自迭代模拟优化算法计算流程见图2。
2.1 方案设置2.1.1 黄河上游来水唐乃亥水文站是黄河上游径流来水丰枯变化过程的控制性观测水文站,通过对黄河上游唐乃亥水文站历史26年(即龙羊峡水库1987年建成之后)来水径流过程进行统计分析,以来水频率分别为5%、50%和95%选取丰水年、平水年和枯水年,以此表示整个黄河上游历史年份来水情况。
为此,经排频计算分析可得,黄河上游历史26年径流变化的丰水、平水和枯水年分别为2009、2007、2006年,不同典型年径流变化过程见图3。
2.1.2 综合用水黄河流域属于干旱性缺水地区,黄河上、中游河段缺水问题十分严重。
通过黄河上游龙刘梯级水库的联合运行调度,可使黄河上、中游河口镇以上区域逐日增加的农业、工业及城镇用水需求基本得以满足。
根据1987年09月29日国家计委和水利电力部转发的国务院61号《关于黄河可供水量分配方案报告的通知》文件意见,依据多年调度经验及实际用水情况,经与水调办公室及各有关省区商定,在南水北调西线工程生效之前,黄河上游兰州以下区域综合用水需求以控制兰州断面流量过程为准,且兰州断面各月流量控制方案见表1[5, 13]。
2.1.3 起调水位设定确定龙羊峡水库起调水位时,应考虑调水调沙对龙羊峡水库年末消落水位的影响,即保证水库年末消落水位控制在2 560 m以上。
同时,由于近年来龙羊峡水库已经接近正常运行,2005—2010年水库11月末水位均在2 580 m以上,其中,2005年达到2 596.84 m。
为此,选取2 580 m作为龙羊峡水库进行水沙联合调度的初始起调水位,同时在起调水位2 580 m的基础上每增加5 m作为一种方案情景,且将起调水位设置为2 580、2 585、2 590、2 595 m共4种模式。
综上所述,考虑到流量传播时间及黄河下游小浪底水库调水调沙操作的影响,将非汛期4月份作为水沙联合模拟优化调度控制期。
为此,将黄河上游来水过程与龙羊峡水库起调水位进行不同典型组合,建立黄河上游多目标水沙联合模拟优化调度方案集见表2。
在建立上述黄河上游多目标水沙联合模拟优化调度方案集的基础上,选取龙羊峡、拉西瓦、尼那、李家峡、公伯峡、刘家峡、八盘峡、盐锅峡、青铜峡等15座水电站为调控对象,以不同典型年梯级电站实际运行过程为依据,采取自迭代模拟优化算法对梯级水库水沙联合调度不同方案进行求解计算。
同时,为分析不同方案调水调沙效益的差异性,分别从龙羊峡水库补水效益、黄河上游沙漠宽谷河段输沙效益、龙羊峡水库年末消落水位和梯级发电效益4个方面,对梯级水库实施水沙联合模拟优化调度前后的综合效益进行对比分析。
3.1 龙羊峡水库补水效益分析龙羊峡水库在多年运行过程中,可利用多年调节库容存蓄多余水量,以补充枯水年或枯水期下游用水不足,以保证黄河上游用水安全。
龙羊峡水库蓄/补水量的大小与上游来水过程频率及下游用水过程紧密相关,表3给出了不同典型年(方案)实施调水调沙前后龙羊峡水库的蓄/补水量。
从表3可以看出,不同典型年黄河上游调水调沙水量均由龙羊峡水库提供,且水库提供的年调水调沙水量均值约为4.0亿m3。
其中,当不进行调水调沙操作时,丰水年水库以蓄水为主,蓄水量为2.7亿m3。
平、枯水年,水库均需向下游补水,补水量分别为29.2、56.5亿m3。