CN101714186B - 兼顾人类和生态需求的供水型水库调度图优化确定方法 - Google Patents
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Abstract
一种兼顾人类和生态需求的供水型水库调度图优化确定方法,首先确定河流最小生态需水量,并选取AAPFD指数衡量河流水文情势的扰动程度,建立了最小生态需水和水库调度曲线相结合的水库调度规则,然后分别确定水库调度的生态效益目标和社会经济效益目标度量方法,并采用折衷规划法将社会经济效益目标和生态效益目标转化为一个生态社会经济总效益目标,采用遗传算法对调度图的参数进行优化,得出水文情势扰动程度在阈值范围内的能使生态社会经济总效益最大的最优调度图。该发明能保证水库的运行不会造成河流生态系统的剧烈退化,并使水库运行带来的社会经济和生态的综合效益最大化。
Description
技术领域
本发明属于水资源保护和水资源管理领域,涉及一种供水型水库调度图优化确定方法,尤其是兼顾人类和生态需求的供水型水库调度图的优化确定方法。
背景技术
水库调度图是指导水库运行调度的最常用工具,制定合理的水库调度图可以提高水库的社会经济效益并能有效的保护河流生态系统。制定水库调度图的方法可以分为两类:模拟法和优化法。模拟方法是从历史实测径流数据中选出若干与水库供水或发电设计保证率相应的水文过程,以水库特征水位为边界条件进行径流调节模拟,得出各水文过程的蓄水过程线,进而确定多条水库调度曲线。优化方法是以水库的运行效益最大化为目标,运用某种数学优化算法对调度图的参数进行调整,得到各个参数的最优值,从而确定出水库调度图(Chen Li. Real-coded genetic algorithm optimization of long-term reservoir operation [J]. Journal of the American Water Resources Association, 2003, 39(5): 1157-1165; 尹正杰,胡铁松,吴运卿. 基于多目标遗传算法的综合利用水库优化调度图求解[J]. 武汉大学学报(工学版), 2005, 38(6): 40-44; Chang Fi-John, Chen Li, Chang Li-Chiu. Optimizing the reservoir operating rule curves by genetic algorithms [J]. Hydrological Processes, 2005, 19: 2277-2289)。现行的水库调度图优化方法是以提高水库的供水和发电效益为目标,可有效的提高水库的社会经济效益,但并没有考虑河流生态系统保护的需求,会造成河流生态系统的退化,同时难以保证社会经济和生态的综合效益最大化。有必要建立一种新的水库调度图优化确定方法,基于此方法制定的水库调度图能保证水库的运行不会造成河流生态系统的剧烈退化,并使水库运行带来的社会经济和生态的综合效益最大化。
发明内容
针对现有水库调度图的优化确定方法难以实现河流生态系统保护并难以保证社会经济和生态的综合效益最大化的问题,本发明要解决的技术问题是建立一种新的水库调度图优化确定方法,基于此方法制定的调度图能保证水库的运行不会造成河流生态系统的剧烈退化,并使水库运行带来的社会经济和生态的综合效益最大化。
本发明解决这些技术问题所采用的技术方案如下:在确定了河流最小生态需水并确定了合适的河流水文情势扰动指数及其阈值的基础上,将河流最小生态需水和水库调度曲线相结合制定水库的调度规则,然后分别确定水库调度的生态效益目标和社会经济效益目标度量方法,并采用折衷规划法将社会经济效益目标和生态效益目标转化为一个生态社会经济总效益目标,采用遗传算法对调度图的参数进行优化,得出水文情势扰动程度在阈值范围内的能使生态社会经济总效益最大的参数组合。该参数组合对应的调度图,即为能使人类和生态的综合效益最大化且保证河流生态系统健康的最优调度图。其具体的步骤如下:
1. 采用Tennant法确定河流最小生态需水量
采用Tennant法确定河流最小生态需水量,即河流最小生态需水量等于河流年平均径流量的10%。
2. 选取河流水文情势扰动指数并确定其阈值
采用AAPFD(amended annual proportional flow deviation)指数衡量河流水文情势扰动程度,将AAPFD指数小于5作为保证河流生态系统健康的河流水文情势扰动阈值。AAPFD指数的定义如下:
3. 建立水库调度规则
图1表示的是M-5型水库调度曲线, 它包括三条曲线:上调度曲线(upper limit curve),下调度曲线(lower limit curve)和关键调度曲线(critical limit curve)。每条曲线都可以通过6个参数来表示,其中两个参数用来表示曲线的上、下水位高度(X 1, X 2:下调度曲线; X 3, X 4 :关键调度曲线),另外四个参数用来表示曲线转折的时间(T 1,T 2,T 3,T 4:下调度曲线;T 5,T 6,T 7,T 8 :关键调度曲线)。为了保持水库的防洪功能,上调度曲线可事先通过模拟的方式得到,在本发明中保持不变。本发明将河流最小生态需水和水库调度曲线相结合,制定以下的水库调度措施:
a) 当水库水位高于上调度曲线时,通过溢洪道泄流使水库的水位降到上调度曲线水位,并向用水户提供规划的水量,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水时,需要加大下泄以满足最小生态需水的要求;
b) 当水库水位位于上调度曲线和下调度曲线之间时,水库正常供水,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水量,加大下泄,以满足河流最小生态需水的要求;
c) 当水库水位位于下调度曲线和关键调度曲线之间时,水库供水减小α%,同样,水库最小下泄流量需满足河流最小生态需水;
d) 当水库水位位于关键调度曲线和死库容线之间时,水库供水减小β%,水库最小下泄流量也需满足河流最小生态需水;
e) 当水库水位低于死库容线时,水库不供水也不下泄;
其中α和β为参数,并且0<α<β<100。
4. 确定水库调度的生态效益目标、社会经济效益目标和生态社会经济总效益目标的度量方法
(1)生态效益目标度量方法
水库的运行调度会明显改变河流的水文情势,水文情势改变越大,河流的健康状况越差。本发明采用AAPFD指数来度量水库调度的生态效益目标,AAPFD指数越小水库调度的生态效益越大。
(2)社会经济效益目标度量方法
供水型水库调度的核心问题是减少供水的水量短缺。本发明采用SI(shortage index)指数来度量供水型水库调度的社会经济效益目标,SI指数越小水库调度的社会经济效益越大。SI指数可用下式表示:
式中wd j 为第j年的缺水量;dw j 为第j年的规划供水量。
(3)生态社会经济总效益目标度量方法
对水库调度图进行优化,需同时考虑生态效益目标和社会经济效益目标,使河流水文扰动指数AAPFD和水量短缺指数SI最小化,这是一个典型的多目标优化问题。本发明采用折衷规划法,将多目标规划问题转化为单目标问题,即总效益目标可用下式表示:
式中 点(SI b , AAPFD b )代表水库调度的理想点,点(SI w , AAPFD w )代表水库调度的最差点,点(SI, AAPFD)代表水库按照某种调度图运行对应的实际调度结果;w 1和w 2是权重,w 1+w 2=1;p是参数。本发明用L度量水库调度的生态社会经济总效益目标,L值越小水库调度的生态社会经济总效益越大。
5. 确定水库调度图参数的约束条件
本发明需优化的参数是水库调度图的水位高度参数X i (i=1,2,3,4)和时间参数T j (j=1,2,…,8),它们需满足以下约束条件:
MAXlevel>X 1>X 2 (4)
MAXlevel>X 1>X 3 (5)
X 2>X 4>MINlevel (6)
X 3>X 4>MINlevel (7)
1≤T 1<T 2<T 3<T 4≤36 (8)
1≤T 5<T 6<T 7<T 8≤36 (9)
式中 MAXlevel和MINlevel分别为水库最高和最低允许水位。
6. 五次运用遗传算法,确定兼顾人类和生态需求的供水型水库的最优调度图
前四次采用遗传算法,分别以SI值、AAPFD值、SI值的倒数和AAPFD值的倒数最大化作为目标,对各种群个体对应的调度图按照步骤3中制定的水库调度规则进行水库调度模拟,分别得出SI、AAPFD、SI的倒数和AAPFD的倒数最大值,作为水库调度图的最差点和理想点的四个坐标值;在确定了这四个坐标值的基础上,第五次运用遗传算法时,以提高水库调度的生态和社会经济综合效益为目标,对各种群个体对应的调度图按照步骤3中制定的水库调度规则进行水库调度模拟,当某一种群个体对应的AAPFD值超出阈值时,令该个体的适应度值为0,进而确定最终的兼顾人类和生态需求的供水型水库的最优调度图。
本发明的有两个优点:1)将最小生态需水和水库调度图相结合制定水库的调度规则,可以保证河流最小生态需水的满足,并在遗传算法的适应度评价时给造成水文情势过度扰动的个体低适应度,可以保证最终优化出的个体产生的水文情势的扰动在阈值范围之内,因此建立的调度图可以同时保证河流最小生态需水和河流水文情势扰动在可接受的范围内,可以更有效的保护河流生态系统健康;2)优化出的水库调度图兼顾人类和生态利益,可实现人类和生态的综合利益最大化,克服了传统调度图只考虑人类利益的缺点。
附图说明
图1为本发明的建立的确定方法的流程图;
图2为M-5型水库调度图示例;
图3为实施例中优化出的兼顾人类和生态需求的水库调度图。
具体实施方式
下面以实施例和附图进一步说明本发明。
某水库的主要功能是防洪、工业用水及灌溉。总库容为7.07×108m3,其中兴利库容2.58×108m3,调洪库容 3.68×108m3。枢纽建筑物由土坝、输水道、溢洪道、电站组成。按如下步骤确定该水库的兼顾人类和生态利益的水库调度图。
(1)采用Tennant法确定下游河流A的最小生态需水量,结果见表1;
(2)采用AAPFD指数衡量河流A的河流水文情势扰动程度,并将AAPFD指数小于5作为该河流水文情势扰动阈值;
(3)建立该水库的调度规则
a) 当水库水位高于上调度曲线时,通过溢洪道泄流使水库的水位降到上调度曲线水位,并向用水户提供规划的水量,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水量,需要加大下泄以满足河流最小生态需水量的要求;
b) 当水库水位位于上调度曲线和下调度曲线之间时,水库正常供水,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水量,加大下泄,以满足河流最小生态需水量的要求;
c) 当水库水位位于下调度曲线和关键调度曲线之间时,水库供水减小20%,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水量,加大下泄,以满足河流最小生态需水量的要求;
d) 当水库水位位于关键调度曲线和死库容线之间时,水库供水减小30%,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水量,加大下泄,以满足河流最小生态需水量的要求;
e) 当水库水位低于死库容线时,水库不供水也不下泄;
(4)确定该水库调度的生态效益目标、社会经济效益目标和生态社会经济总效益目标的度量方法
采用AAPFD指数度量该水库调度的生态效益目标,采用SI指数度量该水库调度的社会经济效益目标,采用折衷规划法,将生态和社会经济双目标转化为单目标,作为该水库调度的生态社会经济总效益目标。在本实施例中参数w 1取0.6,w 2取0.4,p取1,从而该水库调度的生态社会经济总效益目标可用下式表示:
(5)确定水库调度图参数的约束条件
该水库的调度图参数X i (i=1,2,3,4)和T j (j=1,2,…,8)需要满足发明内容部分式(4)-式(9)的约束要求。
(6)确定水库调度的生态效益目标、社会经济效益目标和生态社会经济总效益目标的度量方法
确定最优的水库调度图需要五次运用遗传算法,前四次分别是确定理想点(SI b , AAPFD b )和最差点(SI w , AAPFD w )的四个坐标值,第五次是将四个坐标值带入式(10)后,进一步确定最优的调度图。这五次运用遗传算法的原理和步骤类似,但遗传算法的适应度函数不同。遗传算法的运算步骤如下:
步骤1:实数编码。遗传算法中个体的形式为I=[X 1,…,X 4,T 1,…,T 8]。实数编码采用线性变换将各个优化变量对应到[0, 1]区间上的随机数。
步骤2:生成初始父代个体。在可行域范围内随机产生n个初始父代群体。
步骤3:水库调度模拟和适应度评价。分别按照步骤2生成的n个初始父代个体代表的调度曲线进行水库调度模拟,得出各个个体对应的AAPFD和SI值。运用遗传算法确定最差点坐标SI w 和AAPFD w 时,分别用SI和AAPFD值作为适应度值;确定理想点坐标SI b 和AAPFD b 时,分别SI和AAPFD值的倒数作为适应度值;第五次运用遗传算法确定水库最优的调度图时,以式(10)中L的倒数作为适应度值,同时当某一个体的AAPFD值超出阈值时,令适应度值为0。适应度值越大说明该个体的适应能力越强。
步骤4:选择操作。把已有父代个体按其对应的适应度值从小到大排序。从这些父代个体中,用转轮方法进行个体选择。
步骤5:交叉和变异操作。
步骤6:进化迭代。由上步得到的子代个体作为新的父代个体,转入遗传算法的步骤3,进入下一代进化过程,重新评价、选择、交叉和变异,如此循环,直到迭代满足算法的终止准则。
表1 下游河流A的各月最小生态需水量(m3/s)
Claims (1)
1.一种兼顾人类和生态需求的供水型水库调度图优化确定方法,其计算步骤如下:
(1)采用Tennant法确定河流最小生态需水量
(2)采用AAPFD指数衡量河流水文情势扰动程度,并将AAPFD指数小于5作为河流水文情势扰动的阈值;AAPFD指数的定义如下:
(3)将最小生态需水量和水库调度曲线相结合,制定以下的水库调度措施:
a)当水库水位高于上调度曲线时,通过溢洪道泄流使水库的水位降到上调度曲线水位,并向用水户提供规划的水量,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水时,需要加大下泄以满足最小生态需水的要求;
b)当水库水位位于上调度曲线和下调度曲线之间时,水库正常供水,此时如果水库的实际下泄流量低于河流最小生态需水,加大下泄,以满足最小生态需水的要求;
c)当水库水位位于下调度曲线和关键调度曲线之间时,水库供水减小α%,同样,水库最小下泄流量需满足河流最小生态需水;
d)当水库水位位于关键调度曲线和死库容线之间时,水库供水减小β%,水库最小下泄流量也需满足河流最小生态需水;
e)当水库水位低于死库容线时,水库不供水也不下泄;
其中α和β为参数,并且0<α<β<100;
(4)确定水库调度的生态效益目标、社会经济效益目标和生态社会经济总效益目标的度量方法
采用AAPFD指数度量水库调度的生态效益目标,采用SI指数度量水库调度的社会经济效益目标,采用折衷规划法,将生态和社会经济双目标转化为单目标,作为水库调度的生态社会经济总效益目标;SI指数指数的定义如下:
式中wd j 为第j年的缺水量,dw j 为第j年的规划供水量;
(5)确定水库调度图参数的约束条件,其中需优化的参数为下调度曲线的水位高度参数X 1 、X 2 ,时间参数T 1、T 2、T 3、T 4,关键调度曲线的水位高度参数X 3 、X 4,时间参数T 5,T 6,T 7,T 8;上调度曲线事先通过模拟的方式得到,并保持不变;约束条件如下:
MAXlevel>X 1>X 2
MAXlevel>X 1>X 3
X 2>X 4>MINlevel
X 3>X 4>MINlevel
1≤T 1<T 2<T 3<T 4≤36
1≤T 5<T 6<T 7<T 8≤36
式中,MAXlevel和MINlevel分别为水库最高和最低允许水位;
(6)五次运用遗传算法,确定兼顾人类和生态需求的供水型水库的最优调度图
前四次采用遗传算法,对参数X i (i=1,2,3,4)和T j (j=1,2,…,8)同时进行优化,分别以SI值、AAPFD值、SI值的倒数和AAPFD值的倒数最大化作为目标,对各种群个体对应的调度图按照步骤(3)中制定的水库调度规则进行水库调度模拟,分别得出SI、AAPFD、SI的倒数和AAPFD的倒数最大值,作为水库调度图的最差点和理想点的四个坐标值;在确定了这四个坐标值的基础上,第五次运用遗传算法时,以提高水库调度的生态和社会经济综合效益为目标,对各种群个体对应的调度图按照步骤(3)中制定的水库调度规则进行水库调度模拟,当某一种群个体对应的AAPFD值超出阈值时,令该个体的适应度值为0,进而确定最终的兼顾人类和生态需求的供水型水库的最优调度图。
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