CN102156914A - 一种非汛期水量协同优化调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种非汛期水量协同优化调度方法，先从河流流域的生态、生活、工业、农业等整体上考虑各方的用水和回水信息、并通过计算河道产汇流、河道外需水量以及河道内最小需水量，确定河段和控制断面最小需水流量。通过对流域河道进行实时水量监控，当控制断面流量低于其最小需水流量时，自动输出缺水预警等级；最后，在不同预警等级下，通过协同粒子群智能优化算法，动态整体调控水库群，达到水量统一调度功能。此方法充分考虑了生态、生活、工业、农业的用水，依据非汛期“先确保生活，后满足农工”的原则，确保流域各个用水部门用水的均衡。

Description

一种非汛期水量协同优化调度方法

技术领域

本发明属于水资源保护和水资源管理领域，涉及一种非汛期水量协同优化调度方法，具体地说是涉及一种供水型水库动态整体联合优化调度的方法，尤其是兼顾生态、生活、生产以及灌溉区的大中型供水型水库的动态整体优化调度方法。

背景技术

水资源短缺、水环境日益恶化已成为制约社会经济发展的重要因素。以水库群为主的优化调度研究，是实现水资源调控的主要工程措施，意在解决非汛期各用水部门之间的矛盾，满足其基本要求。本发明通过群智能技术，分析各个环节水库群之间的相互作用，协调统一河流流域各个水库，经济合理地利用各种水资源，包括地表水和地下水、农业用水和城市(工业、生活)用水、经济用水和生态用水等，解决供水与需水、用水和防污之间的水资源管理的矛盾，以获得综合利用的最大效益，解决实时动态统一水利调度问题。

这项发明不同于单一地只考虑生态或发电量对水库水量分配调度的问题，比如以下发明专利：“面向河流生态系统保护的发电型水库调度函数优化方法”(申请号200910265477.1)，考虑的是水库调度与河流生态、水库发电量之间最优化的关系。发明专利“水库预报调度的灰色动态规划方法”(申请号200710133917.9)，主要研究的是水库调度分级与最优发电量调度路径问题。发明专利“兼顾人类和生态需求的供水型水库调度图优化确定方法”(申请号200910265478.6)，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，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。发明专利“一种供水型水库生态调度技术”(申请号201010100909.6)，以适宜生态需水贴近度表征水库调度的生态效益，以供水短缺率表征水库调度的社会经济效益，将生态效益和社会经济效益作为水库调度的目标进行优化调度，应用动态规划法对这些优化模型进行求解。

以上这些专利都涉及到了水库优化调度问题，但是都没有具体研究非汛期流域水量统一调度问题；更加没有将“三生”用水(生产、生态、生活)与各级水库群作为一个统一调度整体进行研究。

发明内容

本发明的目的是提供一种非汛期水量协同优化调度方法，具体地说是提供一种供水型水库动态整体联合优化调度的方法，尤其是兼顾生态、生活、生产以及灌溉区的大中型供水型水库的动态整体优化调度方法，利用群智能最优化方法，解决多级流域水量协同优化调度，寻求理想的多水库群间调度方案，使生产、生态、生活、灌溉等各部门在整个分析期内的保证供水缺水量最小，满足最优水量分配。本发明根据流域水系、区域分布、水文水质监测站的数据记录，划定研究河段、设置控制断面，确定研究河段两岸的生活、生态、生产各方用水区域。通过研究控制断面间各大中型水库分布，依据水利规划、水资源规划、工农业发展布局，结合水系、地形、行政辖区及典型调查等情况综合分析，划分多级供水区域，结合“支流水库并联化、干流水库串联化”思想，建立水库群混联模型，应用群智能优化方法统一协同调控，均衡水量分配。

本发明的一种非汛期水量协同优化调度方法，通过分析非汛期水利分布，构建网络概化图，然后以河流干流为主研究对象，获取各河流干流的最小需水量，在此基础上，将河道的水流量按照河流走向，由控制断面划分成各个河段，建立各河段最小需水流量模型，采集各河段的区间入流量，计算出各控制断面最小需水流量，各断面最小需水流量等于各河段最小需水流量减去同河段的区间入流量，监测每个控制断面的径流量，当某控制断面的实时径流量小于该控制断面最小需水流量时，则启动预警，并采用协同粒子群智能优化算法，动态协同调控水库群，进行整体水量分配规划，并计算出各控制断面径流量，输出最终水量分配计划，获得非汛期流域水量调度方案，按该调度方案实施非汛期水量协同优化调度；

其中，所述的网络概化图是指待研究流域的干流、支流、控制断面和水库群分布的网络概化图；

具体步骤如下：

(1)根据水文站、水库坝址、水系分布及行政区界，标记待研究河段干流、支流，划分河段，确定控制断面；分析待研究河道的水库分布和管辖区域，抽象出待研究流域的干流、支流、控制断面和水库群分布的网络概化图；

河段划分主要根据水文站、水库坝址、水资源分区及行政区界划定；河段水量调度监测点则以河流上的水文站或大型水库坝址标注，又称为控制断面，其中水文站是水量调度的断面，可进行流量监测；大型水库坝址断面主要控制水库下泄流量；

(2)以河流干流为主研究对象，获取河道的产汇流、河道外用水量、河道的工、农、林、生活回水量以及河道内最小需水量，具体如下：

(I)控制断面间河道的径流量，又称产汇流：降雨到径流过程受到许多因素的影响与制约，人们一般把降雨形成流域出口断面的径流过程概化为两个阶段：产流和汇流；降雨转化为净雨的过程为产流过程；净雨沿地面和地下汇入河网，并经河网汇集形成区间流域出口断面的径流过程，称为区间流域汇流过程，两者相应的计算合称流域产汇流计算。非汛期，表土的下渗能力强，流域内壤中流和地下径流丰富，适宜用产汇流模型进行产汇流计算。产汇流模型涉及蒸散发计算、产流计算、分水源计算和汇流计算等，模拟得到单元面积到达流域出口的出流过程；将各个单位的出流过程线性叠加，得到区间流域总的出流过程。

(II)河道外最小需水量

生活用水：主要包含居民用水、牲畜用水两部分，同时需考虑城镇居民、农村居民用水额定需求不同，以及农村大、小牲畜用水额定需求差异。生活用水量＝城镇居民数×城镇居民用水定额+农村居民数×农村居民用水定额。

工业用水定额：用万元总产值取水量和工业用水重复利用率进行衡量，其值的大小与水资源条件、工业产业结构、工艺水平等多种因素有关。工业用水量＝万元总产值取水量×总产值。

农业用水定额即各种作物用水定额之和。各种作物用水量等于播种面积×灌溉定额。其中作物播种面积＝种植结构系数×播种面积。

河道外生态环境需水量包括每一个河段采取人工措施的水土保持治理生态环境需水；每一个河段提高城市公共绿化覆盖率生态环境需水，可根据以往经验假定每年整体用水量保持某个小的系数增长。

林牧渔用水：林牧渔用水所占比例小，用水定额假定不变，林牧渔用水为林牧渔规模×林牧渔用水定额(每亩每年的用水定额预测)。

(III)工业、农业、林牧渔、生活回水量：

各个控制断面区域的工业、农业、林牧渔、生活回水量与其用水量成一定的比例。于是，回水量＝各用水量×各回水系数。

(IV)河道内最小需水量包括河道基本生态需水量和河道内环境需水(河道冲淤输沙需水量和河道自净、稀释需水量)，以及航运需水量。对通航有要求的河道，水库设计死水位时已考虑了满足河道通航需求，故计算河道内需水量时可不再单独考虑航运需水量。在这里，取河道基本生态需水流量和河道内环境需水流量的最大值，得到河道内最小需水流量。

a.河道内基本生态需水模型

河道内生态需水通常是指河流为了维持某一特定生态系统的基本生态功能，河道应保持的流量。设河道内基本生态需水为W_b，综合90％保证率最枯月平均流量和河口生态需水(7Q10法)确定。《国家制定地方水污染物排放标准的技术原则和方法》(GB3838-83)中规定：一般河流采用近10年最枯月平均流量或90％保证率最枯月平均流量作为河流最小流量。鉴于我国水环境现状，对于河口生态需水，90％保证率最枯月平均流量计算要求过高，一般会采用7Q10法完成河口生态需水量计算。

b.河道内环境需水模型：河道内环境需水包括河道冲淤输沙需水量和河道自净、稀释需水量

(i)设河道冲於输沙需水为W_s，采用汛期最小输沙量法得到：

C_ij为月平均含沙量，S_i为年平均输沙量，

(ii)河道自净、稀释需水(又称为河道环境需水)设为Q₀。常用的计算方法是：90％最枯月平均流量法和水质模型法。

水质模型主要监测水质中化学需氧量(COD)浓度以及氨氮浓度。

$Q_0=\frac{q_0{S}_0\exp (-\frac{\mathrm{Kx}}{86.4\mathrm{\μ}})-q_{0}C\left(x\right)}{C\left(x\right)-C_0\exp (-\frac{\mathrm{Kx}}{86.4\mathrm{\μ}})}$

其中S₀为排污口或支流口排入污染物浓度，q₀为排污口或支流口河流的水量，C₀为上游来水污染物浓度，C_s为终止断面的水质目标(污染物浓度)K为自净系数，μ为河流流速。

大量研究表明：采用90％保证率最枯月平均流量和河口生态需水(7Q10法)确定河道内基本生态需水流量时，就能够满足河道冲於输沙需水流量。因此这里将河道内最小需水量简化为Max(W_b，W_s+Q₀)。

(3)河段最小需水流量模型

将河道的水流量按照河流走向，由控制断面划分成各个河段。河道最小需水流量等于河道各河段的产汇流和+各种回水量-河道外需水量-河道内最小需水量。将河道最小需水流量根据以往各个河段分配系数来确定各河段最小需水流量。

(4)获取河段的区间入流量

区间入流量有别于工、农、林、生活回水量，它主要指一些小支流的流入干流的流量。计算河段区间入流量时，考虑到缺水期小支流基本断流，故只考虑流域河段上集水面积大于500km²的支流，对于集水面积500km²以下的支流，一般不计小支流的入流量。

1)对于集水面积大于2000km²的支流，由于已计算了河道外及河道内需水流量，故支流流入干流河段的区间入流量，取其支流最下游一个河段的最小流量减去同一河段的河段外耗水量。

2)对于集雨面积小于2000km²的支流，由于河段相对于其他河段来说，社会经济发展速度相对较慢，河道外耗水也较小，因此计算区间入流量时将忽略河道外耗水量。此时，河道内用水主要是生态需水量。因此，对于集水面积小于2000km²的支流河段，流入干流的区间入流量将直接取支流河段的生态流量。

(5)计算控制断面最小需水流量

为确定水量调度启动条件与方法，需将上述计算结果的河段最小需水流量换算成该河段控制断面的最小需水流量，以便进行监测。

由于以河段上断面(水文站或大型水库坝址)作为本河段的控制断面，因此各断面最小需水流量等于各河段最小需水流量减去同河段的区间入流量。

(6)监测每个控制断面的径流量，分析干流、支流各个控制断面区间区域的来水量和回水量，如果控制断面的实时径流量小于控制断面最小需水流量，则启动预警。

(7)依据控制断面的缺水情况决定预警等级。

(8)在不同预警等级下，采用协同粒子群智能优化算法，动态协同调控水库群，进行整体水量分配，其详细过程如下：

(I)在一个D维空间中，设定种群规模为m、迭代次数为iter、加速因子c₁＝c₂＝2.0，权重因子w。针对水量调度问题，设置

为粒子位置矢量，其各个水库对应的出库流量为

(粒子i情况下j库t时段出库流量)，

表示如下：

$Q_i^{\mathrm{iter}}=(Q_{i1},Q_{i2},\·\·\·\·\·\·,Q_{\mathrm{ik}})=(q_{i1}^1,q_{i1}^2,\·\·\·\·\·\·,q_{i1}^D,q_{i2}^1\·\·\·q_{i2}^D,\·\·\·,q_{\mathrm{ij}}^1,q_{\mathrm{ij}}^2,\·\·\·q_{\mathrm{ij}}^t\·\·\·,q_{\mathrm{ij}}^D,\·\·\·,q_{\mathrm{ik}}^1,q_{\mathrm{ik}}^2,\·\·\·,q_{\mathrm{ik}}^D)---\left(1\right)$

速度向量

定义如下：

$V_i^{\mathrm{iter}}=(v_{i1}^1,v_{i1}^2,\·\·\·\·\·\·,v_{i1}^D,v_{\mathrm{ij}}^1,v_{\mathrm{ij}}^2,\·\·\·v_{\mathrm{ij}}^t\·\·\·,v_{\mathrm{ij}}^D,\·\·\·,v_{\mathrm{ik}}^1,v_{\mathrm{ik}}^2,\·\·\·,v_{\mathrm{ik}}^D)---\left(2\right)$

其中

分别为粒子i情况下j库t时段水库的库容

i代表粒子，i＝1，2…，m，；j代表水库，j＝1，2，…，k，k为水库总数量；t代表时段，t＝1，2，…，D，D为总调度期。随机初始化m个粒子，所有的粒子组成一个特征空间，每个粒子的位置向量都是解空间中一个潜在的可行解。

在每一次迭代中，粒子通过两个“极值”来更新自己的位置，一个是粒子本身的最好解，称为个体极值点(pbest)，另一个是整个种群目前的最好解，称为全局最优解(gbest)，初始化pbest＝gbest＝0。

(II)计算各粒子的适应度值。

特征选择算法的适应度函数设计为：

$\mathrm{Fit}\left(Q_i^{\mathrm{iter}}\right)=\max (R_1+R_2-D_1)---\left(3\right)$

其中：R₁表示每个控制断面径流量；R₂表示水库下泄流量转换到控制断面的调节水流量；若以月作为调度，D₁表示每个控制断面月均最小需水流量。

其约束条件如下：

水量平衡约束： $v_{\mathrm{ij}}^t=v_{\mathrm{ij}}^{t-1}+h(I_{\mathrm{ij}}^t-q_{\mathrm{ij}}^t)\mathrm{\Δt}-L_{\mathrm{ij}}^t---\left(4\right)$

水库库容约束： $v_{j\min }^t\≤v_{\mathrm{ij}}^t{\≤v}_{j\max }^t---\left(5\right)$

出库流量约束： $Q_{j\min }^t\≤q_{\mathrm{ij}}^t{\≤Q}_{j\max }^t---\left(6\right)$

非负约束： $q_{\mathrm{ij}}^t,v_{\mathrm{ij}}^{t-1},v_{\mathrm{ij}}^t\≥0---\left(7\right)$

上式中i代表粒子，i＝1，2…，m，；j代表水库，j＝1，2，…，k，k为水库总数量；t代表时段，t＝1，2，…，D，D为总调度期。式(4)中

分别为j库t时段初、末库容；

为j库t时段的天然入库流量；h为水量与流量之间的转换系数，h＝2.592×10⁶s^-1；

为j库t时段的损失水量；

为j库t时段出库流量；式(5)中分别为j库t时段允许的最小、最大库容；式(6)中

分别为j库t时段最小、最大下泄流量能力。

一般取枯水期调节流量(水库设计正常运行参数时死水位对应的最小下泄流量)，分别为t时刻j库的库容量对应的最大下泄流量。求解方法：利用水库的库容量与水位，水位与下泄流量对应关系表(水库设计参数)，确定水库的库容量与下泄流量(下泄能力)的函数关系；根据水库的t时刻的库容量，来确定水库最大的下泄能力。

(III)更新全局极值gbest。

比较各个粒子适应度大小，依据下式(8)挑选出适应度值F最大的粒子，并记录下其序号，这个新粒子适应度是否优于全局极值gbest，如果优于则更新全局极值gbest，i＝i+1。

F(Q_i)＝maxFit    (8)

(IV)判断是否满足终止条件：终止条件为迭代次数i已达到最大迭代次数iter，或者

其中eps为非常小的正数。如果满足终止条件，输出gbest；否则转向下一步。

(V)i是否恒等于m余3取整的值

当条件不成立时，判断新粒子适应度是否优于pbest适应度，如果优于则将pbest设为新位置，并微调w，更新粒子的速度与位置：

$V_{i+1}^{\mathrm{iter}}=w{V}_i^{\mathrm{iter}}+c_1{r}_{1j}^{\mathrm{iter}}(p_{\mathrm{ibest}}^{\mathrm{iter}}-Q_i^{\mathrm{iter}})+c_2{r}_{2j}^{\mathrm{iter}}(g_{\mathrm{best}}^{\mathrm{iter}}-Q_i^{\mathrm{iter}})---\left(9\right)$

$Q_{i+1}^{\mathrm{iter}}=Q_i^{\mathrm{iter}}+V_{i+1}^{\mathrm{iter}}---\left(10\right)$

当条件成立时，将全局极值对应的粒子作为父代，按照变异操作速度向量

中各个分量的

并且

$V_{j\min }^t={\mathrm{\αQ}}_{j\min }^t+(1-\mathrm{\α})Q_{j\max }^t---\left(11\right)$

$V_{j\max }^t={\mathrm{\βQ}}_{j\min }^t+(1-\mathrm{\β})Q_{j\max }^t---\left(12\right)$

α＝(1+rand())/2    (13)

β＝(1-rand())/2    (14)

rand()为[0，1]的一个随机数，另外，若时，

当时，

依据式(9)，(10)重新更新粒子i的位置和速度.

(VI)转向第(II)步循环，直到跳出循环输出gbest，

获得年调度期各个水库水量分配的最优调度方案。

(9)水量分配后，计算各控制断面径流量。

依据动态水库群调控，将每个水库调节水量依据分配系数将水量分配到各个控制断面。其中分配系数由各个水库的控制范围以及控制的流域面积来决定。由于水库只能对位于控制河段下游的控制断面起到调节作用，因此分别考虑每个水库的调控作用时，对于无法调节的断面，其分配系数设置为0；对于能够调节的断面，其分配系数设置为该断面控制的流域面积与所有能够调节的断面流域面积和之比。

(10)输出最终水量分配计划，获得非汛期流域水量调度方案。

其中，如上所述的一种非汛期水量协同优化调度方法，所述的河段划分主要根据水文站、水库坝址、水资源分区及行政区界划定。

如上所述的一种非汛期水量协同优化调度方法，所述的预警依据控制断面的缺水情况区分预警等级。这里，非汛期水量预警级别分为三级，即I级预警(轻度干旱，黄色预警)、II级预警(中度干旱，橙色预警，)、III级预警(严重干旱，红色预警)。(1)当控制断面来水量等于或小于1.1倍断面最小流量时，发布黄色预警；(2)当控制断面来水量等于或小于1.1倍断面最小流量与河道外生产性需水流量之差时，发布橙色预警；(3)当控制断面来水量等于1.1倍断面基本生态环境流量，则发布红色预警。

有益效果

本发明同现有技术比较，具有如下显而易见的优点和特点：

(1)本发明可适用于任何河流流域的整体水量的统一调度，适用范围较广，其水量统一调度的结果，对水利与水库管理者提供水量分配的可行方案。

(2)本发明从整体上考虑了河流流域的生态、生活、工业、农业等各方的用水和回水情况，对各个用水部门提供公平原则，确保流域各个用水部门用水的均衡，充分发挥河流生态系统的保护作用。

(3)实现了在线流域的整体水量的统一调度功能(详见http://219.228.79.6/Login.aspx)。

本发明能够基于普通的Web用户查询统一水量调度预测结果，预测结果与实际相匹配的可行度可达95％以上。

附图说明

图1是非汛期水库协同优化调度的整体流程示意图

图2是流域干支流及水库分布网络概化图

具体实施方式

下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。

实施例1

图1所述的是非汛期水库协同优化调度的整体流程。具体步骤如下：

1、抽象待研究流域的干支流和水库分布的网络概化图，设置控制断面，标记水库群分布，具体如图2流域干支流及水库分布网络概化图，详细介绍见下面图2描述，图2是所述的是一个流域干支流及水库分布网络概化图，该图中A江、B江为干流，C江、D江为支流；图中共有大型水库2座(水库1和水库4)，用于调控下游各方用水；中型水库2座(水库2和水库3)，用于地方性水量微调；另外，在B江上游分布城区1座，那里涉及到生产、生活、生态的整体水量调配；在流域下游分布有3个灌溉区(灌溉区1-3)，在夏季它们是用水大户，其中共设置控制断面9个(断面1-9)来监控水量调配。该图中共有大型水库2座，中型水库2座，流域下游分布的灌溉区3个，监控水量调配的控制断面9个。将整个流域分为干流、支流两个部分。对于支流上的水域，主要实现自给自足，即支流上的缺水信息反馈到该支流上的各个水库，然后应用支流并联后去分析干流；干流上的缺水信息可一级级地传递到控制性工程——干流上大型水库，通过干流串联构建全流域联动机制，实现整体水量分配。

2、依据图1第一部分的流程，获取研究所需的基础资料，具体包含以下信息：

(1)获取各控制断面的天然径流量

主要依据流域内各个雨量测站点收集的降雨量、蒸发量，以及各个水文(水文)站点监测的河道水情信息，运用产汇流模型获取各控制断面间的逐日的天然径流量，如下表1所示。

表1产汇流模型获得各控制断面间径流量(部分数据)

断面编号	年月日	断面区间	径流量
				3	2008-1-1	控制断面3～控制断面4	19.7
3	2008-1-2	控制断面3～控制断面4	20.2
				3	2008-1-3	控制断面3～控制断面4	16.1

(2)获取河道外最小需水量

河道外最小需水量主要包含以下用水量总和：生活用水量、工业需水量、农业需水量、林牧渔需水量、河道外生态需水量。生活用水量涉及逐年各个行政县市区城镇、农村居民数量，城镇、农村居民用水定额，以及大小牲畜数量和各自的用水定额。工业需水量涉及每年各个行政县市区工业产值，以及万元产值需水量。农业需水量涉及逐年各个行政县市区农田有效灌溉面积，以及每亩用水定额。林牧渔需水量涉及到林果地、草地、鱼塘亩数，以及分别的用水定额。河道外生态需水量只要考虑水土治理需水量及城市生态需水量，城市生态需水量一般指绿化需水量，平均需水量具体见下表2所示。

表2河流流域各控制断面生活、农业、林牧渔业、工业多年平均需水量(单位：亿m³)

(3)获取工、农、林、生活回水量

工业、农业、林牧渔业，以及生活用水在使用过程中不是全部被消耗掉，还会有部分水量在使用后通过排污口汇入到河流中。河流流域各控制断面间工、农、林、生活回水量等于河道外最小需水量乘以各自的回水系数0.012，0.005，0.012，0.023即可。

(4)获取河道内最小需水量

河道内最小需水量是河道内生态需水量以及河道内环境需水量的最大值，其中河道内生态需水主要结合90％保证率最枯月平均流量和河口生态需水(7Q10法)确定，而河道内环境需水量主要是结合90％最枯月平均流量以及水质模型确定，其结果见表3所示。

表3河流流域各控制断面河道内最小需水流量(m³/s)

控制断面	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
													控制断面1	9.2	11.6	24.4	39.8	39.2	20.2	14.2	7.8	10.8	9.0	6.4	7.3
控制断面2	13.7	29.4	81.0	69.8	62.9	39.1	37.2	22.6	17.9	16.8	11.2	9.1
													控制断面3	26.3	36.5	92.4	114.9	149.3	51.6	38.2	22.3	29.4	25.8	20.3	20.1
控制断面4	61.1	86.8	220.2	251.5	300.0	105.7	80.3	49.7	58.7	48.4	32.7	32.3
													控制断面5	43.8	51.8	117.8	160.5	176.5	46.3	41.1	24.6	27.4	24.5	19.5	20.0
控制断面6	2.8	3.0	4.9	7.2	9.3	2.5	3.0	2.1	3.6	2.8	2.2	2.3
													控制断面7	26.7	39.7	94.4	109.8	521.3	178.7	166.5	84.2	96.5	75.1	53.7	44.3
控制断面8	23.3	34.9	94.1	105.2	514.9	182.1	151.9	80.6	90.7	70.8	50.6	40.7
													控制断面9	101.0	147.5	382.0	425.2	557.7	182.4	142.6	85.0	92.0	77.8	56.7	47.3

(5)计算河段最小需水流量

将河道的水流量按照河流走向，由控制断面划分成各个河段。河道最小需水流量等于河道各河段的产汇流和+各种回水量-河道外需水量-河道内最小需水量。将河道最小需水流量根据以往各个河段分配系数来确定各河段最小需水流量。

(6)获取每个河段的区间入流量

只考虑流域河段上集水面积大于500km²的支流。1)对于集水面积大于2000km²的支流，取其支流最下游一个河段的最小流量减去同一河段的河段外耗水量。2)对于集雨面积小于2000km²的支流，直接取支流河段的生态流量。下表4获得流域各河段特征，并计算得到其区间入流量。

表4流域各河段特征和区间入流量

(7)控制断面最小需水流量计算

为确定水量调度启动条件与方法，需将上述计算结果的河段最小需水流量换算成该河段控制断面的最小需水流量，以便进行监测。

由于以河段上断面(水文站或大型水库坝址)作为本河段的控制断面，因此该断面最小需水流量等于该河段最小需水流量减去同河段的区间入流量。

3、应用图1第二部分非汛期流域水量调度方案

监测每个控制断面的径流量，如果控制断面的实时径流量小于控制断面最小需水流量，则启动不同预警，采用所描述的协同粒子群算法优化调度并联水库群，获取最优水量调度方案。选取

为粒子位置矢量，其向量为各水库对应的出库流量

(粒子i情况下j库t时段出库流量)，进行水库群优化调度计算。协同粒子群算法主要参数设置为种群大小m＝50，最大迭代次数为iter_max＝100次，初始惯性权重w_max＝0.9，惯性权重为梯度下降趋势，终止值为w_min＝0.4，相关系数c₁＝c₂＝2，k＝4为可调度水库数量，以年为调度期时，取D＝12代表每年的12个月，由协同粒子群算法优化调度水库群，得到其中一年当中的各个月份的平均水量调度结果如下表5所示。

表5协同粒子群算法优化调度并联4个水库的结果

水库	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
													大型水库1	12.57	18.68	21.63	35.02	97.42	355.80	479.07	189.78	210.74	92.56	126.15	14.03
大型水库2	51.00	68.24	87.93	91.21	141.46	459.10	437.65	284.85	136.53	77.72	68.73	42.40
													中型水库3	1.01	6.09	5.38	6.73	95.95	298.11	143.75	51.78	32.32	9.14	28.29	8.10
中型水库4	0.62	15.47	15.31	25.15	50.13	234.76	285.36	61.68	73.20	6.27	28.83	43.97

可以看出4月至9月这些用水高峰期，通过增大各大水库的下泄流量来满足需求。同时需要指出的是，水库4的8月水库出库流量总体幅度比较大，但有三组值的结果很小，比如8-9月，这是由于7月份出库流量太大，从而导致8月份时候出库的库容量过小，于是水量分配不仅要满足当月的需求量，还需要兼顾到下一个月的水量分配。出现这种状况时，根据期望值去修正，通过减小7月份的出库流量，来增大8月份的出库流量。

表6显示区域控制断面最小需水流量和各大型水库的调度部分结果，给定了非汛期不同地区缺水的预警等级。根据缺水时段缺水程度不同，按不同调度等级编制水量调度方案。根据水量调度方案，确定参与调度的水库和各水库运用调度的控制水位，确定参与调度的主要用水大户和用水限制计划。

由于供水量、需水量都是统计到控制断面上计算，因此将水库的出库量按照一定比例关系(比例关系主要是根据每个控制断面的生活、农业、林牧渔业、工业需水总量占整个流域的生活、农业、林牧渔业、工业需水总量)来分配到每个控制断面，其中控制断面调节后流量就为最终水量分配后，其断面的流量。

表6非汛期智能优化调度方案(部分结果)

Claims (3)

1.一种非汛期水量协同优化调度方法，其特征是由两部分构成：

第一部分：

获取研究流域的河流、水库整体流量方法；主要包括：通过分析非汛期水利分布，构建网络概化图；然后以网络概化图中河流干流为主研究对象，考虑生态、生活、工业、农业各方的用水和回水信息，获取各河流干流的最小需水量；在此基础上，将河道的水流量按照河流走向，由控制断面划分成各个河段，建立各河段最小需水流量模型，采集各河段的区间入流量，计算出各控制断面最小需水流量；

第二部分：

在获取各控制断面最小需水流量之后，实时监控控制断面的径流量，当某控制断面的实时径流量小于该控制断面最小需水流量时，则启动预警，并采用协同粒子群智能优化算法，动态协同调控流域水库群，进行整体水量分配规划，并计算出水量分配规划后各控制断面径流量，输出最终水库水量分配计划，获得非汛期流域水量调度方案；

其中，所述的网络概化图是指待研究流域的干流、支流、控制断面和水库群分布的网络概化图；

具体步骤如下：

(1)根据水文站、水库坝址、水系分布及行政区界，标记待研究河段干流、支流，划分河段，确定控制断面；分析待研究河道的水库分布和管辖区域，抽象出待研究流域的干流、支流、控制断面和水库群分布的网络概化图；

(2)以河流干流为主研究对象，获取河道的产汇流、河道外用水量、河道的工、农、林、生活回水量以及河道内最小需水量；

(3)建立河段最小需水流量模型，将河道的水流量按照河流走向，由控制断面划分成各个河段；河道最小需水流量等于河道各河段的产汇流和+各种回水量-河道外需水量-河道内最小需水量；将河道最小需水流量根据以往各个河段分配系数来确定各河段最小需水流量；

(4)获取河段的区间入流量

区间入流量有别于工、农、林、生活回水量，它主要指一些小支流的流入干流的流量；计算河段区间入流量时，考虑到缺水期小支流基本断流，故只考虑流域河段上集水面积大于500km²的支流，对于集水面积500km²以下的支流，一般不计小支流的入流量；

1)对于集水面积大于2000km²的支流，由于已计算了河道外及河道内需水流量，故支流流入干流河段的区间入流量，取其支流最下游一个河段的最小流量减去同一河段的河段外耗水量；

2)对于集雨面积小于2000km²的支流，由于河段相对于其他河段来说，社会经济发展速度相对较慢，河道外耗水也较小，因此计算区间入流量时将忽略河道外耗水量；此时，河道内用水主要是生态需水量；因此，对于集水面积小于2000km²的支流河段，流入干流的区间入流量将直接取支流河段的生态流量；

(5)计算控制断面最小需水流量

为确定水量调度启动条件与方法，需将前述计算结果的河段最小需水流量换算成该河段控制断面的最小需水流量，以便进行监测；

由于以河段上断面作为本河段的控制断面，因此各河段控制断面最小需水流量等于各河段最小需水流量减去同河段的区间入流量；

(6)监测每个控制断面的径流量，分析干流、支流各个控制断面区间区域的来水量和回水量，如果控制断面的实时径流量小于控制断面最小需水流量，则启动预警；

(7)预警启动后，采用协同粒子群智能优化算法，动态协同调控水库群，进行整体水量分配，其详细过程如下：

(I)在一个D维空间中，设定种群规模为m、迭代次数为iter、加速因子c₁＝c₂＝2.0，权重因子w；针对水量调度问题，设置

为粒子位置矢量，其各个位置矢量为水库对应的出库流量为

(粒子i情况下j库t时段出库流量)，

表示如下：

$Q_i^{\mathrm{iter}}=(Q_{i1},Q_{i2},\·\·\·\·\·\·,Q_{\mathrm{ik}})=(q_{i1}^1,q_{i1}^2,\·\·\·\·\·\·,q_{i1}^D,q_{i2}^1\·\·\·q_{i2}^D,\·\·\·,q_{\mathrm{ij}}^1,q_{\mathrm{ij}}^2,\·\·\·q_{\mathrm{ij}}^t\·\·\·,q_{\mathrm{ij}}^D,\·\·\·,q_{\mathrm{ik}}^1,q_{\mathrm{ik}}^2,\·\·\·,q_{\mathrm{ik}}^D)---\left(1\right)$

其粒子位置是由速度向量

来改变的，

定义如下：

$V_i^{\mathrm{iter}}=(v_{i1}^1,v_{i1}^2,\·\·\·\·\·\·,v_{i1}^D,v_{\mathrm{ij}}^1,v_{\mathrm{ij}}^2,\·\·\·v_{\mathrm{ij}}^t\·\·\·,v_{\mathrm{ij}}^D,\·\·\·,v_{\mathrm{ik}}^1,v_{\mathrm{ik}}^2,\·\·\·,v_{\mathrm{ik}}^D)---\left(2\right)$

其中

分别为粒子i情况下j库t时段水库的库容。

上述及以下叙述中，i代表粒子，i＝1，2…，m，；j代表水库，j＝1，2，…，k，k为水库总数量；t代表时段，t＝1，2，…，D，D为总调度期。随机初始化m个粒子，所有的粒子组成一个特征空间，每个粒子的位置向量都是解空间中一个潜在的可行解；

在每一次迭代中，粒子通过两个“极值”来更新自己的位置，一个是粒子本身的最好解，称为个体极值点pbest，另一个是整个种群目前的最好解，称为全局最优解，初始化pbest＝gbest＝0；

(II)计算各粒子的适应度值；

特征选择算法的适应度函数设计为：

$\mathrm{Fit}\left(Q_i^{\mathrm{iter}}\right)=\max (R_1+R_2-D_1)---\left(3\right)$

其中：R₁表示每个控制断面径流量；R₂表示水库下泄流量转换到控制断面的调节水流量；若以月作为调度，D₁表示每个控制断面月均最小需水流量；

其约束条件如下：

水量平衡约束： $v_{\mathrm{ij}}^t=v_{\mathrm{ij}}^{t-1}+h(I_{\mathrm{ij}}^t-q_{\mathrm{ij}}^t)\mathrm{\Δt}-L_{\mathrm{ij}}^t---\left(4\right)$

水库库容约束： $v_{j\min }^t\≤v_{\mathrm{ij}}^t{\≤v}_{j\max }^t---\left(5\right)$

出库流量约束： $Q_{j\min }^t\≤q_{\mathrm{ij}}^t{\≤Q}_{j\max }^t---\left(6\right)$

非负约束： $q_{\mathrm{ij}}^t,v_{\mathrm{ij}}^{t-1},v_{\mathrm{ij}}^t\≥0---\left(7\right)$

式(4)中

分别为j库t时段初、末库容；

为j库t时段的天然入库流量；h为水量与流量之间的转换系数，h＝2.592×10⁶s^-1；为j库t时段的损失水量；

为j库t时段出库流量；式(5)中

分别为j库t时段允许的最小、最大库容；式(6)中

分别为j库t时段最小、最大下泄流量能力。

一般取枯水期调节流量，

分别为t时刻j库的库容量对应的最大下泄流量；

求解方法：利用水库的库容量与水位，水位与下泄流量对应关系表(水库设计参数)，确定水库的库容量与下泄流量(下泄能力)的函数关系；根据水库的t时刻的库容量，来确定水库最大的下泄能力；

(III)更新全局极值gbest；

比较各个粒子适应度大小，依据下式(8)挑选出适应度值F最大的粒子，并记录下其序号，这个新粒子适应度是否优于全局极值gbest，如果优于则更新全局极值gbest，i＝i+1；

F(Q_i)＝maxFit    (8)

(IV)判断是否满足终止条件：终止条件为迭代次数i已达到最大迭代次数iter，或者

其中eps为非常小的正数。如果满足终止条件，输出

gbest；否则转向下一步；

(V)i是否恒等于m余3取整的值

当条件不成立时，判断新粒子适应度是否优于pbest适应度，如果优于则将pbest设为新位置，并微调w，更新粒子的速度与位置：

$V_{i+1}^{\mathrm{iter}}=w{V}_i^{\mathrm{iter}}+c_1{r}_{1j}^{\mathrm{iter}}(p_{\mathrm{ibest}}^{\mathrm{iter}}-Q_i^{\mathrm{iter}})+c_2{r}_{2j}^{\mathrm{iter}}(g_{\mathrm{best}}^{\mathrm{iter}}-Q_i^{\mathrm{iter}})---\left(9\right)$

$Q_{i+1}^{\mathrm{iter}}=Q_i^{\mathrm{iter}}+V_{i+1}^{\mathrm{iter}}---\left(10\right)$

当条件成立时，将全局极值对应的粒子作为父代，按照变异操作速度向量

中各个分量的

有

$V_{j\min }^t={\mathrm{\αQ}}_{j\min }^t+(1-\mathrm{\α})Q_{j\max }^t---\left(11\right)$

$V_{j\max }^t={\mathrm{\βQ}}_{j\min }^t+(1-\mathrm{\β})Q_{j\max }^t---\left(12\right)$

α＝(1+rand())/2    (13)

β＝(1-rand())/2    (14)

rand()为[0，1]的一个随机数，另外，若

时，

当

时，

依据式(9)，(10)重新更新粒子i的位置和速度；

(VI)转向第(II)步循环，直到跳出循环输出gbest，

获得年调度期各个水库

水量分配的最优调度方案；

(8)依据年调度期内各个水库水量分配的调度方案，计算出各控制断面径流量；

依据动态水库群调控，将每个水库调节水量依据分配系数，将水量分配到各个控制断面，其中分配系数由各个水库的控制范围以及控制的流域面积来决定：由于水库只能对位于控制河段下游的控制断面起到调节作用，因此分别考虑每个水库的调控作用时，对于无法调节的断面，其分配系数设置为0；对于能够调节的断面，其分配系数设置为该断面控制的流域面积与所有能够调节的断面流域面积和之比；

(9)输出最终水库水量分配计划和各控制断面径流量，获得非汛期流域水量调度方案，按该调度方案实施非汛期水量协同优化调度。

2.根据权利要求1所述的一种非汛期水量协同优化调度方法，其特征在于，所述的河段划分主要根据水文站、水库坝址、水资源分区及行政区界划定。

3.根据权利要求1所述的一种非汛期水量协同优化调度方法，其特征在于，所述的非汛期水量预警依据控制断面的缺水情况为三个等级：I级预警，即黄色预警，表示轻度干旱，；II级预警，即橙色预警，表示中度干旱；III级预警，即红色预警，表示严重干旱；当控制断面来水量等于或小于1.1倍断面最小流量时，发布黄色预警；当控制断面来水量等于或小于1.1倍断面最小流量与河道外生产性需水流量之差时，发布橙色预警；当控制断面来水量等于1.1倍断面基本生态环境流量，则发布红色预警。

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