CN103065033B - 一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种水库调度方法，是一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，本发明针对中华鲟产卵期（10～11月），将中华鲟产卵场产卵适合度作为水库生态效益评价指标，结合水利工程该时期的社会经济效益目标，建立在满足防洪效益、航运效益、水资源利用效益基础上以发电效益与生态效益为双目标的水库生态调度模型，采用逐步优化算法（POA）及复合形优化方法进行模型求解，得到综合效益最大的水库生态调度过程。该发明能使水库充分发挥经济效益的同时有效保护中华鲟资源，达到综合效益最大化。

Description

一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法

技术领域

本发明涉及一种水库调度方法，具体的说是一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法。

背景技术

中华鲟是一种大型溯河洄游性鱼类，亲鱼每年4月至6月由海洋进入江河进行生殖洄游。中华鲟主要分布于长江干流，繁殖季节一般在10月上旬至11月中旬。自上世纪80年代以来，受大坝阻隔、水质、航运、水库滞温等因素影响，中华鲟种群数量急剧下降，处于濒危状态，1988年被列为我国I级保护动物。长江上游水利工程的运行使中华鲟仅存的产卵场水文水动力环境发生改变，加剧了中华鲟数量的减少。为保护中华鲟资源，进行兼顾中华鲟资源保护的水库生态调度研究势在必行。

大量实践证明，水电工程运行期间，生态调度是缓解水电开发对生态与环境产生不利影响的有效措施之一。在国外发达国家已广泛将生态调度运用于河流自然径流过程的修复，亦有不少成功经验可供借鉴。然而，生态与环境问题具有地域特性，这些经验不可能照搬使用。目前，大型水利工程的生态调度在国内也逐渐受到重视，并通过实践取得了一些初步经验，但在流域梯级电站生态调度的理论、广泛性和保障机制等方面，我国与发达国家还存在巨大差距。在已有的水库生态调度方法中，有的将生态需水以最低下泄流量的形式作为一个约束条件而存在，这种调度方式虽然可操作性强，易于监督，但是由于仅仅考虑了最小生态需水的量，因而往往不能遏制生态系统恶化，更达不到维持和修复生态系统健康的要求。另外最小生态需水量并不是决定生态是否恶化的唯一因素，河床水动力及地形地质变化也是造成生态恶化的主因。因此生态调度不仅要满足最小生态需水量要求，还要满足水生动植物水动力环境需求。有的将生态需水作为唯一目标，水库调度运行完全按照生态需水量节律进行。这种方式虽然可以在最大程度上满足生态系统的需求，但由于弱化了水库建设的原有目标，使得水库丧失了应有的社会经济功能，目前仅理论上探讨，难以实践利用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，克服现有技术的缺点，提供一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，同时考虑中华鲟自然繁殖的水文水动力需求及水库的社会经济效益，使水库发挥巨大社会经济效益的同时，有效的保护中华鲟资源。

本发明解决以上技术问题的技术方案是：

一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，按以下步骤进行：

(一)根据中华鲟产卵期多年跟踪监测资料统计得出中华鲟产卵所需水文水动力条件及相关参数的适宜性曲线，以产卵场产卵加权可利用面积(WUA)表征中华鲟产卵场产卵适合度，依据河流内流量增量法(IFIM)建立中华鲟产卵适合度模型；

(二)针对中华鲟产卵场建立水动力数学模型，数值模拟大坝不同运行工况下的中华鲟产卵场水动力环境，将产卵场数值模拟结果代入产卵适合度模型得出不同大坝运行工况下的产卵场产卵适合度；

(三)以水库运行参数(包括下泄流量、下泄方式)为自变量，产卵场产卵适合度为因变量，将步骤(二)的计算工况及结果作为学习样本输入三层BP神经网络进行学习训练，建立水库调度与中华鲟产卵场适合度函数关系表达式；

(四)以中华鲟产卵场适合度最大作为产卵期(10～11月)水库调度生态目标，建立水库调度生态效益目标函数，以发电量最大建立水库调度经济效益目标函数；

(五)明确水库调度的约束条件：水量平衡约束、航运上游水位变幅约束、航运上游通航水位约束、水库最大下泄流量约束、供水最小下泄流量约束、水轮机工作水头约束、水轮机出力限制约束、水轮机最大过水量约束；

(六)建立包括步骤(五)约束条件及步骤(四)目标函数的多目标水库优化调度模型，模型以大坝出库流量、电厂发电泄流流量、泄水闸弃水流量为变量，采用理想点优化方法将多目标转化为单目标函数进行优化求解；

(七)应用逐步优化算法(POA)及复合形优化算法对转换得到的单目标调度模型进行优化求解，得到中华鲟产卵期兼顾中华鲟繁殖需求的水库最优调度过程及最优运行方式。

本发明进一步限定的技术方案是：

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(一)中，中华鲟产卵适合度模型为：

$\mathrm{WUA}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{CSF}(V_i,D_i,C_i)\×A_i---\left(1\right)$

CSF_i(V_i，D_i，C_i)＝V_i×D_i×C_i(2)

WUA：产卵场产卵加权可利用面积，

CSF(V_i，D_i，C_i)：每个单元影响因子的组合适宜值，

V_i：流速适宜值，

D_i：水深适宜值，

C_i：河道指标，包括河床质和遮蔽物，

A_i：每个单元在水平面上的投影面积。

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(二)中，水动力数学模型采用基于N-S方程推导的雷诺平均方程的三维浅水方程，包括连续方程、两个水平动量方程及标准k-ε湍流模型。

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(三)中，所述水库调度与中华鲟产卵场适合度函数关系表达式为：

$y=\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}W2\left(i\right)f\left(\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(W1{(i,j)}^{*}x\left(j\right)+\mathrm{Theta}1\left(i\right))\right)+\mathrm{Theta}2$

y：产卵场底层产卵加权可利用面积，产卵场产卵适合度，

x：大坝运行方式表征变量，

w1、w2：神经网络学习权值，

Theta1、Theta2：神经网络学习阈值。

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(四)中，水库调度生态效益目标函数和水库调度经济效益目标函数为：

$\left\{\begin{array}{c}\max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}W2\left(i\right)f\left(\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(W1{(i,j)}^{*}x\left(j\right)+\mathrm{Theta}1\left(i\right))\right)+\mathrm{Theta}2)\\ \max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{N}_t\×\mathrm{\Δt}\end{array}\right.$

$N_t=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{AHQ}}_e& {\mathrm{AHQ}}_e\≤N_{\mathrm{MAX}}\\ N_{\mathrm{MAX}}& {\mathrm{AHQ}}_e>N_{\mathrm{MAX}}\end{array}\right.$

N_t：水电站机组出力，

A：水电站出力系数，

Q_e：发电流量(实施例中Q_e＝x₂+x₃)，

N_MAX：水轮机最大限制出力，

调节周期为10～11月，计算时段取等时段，以天为计算时段时长，Δt＝24小时。

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(五)中，

所述水量平衡约束表达式：

(S_t-Q_t)×Δt＝V_t+1-V_t

S_t：t时段入库流量，

Q_t：t时段出库流量，

Δt：计算时段，

V_t+1：t+1时段水库库容，

V_t：t时段水库库容；

所述航运上游水位变幅约束表达式：

ZS_min≤ZS_t≤ZS_max

ZS_min：上游最小通航水位，

ZS_t：t时段上游库水位，

ZS_max：上游最大通航水位；

所述航运上游水位变幅约束表达式：

|ZS_t+1-ZS_t|＜ΔZ_max

ΔZ_max：航运允许上游水位最大变幅；

所述水库最大下泄流量约束和供水最小下泄流量约束表达式：

Q_gmin≤Q_t≤Q_xmax

Q_gmin：供水最小下泄流量，

Q_t：t时段水库下泄流量(出库流量)，

Q_xmax：水库允许最大下泄流量；

所述水轮机工作水头约束表达式：

H_min≤|ZS_t-ZL_t|≤H_max

H_min：水轮机运行运行的最小水头，

ZL_t：t时段下游水位，

H_max：水轮机运行运行的最大水头；

所述水轮机出力限制约束表达式：

NN≤N_t≤NT

N_t：t时段水电站水力发电机组出力，

NN：水轮机技术最小出力，

NT：水轮机限制最大出力；

所述水轮机最大过水量约束表达式：

QE_t≤QE_max

QE_t：t时段水电站发电用水流量，

QE_max：水电站水轮机最大过水流量。

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(六)中，分别计算Δt时段(Δt＝24小时)内无约束可能最大产卵场适合度Y_max和水电站最大发电量E_max，在Δt时段内根据理想点法将双目标转换为单目标函数；其中无约束可能最大产卵场适合度Y_max指的是在给定大坝出库流量下不考虑水库其他运行条件约束优化大坝泄流方式获得的最大产卵场产卵适合度；无约束水电站最大发电量E_max指的是在给定大坝出库流量下仅考虑水电站发电量不考虑其他大坝运行约束优化得到的最大水电站发电量；转换得到的单目标函数为：

$\min \sqrt{{(y_t-Y_{\max })}^2+{(E_t-E_{\max })}^2}$

y_t：Δt时段产卵场产卵适合度，

E_t：Δt时段水电站发电量。

前述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，步骤(七)中，求解步骤如下：

①确定阶段变量，以中华鲟产卵期(10～11月)为调度周期，以天为计算时段；

②确定决策变量，以水库下泄流量及下泄方式为决策变量；

③确定状态转移方程，以水量平衡方程为状态转移方程；

④确定初始决策变量，根据常规调度计算结果确定初始变量；

⑤固定第n时段和第n-2时段的水位H_N和H_N-2不变，也就是保持Q_N+Q_N-1不变，调整Q_N和Q_N-1，得到Q_N′和Q_N-1′，采用复合形优化方法使得第n和第n-1时段目标函数和取得最小值；

⑥固定H_N-1′和H_N-3，保持Q_N-1′+Q_N-2不变，调整Q_N-1′和Q_N-2，得到Q_N-1′和Q_N-2′，使得n-3到n-1时段目标函数和取得最小值；

⑦重复步骤6，直到初始时刻为止，得到在当前初始状态和约束条件下的水库调度线Q_J′；

⑧以得到调度线Q_J′为新的初始决策状态，用同样的步骤再次寻优，直到两次求得的水库调度线达到精度要求。

本发明的有益效果是：本发明避免现有技术中水库生态优化模型仅将最小生态需水量作为调度模型约束条件或仅考虑生态目标而忽略水库其他调度目标的缺点，建立同时将水库生态目标及调度周期内水库建设原有目标作为水库调度模型多重目标的生态调度优化模型。本发明针对中华鲟产卵期(10～11月)，以中华鲟产卵场产卵适合度最大及水电厂发电量最大为水库调度模型双目标，以满足该时期水库上下游航运效益及水资源利用效益为约束，建立一种兼顾中华鲟繁殖需求的生态调度模型；利用理想点法、逐步优化算法(POA)及复合形优化算法对模型进行优化求解，在给定天然入库流量下得到兼顾中华鲟繁殖需求的最优流量下泄过程及下泄方法，得到综合效益最大的水库生态调度方法，能使水库充分发挥经济效益的同时有效保护中华鲟资源，达到综合效益最大化。

附图说明

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

实施例1

本实施例提供一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，流程如图1所示，本发明的具体实施按照以下步骤进行：

(一)根据多年产卵期中华鲟产卵位置监测资料统计得出中华鲟产卵所需水文水动力条件及相关参数的适宜性曲线，以产卵场产卵加权可利用面积(WUA)表征中华鲟产卵场产卵适合度，依据IFIM方法建立中华鲟产卵适合度模型。

$\mathrm{WUA}=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{CSF}(V_i,D_i,C_i)\×A_i---\left(1\right)$

CSF_i(V_i，D_i，C_i)＝V_i×D_i×C_i(2)

WUA：产卵场产卵加权可利用面积

CSF(V_i，D_i，C_i)：每个单元影响因子的组合适宜值

V_i：流速适宜值

D_i：水深适宜值

C_i：河道指标，包括河床质和遮蔽物

A_i：每个单元在水平面上的投影面积

(二)针对中华鲟产卵场建立水动力数学模型，数值模拟大坝不同运行工况下的中华鲟产卵场水动力环境。水动力数学模型采用基于N-S方程推导的雷诺平均方程(采用Boussinnesq和静水压力假定)的三维浅水方程，包括连续方程、两个水平动量方程及标准k-ε湍流模型。将产卵场数值模拟结果代入产卵适合度模型得出不同大坝运行工况下的产卵场产卵适合度。

(三)以水库调度运行方式(本发明包括大坝出库流量、发电泄流量、弃水泄流量)为输入，产卵场产卵适合度为输出，将(2)数值模拟结果作为学习样本输入BP神经网络模型进行学习训练，得出水库调度与产卵场适合度拟合函数关系。

$y=\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}W2\left(i\right)f\left(\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(W1{(i,j)}^{*}x\left(j\right)+\mathrm{Theta}1\left(i\right))\right)+\mathrm{Theta}2$

y：产卵场底层产卵加权可利用面积，产卵场产卵适合度

x：大坝运行方式表征变量(本发明以葛洲坝为实施例，x由出库流量x₁、大江电厂发电流量x₂、二江电厂发电流量x₃、二江泄水闸泄水流量x₄组成)

w1、w2：神经网络学习权值

Theta1、Theta2：神经网络学习阈值

(四)以中华鲟产卵场产卵适合度最大为目标，建立水库调度生态效益目标函数；以发电量最大建立水库调度经济效益目标函数。由于本调度模型属短期调度模型，调节周期为10～11月，计算时段取等时段，以天为计算时段时长，Δt＝24小时。

$\left\{\begin{array}{c}\max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}(\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}W2\left(i\right)f\left(\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(W1{(i,j)}^{*}x\left(j\right)+\mathrm{Theta}1\left(i\right))\right)+\mathrm{Theta}2)\\ \max \underset{t=1}{\overset{T}{\mathrm{\Σ}}}{N}_t\×\mathrm{\Δt}\end{array}\right.$

$N_t=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{AHQ}}_e& {\mathrm{AHQ}}_e\≤N_{\mathrm{MAX}}\\ N_{\mathrm{MAX}}& {\mathrm{AHQ}}_e>N_{\mathrm{MAX}}\end{array}\right.$

N_t：水电站机组出力

A：水电站出力系数

Q_e：发电流量(实施例中Q_e＝x₂+x₃)

N_MAX：水轮机最大限制出力

(五)明确水库调度的约束条件：水量平衡约束、航运上游水位变幅约束、航运上游通航水位约束、水库最大下泄流量约束、供水最小下泄流量约束、水轮机工作水头约束、水轮机出力限制约束、水轮机最大过水量约束。

I、水量平衡约束

(S_t-Q_t)×Δt＝V_t+1-V_t

S_t：t时段入库流量

Q_t：t时段出库流量

Δt：计算时段

V_t+1：t+1时段水库库容

V_t：t时段水库库容

II、航运上游水位变幅约束

ZS_min≤ZS_t≤ZS_max

ZS_min：上游最小通航水位

ZS_t：t时段上游库水位

ZS_max：上游最大通航水位

III、航运上游水位变幅约束

|ZS_t+1-ZS_t|＜ΔZ_max

ΔZ_max：航运允许上游水位最大变幅

IV、水库最大下泄流量约束、供水最小下泄流量约束

Q_gmin≤Q_t≤Q_xmax

Q_gmin：供水最小下泄流量

Q_t：t时段水库下泄流量(出库流量)

Q_xmax：水库允许最大下泄流量

V、水轮机工作水头约束

H_min≤|ZS_t-ZL_t|≤H_max

H_min：水轮机运行运行的最小水头

ZL_t：t时段下游水位

H_max：水轮机运行运行的最大水头

VI、水轮机出力限制约束

NN≤N_t≤NT

N_t：t时段水电站水力发电机组出力

NN：水轮机技术最小出力

NT：水轮机限制最大出力，与水轮机工作水头有关

VII、水轮机最大过水量约束

QE_t≤QE_max

QE_t：t时段水电站发电用水流量

QE_max：水电站水轮机最大过水流量，为水轮机设计流量

(六)分别计算Δt时段内无约束可能最大产卵场适合度Y_max和水电站最大发电量E_max，在Δt时段内根据理想点法将双目标转换为单目标函数。

$\min \sqrt{{(y_t-Y_{\max })}^2+{(E_t-E_{\max })}^2}$

y_t：Δt时段产卵场适合度

E_t：Δt时段水电站发电量

(七)应用逐步优化算法(POA)及复合形优化算法对单目标模型进行优化求解，得到中华鲟产卵期兼顾中华鲟繁殖需求的水库调度过程，其步骤如下，

步骤1：确定阶段变量。以中华鲟产卵期(10～11月)为调度周期，以天为计算时段。

步骤2：确定决策变量。以水库下泄流量及下泄方式为决策变量。

步骤3：确定状态转移方程。以水量平衡方程为状态转移方程。

步骤4：确定初始决策变量。根据常规调度计算结果确定初始变量。

步骤5：固定第n时段和第n-2时段的水位H_N和H_N-2不变，也就是保持Q_N+Q_N-1不变，调整Q_N和Q_N-1，得到Q_N′和Q_N-1′，采用复合形优化方法使得第n和第n-1时段目标函数和取得最小值。

Claims (5)

1.一种兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，其特征在于：按以下步骤进行：

㈠根据中华鲟产卵期跟踪监测资料统计得出中华鲟产卵所需水文水动力条件及产卵场流速、水深、河道的河床质和遮蔽物参数的适宜性曲线，以产卵场产卵加权可利用面积表征中华鲟产卵场产卵适合度，依据河流内流量增量法建立中华鲟产卵适合度模型；

㈡针对中华鲟产卵场建立水动力数学模型，数值模拟大坝不同运行工况下的中华鲟产卵场水动力环境，将产卵场数值模拟结果代入产卵适合度模型得出不同大坝运行工况下的产卵场产卵适合度；

㈢以水库运行参数为自变量，产卵场产卵适合度为因变量，将步骤㈡的计算工况及结果作为学习样本输入三层BP神经网络进行学习训练，建立水库调度与中华鲟产卵场适合度函数关系表达式；

㈣以中华鲟产卵场适合度最大作为产卵期水库调度生态目标，建立水库调度生态效益目标函数，以发电量最大建立水库调度经济效益目标函数；

㈤明确水库调度的约束条件：水量平衡约束、航运上游水位变幅约束、航运上游通航水位约束、水库最大下泄流量约束、供水最小下泄流量约束、水轮机工作水头约束、水轮机出力限制约束、水轮机最大过水量约束；

㈥建立包括步骤㈤约束条件及步骤㈣目标函数的多目标水库优化调度模型，模型以大坝出库流量、电厂发电泄流流量、泄水闸弃水流量为变量，采用理想点优化方法将多目标转化为单目标，得到单目标调度模型，进行优化求解；

㈦应用逐步优化算法及复合形优化算法对转换得到的单目标调度模型进行优化求解，得到中华鲟产卵期兼顾中华鲟繁殖需求的水库最优调度过程及最优运行方式。

2.如权利要求1所述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，其特征在于：所述步骤㈡中，水动力数学模型采用基于N-S方程推导的雷诺平均方程的三维浅水方程，包括连续方程、两个水平动量方程及标准k-ε湍流模型。

3.如权利要求1所述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，其特征在于：所述步骤㈢中，所述水库调度与中华鲟产卵场适合度函数关系表达式为：

$y=\underset{i=1}{\overset{10}{\mathrm{\Σ}}}W2\left(i\right)f\left(\underset{j=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}(W1{(i,j)}^{*}x\left(j\right)+\mathrm{Theta}1\left(i\right))\right)+\mathrm{Theta}2$

y：产卵场底层产卵加权可利用面积，产卵场产卵适合度，

x：大坝运行方式表征变量，

w1、w2：神经网络学习权值，

Theta1、Theta2：神经网络学习阈值。

4.如权利要求1所述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，其特征在于：所述步骤㈤中，

所述水量平衡约束表达式：

(S_t-Q_t)×Δt=V_t+1-V_t

S_t：t时段入库流量，

Q_t：t时段出库流量，

Δt：计算时段，

V_t+1：t+1时段水库库容，

V_t：t时段水库库容；

所述航运上游水位变幅约束表达式：

ZS_min≤ZS_t≤ZS_max

ZS_min：上游最小通航水位，

ZS_t：t时段上游库水位，

ZS_max：上游最大通航水位；

所述航运上游水位变幅约束表达式：

|ZS_t+1-ZS_t|<ΔZ_max

ΔZ_max：航运允许上游水位最大变幅；

所述水库最大下泄流量约束和供水最小下泄流量约束表达式：

Q_gmin≤Q_t≤Q_xmax

Q_gmin：供水最小下泄流量，

Q_t：t时段水库下泄流量（出库流量），

Q_xmax：水库允许最大下泄流量；

所述水轮机工作水头约束表达式：

H_min≤|ZS_t-ZL_t|≤H_max

H_min：水轮机运行运行的最小水头，

ZL_t：t时段下游水位，

H_max：水轮机运行运行的最大水头；

所述水轮机出力限制约束表达式：

NN≤N_t≤NT

N_t：t时段水电站水力发电机组出力，

NN:水轮机技术最小出力，

NT：水轮机限制最大出力；

所述水轮机最大过水量约束表达式：

QE_t≤QE_max

QE_t：t时段水电站发电用水流量，

QE_max：水电站水轮机最大过水流量。

5.如权利要求1所述的兼顾中华鲟繁殖需求的水库生态调度方法，其特征在于：所述步骤㈥中，分别计算Δt时段内无约束可能最大产卵场适合度Y_max和水电站最大发电量E_max，Δt=24小时，在Δt时段内根据理想点法将双目标转换为单目标函数,其中无约束可能最大产卵场适合度Y_max指的是在给定大坝出库流量下，以中华鲟产卵场产卵适合度最大为大坝唯一调度目标进行优化大坝泄流方式获得的最大产卵场产卵适合度；无约束水电站最大发电量E_max指的是在给定大坝出库流量下，仅以水电站发电量最大为大坝唯一调度目标进行优化而得到的最大发电量；转换得到的单目标函数为：

$\min \sqrt{{(y_t-Y_{\max })}^2+{(E_t-E_{\max })}^2}$

y_t：Δt时段产卵场产卵适合度，

E_t：Δt时段水电站发电量。

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