CN105223937B - 梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法 - Google Patents

梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105223937B
CN105223937B CN201510702468.XA CN201510702468A CN105223937B CN 105223937 B CN105223937 B CN 105223937B CN 201510702468 A CN201510702468 A CN 201510702468A CN 105223937 B CN105223937 B CN 105223937B
Authority
CN
China
Prior art keywords
control
regulation
ecological
unit
monitoring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201510702468.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN105223937A (zh
Inventor
王浩
曹广晶
戴会超
毛劲乔
张曙光
陈求稳
徐点点
戴凌全
蒋定国
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hohai University HHU
China Three Gorges Corp
Original Assignee
Hohai University HHU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hohai University HHU filed Critical Hohai University HHU
Priority to CN201510702468.XA priority Critical patent/CN105223937B/zh
Publication of CN105223937A publication Critical patent/CN105223937A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105223937B publication Critical patent/CN105223937B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Sewage (AREA)

Abstract

本发明公开了一种梯级水电站群生态调控智能控制系统,包括多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块和系统维护模块。本发明还公开了一种梯级水电站群生态调控智能控制系统。本发明通过多源数据的准确监测、智能融合与分级管控,同时基于智能推理模块实现多目标生态调控之间的智能调配,实现以生态综合达标率最大为目标的梯级水电站群的针对性生态优化调控,能够充分满足库区支流水华、库尾减淤和汛期沙峰、四大家鱼繁殖、下游生态补水、河口咸潮入侵的多种生态调控需求。

Description

梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法
技术领域
本发明属于水利水电工程运行与控制领域,具体涉及梯级水电站群的智能生态调控技术。
背景技术
我国是全球第一大水资源和能源资源消费国,但面临着资源短缺且时空分布不均的严峻形势。我国已建成多座世界级大型水利水电工程,在能源保障、防洪抗旱、水资源调配、交通航运等方面发挥了巨大综合效益,成为我国经济社会持续健康发展的重要保障。截至2014年我国水电装机容量已突破3亿kW,金沙江、雅砻江、大渡河、乌江、长江上游、南盘江、红水河、澜沧江、黄河上游等水电基地发展迅速,已形成初具规模的梯级水电站群。
河流不但维系着人类生存与社会发展(社会服务功能),同时也是不同生态系统间的纽带,在生物多样性、营养物质输移、气候调节等方面发挥着不可替代的作用(生态服务功能)。我国各大流域内往往生态环境敏感区众多,是许多重要特有生物不可替代的生境。但大型水利水电工程在发挥巨大综合效益的同时,也会造成一系列重大或潜在的生态环境问题,常表现在库区支流水华、库区泥沙淤积、水生生物自然繁殖、下游敏感水域生态需水、河口咸潮入侵等方面。
随着国内外水库运行调度技术的不断发展,工程生态调度理念也逐步被广泛接受,即通过改变水库调度方式以弥补或缓解工程对生态、环境的影响,在保障河流生态健康的条件下合理开发利用水能资源。随着我国提出加强“五位一体”建设的总体布局,对生态文明建设提出了明确要求,相应也对水电工程的多目标综合调度提出了更高要求。然而,我国水电工程运行调度长期以来主要面向防洪、发电、航运等经济效益,对工程生态环境影响的研究深度和有效应对措施较欠缺。另一方面,我国各大流域形成的梯级水电站群状分布现状,对流域生态环境产生了复合影响,在不同区域往往表现为不同的突出生态环境问题,大大增加了实施一体化、多目标生态调控的难度。因此,如何将生态因素纳入梯级水电站群工程调度之中,科学实施水电工程生态调控,使之既能保证工程群防洪、发电、航运主体任务,也要充分发挥水电工程的生态调控和保障作用,成为当前流域水生态安全保障工作中迫切需要解决的难题。
水电工程生态调控技术研究是当前国际水资源与生态环境领域的热点,但以定性分析与结合具体工程的探索性研究为主:如《水库多目标生态调度》一文阐述了在实现防洪、发电、供水、灌溉、航运等社会经济多种目标的前提下,应当兼顾河流生态系统需求的水库调度方法;如哥伦比亚河上的大古力水坝在常规调度中也逐步融入了对溯河产卵鱼类的影响。但分析可知,现有国内外相关研究和实践均未能突破梯级水电站群多目标生态问题一体化智能调控技术瓶颈,所存在的不足包括:
(1)现有技术往往重点考虑单一的生态调度目标,难以兼顾水电工程造成的库区支流水华、库区泥沙淤积、水生生物自然繁殖、下游敏感水域生态需水、河口咸潮入侵等多方面综合影响;
(2)现有水库调度工作与现场监测技术结合不紧密,一般仅依靠传统的水文监测方法,不但存在信息数据时空分辨率低、属性不完整等不足,而且采用的实验分析手段复杂、时效性差,缺乏一种集合先进传感测量技术自动获取流域水情、电站运行和设备状况的监测系统;
(3)现有生态调度往往直接按照人工经验构建调度目标模型指挥调度,亟需一种具有数据分析技术和智能调度决策技术,保证依据当前重要生态期目标优先的原则,实现生态调控目标的动态优化调整的多目标控制方法。
综上所述,迫切需要一种能够克服上述现有技术的局限和缺陷的新技术,能够集成智能技术、综合涵盖多种生态目标的水电站群生态调控系统及方法,以实现利于改善调度的综合生态效益。
发明内容
发明目的:本发明针对已有水库调度技术缺点,提供一种梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法,通过多源数据的准确监测、智能融合与分级管控,同时基于智能推理模块实现多目标生态调控之间的智能调配,实现以生态综合达标率最大为目标的梯级水电站群的针对性生态优化调控,能够充分满足库区支流水华、库尾减淤和汛期沙峰、四大家鱼繁殖、下游生态补水、河口咸潮入侵的多种生态调控需求。
技术方案:为了实现上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
本发明所述的梯级水电站群生态调控智能控制系统,包括多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块和系统维护模块,其中:
所述多源监测模块用于实时采集流域内多类生态敏感水域和水电站群运行的基础信息;
所述信息管控模块接收多源监测模块的采集数据,用于实现多源数据的智能融合与分级管控;
所述智能推理模块基于信息管控模块的存储信息,用于实现多目标生态调控的智能调配;
所述生态调控模块根据智能推理模块给出的具体生态调控目标,通过信息管控模块下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;
所述系统维护模块用于保障系统的高效持续正常运行。
进一步,所述多源监测模块包括水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元、咸潮监测单元和水电站运行状态监测单元;其中,水华监测单元包括若干套安置在水库支流回水区的水华多参数监测设备,其范围自库湾河口处上至最高蓄水位回水处,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式,用于获取库区支流水华涉及到的气象、水文、水动力、水环境与水生态要素信息;水沙监测单元包括若干套安置在库尾至坝前以及坝下的水沙多参数监测设备,其范围自库尾至坝前的库区以及坝下局部河段,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式,用于获取水库淤积涉及到的水沙要素信息;鱼类监测单元包括若干套安置在四大家鱼产卵场的鱼类多参数监测设备,采用固动结合的布置方式,用于获取四大家鱼繁殖涉及到的水文、水动力、生物学要素信息;补水监测单元包括若干套安置在中下游河湖交汇水域的水情多参数监测设备,采用固定监测断面与固定监测站点相结合的布置方式,用于获取下游敏感水域的水情要素信息;咸潮监测单元包括若干套安置在河口处的水质多参数监测设备,其范围自枯水期的潮流界至河口口门处,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式,用于获取咸潮入侵涉及到的水文水动力和水质要素信息;水电站运行状态监测单元包括若干套安置在水电站的工况多参数监测设备,用于获取机组运行工况、下泄水量、水质的多种水电站运行工况要素信息。
进一步,所述信息管控模块包括通讯单元、数据库单元和信息安全单元;其中,通讯单元包括布置在多源监测模块中各单元监测现场的通讯站网,通过全方位通讯方式将各监测设备所采集的多源信息实时传输至数据库单元中;数据库单元由多个安置在控制中心的存储服务器组成,用于接收通讯单元传入的信息,进行数据预处理后采用固态存储技术分类存储多种信息;信息安全单元设立分级授权子单元以保障系统运行过程中的信息安全,并且设立端口管控子单元实现对不同类别与数量端口的弹性分配与监控。
进一步,所述智能推理模块包括知识库单元和推理单元;其中,知识库单元包括调控启动参数库子单元、生态优化调控知识库子单元和案例库子单元,分别为推理单元提供不同生态敏感水域涉及的生态因子及适宜范围、生态调控机理与基本规程、历史调度案例;推理单元基于智能推理技术并结合知识库单元,对信息管控模块提供的实时监测信息进行智能推理,以分析现状下不同生态调控目标的相对重要性,动态调整梯级水电站群的当前生态调控目标并将结果反馈给生态调控模块;推理单元还内置有基于数据驱动方法的短期水文预报模型,能为当前流域状况提供短期水文情势预报;上述智能推理技术,具体由推理单元接收数据库单元提供的当前监测信息后,通过计算案例库子单元中历史案例与表征流域当前状态的目标案例的信息相似匹配度,进而基于A*算法的启发式搜索,检索出信息相似匹配度高的一组历史时段,确定对应的一组梯级水电站群调度历史案例,用于在调度时进行参照;同时采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控。
进一步,所述知识库单元的调控启动参数库子单元存储本系统所面向的各类生态问题涉及到的生态因子及对应适宜调控区间;所述生态问题包括关于库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水以及咸潮入侵;其中,库区支流水华的生态问题涉及的生态因子有风速、气温、光强、透明度、总磷、总氮、叶绿素、藻密度、流速和水温,库尾减淤和沙峰的生态问题涉及的生态因子有坝前水位、流量、入库沙量日均量和上游沙峰日均含沙量,四大家鱼繁殖的生态问题涉及的生态因子有水温和流量,下游补水的生态问题涉及的生态因子有下游河湖交汇水域的日均流量,咸潮入侵的生态问题涉及的生态因子有河口上游来流,重点监测断面盐度。
进一步,所述知识库单元的生态优化调控知识库子单元存储梯级水电站对各类生态调控的调度机理及其基本规程;其中:
针对库区支流水华的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度水位过程线的基础上,控制水位日升幅、持续蓄水天数和水位抬升高度,以扩大库区主流水体对支流回水区的影响范围;然后增大下泄流量,在短时间内使水位迅速降低,在增大支流回水区的整体流速的同时,缩短支流库湾水体滞留时间;在该针对性调控期间内周期性重复上述两个步骤,以增加支流回水区内水华高发水域的水流垂向紊动,营造出抑制敏感水域水华暴发的水动力适宜环境;
针对库尾减淤和沙峰的生态调控机理及其基本规程包括:一方面在水库常规调度过程的基础上开启库尾减淤调控,通过增加水库下泄流量以提升库尾走沙能力;另一方面择机开展汛期沙峰调控,根据入库水沙情况,针对洪峰和沙峰所具有的传播时间差特性,通过调节枢纽下泄流量,加大上游沙峰的输移能力,促进其随下泄水流过坝排放至下游,增加排沙比;
针对四大家鱼繁殖的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度水位过程线的基础上,持续增加下泄流量,以在鱼类产卵区营造有利于四大家鱼繁殖的水文水动力环境,促进其自然繁殖;
针对下游补水的生态调控机理及其基本规程包括:首先根据上游来水量情况择机进行提前预蓄,相较于常规调度使水库下泄流量减少,放缓上游水库蓄水过程,为实施下游补水进行准备;随后在蓄水末期,相较于常规调度使下泄流量增加,以提高下游敏感水域的水位;其次,根据下游敏感水域的水位观测情况按需进行应急补水,通过临时增加下泄流量,使得下游敏感水域不低于最小生态流量,保障下游河段应急需水量;
针对咸潮入侵的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度过程的基础上,根据重点监测断面的盐度观测情况按需进行压咸潮应急调控,通过增大下泄流量来调控河口的上游来流,以抑制下游河口的咸潮入侵。
进一步,所述生态调控模块包括库区支流水华调控单元、库尾减淤和沙峰调控单元、四大家鱼繁殖调控单元、下游补水调控单元、咸潮入侵调控单元以及生态效益分析单元;生态调控模块以生态综合达标率T最大为目标进行最优化求解,得出库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水和咸潮入侵问题的梯级水电站群动态调控方案,过程如下:
1)确定目标函数
T=max[αf(A)+βf(B)+ηf(C)+λf(D)+μf(E)] (1)
式(1)中,T为生态综合达标率,α、β、η、λ、μ分别为库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水和咸潮入侵问题的权重值,且α+β+η+λ+μ=1,在每次生态调控时期,采用主次指标排队分类法得出,即根据推理单元确定的当前不同生态调控目标的相对重要性,进行指标排列后设置权重;式(1)中:
f(A)为库区支流水华达标率,内置于库区支流水华调控单元:
f(A)=C′t(chl-a)/Ct(chl-a) (2)
式(2)中,Ct'(chl-a)为时段t水库支流库湾水华暴发时水体中叶绿素a的临界浓度,Ct(chl-a)为时段t水库支流库湾水体中叶绿素a的实际浓度;
f(B)为排沙达标率,内置于库尾减淤和沙峰调控单元:
f ( B ) = WS t o u t / WS t i n - - - ( 3 )
式(3)中,为时段t水库的出库沙量,为时段t水库的入库沙量;
f(C)为四大家鱼繁殖达标率,内置于四大家鱼繁殖调控单元:
f(C)=Nt(spawn)/N′t(spawn) (4)
式(4)中,N′t(spawn)为时段t四大家鱼卵苗总量的历史同期平均值,Nt(spawn)为时段t四大家鱼卵苗总量的实际值;
f(D)为下游供水达标率,内置于下游补水调控单元:
f ( D ) = Q t / Q t e c o - - - ( 5 )
式(5)中,为时段t下游敏感水域的最低生态流量,Qt为时段t下游敏感水域的实际流量;
f(E)为咸潮达标率,内置于咸潮入侵调控单元:
f(E)=S′t(salt)/St(salt) (6)
式(6)中,S′t(salt)为河口重点监测断面处时段t所允许的临界盐度,St(salt)为河口重点监测断面处时段t的实际盐度;
2)确定约束条件
水库水量平衡约束: V i t + 1 = V i t + ( I 1 t - Q i t ) × Δ t i = 1 V i t + 1 = V i t + ( Q i - 1 t + ql i - 1 , i t - Q i t ) × Δ t i = 2 , ... , N - - - ( 7 )
式(7)中,为水库i在时段t+1内的平均库容,为水库i在时段t内的平均库容,为最上游一级水库时段t的平均入库流量,为水库i在时段t的平均下泄流量,为水库i-1在时段t的平均下泄流量,为时段t水库i-1至水库i之间的平均旁侧入库流量,Δt为时段t的时长;
梯级水库蓄水位及水位日变幅约束:
Z i t , min ≤ Z i t ≤ Z i t , m a x - - - ( 8 )
ΔZ i t , min ≤ ΔZ i t ≤ ΔZ i t , max - - - ( 9 )
式(8)中,分别为水库i在时段t内的最低、最高水位约束,式(9)中,分别为水库i在时段t内允许的水位最小、最大日变幅;
梯级水库下泄流量约束及流量日变幅约束:
Q i t , min ≤ Q i t ≤ Q i t , m a x - - - ( 10 )
ΔQ i t , min ≤ ΔQ i t ≤ ΔQ i t , max - - - ( 11 )
式(10)中,分别为水库i在时段t的最小、最大下泄流量约束,式(11)中,分别为水库i在时段t内允许的下泄流量最小、最大日变幅;
3)分析生态调度效益
所述生态效益分析单元对当前调控模式产生的生态效益进行效果量化分析,具体如下:
3a)针对库区支流水华调控,用库区支流水华达标率的改变度,分析当前调控方案对防控库区支流水华的调控效益Δf(A)=f(A)after-f(A)before;其中,f(A)after为调控后库区支流水华达标率,f(A)before为调控前库区支流水华达标率,Δf(A)为库区支流水华达标率的改变度;
3b)针对库尾减淤和沙峰调控,用排沙达标率的改变度,分析当前调控方案对水库泥沙淤积减轻程度的调控效益Δf(B)=f(B)after-f(B)before;其中,f(B)after为调控后排沙达标率,f(B)before为调控前排沙达标率,Δf(B)为排沙达标率的改变度;
3c)针对四大家鱼繁殖调控,用四大家鱼繁殖达标率的改变度,分析当前调控方案对家鱼产卵的促进效益Δf(C)=f(C)after-f(C)before;其中,f(C)after为调控后四大家鱼繁殖达标率,f(C)before为调控前四大家鱼繁殖达标率,Δf(C)为四大家鱼繁殖达标率的改变度;
3d)针对下游补水调控,用下游供水达标率的改变度,分析当前调控方案对下游生态水量满足程度的提高效益Δf(D)=f(D)after-f(D)before;其中,f(D)after为调控后供水达标率,f(D)before为调控前供水达标率,Δf(D)为供水达标率的改变度;
3e)针对咸潮入侵调控,用咸潮达标率的改变度,分析当前调控方案抵御咸潮入侵的调控效益Δf(E)=f(E)after-f(E)before;其中,f(E)after为调控后咸潮达标率,f(E)before为调控前咸潮达标率,Δf(E)为咸潮达标率的改变度。
进一步,所述系统维护模块安置在控制中心,用于保障系统的高效持续正常运行,包括系统状态单元、终端显示单元、调控运行单元、日志记录单元、运行维护单元和结果查询单元,其中:
所述系统状态单元,包括启动条件、运行模式、停运机制三类状态:其中的启动条件设有系统自检正常、现场监测通讯正常、电站参数读取正常、水库工况信息读取正常共4个必要条件,当这4个条件中有一个不能满足时,进行系统自检或人工检查、调节直至满足为止;其中的运行模式包括默认参数自动运行模式和手动调节参数控制运行模式,当默认参数自动运行模式出现异常情况时,将给出报警信息和参考解决方案,此时切换至手动调节参数控制运行模式以保证系统安全运行;其中的停运机制是指,当系统在运行模式条件下出现突发一些符合退出逻辑的异常事件时,系统将自行退出并启动内置应急预案,并及时报警以提醒运行人员,从而确保系统及水电站的安全运行;
所述终端显示单元,由安置在控制中心的高性能图形工作站和大屏幕组成,兼容文本、图形、音频、视频多种格式,在大屏幕上实时显示多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块和系统维护模块运行过程中产生的数据和图表信息,以及系统运行过程中人机交互、人人交互、机机交互的各类信息;
所述调控运行单元,用于实时远程监视和记录梯级水电站群的水电站运行工况,包括机组运行工况、坝前坝下水位、下泄水量和水质信息;
所述日志记录单元,用于实时跟踪记录系统运行过程,为后续调度过程、数据提取、结果分析提供依据;
所述运行维护单元,负责指挥协调各维修分中心进行管理维护功能,保证系统的正常运行;
所述结果查询单元,用于系统运行过程中各类信息的查询,采用分级授权的方式分配不同的操作权限,确保系统信息的安全。
本发明所述的梯级水电站群生态调控智能控制方法按以下步骤进行:
步骤1:终端准备和预启动阶段
根据流域内梯级水电站群和多类生态敏感水域的实际特点,对多源监测模块的各类监测设备、信息管控模块的通讯站网进行调试和检查,针对现场实际情况对监测点布设进行微调,同时运行系统维护模块检查系统启动条件是否满足必要条件,若不满足则全面自检直至满足启动条件为止;
步骤2:生态敏感水域现场监测
通过通讯单元下发指令启动多源监测模块的水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元、咸潮监测单元和水电站运行状态监测单元,开始采集流域内多类生态敏感水域和水电站群运行的基础信息,包括气象、水文、水动力、水环境、水生态和水电站运行工况要素信息;
步骤3:信息传输与管控
上述多源监测模块采集的各类要素信息通过通讯单元布置在各监测现场的通讯站网,采用全方位通讯方式传入数据库单元中;数据库单元接收各类要素信息后先对数据预处理,其后再采用固态存储技术对信息进行并行分类存储,以供智能推理模块、生态调控模块、系统维护模块调用;上述数据传输、存储过程中均由信息安全单元负责保障系统运行过程中的信息安全;
步骤4:生态调控智能推理
运用智能推理模块分析信息管控模块提供的实时监测信息,得出现状下不同生态调控目标的相对重要性并将结果输出给生态调控模块,包括下述子步骤:
步骤4.1:所述推理单元针对当前监测信息,采用基于A*算法的启发式搜索在案例库子单元中检索并提取信息相似匹配度高的调度历史案例;同时借助知识库单元中调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控;
步骤4.2:若步骤4.1给出结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,根据推理单元确定的当前不同生态调控目标的相对重要性,采用主次指标排队分类法进行指标排列后设置权重,并输出给生态调控模块,同时将知识库单元的生态优化调控知识库子单元存储的该类生态调控的调度机理及其基本规程输出给生态调控模块作为约束条件;
步骤4.3:若步骤4.1给出结果为不需进行生态调控时,则运用推理单元内置的短期水文预报模型对当前状况下水文情势进行短期预报,进而在所得的短期水文预报条件下运用生态效益分析单元对上述的一组参照调度案例逐个进行效益预测分析及约束检查,在满足约束的前提下选择能产生最优生态效益的历史调度工况进行实际调度;
步骤5:动态生态调控过程
当步骤4给出结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,运用生态调控模块,根据智能推理模块给出的具体生态调控目标,以生态综合达标率T最大为目标进行最优化求解,得出调控库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水和咸潮入侵问题的梯级水电站群动态调控方案;
然后,针对性启动内置的库区支流水华调控单元、库尾减淤和沙峰调控单元、四大家鱼繁殖调控单元、下游补水调控单元、咸潮入侵调控单元,通过通讯单元下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;
步骤6:生态效益分析与知识库更新
在步骤5执行后,运用生态效益分析单元对当前调控模式的效果进行分析,将其结果存储在知识库单元的案例库子单元中,使得系统的知识库不断更新;
步骤7:系统运行、管理与维护
在系统运行过程中,运用系统维护模块保障系统的高效持续正常运行;
步骤8:在整个系统运行期间重复执行步骤1至步骤7。
本发明与现有技术相比,其有益效果是:
1、本发明通过多途径科学设计、集成、布局现场监测装置,实现了流域内多类生态敏感水域和水电站群运行基础信息的实时高精度采集,在通过全方位通讯方式获取与传输多源监测信息的同时,设立了分级授权、端口管控功能以保障系统运行过程中的信息安全,为后续梯级水电站群的智能调控提供了翔实的信息支撑;
2、针对梯级水电站群生态调控实际需求,提出了融合调控启动参数库、生态优化调控知识库、案例库的智能推理技术,将各类生态问题涉及到的生态因子及其适宜调控区间、调度机理及其基本规程、历史调度案例有机融合,提出了基于信息相似匹配度、启发式搜索、知识推理技术等适用于敏感水域生态状况智能推理方法,保证了调控目标依据当前重要生态期目标优先的原则,实现生态调控目标的动态优化调整;
3、本发明针对梯级水电站群的多目标生态优化调控需求,提出了能兼容多种生态问题的生态综合达标率调控目标,既能全面涵盖库区支流水华、库尾减淤和汛期沙峰、四大家鱼繁殖、下游生态补水及河口咸潮入侵等重大生态问题,也适合多目标复杂生态调控模型的建立与求解,十分适用于梯级水电站群生态调控智能控制系统。
附图说明
图1本发明提供的梯级水电站群生态调控智能控制系统结构示意图;
图2本发明提供的梯级水电站群生态调控智能控制方法实施步骤流程图;
图3实施本发明的某流域梯级水电站群分布及部分监测单元布置示意图;
图4本发明提供的多种多参数监测设备组成示意图;
图5本发明提供的智能知识推理过程示意图;
图6实施本发明的某水库生态调控及常规调度水位全年变化过程对比图;
图7实施本发明的生态调控后某库区支流叶绿素a浓度实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比图;
图8实施本发明的生态调控后某水库排沙比实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比图;
图9实施本发明的生态调控后某产卵场卵苗总量实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比图;
图10实施本发明的生态调控后某水库补水下泄流量实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比图;
图11实施本发明的生态调控后河口某重点监测断面盐度实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比图。
具体实施方式
根据下述实施例,可以更好地理解本发明。然而,本领域的技术人员容易理解,实施例所描述的内容仅用于说明本发明,而不应当也不会限制权利要求书中所详细描述的本发明。为了更清楚的说明本发明的内容,下面通过实施例,并结合附图对本发明作进一步的描述。
本实施例选取某流域上游梯级水电站群为实施对象,运用本发明提供的梯级水电站群生态调控智能控制系统与方法,在该流域开展有利于中下游生态健康的梯级水电站群生态调控。该流域上游干流长4511公里,控制流域面积100万平方公里,流域上游河段落差大,水能资源丰富,分布着21座梯级水电站群。本实施例提供的梯级水电站群生态调控智能控制系统,如图1所示:由多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块、系统维护模块组成,其中:
多源监测模块用于实时采集流域内多类生态敏感水域和水电站群运行的基础信息,由水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元、咸潮监测单元、水电站运行状态监测单元组成;其中,水华监测单元包括若干套安置在水库支流回水区的水华多参数监测设备,用于获取库区支流水华涉及到的气象、水文、水动力、水环境与水生态要素信息;水沙监测单元包括若干套安置在库尾至坝前以及坝下的水沙多参数监测设备,用于获取水库淤积涉及到的水沙要素信息;鱼类监测单元包括若干套安置在四大家鱼产卵场的鱼类多参数监测设备,用于获取四大家鱼繁殖涉及到的水文、水动力、生物学要素信息;补水监测单元包括若干套安置在中下游河湖交汇水域的水情多参数监测设备,用于获取下游敏感水域的水情要素信息;咸潮监测单元包括若干套安置在河口处的水质多参数监测设备,用于获取咸潮入侵涉及到的水文水动力和水质要素信息;水电站运行状态监测单元包括若干套安置在水电站的工况多参数监测设备,用于获取机组运行工况、下泄水量、水质的多种水电站运行工况要素信息;
信息管控模块接收多源监测模块的采集数据,用于实现多源数据的智能融合与分级管控,由通讯单元、数据库单元、信息安全单元组成;其中,通讯单元包括布置在多源监测模块中各单元监测现场的通讯站网,通过全方位通讯方式将各监测设备所采集的多源信息实时传输至数据库单元中;数据库单元由多个安置在控制中心的存储服务器组成,用于接受通讯单元传入的信息,进行数据预处理后采用固态存储技术分类存储多种信息;信息安全单元设立分级授权子单元以保障系统运行过程中的信息安全,同时设立端口管控子单元实现对不同类别与数量端口的弹性分配与监控;
智能推理模块基于信息管控模块的存储信息,用于实现多目标生态调控的智能调配,由知识库单元及推理单元组成;其中,知识库单元包括调控启动参数库子单元、生态优化调控知识库子单元、案例库子单元,分别为推理单元提供不同生态敏感水域涉及的生态因子及适宜范围、生态调控机理与基本规程、历史调度案例;推理单元基于智能推理技术并结合知识库单元,对信息管控模块提供的实时监测信息进行智能推理,以分析现状下不同生态调控目标的相对重要性,动态调整梯级水电站群的当前生态调控目标并将结果反馈给生态调控模块;推理单元同时还内置有基于数据驱动方法的短期水文预报模型,能为当前流域状况提供短期的水文情势预报;上述智能推理技术,具体由推理单元接收数据库单元提供的当前监测信息后,通过计算案例库子单元中历史案例与表征流域当前状态的目标案例的信息相似匹配度,进而基于A*算法的启发式搜索,检索出信息相似匹配度高的一组历史时段,确定对应的一组梯级水电站群调度历史案例,用于在调度时进行参照;同时采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控;
生态调控模块根据智能推理模块给出的具体生态调控目标,针对性启动内置的库区支流水华调控单元、库尾减淤和沙峰调控单元、四大家鱼繁殖调控单元、下游补水调控单元、咸潮入侵调控单元,通过信息管控模块的通讯单元下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;其中,当库区支流水华调控单元下发针对性指令给梯级水电站群时,通过调节库区水位变幅在库区支流营造不利于水华形成的水动力环境,从而实现支流水华的防控;当库尾减淤和沙峰调控单元下发针对性指令给梯级水电站群时,通过调节其下泄流量改善库区水动力条件、提高走沙能力,从而实现库尾减淤和沙峰调控排沙;当四大家鱼繁殖调控单元下发针对性指令给梯级水电站群时,通过调节其下泄流量变化过程在鱼类产卵区营造有利于自然繁殖的水文水动力环境,从而促进四大家鱼繁殖;当下游补水调控单元下发针对性指令给梯级水电站群时,通过调节其下泄流量提高下游敏感水域的水位以保障供水安全;当咸潮入侵调控单元下发针对性指令给梯级水电站群时,通过调节其下泄流量提高河口处的淡水水量以压制河口咸潮;在实施针对性生态优化调控过程中,周期性运用生态效益分析单元对当前调控模式产生的生态效益进行效果量化分析,为当前调控模式的微调提供依据,同时也为智能推理模块的案例库子单元增补案例;
系统维护模块用于保障系统的高效持续正常运行,由系统状态单元、终端显示单元、调控运行单元、日志记录单元、运行维护单元、结果查询单元组成。
本实施例针对上述某流域梯级水电站群分布及部分监测单元布置示意图如图3所示,上游为纳入生态调度的21座水电站,其内置有水电站运行状态监测单元,而自上游至下游分别布置了水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元及咸潮监测单元;其中:
水华监测单元包括若干套安置在水库支流回水区的水华多参数监测设备,其范围自库湾河口处上至最高蓄水位回水处,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式;其中,固定监测断面沿程布置且断面间距不大于10km,而重点监测断面则根据历史观测资料布置在水华高发水域;在固定监测断面的中泓线处固定安装水华多参数监测设备,在水面下设置上、中、下三个采样点;在重点监测断面上可移动式布置水华多参数监测设备,分别在近左岸、近右岸、中泓线三处水面下的上、中、下三个位置设有采样点;
上述水华多参数监测设备由岸边与浮台两部分采集装置组成;其中,岸边部分由光照计、气温传感器、风速风向仪、湿度传感器组装而成,安置在固定监测断面和重点监测断面的岸边上,用于测量太阳辐射、气温、风速、风向、湿度;其中,浮台部分安装在固定监测断面的中泓线处,而对于重点监测断面浮台则在近左岸、近右岸、中泓线三处进行移动监测;浮台部分由水位计、流速计、水温传感器、浊度传感器、赛氏盘、pH传感器、BOD测定仪、溶解氧测量仪、多参数营养盐自动分析仪、浮游植物流式细胞仪、探头式藻类荧光仪组装而成,用于测量水位、流速、水温、浊度、透明度、pH、BOD、溶解氧、总氮、硅酸盐氮、氨氮、总磷、正磷酸盐、浮游植物细胞密度、藻类优势种群、叶绿素;浮台上部和水下部分别安装一台全景摄像机,用于视频监控水上和水下的现场状况;
水沙监测单元包括若干套安置在大坝上游与下游的水沙多参数监测设备,其范围自库尾至坝前的库区以及坝下局部河段,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式;其中,固定监测断面自库尾至坝前沿程布置且断面间距不大于20km,同时在坝下河段的尾水处设有固定监测断面,而重点监测断面则根据历史观测资料布置在库尾与库内的易淤积处;在固定监测断面可移动式布置水沙多参数监测设备,沿断面均匀布置不少于3条测量垂线,测量垂线在水面下中部以及河床上设置采样点;在重点监测断面上可移动式布置水沙多参数监测设备,沿断面均匀布置不少于5条测量垂线,测量垂线在水面下的上、中、下三个位置以及河床上设置采样点;
上述水沙多参数监测设备由安装在水沙测量船的水位计、流速计、激光原位散射透射测量仪、回声测深仪组装而成,用于测量水位、流速、泥沙浓度、河床变化;水沙测量船在水下安装一台全景摄像机,用于视频监控水下的现场状况;
鱼类监测单元由若干套安置在四大家鱼产卵场的鱼类多参数监测设备采用固动结合的布置方式组成,即在产卵场及幼鱼可能栖息的缓流和浅水区水域布置浮标式固定监测断面,同时采用船载监测设备的水声学探测方式定期对产卵场的急流弯道处进行巡测;其中,浮标式固定监测断面间距为500~1000m,在断面左岸近岸、江中、右岸近岸设置表、中、底三层采样点;
上述鱼类多参数监测设备由水位计、声学多普勒流速剖面仪、水温传感器、溶解氧测量仪、鱼探仪、鱼卵采集器组装而成,用于测量水位、流速、水温、溶解氧、鱼群数量、鱼苗丰度、鱼卵数量;浮标式固定监测点和鱼类测量船均在水下安装一台全景摄像机,用于视频监控产卵场现场状况;
补水监测单元包括若干套安置在下游河湖交汇水域的水情多参数监测设备,采用固定监测断面与固定监测站点相结合的布置方式;其中,固定监测断面沿程布置在中下游河湖交汇水域的河道内且断面间距不大于20km,而固定监测站点布置在中下游河湖交汇水域的湖泊水域内指示性站点处;在固定监测断面可移动式布置水情多参数监测设备,分别在近左岸、近右岸、中泓线三处水面下的上、中、下三个位置设置采样点;在固定监测站点固定安装水情多参数监测设备,在水面下设置上、中、下三个采样点;
上述水情多参数监测设备由安装在水情测量船和浮台的水位计、流速计、雨量记录仪组装而成,用于测量固定监测断面与固定监测站点处的水位、流速、降雨量;水情测量船和浮台均在水下安装一台全景摄像机,用于视频监控现场状况;
咸潮监测单元包括若干套安置在河口处的水质多参数监测设备,其范围自枯水期的潮流界至河口口门处,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式;其中,固定监测断面沿程布置且断面间距不大于20km,而重点监测断面则布置在水源地周边;在固定监测断面和重点监测断面上均可移动式布置水质多参数监测设备,沿固定监测断面和重点监测断面上分别均匀布置不少于3条和5条的测量垂线,测量垂线在水面下的上、中、下三个位置设置采样点;
上述水质多参数监测设备由安装在水质测量船的潮位仪、流速计、盐度计组装而成,用于测量潮位、潮差、水位、流速、盐度;水质测量船在水下安装一台全景摄像机,用于视频监控现场状况;
水电站运行状态监测单元包括若干套内置在水电站的多参数工况监测设备,用于实时获取坝前水位、坝下水位、出入库流量、出入库水质、机组运行工况。
信息管控模块由通讯单元、数据库单元、信息安全单元组成;
通讯单元包括布置在多源监测模块中各单元监测现场的通讯站网,通过全方位通讯方式将各监测设备所采集的多源信息实时传输至数据库单元,所述全方位通讯方式是指基于无线通讯与互联网相结合的方式,将各现场监测单元按自组织通讯协议构成多源监测模块与数据库单元之间GPRS通讯的无线局域网络WLAN,在无线长距离传输信道无法满足要求时,采用高灵活性的UWB或ZigBee网络接入,与现有的移动网、互联网或其他专属网络相连接,利用设定的密钥确保信息与网络通讯安全,将各现场监测数据低成本高速度传送到控制中心的存储服务器;同时,所述通讯单元还用于将生态调控模块的针对性优化调控指令,根据信息所属地信息,下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;
数据库单元接受通讯单元传入的多源监测模块采集的多源、多类、多频信息,通过对数据进行有效性验证、噪声处理、数据校准、数据融合的数据预处理流程后存储在控制中心的存储服务器;所述数据预处理流程包括采用曲线插值法处理空缺值、采用回归技术处理数据噪声和数据校准、采用数据集成和变换的方法融合多源信息;数据库单元采用固态存储技术对信息进行分类存储,采用并行分类存储的方式,即数据库单元中的数据同时分为面向调控目标类与面向信息属性类进行存储,其中面向调控目标类的数据分为水华相关类数据、水沙相关类数据、鱼类相关类数据、补水相关类数据、咸潮相关类数据、水电站工况相关类数据,上述数据按照面向信息属性类则分为气象类数据、水文类数据、水动力类数据、水环境类数据、水生态类数据、工况类数据、现场类数据;
信息安全单元包括分级授权子单元和端口管控子单元;其中的分级授权子单元对数据库单元存储数据设定安全等级,同时设定访问用户的身份等级,两者对应设立不同级别的操作权限,采用匿名用户最高读取公开数据、注册用户最高读取一般数据、现场监测人员最高读取部分专业数据、水电站专业操作员最高读取专业数据、管理员和中心调控操作员最高读取保密数据;专业数据及以上安全级别实行动态验证码登陆方式,保密数据实行指纹识别登陆方式;其中的端口管控子单元针对多源监测模块与生态调控模块涉及到的多类敏感水域与多个调控目标的实际差异,根据调控高峰期与非高峰期的实际情况,在不同时段为处于工作状态的现场监测人员和水电站工作人员,动态分配系统的通讯连接端口数量与带宽,保障操作的高效与安全。
智能推理模块由知识库单元及推理单元组成;
知识库单元包括调控启动参数库子单元、生态优化调控知识库子单元、案例库子单元;其中的调控启动参数库子单元存储本系统所面向的各类生态问题涉及到的生态因子及其适宜调控区间;其中的生态优化调控知识库子单元存储梯级水电站对各类生态调控的调度机理及其基本规程;其中的案例库子单元用于存储梯级水电站群的历史调度案例,包括各水电站的逐次坝前水位、下泄流量、机组工况、调度过程历史信息及其对应时段流域内气象、水文、水动力和生态信息状况,同时还接受生态效益分析单元对当前调控模式的效果分析结果进行案例增补;
推理单元接收数据库单元提供的当前监测信息后,通过计算案例库子单元中历史案例与表征流域当前状态的目标案例的信息相似匹配度,进而基于A*算法的启发式搜索,检索出信息相似匹配度高的一组历史时段,确定对应的一组梯级水电站群调度历史案例,用于在调度时进行参照;同时采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控;
若上述启发式推理给出的结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,进一步量化得出流域内不同生态调控目标相对权重值,并输出给生态调控模块,同时将生态优化调控知识库子单元存储的该类生态调控的调度机理及其基本规程输出给生态调控模块为调控方案的优选提供约束条件;
若上述启发式推理给出的结果为不需进行生态调控时,则运用推理单元内置的短期水文预报模型对当前状况下水文情势进行短期预报,进而在所得的短期水文预报条件下运用生态效益分析单元对上述的一组参照调度案例逐个进行效益预测分析及约束检查,在满足当前约束条件下选择能产生最优生态效益的历史调度工况进行实际调度;
知识库单元的调控启动参数库子单元存储本系统所面向的各类生态问题涉及到的生态因子及其适宜调控区间;
其中,关于库区支流水华的生态问题所涉及时间段为3-8月,涉及生态因子及其适宜调控区间为:风速0~2m/s、气温15~35℃、光强1~4MJ/m2/h、透明度>1.5m、总磷>0.025mg/L、总氮>0.3mg/L、叶绿素>10mg/m3、藻密度>1.5×107ind/L、流速<5cm/s、水温15~30℃;
其中,关于库尾减淤和沙峰调控的生态问题所涉及时间段包括4~5月的库尾减淤时段和7月的汛期沙峰调控时段,所述库尾减淤所涉及生态因子及其适宜调控区间为:坝前水位>枯水期最低消落水位、流量>4000m3/s、入库沙量日均量连续增加;所述汛期沙峰调控所涉及生态因子及其调控适宜区间为上游沙峰日均含沙量>0.8kg/m3
其中,关于四大家鱼繁殖的生态问题所涉及时间段为5月下旬至7月上旬,涉及生态因子及其适宜调控区间为:水温18-24℃、流量10000~20000m3/s;
其中,关于下游补水的生态问题所涉及时间段为9月至次年2月,涉及生态因子及其适宜调控区间为:下游河湖交汇水域的日均流量连续3日小于最小生态流量;
其中,关于咸潮入侵的生态问题所涉及时间段为11月至次年4月,涉及生态因子及其适宜调控区间为:河口上游来流<15000m3/s,重点监测断面盐度>0.5ppt。
知识库单元的生态优化调控知识库子单元存储梯级水电站对各类生态调控的调度机理及其基本规程;
其中,针对库区支流水华的生态调控机理及其基本规程是:在水库常规调度水位过程线的基础上,使水位日升幅不小于0.6m,同时持续蓄水5~6天,以使水位能抬升3~6m,扩大库区主流水体对支流回水区的影响范围;然后增大下泄流量,在3~4天内将水位迅速降低3~6m,在增大支流回水区的整体流速的同时,缩短支流库湾水体滞留时间;在该针对性调控期间内周期性重复上述两个步骤,以增加支流回水区内水华高发水域的水流垂向紊动,营造出抑制敏感水域水华暴发的水动力适宜环境;
其中,针对库尾减淤和沙峰的生态调控机理及其基本规程包括:一方面是在水库常规调度过程的基础上开启库尾减淤调控,此时库区水位消落日降幅按0.4-0.6m控制,连续调度9~11天,通过增加水库下泄流量以提升库尾走沙能力;另一方面是择机开展汛期沙峰调控,此时根据入库水沙情况,针对洪峰和沙峰所具有的传播时间差特性,通过调节枢纽下泄流量增至35000m3/s以上,加大上游沙峰的输移能力,促进其随下泄水流过坝排放至下游,增加排沙比;
其中,针对四大家鱼繁殖的生态调控机理及其基本规程是:在水库常规调度水位过程线的基础上,在3~7天内持续增加下泄流量,日涨水幅度为1850~2150m3/s,以在鱼类产卵区营造有利于四大家鱼繁殖的水文水动力环境,促进其自然繁殖;
其中,针对下游补水的生态调控机理及其基本规程包括:首先于8月中旬开始根据上游来水量情况择机进行提前预蓄,相较于常规调度使水库下泄流量减少,放缓上游水库蓄水过程,为实施下游补水进行准备;随后在蓄水末期的10月中下旬,相较于常规调度使下泄流量增加,以提高下游敏感水域的水位;其次,根据下游敏感水域的水位观测情况按需进行应急补水,通过临时增加下泄流量,使得下游敏感水域不低于最小生态流量,保障下游河段应急需水量;
其中,针对咸潮入侵的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度过程的基础上,根据重点监测断面的盐度观测情况按需进行压咸潮应急调控,通过增大下泄流量使河口的上游来流不小于15000m3/s,以抑制下游河口的咸潮入侵。
生态调控模块包括库区支流水华调控单元、库尾减淤和沙峰调控单元、四大家鱼繁殖调控单元、下游补水调控单元、咸潮入侵调控单元以及生态效益分析单元;生态调控模块以生态综合达标率T最大为目标进行最优化求解,得出库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水和咸潮入侵问题的梯级水电站群动态调控方案,过程如下:
1)确定目标函数
T=max[αf(A)+βf(B)+ηf(C)+λf(D)+μf(E)] (1)
式(1)中,T为生态综合达标率,α、β、η、λ、μ分别为库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水和咸潮入侵问题的权重值,且α+β+η+λ+μ=1,在每次生态调控时期,采用主次指标排队分类法得出,即根据推理单元确定的当前不同生态调控目标的相对重要性,进行指标排列后设置权重;式(1)中:
f(A)为库区支流水华达标率,内置于库区支流水华调控单元:
f(A)=C′t(chl-a)/Ct(chl-a) (2)
式(2)中,C′t(chl-a)为时段t水库支流库湾水华暴发时水体中叶绿素a的临界浓度,Ct(chl-a)为时段t水库支流库湾水体中叶绿素a的实际浓度;
f(B)为排沙达标率,内置于库尾减淤和沙峰调控单元:
f ( B ) = WS t o u t / WS t i n - - - ( 3 )
式(3)中,为时段t水库的出库沙量,为时段t水库的入库沙量;
f(C)为四大家鱼繁殖达标率,内置于四大家鱼繁殖调控单元:
f(C)=Nt(spawn)/N′t(spawn) (4)
式(4)中,Nt'(spawn)为时段t四大家鱼卵苗总量的历史同期平均值,Nt(spawn)为时段t四大家鱼卵苗总量的实际值;
f(D)为下游供水达标率,内置于下游补水调控单元:
f ( D ) = Q t / Q t e c o - - - ( 5 )
式(5)中,为时段t下游敏感水域的最低生态流量,Qt为时段t下游敏感水域的实际流量;
f(E)为咸潮达标率,内置于咸潮入侵调控单元:
f(E)=S′t(salt)/St(salt) (6)
式(6)中,S′t(salt)为河口重点监测断面处时段t所允许的临界盐度,St(salt)为河口重点监测断面处时段t的实际盐度;
2)确定约束条件
水库水量平衡约束: V i t + 1 = V i t + ( I 1 t - Q i t ) &times; &Delta; t i = 1 V i t + 1 = V i t + ( Q i - 1 t + ql i - 1 , i t - Q i t ) &times; &Delta; t i = 2 , ... , N - - - ( 7 )
式(7)中,为水库i在时段t+1内的平均库容,为水库i在时段t内的平均库容,为最上游一级水库时段t的平均入库流量,为水库i在时段t的平均下泄流量,为水库i-1在时段t的平均下泄流量,为时段t水库i-1至水库i之间的平均旁侧入库流量,Δt为时段t的时长;
梯级水库蓄水位及水位日变幅约束:
Z i t , min &le; Z i t &le; Z i t , m a x - - - ( 8 )
&Delta;Z i t , min &le; &Delta;Z i t &le; &Delta;Z i t , max - - - ( 9 )
式(8)中,分别为水库i在时段t内的最低、最高水位约束,式(9)中,分别为水库i在时段t内允许的水位最小、最大日变幅;
梯级水库下泄流量约束及流量日变幅约束:
Q i t , min &le; Q i t &le; Q i t , m a x - - - ( 10 )
&Delta;Q i t , min &le; &Delta;Q i t &le; &Delta;Q i t , max - - - ( 11 )
式(10)中,分别为水库i在时段t的最小、最大下泄流量约束,式(11)中,分别为水库i在时段t内允许的下泄流量最小、最大日变幅;
3)分析生态调度效益
所述生态效益分析单元对当前调控模式产生的生态效益进行效果量化分析,具体如下:
3a)针对库区支流水华调控,用库区支流水华达标率的改变度,分析当前调控方案对防控库区支流水华的调控效益Δf(A)=f(A)after-f(A)before;其中,f(A)after为调控后库区支流水华达标率,f(A)before为调控前库区支流水华达标率,Δf(A)为库区支流水华达标率的改变度;
3b)针对库尾减淤和沙峰调控,用排沙达标率的改变度,分析当前调控方案对水库泥沙淤积减轻程度的调控效益Δf(B)=f(B)after-f(B)before;其中,f(B)after为调控后排沙达标率,f(B)before为调控前排沙达标率,Δf(B)为排沙达标率的改变度;
3c)针对四大家鱼繁殖调控,用四大家鱼繁殖达标率的改变度,分析当前调控方案对家鱼产卵的促进效益Δf(C)=f(C)after-f(C)before;其中,f(C)after为调控后四大家鱼繁殖达标率,f(C)before为调控前四大家鱼繁殖达标率,Δf(C)为四大家鱼繁殖达标率的改变度;
3d)针对下游补水调控,用下游供水达标率的改变度,分析当前调控方案对下游生态水量满足程度的提高效益Δf(D)=f(D)after-f(D)before;其中,f(D)after为调控后供水达标率,f(D)before为调控前供水达标率,Δf(D)为供水达标率的改变度;
3e)针对咸潮入侵调控,用咸潮达标率的改变度,分析当前调控方案抵御咸潮入侵的调控效益Δf(E)=f(E)after-f(E)before;其中,f(E)after为调控后咸潮达标率,f(E)before为调控前咸潮达标率,Δf(E)为咸潮达标率的改变度。
系统维护模块安置在控制中心,用于保障系统的高效持续正常运行,包括系统状态单元、终端显示单元、调控运行单元、日志记录单元、运行维护单元和结果查询单元,其中:
系统状态单元,包括启动条件、运行模式、停运机制三类状态:其中的启动条件设有系统自检正常、现场监测通讯正常、电站参数读取正常、水库工况信息读取正常共4个必要条件,当这4个条件中有一个不能满足时,进行系统自检或人工检查、调节直至满足为止;其中的运行模式包括默认参数自动运行模式和手动调节参数控制运行模式,当默认参数自动运行模式出现异常情况时,将给出报警信息和参考解决方案,此时切换至手动调节参数控制运行模式以保证系统安全运行;其中的停运机制是指,当系统在运行模式条件下出现突发一些符合退出逻辑的异常事件时,系统将自行退出并启动内置应急预案,并及时报警以提醒运行人员,从而确保系统及水电站的安全运行;
终端显示单元,由安置在控制中心的高性能图形工作站和大屏幕组成,兼容文本、图形、音频、视频多种格式,在大屏幕上实时显示多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块和系统维护模块运行过程中产生的数据和图表信息,以及系统运行过程中人机交互、人人交互、机机交互的各类信息;
调控运行单元,用于实时远程监视和记录梯级水电站群的水电站运行工况,包括机组运行工况、坝前坝下水位、下泄水量和水质信息;
日志记录单元,用于实时跟踪记录系统运行过程,为后续调度过程、数据提取、结果分析提供依据;
运行维护单元,负责指挥协调各维修分中心进行管理维护功能,保证系统的正常运行;
结果查询单元,用于系统运行过程中各类信息的查询,采用分级授权的方式分配不同的操作权限,确保系统信息的安全。
具体的实施步骤按照图2所示的本发明方法实施步骤流程图:
第一步、终端准备和预启动阶段:根据流域内梯级水电站群和多类生态敏感水域的实际特点,对多源监测模块的各类监测设备、信息管控模块的通讯站网进行调试和检查,针对现场实际情况对监测点布设进行微调,同时运行系统维护模块检查系统启动条件是否满足必要条件,若不满足则全面自检直至满足启动条件为止;
第二步、生态敏感水域现场监测:通过通讯单元下发指令启动多源监测模块的水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元、咸潮监测单元、水电站运行状态监测单元,开始采集流域内多类生态敏感水域和水电站群运行的基础信息,包括气象、水文、水动力、水环境、水生态、水电站运行工况要素信息;上述各单元在流域内多类生态敏感水域的现场安置专属的多种多参数监测设备(图4),各监测设备均有周期性自动采集、不定期远程遥控采集、不定期现场手动采集三种模式,具有定时自报、过阈值报,基值自调的功能;所述监测设备采集信息经信息管控模块的通讯单元传输至数据库单元;
第三步、信息传输与管控:上述多源监测模块采集的各类要素信息通过通讯单元布置在各监测现场的通讯站网,采用全方位通讯方式传入数据库单元中;数据库单元接受各类要素信息后先对数据预处理,其后再采用固态存储技术对信息进行并行分类存储,以供智能推理模块、生态调控模块、系统维护模块的调用;上述数据传输、存储过程中均由信息安全单元的分级授权子单元和端口管控子单元,保障系统运行过程中的信息安全及高效操作;
第四步、生态调控智能推理:运用智能推理模块分析信息管控模块提供的实时监测信息,得出现状下不同生态调控目标的相对重要性并将结果输出给生态调控模块,如图5所示包括下述环节:
1)所述推理单元针对当前监测信息,采用基于A*算法的启发式搜索在案例库子单元中检索并提取信息相似匹配度高的调度历史案例;同时借助知识库单元中调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控。
2)若上述环节1)给出结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,进一步量化得出流域内不同生态调控目标相对权重值,并输出给生态调控模块,同时将知识库单元的生态优化调控知识库子单元存储的该类生态调控的调度机理及其基本规程输出给生态调控模块作为约束条件;
3)若上述环节1)给出结果为不需进行生态调控时,则运用推理单元内置的短期水文预报模型对当前状况下水文情势进行短期预报,进而在所得的短期水文预报条件下运用生态效益分析单元对上述的一组参照调度案例逐个进行效益预测分析及约束检查,在满足当前约束条件下选择能产生最优生态效益的历史调度工况进行实际调度;
第五步、动态生态调控过程:当上述第四步给出结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,运用生态调控模块,根据智能推理模块给出的具体生态调控目标,以生态综合达标率T最大为目标进行最优化求解,得出调控库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水、咸潮入侵问题的梯级水电站群动态调控方案;然后,针对性启动内置的库区支流水华调控单元、库尾减淤和沙峰调控单元、四大家鱼繁殖调控单元、下游补水调控单元、咸潮入侵调控单元,通过通讯单元下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;具体如下:
1)确定目标函数
T=max[αf(A)+βf(B)+ηf(C)+λf(D)+μf(E)] (1)
式(1)中,T为生态综合达标率,α、β、η、λ、μ分别为库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水、咸潮入侵问题的权重值,且α+β+η+λ+μ=1,在每次生态调控时期,利用主次指标排队分类法得出,即根据推理单元确定的当前不同生态调控目标的相对重要性,进行指标排列后设置权重;式(1)中::
f(A)为库区支流水华达标率,内置于库区支流水华调控单元:
f(A)=C′t(chl-a)/Ct(chl-a) (2)
式(2)中,C′t(chl-a)为时段t水库支流库湾水华暴发时水体中叶绿素a的临界浓度,mg/m3;Ct(chl-a)为时段t水库支流库湾水体中叶绿素a的实际浓度,mg/m3
f(B)为排沙达标率,内置于库尾减淤和沙峰调控单元:
f ( B ) = WS t o u t / WS t i n - - - ( 3 )
式(3)中,为时段t水库的出库沙量,万t;为时段t水库的入库沙量,万t;
f(C)为四大家鱼繁殖达标率,内置于四大家鱼繁殖调控单元:
f(C)=Nt(spawn)/N′t(spawn) (4)
式(4)中,N′t(spawn)为时段t四大家鱼卵苗总量的历史同期平均值,亿;Nt(spawn)为时段t四大家鱼卵苗总量的实际值,亿;
f(D)为下游供水达标率,内置于下游补水调控单元:
f ( D ) = Q t / Q t e c o - - - ( 5 )
式(5)中,为时段t下游敏感水域的最低生态流量,m3/s;Qt为时段t下游敏感水域的实际流量,m3/s;
f(E)为咸潮达标率,内置于咸潮入侵调控单元:
f(E)=S′t(salt)/St(salt) (6)
式(6)中,S′t(salt)为河口重点监测断面处时段t所允许的临界盐度,ppt;St(salt)为河口重点监测断面处时段t的实际盐度,ppt;
2)确定约束条件
水库水量平衡约束: V i t + 1 = V i t + ( I 1 t - Q i t ) &times; &Delta; t i = 1 V i t + 1 = V i t + ( Q i - 1 t + ql i - 1 , i t - Q i t ) &times; &Delta; t i = 2 , ... , N - - - ( 7 )
式(7)中,为水库i在时段t+1内的平均库容;为水库i在时段t内的平均库容;为最上游一级水库时段t的平均入库流量;为水库i在时段t的平均下泄流量;为水库i-1在时段t的平均下泄流量,为时段t水库i-1至水库i之间的平均旁侧入库流量,Δt为时段t的时长;
梯级水库蓄水位及水位日变幅约束:
Z i t , min &le; Z i t &le; Z i t , m a x - - - ( 8 )
&Delta;Z i t , min &le; &Delta;Z i t &le; &Delta;Z i t , max - - - ( 9 )
式(8)中,分别为水库i在时段t内的最低、最高水位约束,该约束包括各水库本身具有的最低、最高水位限制以及调度期内设定的调节库容对应水位限制,取交集部分;式(9)中,分别为水库i在时段t内允许的水位最小、最大日变幅;其中,开展库区支流水华调控时的水位约束为:当水位上升时日升幅不小于0.6m,持续5~6天,当水位下降时日降幅不小于1m,持续3~4天;其中,开展库尾减淤和沙峰调控时,水位约束为:水库水位消落日降幅按0.4~0.6m控制,连续调度9~11天;
梯级水库下泄流量约束及流量日变幅约束:
Q i t , min &le; Q i t &le; Q i t , m a x - - - ( 10 )
&Delta;Q i t , min &le; &Delta;Q i t &le; &Delta;Q i t , max - - - ( 11 )
式(10)中,分别为水库i在时段t的最小、最大下泄流量约束,该约束包括水库在约束条件2)下允许的最大水位日变幅对应的下泄流量、防洪流量、通航流量,取交集部分;式(11)中,分别为水库i在时段t内允许的下泄流量最小、最大日变幅;其中,开展四大家鱼繁殖调控时,流量约束为:日上涨流量按1850~2150m3/s控制,持续涨水3~7天;其中,开展下游补水调控时,流量约束为:日上涨流量按500~2500m3/s控制;其中,开展咸潮入侵调控时,流量约束为:日上涨流量按1000~2000m3/s控制;
3)分析生态调度效益
所述生态效益分析单元,对当前调控模式产生的生态效益进行效果量化分析,具体如下:
3a)针对库区支流水华调控,用库区支流水华达标率的改变度,分析当前调控方案对防控库区支流水华的调控效益:Δf(A)=f(A)after-f(A)before;式中f(A)after为调控后库区支流水华达标率;f(A)before为调控前库区支流水华达标率;Δf(A)为库区支流水华达标率的改变度;
3b)针对库尾减淤和沙峰调控,用排沙达标率的改变度,分析当前调控方案对水库泥沙淤积减轻程度的调控效益:Δf(B)=f(B)after-f(B)before;式中f(B)after为调控后排沙达标率;f(B)before为调控前排沙达标率;Δf(B)为排沙达标率的改变度;
3c)针对四大家鱼繁殖调控,用四大家鱼繁殖达标率的改变度,分析当前调控方案对家鱼产卵的促进效益:Δf(C)=f(C)after-f(C)before;式中f(C)after为调控后四大家鱼繁殖达标率;f(C)before为调控前四大家鱼繁殖达标率;Δf(C)为四大家鱼繁殖达标率的改变度;
3d)针对下游补水调控,用下游供水达标率的改变度,分析当前调控方案对下游生态水量满足程度的提高效益:Δf(D)=f(D)after-f(D)before;式中,f(D)after为调控后供水达标率;f(D)before为调控前供水达标率;Δf(D)为供水达标率的改变度;
3e)针对咸潮入侵调控,用咸潮达标率的改变度,分析当前调控方案抵御咸潮入侵的调控效益:Δf(E)=f(E)after-f(E)before;式中,f(E)after为调控后咸潮达标率;f(E)before为调控前咸潮达标率;Δf(E)为咸潮达标率的改变度;
第六步、生态效益分析与知识库更新:在上述第五步执行后,运用生态效益分析单元对当前调控模式的效果进行分析,将其结果存储在知识库单元的案例库子单元中,使得系统的知识库不断更新;
第七步、系统运行、管理与维护:在系统运行过程中,运用安置在控制中心的系统维护模块保障系统的高效持续正常运行;上述系统维护模块由系统状态单元、终端显示单元、调控运行单元、日志记录单元、运行维护单元、结果查询单元组成;
第八步,在整个调度期间重复执行第一步至第七步。
图6为实施本发明的某水库生态调控及常规调度水位全年变化过程对比图;实施本发明的生态调控后,某时段某库区支流叶绿素a浓度实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比如图7所示,可见经生态调控后该水库支流叶绿素a浓度显著下降低于水华爆发的阈值10mg/m3,起到了较好的抑制水华的生态调度效果;实施本发明的生态调控后,汛期某水库排沙比实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比如图8所示,该时段内入库总沙量为5540万t,出库总沙量为1318万t,库区淤积泥沙4222万t,期间水库排沙比均值达23.8%;实施本发明的生态调控后,监测发现下游某河段四大家鱼有较大规模产卵,卵苗总量实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比如图9所示,该时段总卵苗数达13.84亿,其中鱼卵数8.585亿粒;实施本发明的生态调控后,在枯水期某时段某水库对下游补水下泄流量实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比如图10所示,日均向下游补水1156.13m3/s,该时段共计向下游补水30.97亿m3,为缓解下游旱情发挥了重要作用;实施本发明的生态调控后,河口某重点监测断面盐度实时监测值与常规调度同期历史监测均值对比如图11所示,通过调控盐度降低到0.5ppt以下,有效抵御了咸潮入侵。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种梯级水电站群生态调控智能控制系统,其特征在于:包括多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块和系统维护模块,其中:
所述多源监测模块用于实时采集流域内多类生态敏感水域和水电站群运行的基础信息;
所述信息管控模块接收多源监测模块的采集数据,用于实现多源数据的智能融合与分级管控;
所述智能推理模块基于信息管控模块的存储信息,用于实现多目标生态调控的智能调配;
所述生态调控模块根据智能推理模块给出的具体生态调控目标,通过信息管控模块下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;
所述系统维护模块用于保障系统的高效持续正常运行;
所述信息管控模块包括通讯单元、数据库单元和信息安全单元;其中,通讯单元包括布置在多源监测模块中各单元监测现场的通讯站网,通过全方位通讯方式将各监测设备所采集的多源信息实时传输至数据库单元中;数据库单元由多个安置在控制中心的存储服务器组成,用于接收通讯单元传入的信息,进行数据预处理后采用固态存储技术分类存储多种信息;信息安全单元设立分级授权子单元以保障系统运行过程中的信息安全,并且设立端口管控子单元实现对不同类别与数量端口的弹性分配与监控。
2.根据权利要求1所述的梯级水电站群生态调控智能控制系统,其特征在于:所述多源监测模块包括水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元、咸潮监测单元和水电站运行状态监测单元;其中,水华监测单元包括若干套安置在水库支流回水区的水华多参数监测设备,其范围自库湾河口处上至最高蓄水位回水处,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式,用于获取库区支流水华涉及到的气象、水文、水动力、水环境与水生态要素信息;水沙监测单元包括若干套安置在库尾至坝前以及坝下的水沙多参数监测设备,其范围自库尾至坝前的库区以及坝下局部河段,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式,用于获取水库淤积涉及到的水沙要素信息;鱼类监测单元包括若干套安置在四大家鱼产卵场的鱼类多参数监测设备,采用固动结合的布置方式,用于获取四大家鱼繁殖涉及到的水文、水动力、生物学要素信息;补水监测单元包括若干套安置在中下游河湖交汇水域的水情多参数监测设备,采用固定监测断面与固定监测站点相结合的布置方式,用于获取下游敏感水域的水情要素信息;咸潮监测单元包括若干套安置在河口处的水质多参数监测设备,其范围自枯水期的潮流界至河口口门处,采用固定监测断面与重点监测断面相结合的布置方式,用于获取咸潮入侵涉及到的水文水动力和水质要素信息;水电站运行状态监测单元包括若干套安置在水电站的工况多参数监测设备,用于获取机组运行工况、下泄水量、水质的多种水电站运行工况要素信息。
3.根据权利要求1所述的梯级水电站群生态调控智能控制系统,其特征在于:所述智能推理模块包括知识库单元和推理单元;其中,知识库单元包括调控启动参数库子单元、生态优化调控知识库子单元和案例库子单元,分别为推理单元提供不同生态敏感水域涉及的生态因子及适宜范围、生态调控机理与基本规程、历史调度案例;推理单元基于智能推理技术并结合知识库单元,对信息管控模块提供的实时监测信息进行智能推理,以分析现状下不同生态调控目标的相对重要性,动态调整梯级水电站群的当前生态调控目标并将结果反馈给生态调控模块;推理单元还内置有基于数据驱动方法的短期水文预报模型,能为当前流域状况提供短期水文情势预报;上述智能推理技术,具体由推理单元接收数据库单元提供的当前监测信息后,通过计算案例库子单元中历史案例与表征流域当前状态的目标案例的信息相似匹配度,进而基于A*算法的启发式搜索,检索出信息相似匹配度高的一组历史时段,确定对应的一组梯级水电站群调度历史案例,用于在调度时进行参照;同时采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控。
4.根据权利要求3所述的梯级水电站群生态调控智能控制系统,其特征在于:所述知识库单元的调控启动参数库子单元存储本系统所面向的各类生态问题涉及到的生态因子及对应适宜调控区间;所述生态问题包括关于库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水以及咸潮入侵;其中,库区支流水华的生态问题涉及的生态因子有风速、气温、光强、透明度、总磷、总氮、叶绿素、藻密度、流速和水温,库尾减淤和沙峰的生态问题涉及的生态因子有坝前水位、流量、入库沙量日均量和上游沙峰日均含沙量,四大家鱼繁殖的生态问题涉及的生态因子有水温和流量,下游补水的生态问题涉及的生态因子有下游河湖交汇水域的日均流量,咸潮入侵的生态问题涉及的生态因子有河口上游来流,重点监测断面盐度。
5.根据权利要求3所述的梯级水电站群生态调控智能控制系统,其特征在于:所述知识库单元的生态优化调控知识库子单元存储梯级水电站对各类生态调控的调度机理及其基本规程;其中:
针对库区支流水华的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度水位过程线的基础上,控制水位日升幅、持续蓄水天数和水位抬升高度,以扩大库区主流水体对支流回水区的影响范围;然后增大下泄流量,在短时间内使水位迅速降低,在增大支流回水区的整体流速的同时,缩短支流库湾水体滞留时间;在该针对性调控期间内周期性重复上述两个步骤,以增加支流回水区内水华高发水域的水流垂向紊动,营造出抑制敏感水域水华暴发的水动力适宜环境;
针对库尾减淤和沙峰的生态调控机理及其基本规程包括:一方面在水库常规调度过程的基础上开启库尾减淤调控,通过增加水库下泄流量以提升库尾走沙能力;另一方面择机开展汛期沙峰调控,根据入库水沙情况,针对洪峰和沙峰所具有的传播时间差特性,通过调节枢纽下泄流量,加大上游沙峰的输移能力,促进其随下泄水流过坝排放至下游,增加排沙比;
针对四大家鱼繁殖的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度水位过程线的基础上,持续增加下泄流量,以在鱼类产卵区营造有利于四大家鱼繁殖的水文水动力环境,促进其自然繁殖;
针对下游补水的生态调控机理及其基本规程包括:首先根据上游来水量情况择机进行提前预蓄,相较于常规调度使水库下泄流量减少,放缓上游水库蓄水过程,为实施下游补水进行准备;随后在蓄水末期,相较于常规调度使下泄流量增加,以提高下游敏感水域的水位;其次,根据下游敏感水域的水位观测情况按需进行应急补水,通过临时增加下泄流量,使得下游敏感水域不低于最小生态流量,保障下游河段应急需水量;
针对咸潮入侵的生态调控机理及其基本规程包括:在水库常规调度过程的基础上,根据重点监测断面的盐度观测情况按需进行压咸潮应急调控,通过增大下泄流量来调控河口的上游来流,以抑制下游河口的咸潮入侵。
6.根据权利要求3所述的梯级水电站群生态调控智能控制系统,其特征在于:所述系统维护模块安置在控制中心,用于保障系统的高效持续正常运行,包括系统状态单元、终端显示单元、调控运行单元、日志记录单元、运行维护单元和结果查询单元,其中:
所述系统状态单元,包括启动条件、运行模式、停运机制三类状态:其中的启动条件设有系统自检正常、现场监测通讯正常、电站参数读取正常、水库工况信息读取正常共4个必要条件,当这4个条件中有一个不能满足时,进行系统自检或人工检查、调节直至满足为止;其中的运行模式包括默认参数自动运行模式和手动调节参数控制运行模式,当默认参数自动运行模式出现异常情况时,将给出报警信息和参考解决方案,此时切换至手动调节参数控制运行模式以保证系统安全运行;其中的停运机制是指,当系统在运行模式条件下出现突发一些符合退出逻辑的异常事件时,系统将自行退出并启动内置应急预案,并及时报警以提醒运行人员,从而确保系统及水电站的安全运行;
所述终端显示单元,由安置在控制中心的高性能图形工作站和大屏幕组成,兼容文本、图形、音频、视频多种格式,在大屏幕上实时显示多源监测模块、信息管控模块、智能推理模块、生态调控模块和系统维护模块运行过程中产生的数据和图表信息,以及系统运行过程中人机交互、人人交互、机机交互的各类信息;
所述调控运行单元,用于实时远程监视和记录梯级水电站群的水电站运行工况,包括机组运行工况、坝前坝下水位、下泄水量和水质信息;
所述日志记录单元,用于实时跟踪记录系统运行过程,为后续调度过程、数据提取、结果分析提供依据;
所述运行维护单元,负责指挥协调各维修分中心进行管理维护功能,保证系统的正常运行;
所述结果查询单元,用于系统运行过程中各类信息的查询,采用分级授权的方式分配不同的操作权限,确保系统信息的安全。
7.根据权利要求3至6任一项所述系统的控制方法,其特征在于:按以下步骤进行:
步骤1:终端准备和预启动阶段
根据流域内梯级水电站群和多类生态敏感水域的实际特点,对多源监测模块的各类监测设备、信息管控模块的通讯站网进行调试和检查,针对现场实际情况对监测点布设进行微调,同时运行系统维护模块检查系统启动条件是否满足必要条件,若不满足则全面自检直至满足启动条件为止;
步骤2:生态敏感水域现场监测
通过通讯单元下发指令启动多源监测模块的水华监测单元、水沙监测单元、鱼类监测单元、补水监测单元、咸潮监测单元和水电站运行状态监测单元,开始采集流域内多类生态敏感水域和水电站群运行的基础信息,包括气象、水文、水动力、水环境、水生态和水电站运行工况要素信息;
步骤3:信息传输与管控
上述多源监测模块采集的各类要素信息通过通讯单元布置在各监测现场的通讯站网,采用全方位通讯方式传入数据库单元中;数据库单元接收各类要素信息后先对数据预处理,其后再采用固态存储技术对信息进行并行分类存储,以供智能推理模块、生态调控模块、系统维护模块调用;上述数据传输、存储过程中均由信息安全单元负责保障系统运行过程中的信息安全;
步骤4:生态调控智能推理
运用智能推理模块分析信息管控模块提供的实时监测信息,得出现状下不同生态调控目标的相对重要性并将结果输出给生态调控模块,包括下述子步骤:
步骤4.1:所述推理单元针对当前监测信息,采用基于A*算法的启发式搜索在案例库子单元中检索并提取信息相似匹配度高的调度历史案例;同时借助知识库单元中调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,采用启发式推理得到当前敏感水域的生态现状,并量化得到当前流域的各敏感水域的生态现状,同时借助上述一组梯级水电站群调度历史案例进行交叉验证;上述启发式推理,将调控启动参数库子单元内置的生态因子调控适宜区间,进行基于A*算法的启发式搜索调取后,与当前实测生态信息进行阈值判断,识别各敏感水域是否需要开展针对性的生态调控;
步骤4.2:若步骤4.1给出结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,根据推理单元确定的当前不同生态调控目标的相对重要性,采用主次指标排队分类法进行指标排列后设置权重,并输出给生态调控模块,同时将知识库单元的生态优化调控知识库子单元存储的该类生态调控的调度机理及其基本规程输出给生态调控模块作为约束条件;
步骤4.3:若步骤4.1给出结果为不需进行生态调控时,则运用推理单元内置的短期水文预报模型对当前状况下水文情势进行短期预报,进而在所得的短期水文预报条件下运用生态调控模块内置的生态效益分析单元对上述的一组参照调度案例逐个进行效益预测分析及约束检查,在满足约束的前提下选择能产生最优生态效益的历史调度工况进行实际调度;
步骤5:动态生态调控过程
当步骤4给出结果为某类敏感水域需要进行生态调控时,运用生态调控模块,根据智能推理模块给出的具体生态调控目标,以生态综合达标率T最大为目标进行最优化求解,得出调控库区支流水华、库尾减淤和沙峰、四大家鱼繁殖、下游补水和咸潮入侵问题的梯级水电站群动态调控方案;
然后,针对性启动生态调控模块内置的库区支流水华调控单元、库尾减淤和沙峰调控单元、四大家鱼繁殖调控单元、下游补水调控单元、咸潮入侵调控单元,通过通讯单元下发指令给梯级水电站群,开展针对性的生态优化调控;
步骤6:生态效益分析与知识库更新;
在步骤5执行后,运用生态调控模块内置的生态效益分析单元对当前调控模式的效果进行分析,将其结果存储在知识库单元的案例库子单元中,使得系统的知识库不断更新;
步骤7:系统运行、管理与维护
在系统运行过程中,运用系统维护模块保障系统的高效持续正常运行;
步骤8:在整个系统运行期间重复执行步骤1至步骤7。
CN201510702468.XA 2015-10-26 2015-10-26 梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法 Expired - Fee Related CN105223937B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510702468.XA CN105223937B (zh) 2015-10-26 2015-10-26 梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510702468.XA CN105223937B (zh) 2015-10-26 2015-10-26 梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105223937A CN105223937A (zh) 2016-01-06
CN105223937B true CN105223937B (zh) 2016-08-17

Family

ID=54992969

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510702468.XA Expired - Fee Related CN105223937B (zh) 2015-10-26 2015-10-26 梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105223937B (zh)

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106373030B (zh) * 2016-08-31 2019-11-12 华北电力大学 一种流域梯级水电站优化调度的方法
CN107558432B (zh) * 2016-09-06 2019-04-16 长江水利委员会长江科学院 一种大型河道型水库汛期出库沙峰含沙量的快速预测方法
CN106383935B (zh) * 2016-09-06 2019-11-15 长江水利委员会长江科学院 一种水库坝址天然日均水沙过程还原方法
CN106407671B (zh) * 2016-09-08 2018-04-20 河海大学 面向产粘沉性卵鱼类繁殖需求的梯级水库调控系统及方法
CN106544982B (zh) * 2016-09-29 2018-01-16 河海大学 梯级水库泄洪溶解气体过饱和预警系统和方法
CN106503449A (zh) * 2016-11-01 2017-03-15 东莞理工学院 一种城市生态健康监控管理系统
CN106502094B (zh) * 2016-11-01 2019-05-28 东莞理工学院 一种基于生态网络分析的能源供应安全调控系统
CN106651138A (zh) * 2016-11-17 2017-05-10 三峡大学 一种利用边坡生态修复工程综合评价指导边坡生态修复人工调控的动态反馈调节方法
CN106951838B (zh) * 2017-03-07 2019-09-06 四川省建筑设计研究院 一种基于图像水纹的落水报警系统及其方法
CN107165136B (zh) * 2017-06-05 2018-04-03 云南大学 针对土著鱼类保护的库尾反调节方法
CN107832917B (zh) * 2017-10-13 2021-09-10 四川大学 基于贝叶斯风险网络的梯级水库群薄弱梯级、关键梯级以及控制性梯级的识别方法
CN108805329B (zh) * 2018-05-02 2020-12-18 中国水利水电科学研究院 一种梯级水库实现实时调度的方法和系统
CN108828178B (zh) * 2018-08-06 2024-05-31 中国环境科学研究院 一种水质巡检设备
CN109447848B (zh) * 2018-12-25 2023-06-09 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 适用于产漂流性卵鱼类的梯级电站生态调度系统及方法
CN111080157B (zh) * 2019-12-26 2023-04-07 大连理工大学 一种梯级水电站排磷量的调度方法和系统
CN111573749A (zh) * 2020-04-16 2020-08-25 天津瑟威兰斯科技有限公司 基于串联式水库调节水温抑制蓝藻水华的方法及系统
CN112529247B (zh) * 2020-11-03 2023-12-26 中国水利水电科学研究院 基于支流水库联合补水的干流排沙优化调度方法和系统
CN112766593B (zh) * 2021-01-28 2023-06-06 中国电建集团北京勘测设计研究院有限公司 一种水利水电工程生态调度方案的优化方法
CN112967302B (zh) * 2021-02-26 2024-04-05 岭澳核电有限公司 核电厂水下安保入侵目标的监测方法
CN113031667B (zh) * 2021-04-06 2022-03-25 浙江大学 一种感潮水源抑咸避咸调控系统
CN113452079B (zh) * 2021-06-07 2022-11-29 云南电网有限责任公司 一种计及水电流域梯级调度的发电自驾驶系统及方法
CN114532260B (zh) * 2022-01-18 2022-12-09 中国长江三峡集团有限公司 面向产漂流性卵鱼类繁殖的精准调控系统
CN114722596B (zh) * 2022-03-30 2023-03-24 南京信息工程大学 一种河流鱼群丰富程度的识别方法及监测系统
CN114838771A (zh) * 2022-05-27 2022-08-02 国能大渡河大数据服务有限公司 一种大渡河水电建设用流域生态环境监控系统
CN117454674B (zh) * 2023-12-25 2024-04-09 长江水利委员会水文局 一种水电站实时生态流量智能动态调控方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103679285B (zh) * 2013-11-29 2015-04-15 河海大学 改善江湖关系的水库群联合运行调度系统及方法
CN104213534B (zh) * 2014-07-18 2016-08-24 中国长江三峡集团公司 融合多源信息的梯级水库自适应综合调度系统及调度方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105223937A (zh) 2016-01-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105223937B (zh) 梯级水电站群生态调控智能控制系统及方法
Wool et al. Development of three-dimensional hydrodynamic and water quality models to support total maximum daily load decision process for the Neuse River Estuary, North Carolina
CN103106625B (zh) 水库、闸泵群联合抑咸调度方法
Hauer et al. Hydropeaking in regulated rivers: from process understanding to design of mitigation measures
Bhattacharya et al. Machine learning in sedimentation modelling
Bocaniov et al. Internal waves and mixing in a stratified reservoir: Insights from three-dimensional modeling
Khangaonkar et al. Tidally averaged circulation in Puget Sound sub-basins: Comparison of historical data, analytical model, and numerical model
Armanini et al. Benthic macroinvertebrate flow sensitivity as a tool to assess effects of hydropower related ramping activities in streams in Ontario (Canada)
CN102034213A (zh) 污染损害监测评估系统及其评估方法
CN112801381A (zh) 一种水母灾害早期预警方法
CN106447078A (zh) 保障河口供水安全的水利工程智能调控系统及调控方法
CN108171001A (zh) 一种评估水利水电工程生态流量下泄效果的方法
Song et al. Key hydrodynamic principles for controlling algal blooms using emergency reservoir operation strategies
Justić et al. Transport processes in the Gulf of Mexico along the river-Estuary-Shelf-Ocean continuum: A review of research from the Gulf of Mexico research initiative
Xu et al. Impact of cascade reservoirs on continuity of river water temperature: A temperature trend hypothesis in river
Zhang et al. Improved ecological development model for lower Yellow River floodplain, China
Yujun et al. The impact of dams on the river connectivity of the two largest river basins in China
Chen et al. Application of improved fuzzy comprehensive evaluation method in eutrophication assessment for tributary bays in the Three Gorges Reservoir, China
Zhou et al. A decision framework of offshore wind power station site selection using a MULTIMOORA method under pythagorean hesitant fuzzy environment
Chang et al. Recent research on effects of climate change on water resources 1
Harby et al. From microhabitat ecohydraulics to an improved management of river catchments: Bridging the gap between scales
Sun et al. Comprehensive evaluation of the impact of the water conservancy project in on the ecosystem of the Yangtze river basin
Devkota et al. Response characteristics of the Perdido and Wolf Bay system to inflows and sea level rise.
Jasińska Motion of salt water and associated fronts in tideless estuaries
Luan et al. Characterization of suspended sand concentrations in the Yangtze River Estuary and adjacent waters

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
CB03 Change of inventor or designer information

Inventor after: Wang Hao

Inventor after: Cao Guangjing

Inventor after: Dai Huichao

Inventor after: Mao Jinqiao

Inventor after: Zhang Shuguang

Inventor after: Chen Qiuwen

Inventor after: Xu Diandian

Inventor after: Dai Lingquan

Inventor after: Jiang Dingguo

Inventor before: Dai Huichao

Inventor before: Mao Jinqiao

Inventor before: Xu Diandian

Inventor before: Dai Lingquan

Inventor before: Jiang Dingguo

COR Change of bibliographic data
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20201224

Address after: 211100 No. 8 West Buddha Road, Jiangning Development Zone, Jiangsu, Nanjing, China

Patentee after: HOHAI University

Patentee after: CHINA THREE GORGES Corp.

Address before: 211100 No. 8 West Buddha Road, Jiangning Development Zone, Jiangsu, Nanjing, China

Patentee before: HOHAI University

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160817