CN110851977B - 基于生态流量的供水-发电-生态多目标调度图优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于生态流量的供水‑发电‑生态多目标调度图优化方法，包括以下步骤：1.搜集水库长系列入库径流资料、供水区的需水资料、下游河道生态基流资料及已有的常规调度图；2.采用逐月频率法，确定下游河道长系列生态流量阈值区间；3.构建供水‑发电‑生态多目标调度图优化模型；4.采用“优化‑模拟”技术对优化模型进行求解，得到优化调度图，确定各项效益指标和水库运行过程。本发明首次提出结合生态流量阈值区间的供水‑发电‑生态多目标调度图优化方法，能保证发电流量、下泄流量和供水量是在综合考虑发电、生态、供水效益之后的最优调度结果，为实现水库供水、灌溉、生态、发电多目标之间的均衡协调提供了一种新的思路。

Description

基于生态流量的供水-发电-生态多目标调度图优化方法

技术领域

本发明属于水库多目标优化调度领域，特别涉及一种基于生态流量区间的供水-发电-生态多目标调度图优化方法。

背景技术

调度图以其制作方便、操作简单而被广泛应用于指导水库运行的调度实践，然而，常规调度图通常是对历史径流系列进行逆时序计算并取上、下包线绘制得到，缺少理论支撑，且只偏重于供水或发电目标，对生态目标关注有限。为了弥补常规调度图的不足，一些学者在考虑生态流量要求的前提下，采用优化算法(例如粒子群算法、遗传算法、动态规划等)对常规调度线进行优化。

在现有技术中，由武汉大学申请的发明专利(103049671B)公开了一种自适应气候变化的水库多目标优化调度图编制方法，包括以下步骤：步骤1，建立全球气候模式(GCM)与可变下渗能力水文模型(VIC)耦合模型，以预测未来气候变化情景下的径流过程；步骤2，建立水库多目标优化调度图模型；步骤3，将未来气候变化情景下的预测径流资料作为优化调度图模型的输入，采用自适应遗传算法编制多目标优化调度图。该方案能够权衡水库调度的社会经济目标和生态目标，在保证水库防洪安全的前提下最大限度地提高水库调度的综合效益，并能自适应未来气候变化，可广泛应用于水库多目标优化调度生产实践中。

又有，由河海大学申请的发明专利(107704965A)公开了一种兼顾生态保护需求的水库兴利调度图优化方法，包括获取水电站水库的基本信息数据；选取代表鱼类，采用物理栖息地模型PHABSIM建立下泄流量与生态保护程度之间的关系，确定生态保护目标对应的生态流量区间；基于发电效益和生态效益建立水库调度图优化模型；以入库径流为水库调度图优化模型的输入，采用DPSA方法求解模型；绘制生态限制线，建立生态限制线和水库调度曲线相结合的水库调度规则，编制多目标优化调度图。该方案根据鱼类不同的生长周期采用不同的流量区间对生态目标进行优化，更符合实际情况；并通过增加生态限制线，来减小生态流量破坏深度，进一步加强对下游生态的保护。

又有，由华中科技大学申请的发明专利(107609679B)公开了一种年调节水库发电调度图的多参数优选绘制方法及系统，包括：设定发电调度图绘制参数，并设定发电调度图各绘制参数的取值范围；根据发电调度图绘制参数以及其取值范围，初始化粒子群优化算法的参数并确定各代粒子种群，绘制每代粒子种群各个粒子对应的候选年调节水库发电调度图；将每代粒子种群各个粒子对应的候选年调节水库发电调度图通过梯级水库和电站联合发电调度模型进行联合发电调度模拟运行，选取最终代次粒子群全局最优解即梯级水库年平均发电量最大值对应的候选年调节水库发电调度图为目标水库的最优年调节水库发电调度图。该方案全面反映调度运行的规律，考虑梯级水库联合调度，得到简单易用的年调节水库发电调度图。

以上现有技术对调度图进行了一定的改进，但是没有考虑到以下问题：目前在建立优化调度图模型的过程中，对生态目标的处理比较粗糙，只是简单的设置一个最小允许径流量或径流过程。一方面，由于生态流量的设置需要综合考虑维持生态系统的各项服务功能，在丰、平、枯等不同水期均应表现出差异性；另一方面，鱼类的繁殖、产卵对河流水位、流速都有一定要求，既不能过大，也不能过小。因此，生态流量计算结果为区间值且能反映年际和年内变化过程显得更为合理。鉴于此，考虑完善并发展一种新的基于生态流量区间的供水-发电-生态多目标调度图优化方法，不仅有利于制定综合考虑生态环境与经济用水的水库调度规则，而且是对调度图多目标优化理论与方法的丰富与补充。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于生态流量区间的供水-发电-生态多目标调度图优化方法，以实现对供水、灌溉、生态、发电多目标之间的均衡协调。

为实现上述目的，本发明提供一种基于生态流量区间的供水-发电-生态多目标调度图优化方法，包括如下步骤：

步骤1，得到水库的长系列入库径流资料、供水区的需水资料、下游河道生态基流资料及已有的常规调度图；

步骤2，采用逐月频率法，确定下游河道长系列生态流量阈值区间；

步骤3，确定综合利用水库目标函数和约束条件，构建供水-发电-生态多目标调度图优化模型；

步骤4，采用“优化-模拟”技术对优化模型进行求解，得到优化调度图，确定各项效益指标和水库运行过程。

进一步的，步骤1的具体实现方式如下：

长系列入库径流资料为至少20年的水库逐月(旬)坝址入库径流；供水区的需水资料长度与入库径流资料相同，时间尺度为月(旬)，内容包括各供水区的灌溉、城镇生活需水；河道生态基流采用实测最小流量法计算得到，即选取多年系列中的实测最小月均流量，作为河流生态环境可接受的生态基流；常规调度图从水库相关设计报告中获取。

进一步的，步骤2中确定下游河道生态流量阈值区间的具体实现方式如下：

首先，根据系列水文资料，对各月天然径流量按从大到小进行排列，获得各月天然径流量频率曲线；同时对年径流进行排频，得到年径流量的频率曲线。

然后，设定保证率级别如25％、50％、75％等，计算各月及年在上述保证率下所对应的流量值。参考国际上河流生态需水推荐值下限和上限，取2个推荐流量等级：极好和最小，分别对应的流量百分比为100％和10％。令λ_k表示第k等级推荐流量所占的百分比，Q_i,j,k表示第i保证率下第j月第k等级的河道生态需水量，其计算式如下：

Q_i,j,k＝min{R_i,j,λ_kR_i,ave}

式中：k＝1,2时，λ_k分别取10％和100％；i＝1,2,3分别对应25％、50％和75％保证率；j＝1,2,…12。R_i,j表示第i保证率下第j月的月径流量，R_i,ave表示第i保证率下的年平均径流量。

根据上式计算得到的不同保证率逐月河道生态蓄水量可能出现小于月平均流量10％情况，这时按照下式进行修正：

式中，R_ave,ave表示多年平均年径流量，其他符号意义同前。

通过上述步骤，可得到丰、平、枯时典型年各月的生态流量情况。

最后，选择典型年下的最小和极好两个等级的各月生态流量，作为相应典型年下生态流量的上、下阈值。当进行长系列计算时，将年平均径流按从大到小进行排序，将频率在0～25％之间的年份归于丰水类别，生态流量上、下阈值与25％典型年的上、下阈值相同；频率在25％～75％(不包括25％和75％)之间的年份归于平水年类别，生态流量上、下阈值与50％典型年的上、下阈值相同；频率在75％以上的年份归于枯水类别，生态流量上、下阈值与75％典型年的上、下阈值相同。由此，可得到长系列年份的生态流量上、下阈值。

进一步的，步骤3的具体实现方式如下：

供水-发电-生态多目标调度图优化模型的优化变量包括限制供水线、灌溉限制供水线和加大供水线上的时段初水位。

优化模型的目标函数包括城镇生活缺水深度最小、灌溉缺水深度最小、发电量最大及平均生态缺溢水量最小。具体表达式为：

城镇生活缺水深度最小：

TSI_t＝|min{TWI_t-TDI_t,0}|

式中，TSI_t为t时段的城镇生活缺水量，TWI_t为水库t时段的城镇生活供水量，TDI_t为t时段的城镇生活需水量。

灌溉缺水深度最小

TSA_t＝|min{TWA_t-TDIA,0}|

式中，TSA_t为t时段的灌溉缺水量，TWA_t为水库t时段的灌溉供水量，TDA_t为t时段的灌溉需水量。

发电量最大：

式中，E_D为设计发电量，

为长期调度期间多年平均年发电量，

p_t为t时段夹岩水库电站平均出力，τ_t为单位换算系数，T为时段总数。

平均生态缺溢水量最小：

式中，EFT_t ^max、EFT_t ^min分别表示第t时段内生态流量的上、下阈值；SV_t表示水库第t个时段的归一化生态缺溢水指标；Q_t表示水库第t时段的下泄流量。

优化模型的约束条件包括水量平衡约束、水库库容约束、水库出流约束、发电机组出力限制、保证率约束及调度线约束等。

进一步的，步骤4的具体方式如下：

步骤4.1，采用粒子群算法对全时段调度线进行优化。第i个粒子的初始位置可表示为X_i＝(x₁,x₂,...x₂₀,x₂₁,...,x₄₀,...,x₆₀)，其中，x₁～x₂₀表示限制供水线

各时段初的水位，x₂₁～x₄₀表示灌溉限制供水线

各时段初的水位，x₄₁～x₆₀表示加大供水线

各时段初水位。以水库常规调度线为基础，给每一条调度线设置一定范围的“廊道”，在满足调度线约束的前提下，可得到粒子初始位置X⁰＝(X₁,X₂,...X_n)，其中，n为给定的种群个数，并在[0,1]区间内随机生成初始速度V⁰。

步骤4.2，进行水库模拟运行，具体步骤包括4.2.1-步骤4.2.4：

步骤4.2.1，时段转换。记m＝1,2,…,M表示调度图中的时段编号，其与长系列模拟运行时段t的对应关系为：

式中，[·]表示取整运算。

步骤4.2.2，在调度期初水位给定的条件下，根据供水调度图确定当前时段的灌溉记城镇生活供水量，设t时段初水位为Z_t：

如果

各部门按所需的水量正常供水；

如果

城镇供水正常供给，农业用水按需水量削减两成供水；

如果

农业用水和城镇生活供水均受破坏，此时先尽量保证城镇生活需水，如果保证不了，则将城镇供水削减0～10％，农业用水削减两成供水，如果在此种限制供水方式下水位跌落至死水位，则保持水库死水位不变，城镇供水量按需水削减一成供水，农业供水量根据水量平衡方程确定。

确定供水量后，可根据水库调度规则和水量平衡方程，计算出当前时段的下泄流量和时段末库容。

步骤4.2.3，计算时段发电量E_t：

E_t＝min{KQ_fd,tH_tΔT_t,E_yx,t}

式中，K为出力系数，Q_fd,t、H_t和ΔT_t分别表示t时段内的发电流量、平均水头和单位换算系数。E_yx,t表示t时段内电站预想出力对应的时段发电量。

重复步骤4.2.2-4.2.3，可得到1～T时段的出库流量、水库水位和时段发电量；根据供水-发电-生态多目标调度图优化模型计算出本次目标函数值，得到每个粒子的适应度值。

步骤4.3，根据PSO的进化方程，第i个粒子的第j维的位置x_ij和速度v_ij可通过上一代的信息和当前的相关信息进行更新，进化方程为：

v_ij(τ+1)＝δv_ij(τ)+c₁r₁|gbest_j(τ)-x_ij(τ)|+c₂r₂|pbest_ij(τ)-x(τ)|

x_ij(τ+1)＝x_ij(τ)+v_ij(τ+1)

式中，τ为当前迭代编号。c₁、c₂称为加速因子，一般在0到2之间区相同的值。r₁和r₂为两个[0,1]之间的随机数，配合加速因子使用，使得种群中的粒子以一定的随机权重朝着全局最优解和个体历史最优解飞行。δ代表惯性权重，是使粒子保持现有运动速度的权重，K为最大迭代次数。gbest_j(τ)为群体中所有粒子经历过的全局最优位置，pbest_ij(τ)为粒子i搜索到的最好位置，也称为局部历史最优位置。

步骤4.4，判断是否达到结束条件。若达到，则终止迭代，输出最优解；否则转入步骤4.2。

本发明所提供的基于生态流量区间的供水-生态-发电多目标优化调度图方法，有别于传统的调度图优化。目前的多目标调度图优化通常仅限于两个目标(发电与生态、发电与供水)，很少考虑将供水、生态、发电三个目标进行综合考虑，即使少部分研究涉及到生态目标，也仅仅是设置一个生态流量下限，没有考虑生态流量在年际、年内之间的变动范围。因此，采用本发明所提供的基于生态流量区间的供水-生态-发电多目标优化调度图方法，通过在每一年设置生态流量区间阈值，并进行多目标的优化求解，能得到较为合理的综合考虑经济、社会、生态等目标下的优化调度图，提供了新的技术方法，结果简单明了，实施简单易行。对比现有技术，首次提出结合生态流量区间的供水-生态-发电的多目标优化模型，并将之应用于调度图优化中，是本技术领域的重要创新，当水库按照优化调度图进行运行时，能保证发电流量、下泄流量和供水量是在综合考虑发电、生态、供水效益之后的最优调度结果，具有一定的推广使用价值。

附图说明

图1为本发明流程图。

图2为夹岩水库常规调度图

图3为夹岩水库优化调度图

图4为P＝25％频率年夹岩水库下泄流量

图5为P＝50％频率年夹岩水库下泄流量

图6为P＝75％频率年夹岩水库下泄流量

具体实施方式

为了使本发明实施例的目的、技术方案、优点更加清晰，下面将结合本发明实例来介绍本发明的技术方案。以贵州夹岩水库为例，采用基于生态流量区间的供水-发电-生态多目标调度图优化方法，对夹岩水库常规调度图进行优化。

本发明实施例包括以下步骤：

步骤1，技术数据搜集。

选取夹岩坝址1957年5月～2012年4月共55年的历年逐月逐旬平均流量作为径流调节计算的入库径流资料；根据《贵州省夹岩水利枢纽及黔西北供水工程初步设计报告》中整理的1957年5月～2012年夹岩水库逐月逐旬灌溉及供水需水量成果，作为调节计算的需水资料。最小生态基流取初设报告的推荐值12.1m³/s。

步骤2，确定长系列生态流量阈值区间。通过逐月频率法，分别统计25％、50％、75％夹岩坝址典型年下的最小和极好两个等级的各月生态流量，作为相应典型年下生态流量的上、下阈值。当进行长系列计算时，首先将年平均径流按从大到小进行排序，将频率在0～25％之间的年份归于丰水年类别，生态流量上、下阈值与25％典型年的上、下阈值相同；频率在25％～75％(不包括25％和75％)之间的年份归于平水年类别，生态流量上、下阈值与50％典型年的上、下阈值相同；频率在50％以上的年份归于枯水年类别，生态流量上、下阈值与75％典型年的上、下阈值相同。

步骤3，确定综合利用水库目标函数和约束条件，构建供水-发电-生态多目标调度图优化模型。夹岩水库5月-8月以旬为计算时段，9月-次年4月以月为计算时段，全年共20个时段。三条调度线上的时段初水位均设为决策变量，共60个决策变量。种群大小设为600，最大迭代次数为1000，加速因子c₁＝c₂＝1.9。目标函数包括城镇生活缺水深度最小、灌溉缺水深度最小、发电量最大及平均生态缺溢水量最小，对灌溉、供水、生态、发电目标的权重进行综合权衡，分别取为0.2，0.4，0.3和0.1。约束条件包括水量平衡约束、水库库容约束、水库出流约束、发电机组出力限制、保证率约束及调度线约束等，具体的约束条件表达式如下：

水库水量平衡约束：

V_t+1＝V_t+(I_t-Q_t-D_t-L_t)Δt

式中，V_t，V_t+1表示夹岩水库t时段初、末的库容(m³)；I_t表示t时段的入库流量(m³/s)；Q_t为t时段出库流量；L_t表示t时段内夹岩水库的水量损失(m³/s)；D_t表示t时段内库区用于城镇和灌溉的调水量(m³/s)；Δt为时段换算系数。

水库水位限制：

Zl_t≤Z_t≤Zu_t

式中：Zl_t表示夹岩水库在t时段允许消落到的最低水位，对应水库极限消落水位；Zu_t表示夹岩水库在t时段允许蓄到的最高水位，在汛期对应汛限水位，在非汛期对应正常蓄水位；Z_t为水库t时段水库蓄水位。

下游水位流量关系约束：

Z_xy,t＝f_ZQ(Q_t)

Z_xy,t为t时段下游平均水位；f_ZQ(*)表示下游水位流量关系函数。

发电机组出力限制：

P_t≤PZ_t t＝1,2,...,T

式中，P_t为第t时段水电站实际出力；PZ_t为水库t时段预想出力，综合考虑机组额定出力、容阻容量及调峰要求确定。

水库出库流量限制：

Ql_t≤Q_t≤Qu_t

式中：Ql_t表示t时段水库放水量下限，一般由下游综合利用要求(如灌溉、航运、生态环境等)提出；Qu_t表示t时段水库放水量上限，一般受电站过水能力和水库泄洪能力限制；Q_t表示t时段水库下泄流量。

供水量限制：

D_gs,t≤WL_t t＝1,2,...,T

式中，WL_t为t时段的渠道设计流量，其他符号意义同前。

水库边界条件:

Z₁＝Z_c

式中，Z_c表示调度期初水库蓄水位，一般给定为死水位；

保证率约束:

p_A≥P_A,d，p_I≥P_I,d

式中，p_A、p_I分别为灌溉、城镇供水的年保证率，P_A,d、P_I,d分别为灌溉、城镇供水的设计保证率。

调度线约束：

式中，Z_L、Z_N分别为死水位和正常蓄水位，

分别表示调度图中第t个时段初的加大供水线、灌溉限制供水线和限制供水线。

非负约束:所有决策变量均不小于0。

步骤4，采用“优化-模拟”技术对优化模型进行求解，得到优化调度图，确定各项效益指标和水库运行过程，实现如下：

步骤4.1，采用粒子群算法对全时段调度线进行优化。第i个粒子的初始位置可表示为X_i＝(x₁,x₂,...x₂₀,x₂₁,...,x₄₀,...,x₆₀)，其中，x₁～x₂₀表示限制供水线

各时段初的水位，x₂₁～x₄₀表示灌溉限制供水线

各时段初的水位，x₄₁～x₆₀表示加大供水线

各时段初水位。以水库常规调度线为基础，给每一条调度线设置一定范围的“廊道”，在满足调度线约束的前提下，可得到粒子初始位置X⁰＝(X₁,X₂,...X_n)，其中，n为给定的种群个数，并在[0,1]区间内随机生成初始速度V⁰。

步骤4.2，进行水库模拟运行，具体步骤包括4.2.1-步骤4.2.4：

步骤4.2.1，时段转换。记m＝1,2,…,M表示调度图中的时段编号，其与长系列模拟运行时段t的对应关系为：

式中，[·]表示取整运算。

步骤4.2.2，在调度期初水位给定的条件下，根据供水调度图确定当前时段的灌溉记城镇生活供水量，设t时段初水位为Z_t：

如果

各部门按所需的水量正常供水；

如果

城镇供水正常供给，农业用水按需水量削减两成供水；

如果

农业用水和城镇生活供水均受破坏，此时先尽量保证城镇生活需水，如果保证不了，则将城镇供水削减0～10％，农业用水削减两成供水，如果在此种限制供水方式下水位跌落至死水位，则保持水库死水位不变，城镇供水量按需水削减一成供水，农业供水量根据水量平衡方程确定。

得到水库供水量后，可根据水库调度规则和水量平衡方程，计算当前时段的下泄流量和时段末库容。

步骤4.2.3，计算时段发电量E_t：

E_t＝min{KQ_fd,tH_tΔT_t,E_yx,t}

式中，K为出力系数，Q_fd,t、H_t和ΔT_t分别表示t时段内的发电流量、平均水头和单位换算系数。E_yx,t表示t时段内电站预想出力对应的时段发电量。

重复步骤4.2.2-4.2.3，可得到1～T时段的出库流量、水库水位和时段发电量；根据供水-发电-生态多目标调度图优化模型计算出本次目标函数值，得到每个粒子的适应度值。

步骤4.3，根据PSO的进化方程，第i个粒子的第j维的位置x_ij和速度v_ij可通过上一代的信息和当前的相关信息进行更新，进化方程为：

v_ij(τ+1)＝δv_ij(τ)+c₁r₁|gbest_j(τ)-x_ij(τ)|+c₂r₂|pbest_ij(τ)-x(τ)|

x_ij(τ+1)＝x_ij(τ)+v_ij(τ+1)

式中，τ为当前迭代编号。c₁、c₂称为加速因子，一般在0到2之间区相同的值。r₁和r₂为两个[0,1]之间的随机数，配合加速因子使用，使得种群中的粒子以一定的随机权重朝着全局最优解和个体历史最优解飞行。δ代表惯性权重，是使粒子保持现有运动速度的权重，K为最大迭代次数。gbest_j(τ)为群体中所有粒子经历过的全局最优位置，pbest_ij(τ)为j维粒子i搜索到的最好位置，也称为局部历史最优位置。

步骤4.4，判断是否达到结束条件。若达到，则终止迭代，输出最优解；否则转入步骤4.2。

通过模型求解，可以得到夹岩水库优化调度图，将原有水库调度图和优化调度图进行对比，如图2～图3所示。为了更直观的反映优化调度图对夹岩水库下游生态效益的影响，选择丰(P＝25％)、平(P＝50％)、枯(P＝75％)三种典型年下的水库逐月下泄流量过程进行说明，如图4～图6所示。通过实施例成果可知，本发明所提供的优化调度图的调度线总体上小于常规调度线，其对应的加大供水区和供水保证区的范围也更大，供水破坏区的范围则明显减少，这说明，水库常规调度图还有很大的优化空间，在实际水位比常规调度线低的情况下，依然可以选择将更多的水用于城镇供水和灌溉用水。丰、平、枯三种来水频率下的下泄水量基本维持在生态流量上、下阈值区间之内，城镇和灌溉供水的最大缺水深度降低，增强了水库供水的稳定性和可靠性。结果说明了本方法的有效性。

本发明主要应用于水库常规调度图优化领域，采用模拟-优化技术，能较好的均衡协调供水、生态、发电三者间的关系，得到更符合多目标水库任务要求的调度图。同时，优化后的下泄流量除汛期个别月份超过上限生态阈值外，基本能维持在设置的生态流量区间之内。本发明的创新之处在于首次提出基于生态流量区间的供水-生态-发电多目标调度图优化方法，并将之应用于夹岩常规调度图优化中，为实现多目标调度图优化提供了一种新的思路。

需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方案，同样属于本发明保护的范围。

Claims (1)

1.一种基于生态流量的供水-发电-生态多目标调度图优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，得到水库的长系列入库径流资料、供水区的需水资料、下游河道生态基流资料及已有的常规调度图；

步骤2，采用逐月频率法，确定下游河道长系列生态流量阈值区间；

步骤3，确定综合利用水库目标函数和约束条件，构建供水-发电-生态多目标调度图优化模型；

步骤4，采用“优化-模拟”技术对优化模型进行求解，得到优化调度图，确定各项效益指标和水库运行过程；

步骤2中确定下游河道生态流量阈值区间的具体实现方式如下：

首先，根据系列水文资料，对各月天然径流量按从大到小进行排列，获得各月天然径流量频率曲线；同时对年径流进行排频，得到年径流量的频率曲线；

然后，设定保证率级别，计算各月及年在上述保证率下所对应的流量值；参考国际上河流生态需水推荐值下限和上限，取2个推荐流量等级：极好和最小，分别对应的流量百分比为100％和10％；令λ_k表示第k等级推荐流量所占的百分比，Q_i,j,k表示第i保证率下第j月第k等级的河道生态需水量，其计算式如下：

Q_i,j,k＝min{R_i,j,λ_kR_i,ave}

式中：k＝1,2时，λ_k分别取10％和100％；i＝1,2,3分别对应25％、50％和75％保证率；j＝1,2,…12；R_i,j表示第i保证率下第j月的月径流量，R_i,ave表示第i保证率下的年平均径流量；

根据上式计算得到的不同保证率逐月河道生态蓄水量可能出现小于月平均流量10％情况，这时按照下式进行修正：

式中，R_ave,ave表示多年平均年径流量；

通过上述步骤，可得到丰、平、枯时典型年各月的生态流量情况；

最后，选择典型年下的最小和极好两个等级的各月生态流量，作为相应典型年下生态流量的上、下阈值；

步骤3的具体实现方式如下：

供水-发电-生态多目标调度图优化模型的优化变量包括限制供水线、灌溉限制供水线和加大供水线上的时段初水位；

优化模型的目标函数包括城镇生活缺水深度最小、灌溉缺水深度最小、发电量最大及平均生态缺溢水量最小；具体表达式为：

城镇生活缺水深度最小：

TSI_t＝|min{TWI_t-TDI_t,0}|

式中，TSI_t为t时段的城镇生活缺水量，TWI_t为水库t时段的城镇生活供水量，TDI_t为t时段的城镇生活需水量；

灌溉缺水深度最小

TSA_t＝|min{TWA_t-TDIA,0}|

式中，TSA_t为t时段的灌溉缺水量，TWA_t为水库t时段的灌溉供水量，TDA_t为t时段的灌溉需水量；

发电量最大：

式中，E_D为设计发电量，

为长期调度期间多年平均年发电量，

p_t为t时段夹岩水库电站平均出力，τ_t为单位换算系数，T为总时段数；

平均生态缺溢水量最小：

式中，EFT_t ^max、EFT_t ^min分别表示第t时段内生态流量的上、下阈值；SV_t表示水库第t个时段的归一化生态缺溢水量；Q_t表示水库第t时段的下泄流量；

优化模型的约束条件包括水量平衡约束、水库库容约束、水库出流约束、发电机组出力限制、保证率约束及调度线约束；

步骤4的具体方式如下：

步骤4.1，采用粒子群算法对全时段调度线进行优化；

步骤4.2，进行水库模拟运行，具体步骤包括4.2.1-步骤4.2.4：

步骤4.2.1，时段转换，记m＝1,2,…,M表示调度图中的时段编号，其与长系列模拟运行时段t的对应关系为：

式中，[·]表示取整运算；

步骤4.2.2，在调度期初水位给定的条件下，根据供水调度图确定当前时段的灌溉记城镇生活供水量，设t时段初水位为Z_t；根据水库调度规则和水量平衡方程，可定当前时段的下泄流量和时段末库容；

步骤4.2.3，计算时段发电量E_t：

E_t＝min{KQ_fd,tH_tΔT_t,E_yx,t}

式中，K为出力系数，Q_fd,t、H_t和ΔT_t分别表示t时段内的发电流量、平均水头和单位换算系数，E_yx,t表示t时段内电站预想出力对应的时段发电量；

重复步骤4.2.2-4.2.3，得到1～T时段的出库流量、水库水位和时段发电量；根据供水-发电-生态多目标调度图优化模型计算出本次目标函数值，得到每个粒子的适应度值；

步骤4.3，根据PSO的进化方程，第i个粒子的第j维的位置x_ij和速度v_ij通过上一代的信息和当前的相关信息进行更新，进化方程为：

v_ij(τ+1)＝δv_ij(τ)+c₁r₁|gbest_j(τ)-x_ij(τ)|+c₂r₂|pbest_ij(τ)-x(τ)|

x_ij(τ+1)＝x_ij(τ)+v_ij(τ+1)

式中，τ为当前迭代编号；c₁、c₂称为加速因子；r₁和r₂为两个[0,1]之间的随机数，配合加速因子使用，使得种群中的粒子以一定的随机权重朝着全局最优解和个体历史最优解飞行；δ代表惯性权重，是使粒子保持现有运动速度的权重，K为最大迭代次数；gbest_j(τ)为群体中所有粒子经历过的全局最优位置，pbest_ij(τ)为粒子i搜索到的最好位置；

步骤4.4，判断是否达到结束条件，若达到，则终止迭代，输出最优解；否则转入步骤4.2。

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