CN113379152B - 基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，包括分析流域水资源现有情况，选取多个水库和多个水闸作为评价和调度对象，构建以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系，并通过水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重计算各个水库或各个水闸的可调能力，构建流域闸坝群低影响中长期联合调度模型，建立调度模型目标函数，并构建约束条件，约束条件包括闸坝节点、取水节点、用水单元和可调能力，对流域闸坝群低影响中长期联合调度模型进行求解，得到调度方案。
Description
技术领域
本发明涉及闸坝调度技术领域，具体涉及基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法。
背景技术
水是重要的基础资源和战略资源，维持着人类基本生存需求和社会有效运转。由于人类社会发展的影响，世界各地水资源短缺、水环境恶化等问题不断涌现，制约人类社会可持续发展。我国水资源总量丰富，但是人均水资源总量少，时空分布不均。由于同一流域的不同行政区域之间存在对水资源过度且低效的竞争性开发现象，对河流原始生境与自然修复能力造成严重破坏，部分地区水事矛盾频发。同时，随着经济社会发展，全国各流域大规模兴建水利工程，在获得巨大经济效益的同时，也使得河道的自然水文情势、水生生物的数量和分布情况等发生变化。
首先，密集的水利工程和高强度水资源开发利用使得河流生境面临着巨大的挑战，河道内生态需水与用水户生活和生产需水矛盾愈发突出，而传统的水资源配置和水库调度较少考虑河道生态用水需求，导致诸多河流生态环境问题。其次，传统的生态调度多只着眼于单一水库，对于一个由水库、水闸组成的错综复杂的流域闸坝群网络已不能满足流域管理部门的整体规划要求。第三、已提出的中长期联合调度方法未量化流域闸坝群的可调能力，无法识别闸坝群在当前的实际调控能力，闸坝群的可调能力应与中长期联合调度相结合，更好地指导“三生用水”(生活用水、生产用水、生态用水)的分配。为了更好地评估闸坝群的可调能力，缓解水利工程建设对河流生态环境的胁迫，降低闸坝群的运行和水资源短缺对社会经济和生态系统造成的影响，协调社会经济发展与河流生态保护，闸坝群低影响调度和中长期地表水资源配置亟需开展。
发明内容
根据现有技术的不足，本发明的目的是提供一种基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，引入了闸坝群可调能力，构建以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力评价指标体系，将闸坝群可调能力评价结果与闸坝群中长期联合调度相结合，创新性地提供了一种基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，同时提高了流域的社会经济效益和生态效益，并降低了对河流自然生态系统的影响。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，包括
步骤1、分析流域水资源现有情况，选取多个水库和多个水闸作为评价和调度对象，构建以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系，包括水库可调能力评价指标体系和水闸可调能力评价指标体系，水库可调能力评价指标体系包含多个水库可调能力评价指标体系指标因子，综合多个水库可调能力评价指标体系指标因子，得到水库可调能力评价指标因子最优组合权重，水闸可调能力评价指标体系包含多个水闸可调能力评价指标体系指标因子，综合多个水闸可调能力评价指标体系指标因子，得到水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，通过水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重计算各个水库或各个水闸的可调能力；
步骤2、构建流域闸坝群低影响中长期联合调度模型，建立调度模型目标函数；
步骤3、对于目标函数，构建约束条件，约束条件包括闸坝节点、取水节点、用水单元和可调能力；
步骤4、对流域闸坝群低影响中长期联合调度模型进行求解，得到调度方案。
进一步地，在步骤1中，水库可调能力评价指标体系包括水库水量要素、水库水质要素、水库水生态要素、水库工程要素和水库社会经济要素，水闸可调能力评价指标体系包括水闸水量要素、水闸水质要素、水闸水生态要素、水闸工程要素和水闸社会经济要素。
进一步地，对于水库可调能力评价指标体系，水库水量要素包括水库年均蓄水率和水库库容调节系数，水库水质要素包括水库水质达标率，水库水生态要素包括水库生态库容占比，水库工程要素包括水库设计总库容、水库设计最大泄流量和水库防洪标准，水库社会经济要素包括水库年均供水量和水库灌溉面积；
对于水闸可调能力评价指标体系，水闸水量要素包括水闸年均蓄水率，水闸水质要素包括水闸水质达标率，水闸水生态要素包括水闸生态流量保证率和水闸纵向连通性，水闸工程要素包括水闸兴利库容、水闸设计最大泄流量和水闸防洪标准，水闸社会经济要素包括水闸通航水位保证率和水闸灌溉面积。
进一步地，水库年均蓄水率或水闸年均蓄水率的计算公式为：
其中，Vhigh、Vn、Vd分别是水库或水闸的蓄水期最高水位库容、正常蓄水位库容和死水位库容，η是水库年均蓄水率或水闸年均蓄水率；
水库库容调节系数的计算公式为：
其中，Vn是正常蓄水位所对应的库容，
是水库年均来流量，β是水库库容调节系数；
水库水质达标率或水闸水质达标率的计算公式为：
其中，b是水库水质检测达标或水闸水质检测达标的个数，n为水库水质年检测总数或水闸水质年检测总数，r是水库水质达标率或水闸水质达标率；
水库生态库容占比的计算公式为：
其中，Ve、Vt分别是水库的生态库容和水库的总库容，α是水库生态库容占比；
水库年均供水量采用评价期内水库年均供水量，水库灌溉面积采用评价期内水库年均灌溉面积；
水闸生态流量保证率的计算公式为：
其中：te、TM分别是满足生态流量的月份数量和总月份数量，PE是水闸生态流量保证率；
水闸纵向连通性的公式为：
其中：t断、T分别是闸门关闭(断流)的天数和该年的总天数，γ是该年的水闸纵向连通性；
水闸兴利水库的计算公式为：
Vb＝Vn-Vd
其中：Vn是正常蓄水位所对应的库容，Vb是水闸兴利库容,Vd为死水位相对应的库容；
通航水位保证率的计算公式为：
其中：PZ是该年的水闸通航水位保证率，t通通为闸上水位不小于设计最低通航水位且不超过设计最高通航水位的天数，T是该年的总天数；
灌溉面积采用评价期内年均灌溉面积。
进一步地，在步骤1中，水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重采用基于层次分析法、熵权法和变异系数法相结合的组合赋权计算方法，水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重的计算公式为：
其中，m表示待评指标的个数；λ为偏好系数，在本研究中取0.5；w1,i、w2,i、w3,i分别表示层次分析法、熵权法、变异系数法计算的第i个指标的权重。
进一步地，在步骤1中，通过得到的水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，各个水库或各个水闸的可调能力的计算公式为：
式中，RAI为各个水库或各个水闸的可调能力，m为待评价指标的个数，IESi为第i个无量纲化评价指标的值，wi为第i个指标的权重。
进一步地，调度模型目标函数包括社会经济目标函数和生态目标函数，社会经济目标为流域用水单元总缺水率最小，流域用水单元总缺水率最小的计算公式为：
式中，t为第t个调度时段，t＝1,2,…,T，T为调度期的总时段数；j为第j个用水单元，j＝1,2,…,m，m为流域的用水单元总数；WLack,j(t)、WD,j(t)、WR,j(t)分别为第j个用水单元第t个调度时段的缺水量、需水量、取水量，WD,j(t)通过查阅相关城市规划可得到，WR,j(t)为本模型的决策变量；
生态目标为流域关键断面生态需水量总缺水率最小，流域关键断面生态需水量总缺水率最小的计算公式为：
式中，k为第k个关键断面，k＝1,2,…,l，l为流域河道关键断面总数；ΔWE,k(t)为第k个关键断面第t个调度时段的生态缺水量；WE,k(t)、Wk(t)分别第k个关键断面第t个调度时段的河道生态需水量、下游河道总水量；WE,k(t)通过查阅流域的相关规划可得到。
进一步地，闸坝节点包括闸坝水量平衡约束、闸坝水位约束和闸坝泄流量约束；
闸坝水量平衡约束的计算公式为：
Vi(t+1)＝Vi(t)+(QI,i(t)-QR,i(t)-QO.i(t))τi
式中，i为第i个水库或水闸，i＝1,2,…,n，n为流域水库或水闸的总个数；Vi(t)、Vi(t+1)分别为第i个水库或水闸第t个时段初、末的蓄水量；QI,i(t)、QO,i(t)分别为第i个水库或水闸第t个时段的入库和出库平均流量；QR,i(t)为第i个水库或水闸第t个时段的平均取水流量；τt为第t个时段的时间转换系数；其他变量意义同上；
闸坝水位约束的计算公式为：
式中，Zi(t+1)为第i个水库或水闸第t+1个时段初的闸坝水位，或第t个时段末的闸坝水位；
第i个水库或水闸第t+1个时段初闸坝水位的下限值，一般取闸坝死水位；
第i个水库或水闸第t+1个时段初闸坝水位的上限值，汛期时取汛限水位，非汛期时取正常蓄水位；
闸坝泄流量约束的计算公式为：
式中，QO,i(t)为第i个水库或水闸第t个时段的平均下泄流量；
分别为第i个水库或水闸第t个时段的平均下泄流量下限值、上限值，此时Wk(t)＝QO,i(t)τt+WP(t)，WP(t)为下游河道旁侧入流水量；
取水节点的计算公式为：
式中，r为第r个取水节点，r＝1,2,…,s，s为流域取水节点的总个数；
WR,r(t)、WY,r(t)、
WD,r(t)、WS,r(t)为第r个取水节点第t个时段的上游来水量、取水量、取水后河道的剩余水量、河道剩余水量的下限值、用水单元需水量和河道可供水量；
根据上述以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系的评价结果，闸坝的可调能力可以作为调度次序和能力的依据，应用于流域的水资源配置；
若两个水库或水闸的可调能力指数存在如下关系：
则RA的可调能力较RB强，有
式中，
分别代表水库或水闸RA和RB的可调能力指数；
分别代表水库或水闸RA和RB对第j个用水单元第t个调度时段的供水量；
以上涉及到的各相关变量非负。
进一步地，在步骤3中，采用精英保留策略的非支配排序遗传算法2进行求解，求解结果包含多个方案解集，根据实际需要选取合适的方案。
与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：
1.本发明引入了闸坝群可调能力，构建了以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力评价指标体系，将闸坝群可调能力评价结果与闸坝群中长期联合调度相结合，创新性地提供了一种基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法。
2.本发明通过基于可调能力的闸坝群低影响中长期调度，一方面减少了流域关键断面的生态流量缺水率，降低了闸坝群的运行和人类活动对河流自然系统的影响，提高了河流系统的生态效益，另一方面，也减少了城市社会经济用水单元的缺水率，加大了流域生活生产用水的保障程度，提升了社会经济效益，促进了生态友好型社会的建立和全流域的可持续发展
附图说明
图1为本发明基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法流程图；
图2为本发明NSGA-Ⅱ算法基本流程图；
图3为本发明沙颍河流域水资源系统多目标配置概化图；
图4为本发明沙颍河流域水库可调能力评价结果对比图；
图5为本发明沙颍河流域水闸可调能力评价结果对比图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
一种基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，如图1所示，包括：
步骤1、分析流域水资源现有情况，选取多个水库和多个水闸作为评价和调度对象，构建以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系，包括水库可调能力评价指标体系和水闸可调能力评价指标体系，水库可调能力评价指标体系包含多个水库可调能力评价指标体系指标因子，综合多个水库可调能力评价指标体系指标因子，得到水库可调能力评价指标因子最优组合权重，水闸可调能力评价指标体系包含多个水闸可调能力评价指标体系指标因子，综合多个水闸可调能力评价指标体系指标因子，得到水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，通过水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重计算各个水库或各个水闸的可调能力；
步骤2、构建流域闸坝群低影响中长期联合调度模型，建立调度模型目标函数；
步骤3、对于目标函数，构建约束条件，约束条件包括闸坝节点、取水节点、用水单元和可调能力；
步骤4、对流域闸坝群低影响中长期联合调度模型进行求解，得到调度方案。
本发明引入了闸坝群可调能力，构建以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力评价指标体系，将闸坝群可调能力评价结果与闸坝群中长期联合调度相结合，创新性地提供了一种基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法。
在步骤1中，由于闸坝群主要由一系列的水库和水闸组成。可调能力是用来量化闸坝在运行时期内通过调控水量，缓解各用水户用水矛盾，以改善水质、修复水生态和促进社会经济发展的实际能力，应与调度期内闸坝群的水量、水质、工程和社会经济要素有关。同时由于水库和水闸在地理位置、功能定位、工程级别等方面具有本质区别，故需要对水库和水闸分别进行评价。
其中，水库可调能力评价指标体系包括水库水量要素、水库水质要素、水库水生态要素、水库工程要素和水库社会经济要素，水闸可调能力评价指标体系包括水闸水量要素、水闸水质要素、水闸水生态要素、水闸工程要素和水闸社会经济要素。
对于水库可调能力评价指标体系，参照表1所示，水库水量要素包括水库年均蓄水率和水库库容调节系数，水库水质要素包括水库水质达标率，水库水生态要素包括水库生态库容占比，水库工程要素包括水库设计总库容、水库设计最大泄流量和水库防洪标准，水库社会经济要素包括水库年均供水量和水库灌溉面积。
对于水闸可调能力评价指标体系，参照表2所示，水闸水量要素包括水闸年均蓄水率，水闸水质要素包括水闸水质达标率，水闸水生态要素包括水闸生态流量保证率和水闸纵向连通性，水闸工程要素包括水闸兴利库容、水闸设计最大泄流量和水闸防洪标准，水闸社会经济要素包括水闸通航水位保证率和水闸灌溉面积。
指标意义及计算方法见表3和表4。
表1水库可调能力评价指标体系
表2水闸可调能力评价指标体系
表3水库可调能力评价指标体系指标因子数据获取或计算方法
表3中：Vhigh、Vn、Vd是水库蓄水期最高水位库容、水库正常蓄水位库容和水库死水位库容，η是水库年均蓄水率或水闸年均蓄水率；
是水库年均来流量，β是水库库容调节系数；b是水库水质检测达标或水闸水质检测达标的个数，n为水库水质年检测总数或水闸水质年检测总数，r是水库水质达标率或水闸水质达标率；Ve、Vt分别是水库的生态库容和水库的总库容，α是水库生态库容占比。
表4水闸可调能力评价指标体系指标因子数据获取或计算方法
表4中：te、TM分别是满足生态流量的月份数量和总月份数量，PE是水闸生态流量保证率；t断、T分别是闸门关闭(断流)的天数和该年的总天数，γ是该年的水闸纵向连通性；Vn是水闸正常蓄水位所对应的库容，Vb是水闸兴利库容，Vd为水闸死水位相对应的库容；t通为闸上水位不小于设计最低通航水位且不超过设计最高通航水位的天数，PZ是该年的水闸通航水位保证率；Vhigh、Vd分别是水闸库蓄水期最高水位库容和水闸死水位相对应库容，η是水库年均蓄水率或水闸年均蓄水率。
在步骤1中，水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重采用基于层次分析法、熵权法和变异系数法相结合的组合赋权计算方法，水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重的计算公式为：
其中，m表示待评指标的个数；λ为偏好系数，在本研究中取0.5；w1,i、w2,i、w3,i分别表示层次分析法、熵权法、变异系数法计算的第i个指标的权重。
在按照表3和表4的方法分别得到各指标的值后，进行无量纲化处理(可以采用现有技术的任何一种方法)。结合步骤1得到的水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，可按下式计算得到各个水库或各个水闸的可调能力。
式中，RAI为各个水库或各个水闸的可调能力，m为待评价指标的个数，IESi为第i个无量纲化评价指标的值，wi为第i个指标的权重。
在步骤2中，对于流域闸坝群低影响中长期联合调度模型构建，包括建立目标函数，其中目标函数包括社会经济目标和生态目标。目标函数包含了社会经济目标和生态目标，同时考虑最大化两者的效益，区别于传统的调度模型只最大化社会经济效益，本发明的模型构建考虑了生态保护，更具有环境保护的意义。
社会经济目标为流域用水单元总缺水率最小，流域用水单元总缺水率最小的计算公式为：
式中，t为第t个调度时段，t＝1,2,…,T，T为调度期的总时段数；j为第j个用水单元，j＝1,2,…,m，m为流域的用水单元总数；WLack,j(t)、WD,j(t)、WR,j(t)分别为第j个用水单元第t个调度时段的缺水量、需水量、取水量。WD,j(t)通过查阅相关城市规划可得到，WR,j(t)为本模型的决策变量。
生态目标为流域关键断面生态需水量总缺水率最小，流域关键断面生态需水量总缺水率最小的计算公式为：
式中，k为第k个关键断面，k＝1,2,…,l，l为流域河道关键断面总数；ΔWE,k(t)为第k个关键断面第t个调度时段的生态缺水量；WE,k(t)、Wk(t)分别第k个关键断面第t个调度时段的河道生态需水量、下游河道总水量；WE,k(t)通过查阅流域的相关规划可得到。
在步骤2中，对于目标函数，构建约束条件，约束条件包括闸坝节点、取水节点、用水单元和可调能力约束。
其中，闸坝节点包括闸坝水量平衡约束、闸坝水位(或库容)约束和闸坝泄流量约束。
闸坝节点包括闸坝水量平衡约束、闸坝水位约束和闸坝泄流量约束；
闸坝水量平衡约束的计算公式为：
Vi(t+1)＝Vi(t)+(QI,i(t)-QR,i(t)-QO.i(t))τi
式中，i为第i个水库或水闸，i＝1,2,…,n，n为流域水库或水闸的总个数；Vi(t)、Vi(t+1)分别为第i个水库或水闸第t个时段初、末的蓄水量；QI,i(t)、QO,i(t)分别为第i个水库或水闸第t个时段的入库和出库平均流量；QR,i(t)为第i个水库或水闸第t个时段的平均取水流量；τt为第t个时段的时间转换系数；其他变量意义同上。
闸坝水位约束的计算公式为：
式中，Zi(t+1)为第i个水库或水闸第t+1个时段初的闸坝水位，或第t个时段末的闸坝水位；
第i个水库或水闸第t+1个时段初闸坝水位的下限值，一般取闸坝死水位；
第i个水库或水闸第t+1个时段初闸坝水位的上限值，汛期时取汛限水位，非汛期时取正常蓄水位。
闸坝泄流量约束的计算公式为：
式中，QO,i(t)为第i个水库或水闸第t个时段的平均下泄流量；
分别为第i个水库或水闸第t个时段的平均下泄流量下限值、上限值。此时Wk(t)＝QO,i(t)τt+WP(t)，WP(t)为下游河道旁侧入流水量。
取水节点的计算公式为：
式中，r为第r个取水节点，r＝1,2,…,s，s为流域取水节点的总个数；
WR,r(t)、WY,r(t)、
WD,r(t)、WS,r(t)为第r个取水节点第t个时段的上游来水量、取水量、取水后河道的剩余水量、河道剩余水量的下限值、用水单元需水量和河道可供水量。
根据上述以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系的评价结果，闸坝的可调能力可以作为调度次序和能力的依据，应用于流域的水资源配置。
且添加了可调能力约束，将各个水库或各个水闸的可调能力纳入模型构建中，通过这个方式将闸坝群可调能力量化和流域中长期调度相结合。
以两个闸坝RA和RB对用水单元U同时供水为例，若两个水库或水闸的可调能力指数存在如下关系：
则RA的可调能力较RB强，有
式中，
分别代表水库或水闸RA和RB的可调能力指数；
分别代表水库或水闸RA和RB对第j个用水单元第t个调度时段的供水量；
另外，必须保证变量非负约束，因此以上涉及到的各相关变量非负。
在步骤3中，采用精英保留策略的非支配排序遗传算法2(NSGA-II)进行求解，求解结果为一系列的方案解集，决策者可根据自己的需要选取合适的方案(如选取最能满足目标函数一的方案等)。NSGA-Ⅱ算法基本流程见图2。
本发明以沙颍河流域为例，选取2010-2018年作为评价期，对沙颍河流域开展闸坝群低影响中长期联合调度。本实施例选取白龟山水库、白沙水库、孤石滩水库、燕山水库和昭平台水库5座水库，以及周口闸、槐店闸、耿楼闸、阜阳闸和颍上闸5座水闸，共10个闸坝作为评价和调度对象。沙颍河流域水资源系统多目标配置概化图如图3所示。
表5为沙颍河流域水资源系统多目标配置概化图编号注释表。
表5沙颍河流域水资源系统多目标配置概化图编号注释表
构建以沙颍河流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系，包括沙颍河水库可调能力评价指标体系和沙颍河水闸可调能力评价指标体系，评价指标因子最优组合权重计算，得到最优组合权重，进而计算沙颍河水库可调能力和沙颍河水闸可调能力。
其中，评价指标因子最优组合权重计算是综合所有的评价对象之后计算得到的，所有水库共用水库可调能力评价指标因子最优组合权重，进而得到属于自己的可调能力值，沙颍河流域水库可调能力评价指标因子最优组合权重计算结果如表6所示，所有水闸共用水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，进而得到属于自己的可调能力值，沙颍河流域水闸可调能力评价指标因子最优组合权重计算结果如表7所示。
表6沙颍河流域水库可调能力评价指标因子最优组合权重计算结果
表7沙颍河流域水闸可调能力评价指标因子最优组合权重计算结果
计算各个水库的可调能力和各个水闸的可调能力。
闸坝群可调能力计算结果和排序见图4和图5所示。在所有参与评价的水库中，昭平台水库可调能力最大，而白沙水库可调能力最小。在所有参与评价的水闸中，颍上闸可调能力最大，而槐店闸可调能力最小。
参照步骤2，构建流域闸坝群低影响中长期联合调度模型，并选取75％来水频率下的来水过程，参照步骤3，采用NSGA-Ⅱ算法对沙颍河流域闸坝群低影响中长期调度模型进行求解，对用水单元供水情况和关键断面流量过程进行分析。选取的对比调度方案为用水单元总缺水率最小方案和生态需水量总缺水率最小方案，详情如表8所示。
表8本发明方法求解情况表
注：f1、f2分别对应两个社会经济目标函数和生态目标函数。
常规中长期联合调度方法计算结果(即不考虑闸坝群的可调能力)，见表9。
表9常规方法求解情况表
在75％的来水频率下，对用水单元总缺水率最小的目标，本发明方法极大缓解了流域生态需水缺水的问题，使得缺水率减少了25.92％，用水单元总缺水率也得到了减少，同时提高了社会经济效益和生态效益。当两个方法同时追求生态需水总缺水率最小时，本发明方法的水量经过可调能力指导下的优化分配，生态需水总缺水率减小的同时，整个流域的用水单元供水得到更充分的保障，降低了对河流自然生态系统和社会生产生活用水的影响。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (7)
1.基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于，包括
步骤1、分析流域水资源现有情况，选取多个水库和多个水闸作为评价和调度对象，构建以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系，包括水库可调能力评价指标体系和水闸可调能力评价指标体系，水库可调能力评价指标体系包含多个水库可调能力评价指标体系指标因子，综合多个水库可调能力评价指标体系指标因子，得到水库可调能力评价指标因子最优组合权重，水闸可调能力评价指标体系包含多个水闸可调能力评价指标体系指标因子，综合多个水闸可调能力评价指标体系指标因子，得到水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，通过水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重计算各个水库或各个水闸的可调能力；
步骤2、构建流域闸坝群低影响中长期联合调度模型，建立调度模型目标函数，调度模型目标函数包括社会经济目标函数和生态目标函数，社会经济目标为流域用水单元总缺水率最小，流域用水单元总缺水率最小的计算公式为：
式中，t为第t个调度时段，t＝1，2，...，T，T为调度期的总时段数；j为第j个用水单元，j＝1，2，...，m，m为流域的用水单元总数；WLack，j(t)、WD，j(t)、WR，j(t)分别为第j个用水单元第t个调度时段的缺水量、需水量、取水量，WD，j(t)通过查阅相关城市规划可得到，WR，j(t)为本模型的决策变量；
生态目标为流域关键断面生态需水量总缺水率最小，流域关键断面生态需水量总缺水率最小的计算公式为：
式中，k为第k个关键断面，k＝1，2，...，l，l为流域河道关键断面总数；ΔWE，k(t)为第k个关键断面第t个调度时段的生态缺水量；WE，k(t)、Wk(t)分别第k个关键断面第t个调度时段的河道生态需水量、下游河道总水量；WE，k(t)通过查阅流域的相关规划可得到；
步骤3、对于目标函数，构建约束条件，约束条件包括闸坝节点、取水节点、用水单元和可调能力，闸坝节点包括闸坝水量平衡约束、闸坝水位约束和闸坝泄流量约束；
闸坝水量平衡约束的计算公式为：
Vi(t+1)＝Vi(t)+(QI，i(t)-QR，i(t)-QO.i(t))τi
式中，i为第i个水库或水闸，i＝1，2，...，n，n为流域水库或水闸的总个数；Vi(t)、Vi(t+1)分别为第i个水库或水闸第t个时段初、末的蓄水量；QI，i(t)、QO，i(t)分别为第i个水库或水闸第t个时段的入库和出库平均流量；QR，i(t)为第i个水库或水闸第t个时段的平均取水流量；τt为第t个时段的时间转换系数；其他变量意义同上；
闸坝水位约束的计算公式为：
式中，Zi(t+1)为第i个水库或水闸第t+1个时段初的闸坝水位，或第t个时段末的闸坝水位；
第i个水库或水闸第t+1个时段初闸坝水位的下限值，一般取闸坝死水位；
第i个水库或水闸第t+1个时段初闸坝水位的上限值，汛期时取汛限水位，非汛期时取正常蓄水位；
闸坝泄流量约束的计算公式为：
式中，QO，i(t)为第i个水库或水闸第t个时段的平均下泄流量；
分别为第i个水库或水闸第t个时段的平均下泄流量下限值、上限值，此时Wk(t)＝Qo，i(t)τt+WP(t)，WP(t)为下游河道旁侧入流水量；
取水节点的计算公式为：
式中，r为第r个取水节点，r＝1，2，...，s，s为流域取水节点的总个数；
WR，r(t)、WY，r(t)、
WD，r(t)、WS，r(t)为第r个取水节点第t个时段的上游来水量、取水量、取水后河道的剩余水量、河道剩余水量的下限值、用水单元需水量和河道可供水量；
根据上述以流域水资源合理配置为目标的闸坝群可调能力指标评价体系的评价结果，闸坝的可调能力可以作为调度次序和能力的依据，应用于流域的水资源配置；
若两个水库或水闸的可调能力指数存在如下关系：
则RA的可调能力较RB强，有
式中，
分别代表水库或水闸RA和RB的可调能力指数；
分别代表水库或水闸RA和RB对第j个用水单元第t个调度时段的供水量；
以上涉及到的各相关变量非负；
步骤4、对流域闸坝群低影响中长期联合调度模型进行求解，得到调度方案。
2.根据权利要求1所述的基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于：在步骤1中，水库可调能力评价指标体系包括水库水量要素、水库水质要素、水库水生态要素、水库工程要素和水库社会经济要素，水闸可调能力评价指标体系包括水闸水量要素、水闸水质要素、水闸水生态要素、水闸工程要素和水闸社会经济要素。
3.根据权利要求2所述的基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于：对于水库可调能力评价指标体系，水库水量要素包括水库年均蓄水率和水库库容调节系数，水库水质要素包括水库水质达标率，水库水生态要素包括水库生态库容占比，水库工程要素包括水库设计总库容、水库设计最大泄流量和水库防洪标准，水库社会经济要素包括水库年均供水量和水库灌溉面积；
对于水闸可调能力评价指标体系，水闸水量要素包括水闸年均蓄水率，水闸水质要素包括水闸水质达标率，水闸水生态要素包括水闸生态流量保证率和水闸纵向连通性，水闸工程要素包括水闸兴利库容、水闸设计最大泄流量和水闸防洪标准，水闸社会经济要素包括水闸通航水位保证率和水闸灌溉面积。
4.根据权利要求3所述的基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于：水库年均蓄水率或水闸年均蓄水率的计算公式为：
其中，Vhigh、Vn、Vd分别是水库或水闸的蓄水期最高水位库容、正常蓄水位库容和死水位库容，η是水库年均蓄水率或水闸年均蓄水率；
水库库容调节系数的计算公式为：
其中，Vn是正常蓄水位所对应的库容，
是水库年均来流量，β是水库库容调节系数；
水库水质达标率或水闸水质达标率的计算公式为：
其中，b是水库水质检测达标或水闸水质检测达标的个数，n为水库水质年检测总数或水闸水质年检测总数，r是水库水质达标率或水闸水质达标率；
水库生态库容占比的计算公式为：
其中，Ve、Vt分别是水库的生态库容和水库的总库容，α是水库生态库容占比；
水库年均供水量采用评价期内水库年均供水量，水库灌溉面积采用评价期内水库年均灌溉面积；
水闸生态流量保证率的计算公式为：
其中：te、TM分别是满足生态流量的月份数量和总月份数量，PE是水闸生态流量保证率；
水闸纵向连通性的公式为：
其中：t断、T分别是闸门关闭的天数和该年的总天数，γ是该年的水闸纵向连通性；
水闸兴利水库的计算公式为：
Vb＝Vn-Vd
其中：Vn是正常蓄水位所对应的库容，Vb是水闸兴利库容，Vd为死水位相对应的库容；
通航水位保证率的计算公式为：
其中：PZ是该年的水闸通航水位保证率，t通为闸上水位不小于设计最低通航水位且不超过设计最高通航水位的天数，T是该年的总天数；
灌溉面积采用评价期内年均灌溉面积。
5.根据权利要求1所述的基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于：在步骤1中，水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重采用基于层次分析法、熵权法和变异系数法相结合的组合赋权计算方法，水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重的计算公式为：
其中，m表示待评指标的个数；λ为偏好系数，在本研究中取0.5；w1，i、w2，i、w3，i分别表示层次分析法、熵权法、变异系数法计算的第i个指标的权重。
6.根据权利要求5所述的基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于：在步骤1中，通过得到的水库可调能力评价指标因子最优组合权重或水闸可调能力评价指标因子最优组合权重，各个水库或各个水闸的可调能力的计算公式为：
式中，RAI为各个水库或各个水闸的可调能力，m为待评价指标的个数，IESi为第i个无量纲化评价指标的值，wi为第i个指标的权重。
7.据权利要求1所述的基于可调能力的闸坝群低影响中长期联合调度方法，其特征在于：在步骤3中，采用精英保留策略的非支配排序遗传算法2进行求解，求解结果包含多个方案解集，根据实际需要选取合适的方案。
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|---|---|---|---|---|
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| CN117454784B (zh) * | 2023-10-07 | 2024-06-11 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 一种水闸挡潮排涝联合调度降维方法、系统及存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001036752A1 (en) * | 1999-11-18 | 2001-05-25 | Koexpro Ostrava, A. S. | Method for creation of the flood-protection system and installation to its realization |
| CN102156914A (zh) * | 2011-03-30 | 2011-08-17 | 东华大学 | 一种非汛期水量协同优化调度方法 |
| CN103106625A (zh) * | 2013-03-08 | 2013-05-15 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 水库、闸泵群联合抑咸调度方法 |
| CN109598408A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-04-09 | 华中科技大学 | 一种兼顾用水公平性和重要性的年水量调度计划编制方法 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2001036752A1 (en) * | 1999-11-18 | 2001-05-25 | Koexpro Ostrava, A. S. | Method for creation of the flood-protection system and installation to its realization |
| CN102156914A (zh) * | 2011-03-30 | 2011-08-17 | 东华大学 | 一种非汛期水量协同优化调度方法 |
| CN103106625A (zh) * | 2013-03-08 | 2013-05-15 | 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 | 水库、闸泵群联合抑咸调度方法 |
| CN109598408A (zh) * | 2018-10-29 | 2019-04-09 | 华中科技大学 | 一种兼顾用水公平性和重要性的年水量调度计划编制方法 |
| CN111005346A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-04-14 | 河海大学 | 一种水库群多目标作用机制和优化调度方案分析方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 《淮河水量水质联合调度风险分析》;张翔等;《中国科技论文》;20141130;第9卷(第11期);第【1237】-【1242】页 * |
| 《考虑闸坝影响的流域汇流单位线研究》;万蕙等;《应用基础与工程科学学报》;20150831;第23卷(第4期);第【0680】-【0693】页 * |
| 《闸坝对河流水质的调控作用初步分析》;王昭亮等;《水利科技与经济》;20101231;第16卷(第12期);第【1339】-【1347】页 * |
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