﻿ 三河口水库多目标调度规律研究

# 三河口水库多目标调度规律研究Multi-Objective Operation Rules of Sanhekou Reservoir

Abstract: The multi-objective operation for Sanhekou reservoir is analyzed for the Hanjiang to Weihe River Water Transfer Project at early stage, which is rarely investigated. Considering the project demands of transferred water, power generation, and ecology, a multi-objective model is established, and NSGA-II is proposed to solve the model. The optimal results are analyzed from operation indicators, operation goals, influencing factors and water transfer potential; the multi-objective transformation rule was revealed; the initial operation water level on the impact of power generation is quantified; the rationality and superiority of the optimization model results are verified. Research shows: 1) The transferred water can increase dramatically with slight decrease in power generation; 2) Design values of Sanhekou Reservoir can be met in wet year and normal year, but can’t be met in dry year; 3) Initial operation water level has a significant impact on power generation; 4) The maximum transferred water in typical year is 875 million m3; the minimum transferred water is 375 million m3. The study results provide important reference for reservoir operation, improving water resource utilization efficiency and project benefit.

1. 引言

2. 研究区域概况

3. 多目标优化调度模型的建立与求解

3.1. 多目标优化调度模型的建立

Figure 1. Diversion area node generalization of the project

Figure 2. Multi-year average inflow of Sanhekou reservoir

$\left\{\begin{array}{l}MaxW=\underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}q{}_{i}t{}_{i}\\ MaxE=\underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}{N}_{i}{T}_{i}=\underset{i=1}{\overset{n}{\sum }}k{Q}_{i}{h}_{i}{T}_{i}\end{array}$ (1)

3.2. 约束条件

1) 水库水量平衡状态方程

${V}_{t}={V}_{t-1}+\left({X}_{t}-{Q}_{t}\right)×\Delta t-{W}_{s}$ (2)

2) 水库水位约束

${Z}_{t}^{\mathrm{min}}<{Z}_{t}<{Z}_{t}^{\mathrm{max}}$ (3)

3) 水电站设备容量约束

${N}_{t}^{\mathrm{min}}<{N}_{t}<{N}_{t}^{\mathrm{max}}$ (4)

4) 流量约束

${Q}_{m,t}^{\mathrm{min}}<{Q}_{m,t}<{Q}_{m,t}^{\mathrm{max}}$ (5)

3.3. NSGA-II求解算法

1) 算法参数和变量范围输入，包括选择、交叉和变异概率，种群规模，水库水位边界条件等；

2) 选取水位作为决策变量对个体进行编码，每个个体由三河口水库各时段水位构成，随机产生满足水位，出力和水量平衡等约束的初始种群 ${P}_{0}$ ；然后对 ${P}_{0}$ 进行非劣排序并赋秩于每个个体，其中非劣排序以每个个体的调水量和发电量这两个目标函数进行；再对 ${P}_{0}$ 进行遗传操作，包括选择、交叉和变异，得到新种群 ${Q}_{0}$ ，同时使 $t=0$

3) 将父代种群 ${P}_{t}$ 和子代种群 ${Q}_{t}$ 合并后形成种群 ${R}_{t}$ ，对 ${R}_{t}$ 进行非劣操作，以获得非劣前端 ${F}_{1},{F}_{2},\cdots$

4) 对所有 ${F}_{i}$ 按拥挤度距离进行排序，并按锦标赛法选取最好的N(种群规模)个个体生成新的种群 ${P}_{t+1}$

5) 对种群 ${P}_{t+1}$ 执行遗传操作，形成新种群 ${Q}_{t+1}$ ，直至达到最大进化代数停止，否则令 $t=t+1$ 并转到(3)。

4. 基于NSGA-II的多目标调度结果与分析

4.1. 数据收集与参数设置

4.2. 计算结果与分析

1) 非汛期水位约束：三河口水库正常蓄水位643 m；死水位558 m。

2) 汛期水位约束：三河口水库汛限水位642 m；死水位558 m。

3) 水库下泄流量约束：三河口最大下泄流量1560 m3/s，河道最小生态流量2.71 m3/s。

4) 水电站出力约束：三河口电站装机容量60 MW，无保证出力约束。

5) 输水管道限制：最大输水流量70 m3/s。

4.2.1. 水库运行指标分析

1) 水位。图3为典型年月末水位变化过程。分析得到：① 典型年最高水位618 m，最低水位585 m，满足水位约束。② 典型年水位呈现丰、平、枯依次从高到低的趋势，符合水库入库径流条件。③ 枯水年水位呈现双峰形状，部分月份高于丰、平水年，主要原因为入库径流的不均匀性。④ 典型年水位变化趋势相同，表现为：水位持续上升至最高，后维持在较高水平，直至汛期前降低水位至起调水位。对应原因为：水库存蓄汛期(7月~10月)富余水量，抬高水位，直至汛前降至汛限水位以下。⑤ 典型年水库均未蓄满，主要原因为起调水位选择过低。

2) 下泄流量。图4为典型年月平均下泄流量过程。分析得到：① 下泄流量满足最小生态流量要求。② 典型年下泄流量呈现丰、平、枯依次从大到小的趋势，符合水库入库径流条件。③ 下泄流量只在丰水年5月份超过输水能力，有利于最大程度用于调水。④ 下泄过程集中在汛期和汛期前；下泄变化过程相似，表现为：下泄流量先增大后减少维持在较低水平，直至汛期前增大。对应原因为：汛期入库径流大，下泄流量大，随后下泄流量减少以抬升水位，直至汛前增加下泄降低水位，其变化过程与图2图3相对应。

3) 发电量。图5为典型年月发电量过程。分析得到：① 典型年发电量分别为1.68亿kW·h、1.40亿kW·h和0.91亿kW·h；平均发电量为1.32亿kW·h，满足发电量合理性要求。② 发电量主要集中在汛期和汛期前，对应原因为：汛期和汛期前下泄流量大，发电流量大，产生发电大；其它时段发电水头差别不大，发电流量偏小，发电量较小。

4.2.2. 水库调度目标分析

Figure 3. Water level change in typical years

Figure 4. Discharge flow change in typical years

Figure 5. Power generation change in typical years

1.34亿kW·h。图6中Pareto曲线呈现出负线性相关关系，对图形斜率k进行计算得到平水年斜率最大。表明平水年最大调水量和最大发电量之间竞争最大，进一步分析原因为：枯水年没有满足需水的情景，优化空间不大；平水年可以满足需水要求，优化空间较大，但没有丰水年来水丰富，因此表现出平水年竞争最大的特征。此外，发电量相比调水量优化空间不大，为具体分析调水量和发电量的转化关系，分别对平、枯水年建立线性关系计算得到：平水年发电量小幅度减少0.57%，调水量显著增加7.1%；枯水年发电量小幅度减少0.54%，调水量显著增加8.2%。

4.2.3. 影响因素分析

1) 起调水位。取604和624 m作为不同的起调水位 [12] ，采用平水年数据计算结果如图7(a)和图7(b)所示。

2) 入库径流。分析图6得到：① 入库径流对调水量影响显著，丰水年优化空间较小，平水年和枯水年优化空间较大。② 入库径流对发电量影响显著，丰水年发电量优化空间较小，平水年和枯水年发电量优化量较大。3、对图6平水年和枯水年建立线性方程分析得到：平水年三河口水库的调水量每增加1000万m3，对应发电量减少80万kW·h；枯水年三河口水库的调水量每增加1000万m3，对应发电量减少54万kW·h。

4.2.4. 优化结果的合理性和优越性分析

Figure 6. Comparison of dynamic planning and NSGA-II

(a) (b)

Figure 7. Pareto curves in different initial operation water levels

Table 1. Comparison of design values and NSGA-II

Table 2. Comparison of dynamic planning and NSGA-II

4.2.5. 调水极值分析

5. 结论和展望

1) 模型优化结果表明水库发电量和调水量呈多目标关系；同时分析多目标转化规律得到，小幅降低发电量可以显著增加调水量。

2) 分析影响因素得到，入库径流对三河口水库影响显著，三河口水库在丰水年、平水年能够满足规划值，但枯水年不能满足规划值；起调水位对发电量影响显著，量化了起调水位对发电量的影响。

3) 模型优化结果与规划值、动态规划结果对比可知，优化结果提高了水库发电量和调水量，增加了水资源利用效率，验证了优化结果的合理性和优越性。

4) 结合三河口水库实际情况，给出了三河口水库运行的建议和指导意见。下一步将深入开展水库长系列优化调度与多水源联合优化调度研究。

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