黄河梯级水库群水沙电生态多维协同调度与应用示范/黄河流域水量分配方案优化及综合调度关键技术丛书

第1章绪论 1.1研究背景 水库是调节径流、开发利用水资源的有效工具(Jia，2016；Poff and Schmidt，2016；白涛等，2016)。梯级水库群具有防洪、供水、发电、灌溉、航运、生态等多方面功能，联合优化调度的潜力与效益巨大(Azizipour et al.，2016；Ahmadianfar et al.，2017；陈进，2018)。科学调控上下游梯级水库群蓄泄方式、协调不同调度目标间的关系不仅是实现流域水资源可持续利用的基础，也是充分发挥梯级水库群综合效益的必要条件，可以在不改变水库工程规模前提下显著增加防洪与兴利效益，对优化水资源配置、协调水沙关系、提高水电能源效率、改善生态环境意义重大，是今后流域水利发展和流域综合管理的必然趋势，因而也受到工程界的高度关注(郭生练等，2010；王本德等，2016；董增川等，2021)。 梯级水库群规模庞大，水库之间存在复杂的水力、电力联系和水文补偿、库容补偿关系，是一个复杂巨系统(郭生练等，2010；田雨，2011)。梯级水库群调度受水文过程、用水需求、发电控制、输沙冲淤、生态要求等因素影响，服务和调度主体非单一，具有高维、非线性，以及多目标、多层次、多过程的特征，一直是水利科学与系统科学交叉研究的前沿和难点问题之一(黄草等，2014a，2014b)。当前研究主要是针对单一水库多目标调度或梯级水库群调度的两类或三类目标开展，重点研究优化模型和求解方法，对复杂梯级水库群系统多过程耦合关系的认知不足，对协同建模理论和群智能决策技术研究不深入(畅建霞等，2004；王浩等，2019)。随着流域水库数量不断增加、调度目标日益多元化，调度目标、过程之间相互制约和冲突关系逐渐加剧，水库群联合调度已成为当今流域管理面临如下的世界性难题(周新春等，2017)，现有水库群优化调度技术无法适应超大梯级水库群综合效益*大化发挥的新需求(卢有麟等，2011；申建建等，2021)。亟须创新水库群协同调度方法，有效发挥各水库调节作用、协调各种过程，寻求各目标均衡点。梯级水库群协同调度面临如下的科学问题和技术挑战：如何认识梯级水库群调度下供水、输沙、发电、生态用水之间的竞争与协作关系？其内在耦合机制是什么？如何实施控制才能实现梯级水库群径流协调、过程补偿、目标协同？因此需要揭示复杂梯级水库群调度下水沙电生态（即河流供水、河流输沙、水力发电和河流生态）耦合机制，识别系统演变规律，创建复杂系统协同控制原理，完善协同优化方法。 黄河是我国西北、华北地区的重要水源，其以占全国2.2%的径流量承担着全国15%的耕地和12%的人口供水任务，水资源供需矛盾十分突出(夏军等，2014；王煜等，2018；尚文绣等，2020a)。黄河又是多沙河流，有限的水资源还必须承担一般清水河流所没有的输沙任务(王煜等，2021)。20世纪80年代以来，工农业用水的大幅增加，黄河来水来沙条件发生了较大变化，径流持续减少、水资源需求不断增长，使本来已经不协调的水沙关系进一步恶化，河道淤积加重，生态流量不能保证，威胁着黄河健康生命(李国英，2009)。1999年黄河实施水量统一调度，抑制了下游河道断流的重大危机；2002～2015年利用小浪底水库连续开展3次黄河调水调沙试验和12次生产实践，在一定程度上改善了下游河道淤积问题，但不能改变水资源短缺下流域供水、输沙、发电和生态之间矛盾交织的局面，解决问题的现实途径是：通过科学调度提高水资源利用效能、调节水沙关系、改善河流生态环境(李国英和盛连喜，2011)。黄河干支流已建大型水库30余座，总库容超过700亿m3，形成了黄河梯级水库群，承担流域防洪防凌、供水、发电、灌溉等任务，同时还要实现宁蒙河段及下游河道的泥沙冲淤和河流生态安全保障，系统复杂、矛盾突出，给黄河梯级水库群协同优化与统一管理带来了极大的挑战，因此开展梯级水库群水沙电生态多维协同调度研究具有重要的科学意义和应用价值。 1.2国内外研究进展 流域水库群需要满足防洪、发电、供水、生态、航运等多种社会和经济需求，因此有效兼顾各种调度需求的梯级水库群多目标联合调度研究日趋得到重视(冯仲恺等，2017a；Meng et al.，2019；王浩等，2019；Qiu et al.，2021)。国内外学者针对梯级水库群多目标联合调度开展了卓有成效的研究，在调度理论方法和模型求解等方面取得了丰硕的研究成果，但由于梯级水库群具有大规模、高维、多阶段、动态等特征并且内部联系复杂，优化调度问题正朝着多尺度、多层次、多目标方向发展，仍没有得到很好解决(王森，2014)。 1.2.1水库群多目标联合调度模型 20世纪50年代水库优化调度方法的研究逐渐兴起，70年代初期梯级水库群联合优化调度方法逐步精细化，模型条件逐渐接近水库调度的实际情况。杨侃和陈雷(1998)建立了同时考虑发电引用水量、泄洪损失水量、灌溉水量、航运蓄水量和供水量等目标的梯级水电站优化调度多目标模型。王兴菊和赵然杭(2003)建立了供水、灌溉与发电等目标的多目标调度模型，采用优选迭代试算方法协调生活、工业、灌溉和发电之间的关系。刘涵等(2005)建立了包含防洪减灾目标、生态目标和水资源利用目标的黄河干流梯级水库群补偿效益仿真模型，协调了3个目标之间的关系。高仕春等(2008)建立了供水、灌溉和发电综合利用的多目标优化调度模型，协调了主目标与次目标之间的矛盾。Mehta和Jain（2009）构建了包含供水、灌溉、发电的多目标联合调度模型。Kumar和Reddy(2006)综合考虑了防洪风险、灌溉供水保证率和发电效益等调度目标，构建了梯级水库群多目标联合调度模型。Akbari等(2011)建立了考虑随机入流不确定性和变量的离散化不精确性的多目标水库调度模型。欧阳硕(2014)研究了流域梯级水库群多目标防洪优化调度模型，提出了洪水资源化联合优化调度方案。许伟(2015)建立了龙羊峡—刘家峡河段梯级电站的多年发电优化的数学模型。Bai等(2015)考虑了防洪、供水、发电，建立了黄河上游多目标模型，通过龙羊峡和刘家峡水库联合优化调度，提高了系统发电量并增加了供水量。Xu等(2015)建立了梯级水库群短期电能优化模型并分析了长期电量影响。彭少明等(2016)建立了黄河梯级水库群联合调度模型，提出了多年调节旱限水位策略。Solander等(2016)针对气候、用水等变化，建立了适应环境变化的水库调度模型。张睿等(2016)在分析发电效益、航运效益和容量效益间竞争与冲突关系的基础上，建立了以总发电量*大、通航流量*大、时段保证出力*大为目标的梯级水库群多目标兴利调度模型。杨光等(2016)采用数据挖掘方法建立了汉江梯级水库群防洪、供水、发电和航运多目标优化调度规则。于洋等(2017)通过建立数学模型模拟了澜沧江—湄公河流域跨境水量-水能-生态互馈关系。徐斌等(2017)考虑了防洪、发电、供水目标，研究了金沙江下游梯级与三峡-葛洲坝联合调度问题。流域水库群调度的防洪、供水、输沙、发电、生态需水等目标相互竞争、不可公度，具有高度复杂性，当前研究多针对梯级水库群调度的2～3类目标，采用约束法或权重法处理多目标问题，对各目标之间的作用机制和耦合机理的定量描述尚不深入。 多沙河流水库调度在运用过程中不仅要考虑水的因素，还要考虑泥沙的影响，因此更加复杂。自从水库泥沙问题的严重性引起人们关注，学者们开始关注水库减淤措施的研究，按照水沙调节程度的不同可分为蓄洪运用、蓄清排浑、自由滞洪、多库联合运用等不同类型(胡春宏，2016；李勇等，2019；张金良等，2020)。围绕水库水沙调度和过程控制，现有研究成果可概括为：①动态高效的输沙机理(胡春宏，2014)，如高效输沙洪水的水沙阈值(Chang et al.，2003)、出库水沙过程与入库水沙条件(申冠卿等，2019)、库区边界条件和库水位的复杂响应关系(安新代等，2002；张红武等，2016)等；②基于水库调节的减轻下游河床淤积的途径，如水沙调控措施、水库群联合调度和人工扰动的调水调沙方法等(李国英，2006)；③水沙联合调度模型，包括单目标或多目标(彭杨等，2004；哈燕萍等，2017)、单库或多库(张金良等，2021)的水沙调控模型。国内外水沙联合调度的研究主要集中在单个水库，由于泥沙冲淤计算与水库调度计算是两种性质完全不同、决策时段差异很大的系统，且泥沙淤积具有累积效应，如何在优化调度中考虑梯级水库群水沙联合运用、水库间泥沙淤积形态控制以及缺水背景下泥沙输送与兴利调节关系协调等，是水库水沙联合调度的难点。 传统的水库调度以兴利调度和除害调度为主，对水库生态调度关注不够，随着梯级水库群运行对河流生态环境影响的不断显现，如何协调这些目标之间的关系成为研究的热点(胡和平等，2008；许继军等，2011；陈志刚等，2020；邓铭江等，2020)。在发达国家，河流生态调度已成为水库调度运行的重要目标之一(刘忠恒和许继军，2012)，1991～1996年，为改善田纳西河下游河道生态环境，美国田纳西河流域管理局在实施20个水库供水调度的同时兼顾水库生态调度(Labadie，2004)，有效改善了流域水生态环境状况；1996年和2000年，科罗拉多河水库实施了生态调度，达到了河道输沙、恢复生境和保护鱼类等综合目标(Hueftle and Stevens，2001)。我国于21世纪初开始生态调度研究，起步较晚(董哲仁等，2007)。近20年来水库生态调度逐渐成为水库调度研究的热点，艾学山和范文涛(2008)建立了以经济效益、社会效益和生态效益组成的综合效益*大为目标函数的水库生态调度多目标数学模型；胡和平等(2008)提出了基于生态流量过程线的水库优化调度模型；黄草等(2014a，2014b)综合考虑了发电、河道外供水和河道内生态用水等目标，构建了长江上游15座大型水库群的联合优化调度模型；吕巍等(2016)构建了梯级水电站多目标优化调度模型，提出了兼顾生态保护目标的梯级水电站调度方案。现有梯级水库群联合调度多把生态流量作为约束处理，对供水、灌溉、输沙、发电和生态多目标相互影响及其过程作用考虑不足，如何面向河流生态过程、协调多目标作用关系是水库调度的难点。 1.2.2水库群多目标优化方法 水库多目标调度的各个目标之间相互竞争、不可公度，是多约束、多阶段、多目标的复杂优化问题，一直是国内外研究的热点(王浩等，2019)。梯级水库群多目标优化调度求解方法可分为两类：一类是通过目标函数拟合、约束法、权重法等将多目标问题转化为单目标问题进行求解(廖四辉等，2010；马真臻等，2012)；另一类则是运用以帕累托（Pareto）理论为基础的多目标进化算法对问题进行求解(Shiau and Wu，2007；尚文绣，2018)。 由于多目标问题求解的复杂性和困难程度，研究者通常将多目标问题转化为单目标问题，常用的转化方法有权重法、约束法等。唐幼林和曾佑澄(1991)基于模糊理论，采用不同模糊子集描述水库多个调度目标，以各模糊子集加权隶属度之和*大为水库优化调度的*优性准则，构建了水库综合调度模糊非线性规划模型。陈洋波等(1998)采用交互式决策偏好系数法将以发电量和保证出力为目标的多目标优化问题简化为单目标问题，并运用动态规划对该模型进行求解。邵东国等(1998)建立了两个决策变量的综合利用水库多目标动态规划实时优化调度模型，提出了含变动罚系数的离散微分动态规划方法。杜守建等(2006)运用约束法将净效益、发电量和耗水量等目标转化为单目标问题，并采用逐步优化算法对模型进行求解。高仕春等(2008)分析了供水、灌溉和发电3个目标的优先权，通过将次优先级的目标转化为约束的方式建立了多目标优化调度模型，该模型可较好地协调主目标与次目标之间的矛盾。Kumar和Reddy(2006)以发电量*大、防洪风险*小、农业用水缺额*小为目标建立了优化调度模型，采用约束法将多