梯級水庫多目標生態優化調度研究

官云飛，鄭芙蓉

(浙江省水利水電勘測設計院，浙江 杭州 310002)

經濟社會發展伴隨著能源需求膨脹，導致常規化石能源儲量日漸枯竭，生態環境問題愈發嚴重，開辟清潔可再生新能源已成為社會各界共識。水電是一種清潔可再生能源，進入21世紀后，我國水電總裝機容量日增猛進[1]。目前我國水電裝機容量已具較大規模，水電站水庫調度作用也日益突出。但是我國現行水庫調度方式側重于發揮水庫社會經濟功能，對水庫下游河流生態環境功能發揮沒有提到應有的高度，導致水生態環境問題逐漸突出[2]。綜上所述，構建考慮生態目標的調度模型以及開展梯級水庫多目標優化調度具有現實的意義。

1 多目標生態優化調度模型

1.1 建模思路

將河流生態需水要求納入水庫調度的重要目標中，根據河流兩岸生態系統特征分析下游河道對下泄流量及過程的需求，明確影響河流生態系統健康穩定的生態因子，界定上游水庫生態調度的內涵、準則、調度因子等，明確水庫生態調度表征形式為下泄流量及流量過程，并以適宜生態流量作為非約束性目標，將最小生態流量作為約束性目標，從而構建考慮河流生態需水目標的梯級水庫多目標優化調度模型[3]。

1.2 河流生態需水估算

估算河道最小生態流量的方法很多，其中水文學法以歷史水文資料為基礎，認為歷史流量資料是生物生存繁衍過程中原有存在的棲息條件，能夠滿足河流生態系統生態需水要求，方法簡單直接，普適性強。最小連續30d平均流量法[4]根據不同時期上游水庫調節、來水條件、時段等，將河道內一定保證率條件下最小連續30d的平均流量當成最小生態徑流。7Q10法[5]以控制污染源排放為目的，將河道內具有90%保證率條件下的最枯連續7d平均流量當成最小生態徑流。7Q10法的要求一般較高，但是我國各地區水資源情況及社會經濟發展水平差異較大，因此對于一般河流最小生態流量可以采用近10年來的最枯月平均流量或90%保證率條件下的最枯月平均流量[6]。逐月最小生態徑流量法[7]認為在天然情況下，如果歷史上該月實際發生最小月平均徑流沒有使生態系統遭到嚴重不可逆破壞，可以該流量作為最小生態徑流，同時在該流量下水生生物能夠適應并且安全度過。

一般認為最小生態流量能夠基本維持河流生態系統內物種最低生存條件，如果長期處于此種極限環境，勢必影響河流生態系統穩定健康發展。因此在水量允許前提下，應適當提高河流流量，營造近自然水流情勢[8]，以創造更加適宜的棲息地環境。本文采用逐月頻率計算法[9]估算河道適宜生態流量。逐月頻率計算法的基本思路是響應不同時期生態系統互有差異的生態需水要求，將生態徑流當成是一個年內有豐枯變化的徑流過程。具體可按下述過程進行計算：首先以汛期對應頻率≥75%、非汛期對應頻率≤25%的流量作為劃分豐水期、平水期、枯水期的臨界流量；然后收集盡可能長的天然月(或日)徑流系列并進行頻率分析，枯水期、平水期、豐水期可分別采用90%、70%、50%保證率下的月平均徑流過程當做適宜生態徑流過程。各水期保證率的大小還可根據河流形態、區域氣候、生物物種等不同對象需求適當進行修改加以確定。

1.3 模型構建

水庫調度以調度期內產生的社會、經濟、生態環境綜合效益最大為目標。社會效益是指水庫在調度期內保證防洪安全、保障供水水量等為社會所作的貢獻；經濟效益是指水庫在調度期內產生的包括防洪、發電、供水、航運、灌溉、旅游等效益；生態環境效益是指水庫在調度期內對維護河流水文情勢、改善水體水質、提供生態需水保障等方面作出的貢獻。

為更好地保障河流生態目標實現，將適宜生態流量與其他目標一樣當做非約束性目標，而將最小生態流量作為約束性目標滿足河流生態基本保障，從而梯級水庫優化調度模型就具有多個非約束性目標。在構建模型時重點考慮梯級水庫社會經濟效益和生態環境效益的綜合最大化，以調度期內梯級水庫社會經濟效益最大和最接近適宜生態流量作為非約束性目標，而將其他目標轉化為約束條件構建模型。

1.3.1目標函數

以調度期內產生的社會經濟和生態環境總體效益最大作為模型目標，其目標函數為：

maxE(x)=[E1(x)，E2(x)]

(1)

式中，E1—社會經濟效益，對于以發電為主的水電站水庫，以調度期內梯級水庫總發電量最大作為目標函數：

(2)

式中，A—電站出力系數；Qi，t—第i個水庫第t時段內的發電引用流量，m3/s；Hi，t—第i個水庫第t時段內的平均水位，m；ΔTt—t時段長度。

E2為生態環境效益。河流生態需水不僅意味著水量，還包括一定的水量過程[10]，即在滿足下游河道生活、生產、最小生態流量的基礎上，盡可能貼近適宜生態流量變化過程，以避免河道下泄流量出現均一化趨勢，因此以最接近適宜生態流量作為目標函數，以歐幾里得范數作為距離測度。

(3)

式中，qi，t—第i個水庫t時段內的下泄流量，包括發電流量，m3/s；qi，t，epro—第i個水庫t時段內的適宜生態流量，m3/s。

1.3.2約束條件

梯級水庫多目標生態優化調度模型約束條件包括水庫水量平衡約束、水庫水位或庫容約束、水庫出力約束、下泄流量約束(取水輪機允許過水流量、下游河道最小生態流量、保證航運最小流量、下游河道防洪安全流量等的交集部分)、水庫供水流量約束、變量非負約束等。

1.4 模型求解

流域開發功能綜合化使得梯級水庫調度決策必須全面考慮多個目標，且目標之間存在不可公度性的同時，往往也伴隨著矛盾性，因此采用多目標優化具有必要性和優越性[11]。多目標優化算法通過非支配解排序思想，能夠獲得多目標優化問題的非劣解集，并通過一定條件決策得到多目標優化問題最佳均衡解，實現綜合效益最大化。研究表明，基于矢量距濃度的多目標免疫遺傳算法(MOVIGA)[12- 13]和基于精英保留策略的快速非支配排序方法(NSGA- 2)[14]均能較快地收斂到全局Pareto最優解，同時還能保持解的良好分布度，具備求解梯級水庫多目標優化調度的合理性和可行性。

2 實例研究

2.1 概況

汀江位于福建省西南部，廣東省東部。棉花灘水庫為汀江干流梯級第一級，位于福建省永定縣境內，是一座以發電為主，兼顧防洪、航運等綜合效益的大(1)型不完全年調節水庫，下游距青溪水庫13km，于2001年底完工。永定河屬汀江支流，于棉花灘水庫壩址下游700m、青溪水庫上游的仙師鄉蘆下壩匯入汀江干流。青溪水電站位于廣東省大埔縣青溪鎮境內，1994年5月4臺機組全部投產，是一座以發電為主，不承擔下游防洪任務的河床徑流式電站，其水庫來水量受棉花灘水庫下泄水量及永定河來水量的影響。棉花灘、青溪水庫主要特征參數見表1。

2.2 棉花灘-青溪梯級水庫多目標生態優化調度模型構建

2.2.1河流生態需水估算

(1)最小生態流量

青溪水庫有1951—2018年的長系列入庫流量資料，棉花灘水庫2002年投入運行在一定程度上影響了青溪水庫入庫流量資料的一致性，因此本次分析采用1951—2001年青溪水庫入庫流量資料。通過逐月最小流量法、最小連續30d平均流量法、7Q10法及近10a最枯月平均流量計算，取上述計算最大值作為河道最小生態需水流量，具體見表2，從而確定河道年最小生態需水量為23.29億m3。

表1 棉花灘、青溪水庫主要特征參數表

表2 青溪水庫下游逐月最小生態需水流量 單位：m3/s

表3 青溪水庫下游逐月適宜生態需水流量 單位：m3/s

(2)適宜生態流量

適宜生態流量計算需要劃分汛期與非汛期。棉花灘和青溪汛期為5～8月，非汛期為9月—次年4月。以汛期、非汛期對應頻率為≥75%、≤25%的流量作為劃分豐水期、平水期、枯水期的臨界流量。枯水期、平水期、豐水期分別采用90%、70%、50%保證率下的月平均徑流作為河道適宜生態需水流量，見表3，從而確定河道年適宜生態需水量為60.87億m3。

2.2.2基礎數據資料

為合理準確分析棉花灘-青溪梯級水庫優化調度存在的潛力，不僅需要大量的基礎數據資料，對資料的完備性以及準確性也有很高的要求。棉花灘-青溪梯級水庫優化調度的基礎資料包括水庫水位-庫容曲線、水庫下游水位-下泄流量曲線、水電站水頭損失曲線、每月運行水位變化范圍、長系列徑流過程等，在此不一一列出。

2.2.3模型構建

棉花灘水庫是一座以發電為主，兼顧防洪等綜合利用效益的不完全年調節水庫，青溪水庫是一座以發電為主的日調節水庫，不承擔下游防洪任務，因此在構建棉花灘-青溪梯級優化調度模型是考慮以發電為主。同時為了兼顧河流下游生態環境效益，以調度期內發電、生態環境綜合效益最大作為目標，構建考慮河流下游生態需水的梯級水庫多目標優化調度模型：

目標函數：

maxE(x)=[E1(x)，E2(x)]

(4)

式中，E1(x)—棉花灘-青溪梯級總發電量目標函數。

(5)

式中，8.3、8.0—棉花灘、青溪水電站出力系數；Q1，t、Q2，t—棉花灘、青溪水庫第t時段內的發電流量；

表4 棉花灘-青溪梯級水庫多目標優化調度方案集

棉花灘、青溪水庫第t時段內庫水位；

棉花灘、青溪水庫第t時段內下游平均水位；0.5—水頭損失；Δt為t時段長度。

E2(x)—棉花灘- 青溪生態效益目標函數：

(6)

式中，q2，t—青溪水庫t時段內的下泄流量；qt，epro—青溪水庫下游t時段內的適宜生態流量。

約束條件：

棉花灘-青溪梯級水庫優化調度約束條件包括水庫水量平衡約束、庫水位約束、出力約束、下泄流量約束等，其他約束如下：

(7)

式中，N1，t—棉花灘水電站出力；N2，t—青溪水電站出力；q2，t—青溪水庫t時段內的下泄流量；qt，emin—青溪水庫下游t時段內的最小生態流量。

2.3 棉花灘-青溪梯級水庫多目標生態優化調度模型求解

根據棉花灘-青溪梯級水庫多目標優化調度模型，選取與設計代表年徑流相接近的實際代表年徑流，采用MOVIGA分別求解豐、平、枯水年多目標優化調度模型，并與NSGA—2對比分析，設置算法參數為：種群規模200；進化代數400；變量維數24；交叉率0.9；變異率0.1；記憶種群規模2。通過計算得到豐、平、枯水年各10組典型的多目標優化調度方案集，見表4。

從表4可以看出，梯級總發電量目標和與適宜生態流量距離目標是互相矛盾的，當梯級總發電量越大，能夠充分發揮水庫發電效益，但同時與適宜生態流量距離也越大，有偏離適宜生態流量過程的趨勢，導致下泄流量趨于均一化，造成生物生境的改變；相反，當梯級總發電量越小，水庫發電效益不能得到保障，但是徑流過程更接近適宜生態流量過程，營造近自然的水文情勢，改善河流生態環境。因此為了更好地兼顧發電與生態環境效益，使綜合效益最大化，需要對各調度方案進行權衡得到相對最優的梯級水庫調度方案。

3 結論

流域梯級水庫是一個與特定自然與社會經濟環境緊密結合的開放式復雜系統，具有高維、非線性、時變、不確定性、多目標等屬性[15]。隨著流域梯級大規模開發利用，梯級水庫目標多元化，聯系復雜化已成為基本特征，傳統優化調度理論有所局限。本文對構建梯級水庫多目標生態優化調度模型及模型求解做了初步探索，如何根據河流生態系統實際需求更加合理地確定河道最小生態流量以及適宜生態流量值得進一步研究。同時為了更好地兼顧發電與生態環境效益，使綜合效益最大化，應對模型求解得到的調度方案集進行多屬性決策研究，以便得到最佳均衡方案。