水庫防汛與電站(效益)功能發揮措施分析

李鴻志

(衡南縣雙板橋水庫管理所 湖南 衡南 430422)

一、水利水電工程防洪標準

根據國家標準GB50201—2014[1]的規定，水利水電工程防洪標準確定首先根據其工程規模、效益和在經濟社會中的重要性，確定等別，然后根據相應的等別確定水工建筑物的級別，再由級別確定防洪標準(表1～表3)，所以問題的關鍵是如何確定水庫工程的等別。

根據GB50201—2014水利水電工程的等別分為5等。

表1 GB50201-2014規定的水庫工程水工建筑物的防洪標準[1]

表2 GB50201-2014規定的攔河水閘工程水工建筑物的防洪標準[1]

表3 GB50201-2014規定的擋潮閘工程水工建筑物的防潮標準[1]

二、水庫防汛發電調度一體化必要性

對本文所舉案例水庫流域暴雨預測、水庫入庫流量和水位預測等方面開展了一些研究工作，主要包括：(1)開展了水庫流域的降水分布特征分析，發現4-7月是水庫流域降水的高發時段，且流域的暴雨日數呈上升趨勢；(2)采用WRF數值預報模式，建立了水庫流域的降水數值預報模式，為水庫流域的洪水預報提供了重要的降水數據來源；(3)利用SWAT模型、水箱模型等，建立了水庫流域徑流預報模型，預報水庫的入庫洪水過程，并研究了水文預報模型的參數優化方法，同時探討了開展水庫洪水分期預報與調度的可行性；(4)研究了水庫調度方案，提出了水庫決策支持系統設計思路及調度問題對策。但是，這些研究工作尚未形成完整的水庫防洪發電優化調度體系，因此，亟需研究水庫防洪發電優化調度一體化解決策略，在保障水庫及下游防洪安全的前提下，盡可能減少水庫棄水，充分發揮水庫的防洪安全和發電經濟效益。

三、水庫流域暴雨長期形勢分析

開展水庫流域暴雨長期預測，可掌握水庫流域降水的長期變化趨勢，為水庫提前制定蓄放水策略提供決策依據。通過統計該水庫流域近20年雨量站觀測數據，發現該水庫流域最大降水月份為3-8月，其中最大的月份為6月。

影響該水庫降水長期變化形勢的的最關鍵因素是西太平洋副高強度和位置。西太平洋副高是太平洋上空的永久性高壓環流系統，夏季水汽隨著副高邊緣的西南氣流向北輸送到我國大陸，副高的東西位置和南北位置對水庫流域降水有直接影響。

(1)副高脊線偏北、副高西伸脊點位置正?；蚱珫|(即副高位置偏北偏東)，流域汛期降水偏多；

(2)副高脊線偏南、副高西伸脊點位置偏西(即副高位置偏南偏西)，流域汛期降水偏多；

(3)副高脊線位置正常、副高西伸脊點位置正常(即副高位置正常)，流域汛期降水偏少。因此，為開展該水庫流域降水長期形勢分析，首先需要準確的預測副高位置和強度變化。

四、水庫防洪發電優化調度方案制定

水電站調度運行中，控制水庫水位較高可能導致洪水發生時大量棄水，并增大下游防洪風險，控制水位較低則可能導致水庫長期處于低水位運行，導致水庫發電耗水率增大，降低水量利用率，如何有效協調防洪安全與發電效益之間的關系，實現水庫的綜合效益最大化一直是水庫優化調度的難點。綜合考慮流域降水分布的不均勻特征，分布式計算水庫入庫暴雨洪水預測結果。

由于水庫上游電站多為小水電和徑流式電站，上游水庫對該水庫的入庫過程影響較小。同時在汛期，水庫水位均按照汛限水位和調洪最高水位控制，因此在本文中主要考慮水庫的削峰率作為最主要的防洪目標。通過研究水庫汛限水位動態控制方法，動態優化調整水庫汛限控制水位，實現峰前騰庫削峰，峰后攔尾蓄水，充分發揮水庫的防洪安全與發電效益。水庫汛限水位動態控制模型：

目標函數：

maxR=maxQin/maxQout

約束條件：

①水量平衡：Vt+1=Vt+WIt-WQt

②水庫最大最小蓄水位限制：ZL≤Zt≤ZH

③水頭限制：HL≤Ht≤HH

式中，E為總發電量；R為洪水削峰率；kij為第i個時刻第j臺機組的轉化效率系數；Qij為第i個時刻第j臺機組的發電流量；Hij為第i個時刻第j臺機組的發電水頭；Tij為第i個時刻第j臺機組的發電時間；Qin為水庫入庫流量；Qout為水庫出庫流量；Vt為第t個時刻的水庫庫容；WIt為第t個時刻的入庫總量；WQt為第t個時刻的出庫總量；Zt為第t個時刻的水庫水位；ZL為水庫的最低蓄水位；ZH為水庫的最高蓄水位；Ht為第t個時刻的水頭；HL為水庫的最低水頭；HH為水庫的最高水頭。

由于水庫防洪目標與發電目標是兩個相互沖突的目標，在進行模型求解時需要考慮采用多目標優化算法進行求解。

五、水庫防洪發電實際調度分析

本文以2018年該水庫流域的秋汛暴雨過程為例，分析暴雨長期形勢分析、中短期暴雨預測與防洪發電優化調度的應用效果。

通過分析2018年11月10日天氣形勢圖發現，副高位置偏南偏西，該水庫流域正處于副高邊緣，該水庫流域將會有較強的降水過程發生。

(一)水庫流域中短期暴雨預測

采用同步衛星水汽同化方法和暴雨微地形預測模型，2018年11月10日預測：11月11日-19日，水庫流域有2輪明顯降水過程，分別為11日-12日和14日-17日，水庫流域本輪過程累積降水約108mm。11月11日-20日，該流域實際發生了2輪明顯降水過程，累計降水94.2mm，預測與實際情況基本一致。

特別是，11月11日處于“峽谷型”微地形降水量達到53mm，是周邊非微地形區域的2.4倍；11月13日處于“迎風坡”微地形降水量為29mm，是周邊非微地形區域的4.8倍。表明了本文提出的微地形暴雨預報的合理性。

(二)水庫防洪發電多目標調度

圖1 水庫防洪發電優化調度方案

根據降水量預測結果，采用分布式產匯流計算模型，得到水庫的入庫流量過程。基于該入庫流量預報結果，制定了防洪發電多目標優化調度方案：當側重考慮防洪目標時，水庫提前將庫容騰空，但實際應用中由于受降水預測準確率影響，存在后期無法將水位蓄至正常蓄水位169m的風險，從而影響冬季的電網供電能力；當側重考慮發電目標時，前期盡可能將水庫水位蓄高，但存在后期超過正常蓄水位169m的風險，從而引發開閘泄洪棄水，影響下游防洪安全和水量綜合利用率。通過權衡防洪和發電綜合效益，制定了優化調度方案(如下圖1所示)，提前于11月10日起加大發電流量，預先騰出庫容，并于11月21日，減小發電流量開始蓄水。本次洪水調度在保障下游防洪安全的同時未發生棄水，充分發揮了水庫的防洪和發電效益，而且本輪洪水過后水庫水位蓄至168m，為電網迎峰渡冬提供了重要電力電量儲備。

六、結束語

本文提出的水庫防洪發電優化調度策略可為水庫防洪發電優化調度提供技術支撐，對提升水庫發電效益和保障水庫上下游防洪安全具有重要理論價值與實踐意義。由于水庫流域暴雨洪水預報無法避免會存在偏差，下一步需要分析水庫流域不同暴雨洪水成因條件下的誤差分布特征，研究綜合暴雨洪水誤差分布的水庫防洪發電多目標優化調度模型及其高效的多目標求解算法，為水庫運行提供更為科學的調度決策指導。