嚴(yán) 冬,賀開俊,陳楊楊,王 平,李思偉
(重慶郵電大學(xué)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與網(wǎng)絡(luò)化控制教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,重慶400065)
傳統(tǒng)水電站不僅發(fā)電效益不高,還忽略了對(duì)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。因此,研究保障生態(tài)流量條件下的水電聯(lián)合調(diào)度具有非常重要的意義。然而,保障生態(tài)流量條件下的水電聯(lián)合調(diào)度問題是多重約束條件下的大型、隨機(jī)、時(shí)變、動(dòng)態(tài)、離散、非凸非線性系統(tǒng)優(yōu)化問題[1],該問題是以水生態(tài)學(xué)、水文學(xué)、水電能源學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)為理論基礎(chǔ),主要難點(diǎn)表現(xiàn)在求解空間龐大、解空間復(fù)雜、快速準(zhǔn)確求解相當(dāng)困難。
關(guān)于生態(tài)調(diào)度問題,學(xué)界的研究成果有:趙廷紅等[2]根據(jù)小型水電站啟停靈活等特點(diǎn),對(duì)保證生態(tài)流量下小型梯級(jí)水電站發(fā)電穩(wěn)定性進(jìn)行了研究,通過合理調(diào)度,提高了水電站發(fā)電質(zhì)量。馬真臻等[3]以黃河下游為重點(diǎn)生態(tài)保護(hù)對(duì)象,構(gòu)建了水庫生態(tài)用水調(diào)度模型,對(duì)黃河基準(zhǔn)年和未來水平年不同情景的生態(tài)用水調(diào)度方案進(jìn)行了優(yōu)化計(jì)算。顧巍巍等[4]基于解空間差分進(jìn)化算法對(duì)水電站生態(tài)調(diào)度進(jìn)行研究,并將其應(yīng)用于三峽水電站,取得了較高的生態(tài)環(huán)境效益。雍婷等[5]應(yīng)用自適應(yīng)遺傳算法對(duì)丹江口水庫調(diào)度圖進(jìn)行優(yōu)化并繪制生態(tài)調(diào)度線,確定了丹江口水庫的生態(tài)庫容,為生態(tài)友好型水庫調(diào)度理論的應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。郭有安等[6]對(duì)瀾滄江梯級(jí)電站的發(fā)電與生態(tài)流量耦合聯(lián)合優(yōu)化進(jìn)行研究,在確保梯級(jí)間河道生態(tài)用水安全的前提下,實(shí)現(xiàn)了梯級(jí)電站發(fā)電效益最優(yōu)。葉明[7]對(duì)紅水河上龍灘-巖灘水電站聯(lián)合生態(tài)優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行研究,為流域生態(tài)修復(fù)提供了新的思路。
目前,對(duì)生態(tài)調(diào)度的研究大多集中在水電調(diào)度模型的建立上,而對(duì)生態(tài)指標(biāo)的合理量化以及生態(tài)因子的內(nèi)在聯(lián)系分析研究較少。本文對(duì)此進(jìn)行了具體分析,并由此提出了保障生態(tài)流量的水電聯(lián)合調(diào)度策略,并將其應(yīng)用于都江堰雙合水電廠,與傳統(tǒng)調(diào)度方案相比,取得了良好的經(jīng)濟(jì)生態(tài)效益。
兼顧生態(tài)和發(fā)電效益的多目標(biāo)水電聯(lián)合調(diào)度策略是一種反饋控制過程,通過不斷調(diào)整水庫蓄泄條件,在滿足生態(tài)指標(biāo)的基礎(chǔ)上最終得出最優(yōu)調(diào)度方案。研究過程分為4個(gè)階段:①生態(tài)指標(biāo)的合理量化;②生態(tài)因子的內(nèi)在聯(lián)系分析;③水電資源生態(tài)建模;④生態(tài)-發(fā)電均衡調(diào)度策略求解。
生態(tài)指標(biāo)的合理量化關(guān)系到生態(tài)效益的充分體現(xiàn),具有非常重要的研究意義。本文主要考慮對(duì)魚類群體容量指標(biāo)Vfish_type(t)、野生植物需水量指標(biāo)Qplant、最小生態(tài)流量指標(biāo)Qenvi(t)、人類缺水指標(biāo)Vlow(t)、防洪指標(biāo)Qflood(t)、供水指標(biāo)Qlife(t)、灌溉指標(biāo)Qirrigation(t)以及發(fā)電量E指標(biāo)進(jìn)行量化,為生態(tài)因子的內(nèi)在聯(lián)系分析做準(zhǔn)備。
生態(tài)因子的內(nèi)在聯(lián)系分析階段主要分析流量flow(t)、流速speed(t)、水溫temp(t)、水質(zhì)qual(t)等生態(tài)因子與生態(tài)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系,從而為水電資源生態(tài)建模奠定基礎(chǔ)。
最小生態(tài)徑流量Qenvi(t)與魚類群體容量Vfish_type(t)和野生植物需水量Qplant(t)的聯(lián)系是
(1)
Kfish_type=f(flow,speed,temp,qual)
(2)
式中,Kfish_type表示魚類的需水量系數(shù),是關(guān)于生態(tài)因子為自變量的函數(shù)。
人類缺水指標(biāo)Vlow(t)與供水指標(biāo)Qlife(t)、灌溉指標(biāo)Qirrigation(t)等之間的內(nèi)在聯(lián)系為
Vlow(t)≤Qlife(t)-Qirrigation(t)
(3)
供水指標(biāo)Qlife(t)與防洪指標(biāo)Qflood(t)的聯(lián)系為
Qflood(t)=Vreservior-Qlife(t)
(4)
式中,Vreservior為水庫容量,該量是不隨時(shí)間變化的常量。
基于水電資源效益最優(yōu)的多目標(biāo)生態(tài)模型,包括優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)和約束條件。
1.3.1優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)
優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)構(gòu)建是兼顧生態(tài)效益指標(biāo)和發(fā)電效益指標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化問題。生態(tài)效益目標(biāo)objwater可表示為
objwater=min(Vlow+Vover)
(5)
式中,Vover為生態(tài)溢水量。
發(fā)電效益目標(biāo)objelect可表示為
(6)
聯(lián)合調(diào)度的總優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)objtotal為
objtotal=objelect-objwater
(7)
1.3.2約束條件
水庫水量平衡約束為
Vt+1=Vt+(qt-Qt-St)Δt
(8)
式中,Vt+1為t+1時(shí)段末水庫庫容;Vt為t時(shí)段末的水庫庫容;qt為電站t時(shí)段平均入庫流量;Qt為t時(shí)段水庫的下泄流量;St為t時(shí)段水庫的棄水量;Δt為計(jì)算時(shí)段。
水庫蓄水量約束為
Vmin (9) 上、下限水位約束為 Zmin (10) 式中,Zt為第t時(shí)刻實(shí)際水位;Zmin為第t時(shí)刻死水位;Zmax為第t時(shí)刻正常高水位。 調(diào)度期末水位控制為 (11) 為保證最小生態(tài)流量指標(biāo),水庫棄水量約束為 St>Qenvi (12) 水庫下泄流量約束為 Qmin (13) 發(fā)電機(jī)組出力約束為 Nmin (14) 式中,Nmin為t時(shí)段允許的水電站最小出力;Nt為t時(shí)段的水電站出力;Nmax為t時(shí)段允許的水電站最大出力,不得高于水電站滿發(fā)對(duì)應(yīng)的出力。 均衡和優(yōu)化在資源配置和多目標(biāo)決策中的應(yīng)用十分普遍[8]。生態(tài)-發(fā)電均衡調(diào)度策略的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)fopt為 fopt=objtotalδ (15) 式中,δ為約束條件函數(shù),當(dāng)滿足約束條件時(shí)δ=1,否則δ=0。 采用差分進(jìn)化算法的求解流程見圖1。具體實(shí)現(xiàn)步驟如下: 圖1 生態(tài)-發(fā)電均衡調(diào)度策略求解流程 (1)編碼。編碼是差分進(jìn)化算法的第一步,也是很關(guān)鍵的一步。編碼既決定了算法的結(jié)果,也決定了后續(xù)工作每一步的運(yùn)算方式。水庫水位編碼z具體生成方式如下 z=Zmin+R(Zmax-Zmin) (16) 式中,R為[0,1]區(qū)間的均勻隨機(jī)數(shù)。為避免最優(yōu)解過早收斂,需要判斷各目標(biāo)函數(shù)是否滿足約束條件,如不能滿足,則需重新生成水位編碼并進(jìn)行計(jì)算,直到滿足約束條件為止。然后判斷種群規(guī)模是否達(dá)到,如果沒有達(dá)到也需重新進(jìn)行編碼。 (2)適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計(jì)。種群規(guī)模達(dá)到以后,需要依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)排序。適應(yīng)度函數(shù)決定了每一個(gè)個(gè)體遺傳到下一代群體的概率。適應(yīng)度函數(shù)φ(Z)由目標(biāo)函數(shù)和懲罰函數(shù)組成如下 (17) (18) (19) (20) (3)變異。變異是差分進(jìn)化算法必不可少的步驟,具體實(shí)現(xiàn)方法如下 (21) (4)交叉。交叉可以通過某個(gè)交叉率來使群體內(nèi)的各個(gè)個(gè)體隨機(jī)搭配,增加多樣性。由交叉獲得的新個(gè)體如下 (22) (23) (5)選擇。選擇的目的是按照一定的方法從父代中選擇優(yōu)良的個(gè)體遺傳到子代群體。實(shí)現(xiàn)方法如下 (24) (6)算法終止。若算法達(dá)到最大迭代次數(shù),則算法終止,輸出最優(yōu)水電聯(lián)合調(diào)度策略。 都江堰雙合水電廠位于四川省都江堰市聚源鎮(zhèn)大合村,是都江堰灌渠江安河水電梯級(jí)開發(fā)第四級(jí)電廠,裝設(shè)3臺(tái)軸流定槳式水輪發(fā)電機(jī)組,裝機(jī)容量為3×1 250 kW,正常水位是11 m,汛限水位是1 m,死水位是2 m。 雙合水電廠水庫下泄流量過程見圖2,生態(tài)徑流量過程見圖3。結(jié)合圖2、3可知,傳統(tǒng)調(diào)度方案全年均保持恒定下泄流量0.5 km3/s用于發(fā)電,導(dǎo)致1月~4月枯水期時(shí)段最小生態(tài)徑流量不能保證,使生態(tài)環(huán)境受到破壞;而在7月~10月豐水期豐沛的水量沒有得到充分利用。采用本文提出的保障生態(tài)流量的水電聯(lián)合調(diào)度策略,調(diào)整了水庫下泄流量,從而保證了最小生態(tài)徑流量的要求,并且使水資源得到更加合理地利用。 圖2 水庫下泄流量過程 圖3 生態(tài)徑流量過程 全年發(fā)電量比較見表1。從表1可知,相比傳統(tǒng)的水電調(diào)度方案,優(yōu)化后的調(diào)度方案使全年發(fā)電量增加了26 970 kW·h,發(fā)電效益上升了14%,水資源得到了更加有效的利用。 表1 全年發(fā)電量比較 kW·h 本文通過對(duì)生態(tài)指標(biāo)進(jìn)行合理量化,并對(duì)生態(tài)因子的內(nèi)在聯(lián)系進(jìn)行分析,建立了水電資源生態(tài)模型。然后,采用差分進(jìn)化算法對(duì)生態(tài)-發(fā)電均衡調(diào)度策略進(jìn)行求解,得出了保障生態(tài)流量的最優(yōu)水電聯(lián)合調(diào)度策略。雙合水電廠應(yīng)用效果表明,優(yōu)化后的水電聯(lián)合調(diào)度策略既保障了生態(tài)流量的需求,又明顯提高了發(fā)電效益,從而實(shí)現(xiàn)了水資源更加合理高效的利用。 然而,本文仍存在一些不足之處,值得未來進(jìn)行進(jìn)一步的研究: (1)只采用了差分進(jìn)化算法對(duì)生態(tài)-發(fā)電均衡調(diào)度策略進(jìn)行求解,可以嘗試其他算法進(jìn)行求解,以便得到更好的結(jié)果。 (2)在對(duì)生態(tài)因子的內(nèi)在聯(lián)系分析時(shí),只簡單地分析了流量、流速、水溫、水質(zhì)等生態(tài)因子與生態(tài)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系,還可以考慮水深、斷面形態(tài)等其他生態(tài)因子與生態(tài)指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系。1.4 生態(tài)-發(fā)電均衡調(diào)度策略求解
2 雙合水電廠應(yīng)用效果
3 結(jié) 語