韓友春,金叢成
(江蘇禹衡工程質量檢測有限公司,江蘇 鹽城 224000)
中國南方部分地區(qū)深受洪水災害影響,水電站作為防洪的重要設施,現有水電站有效庫容能力不足導致水庫水位低、棄水量較多、發(fā)電量不足[1-2]。目前依靠傳統(tǒng)工程設施已經不能滿足水電站庫容的優(yōu)化需求,因此,諸多學者為解決該問題進行可大量研究。付壯[3]通過構建優(yōu)化調度模型,進行協(xié)調計算,得到庫容優(yōu)化的目標函數,利用懲罰函數,計算最優(yōu)的容水量組解,利用大系統(tǒng)協(xié)調法對收斂條件以及分解過程進行深入的推導,該方法在一定程度上提升了水庫的容水量,但是沒有針對棄水量進行有效優(yōu)化。馬昱斐等[4]基于全微分法聯合建立調度增益與時段棄水量,蓄量差的關系模型,采用全微分公式定量分解各水庫增益貢獻,挖掘水電站水庫調度潛力,求解模型的離散性多階段過程,拓寬模型的約束條件限制,得到水庫群的最優(yōu)調度規(guī)則,該方法針對棄水量和水位幅度進行了有效優(yōu)化,但在水庫發(fā)電量方面沒有進行相關改進,水電站的有效庫容優(yōu)化不全面。
本文基于上述研究存在的問題,利用遺傳算法構建水電站有效庫容優(yōu)化模型,提出基于遺傳算法的水電站有效庫容優(yōu)化方法,并經實驗證明該方法能有效優(yōu)化水電站庫容,提升水電站水庫蓄放水能力。
采用同步蓄水的調度策略[5-7],對各水庫庫容進行均衡分配,使其保持在一個相對平衡的狀態(tài),進而提高水電站有效庫容。首先獲取水電站有效庫容優(yōu)化的目標函數,將水電站的最小超標洪量,作為第一層目標函數。超標洪量Q的數學表達式為:
(1)
式中:η為水電站的防洪水庫集合,座;T為水庫同步蓄水的調度期時段總數,s;Δt為單位調度時長,s;Ai,t為i水庫在t時段的入流量,m3/s。根據同步蓄水策略,把水庫之間的庫容使用率差值降到最小,并將其作為第二層目標函數。計算各水庫的末庫容使用率,其公式為:
(2)
式中:Di,t、Dj,t分別為i水庫和j水庫在t時段的末庫容使用率,%;Vi,t、Vj,t分別為i水庫和j水庫在t時段的末庫容,m3;Ei、Ej分別為i水庫和j水庫的汛限水位對應庫容,m3;Fi、Fj分別為i水庫和j水庫的防洪庫容,m3。則庫容使用率差別G的數學表達式為:
(3)
式中:γ為水電站水庫集合。根據公式(1)和(3),將有效庫容優(yōu)化。轉換為多目標優(yōu)化調度問題,根據2個目標之間的競爭關系,使用無量綱法和權重法[8-10],結合處理變量Q、G,合并量級存在差異的2個目標,建立有效庫容優(yōu)化的總目標函數minF,其數學表達式為:
minF=α(Q/Qmax)+β(G/Gmax)
(4)
式中:α、β為目標權重系數,分別取值為0.6、0.4;Qmax為水電站的理論最大超標洪量,m3/s;Gmax為水庫庫容使用比例之差的理論最大值,至此完成水電站有效庫容優(yōu)化目標函數的計算。
計算有效庫容優(yōu)化的約束條件,對總目標函數minF進行約束。水庫水量平衡約束條件的計算公式為:
Hi,t+1=Hi,t+(Mi,t-mi,t)×Ii,t
(5)
式中:Hi,t、Hi,t+1分別為i水庫在t時段、和t+1時段的水庫庫容,m3;Mi,t為i水庫在t時段的入流量,m3/s;mi,t為i水庫在t時段的斷面流量,m3;Ii,t為i水庫在t時段的區(qū)間流量,m3。水庫庫容限制約束條件的計算公式為:
Ei≤Vi,t≤Fi
(6)
水庫泄洪流量限制約束條件的計算公式為:
(7)
|ki,t+1-ki,t|≤Δkit∈[1,T-1]
(8)
式中:Δki為i水庫的超標流量限制;ki,t+1、ki,t分別為i水庫,t+1時段和t時段的超標流量,m3/s。水電站過洪能力限制約束條件的計算公式為:
qi,t≤Ji(Ki-Li)
(9)
式中:Ji為i水庫保證水位對應的控制流量,m3/s;Ki為i水庫的起調庫容,,m3;Li為i水庫的調度期末庫容,m3。防洪安全約束條件的計算公式為:
qi,t≤Ni
(10)
式中:Ni為i水庫能夠允許的最大泄流量,m3/s。出力約束條件的計算公式為:
(11)
根據目標函數和約束條件,建立水電站有效庫容優(yōu)化模型,對模型進行求解,得到庫容最優(yōu)分配策略。使用遺傳算法對模型進行反復進化迭代,具體流程如圖1。
如圖1所示,將公式(4)作為遺傳算法的目標函數,即種群迭代的適應度函數,采用離散庫容的方式[11-14],編碼水電站有效庫容,使庫容實際值對應個體基因,將水位升降變化時對應的庫容,作為基因段變化范圍,得到遺傳算法的初始種群。庫容實際值Hi,t計算公式為:
圖1 遺傳算法的模型求解流程圖
(12)
進行對比實驗,將此次設計方法記為實驗A組,2種傳統(tǒng)徑流式中小型水電站有效庫容優(yōu)化方法,分別記為實驗B組、C組。當有效庫容優(yōu)化后,利用水庫水位提升幅度、棄水總量、發(fā)電量3個指標比較水電站水庫的蓄水能力。
選取江蘇省內的某水電站為例,主要特征參數如表1所示。
表1 江蘇省某水電站特征參數表
某水電站群梯級示意如圖2所示。
圖2 階梯水電站示意圖
該水電站枯水年、平水年、豐水年3種不同的典型來水過程如圖3所示。
圖3 水電站各典型年日徑流過程圖
根據該水電站2005—2020年相鄰15 a的徑流資料對水庫容量進行優(yōu)化調度。在3個典型年中,每月取3個典型日,將其流量過程作為需要分析的資料,典型日分別為日均流量與月平均流量最為接近的一天,當月日均流量最小的一天以及當月日均流量最大的一天。實驗A組設置遺傳算法的迭代次數為1 000,個體基因適應度值為0.9。
2.2.1第1組實驗結果
當3組方法優(yōu)化后,劃分水電站有效庫容,比較水庫水位的提升幅度,實驗對比結果如表2所示。
表2 水庫水位提升幅度對比結果表
由表2可知,有效庫容優(yōu)化后20 d內,實驗A組水庫水位平均提升幅度為197.02 m;實驗B組、C組的平均提升幅度分別為152.34、130.90 m;A組水庫水位相比實驗B組、C組,分別提升了44.68、66.12 m。
2.2.2第2組實驗結果
有效庫容優(yōu)化后,統(tǒng)計水電站每天的棄水總量,棄水量對比結果如表3所示。
表3 棄水量對比結果表
由表3可知,有效庫容優(yōu)化后20 d內,實驗A組平均棄水量為0.983億m3/d;實驗B組和實驗C組的平均棄水量分別為1.275億、1.316億m3/d;相比實驗B組和C組,A組水庫棄水量分別減少了0.292億、0.333億m3/d。
2.2.3第3組實驗結果
有效庫容優(yōu)化后,統(tǒng)計水電站每天的發(fā)電量,發(fā)電量對比結果如表4所示。
由表4可知,有效庫容優(yōu)化后20 d內,實驗A組平均發(fā)電量為7.691億kWh/d;實驗B組、C組的平均發(fā)電量分別為6.889億、6.570億kWh/d;相比實驗B組和C組,A組發(fā)電量分別增加了0.802億、1.121億kWh/d。綜上所述,此次設計優(yōu)化方法下,水庫水位有較大幅度提高,減少了棄水量,從而抬高了限洪水線,水庫蓄水量充足,保證了運行水位的下泄流量,進一步增加了發(fā)電量,水電站水庫的蓄放水能力,要優(yōu)于2種傳統(tǒng)有效庫容優(yōu)化方法。
表4 發(fā)電量對比結果表
將水電站的最小超標洪量、水庫庫容使用率的最小差值,作為有效庫容優(yōu)化的目標函數,選取水庫水量平衡、水庫庫容限制、水庫泄洪流量限制、安全過洪能力限制等,對目標函數進行約束,建立有效庫容優(yōu)化模型,通過遺傳算法求得模型最優(yōu)解,均衡分配水庫庫容,得到優(yōu)化后的庫容實際值,實現了水電站有效庫容優(yōu)化,提升了水位量和發(fā)電量,減少了棄水量,具有一定的科學性。但此次研究中忽略了水庫泥沙淤積的影響因素,在今后的研究中,應結合二維和三維水沙數學模型,對水電站有效容量進行合理劃分。