流域梯级及全流域巨型水库群洪水资源化联合优化调度研究

发布时间：2018-03-27 08:59

本文选题：全流域控制性水库群　切入点：防洪调度　出处：《华中科技大学》2014年博士论文

【摘要】：洪水资源安全利用是缓解水资源短缺和防洪减灾的有效措施和方法。我国淡水资源极为匮乏,人均水资源量仅2200m3,是全球人均淡水资源最贫乏的13个国家之一。同时我国也是干旱、洪涝并发频繁、旱涝灾害严重的国家,水资源时空分布极不均衡,随着社会主义建设逐步加快,经济、文化的快速发展,我国水资源短缺形势更为严峻。为有效缓解国家水资源短缺,同时保障流域防洪体系安全,亟需研究并发展流域洪水资源安全利用的理论与方法。流域水库群担负着流域防洪、供水、航运等重要任务,其洪水资源化联合调度在防洪减灾和缓解供需水矛盾等方面发挥重要作用,是实现洪水资源安全利用及水资源可持续利用的重要举措。本文围绕全流域大规模控制性水库群洪水资源化联合优化调度存在的关键科学问题和技术瓶颈,在引入系统科学、水文学、水资源学等理论的基础上,以流域水资源充分利用和防洪体系安全为目标,对三峡及其上游控制性水库群洪水资源化联合优化调度建模理论和求解方法开展了深入的研究,在理论创新和工程实践方面取得了一些可供流域管理机构参考和借鉴的研究成果。相关研究成果集成于“金沙江梯级水调管控平台”、“三峡及以上水库群蓄水调度原型系统”和“长江中上游水资源优化配置原型系统”等系统中,并通过进行实地部署在长江三峡及金沙江成都调控中心获得了工程应用。研究工作取得的主要创新性成果如下： (1)针对流域水库群联合优化调度时空高纬度、多调度目标竞争以及水位、流量多重变量耦合等特性,研究工作引入文化进化框架,提出了适应于复杂非线性约束条件下多目标优化问题的文化自适应仿电磁学算法(MOCSEM)。该算法通过模拟电磁学原理实现文化进化框架中的种群空间进化,并根据流域水库群联合优化调度的特点构建了文化框架中信仰空间,采用经验知识信息共享机制指导种群空间进化过程,从而保证种群空间的多样性和分布性。文化自适应仿电磁学算法的性能测试结果表明,该算法具有优异的多目标并行优化性能,能有效处理复杂非线性约束条件下多目标优化问题。 (2)为满足流域水库群联合优化调度对径流预报的精度需求,研究工作综合考虑流域水文系统不同产汇流特性,以提高流域径流预报精度为目标,提出了反映流域不同径流特征的概念性水文模型多目标参数优化率定方法,并基于参数率定的优化结果,建立了一种简便的自识别参数组合预报模式。以某典型湿润地区为研究对象,进行新安江水文模型多目标参数优化率定和基于其率定结果的参数组合预报,实例仿真和对比分析结果表明,应用本文提出的自识别参数组合预报方法可为水文预报作业提供更为精确的流域径流预报成果。 (3)考虑流域水库群防洪调度对流域中下游水库、提防工程、分蓄洪区等水利工程设施防洪安全的影响,建立了均衡考虑流域不同防护区及梯级水库群自身防洪安全的流域控制性水库群多目标联合防洪优化调度模型。研究工作以金沙江下游梯级和三峡水库为实例,采用本文提出的高效算法MOCSEM对流域控制性水库群多目标联合防洪优化调度模型进行工程实践检验,实例仿真结果和对比分析结果表明,该模型在保证三峡坝前水位不变的前提下,进一步减少水库最大下泄流量,增强水库群的防洪能力,为制定合理的长江中上游防洪调度方案提供了数据支撑。 (4)针对流域干支流梯级水库群汛末竞争性蓄水这一工程问题,研究工作从流域整体优化的角度出发,在保证防洪安全的基础上,提出了一种全流域水库群分级分期联合蓄水策略来判定流域梯级各水库的蓄水时机及次序,制定了各水库汛限水位优化设计方案,以水库群汛末蓄满度最大为目标,建立了基于蓄水调度图的全流域水库群联合蓄水优化调度模型,并以雅砻江锦屏一级、大渡河瀑布沟、嘉陵江亭子口、乌江构皮滩、岷江紫平铺、金沙江四库梯级以及三峡等12个全流域骨干性水库群为研究对象,运用文化自适应仿电磁学算法进行求解。研究结果表明,水库群联合蓄水优化调度方案在不增加流域防洪风险的同时,可有效提高水库群蓄满度,减少弃水量,为研究和制定长江流域大型水库群统一蓄水方案提供一种新的思路和方法。 (5)在以上研究工作基础上,围绕全流域大规模水库群水资源配置的工程需求,以雅砻江流域、岷江流域、大渡河流域、嘉陵江流域、乌江流域、金沙江流域和长江三峡河段等长江中上游流域为研究对象,依据长江中上游流域主要控制断面的水资源设计指标,考虑兼顾流域水库群汛期防洪以及三峡水库汛末蓄水任务,建立了以流域供水缺额最小为目标的长江中上游流域巨型水库群水量优化调度模型,提出了面向水资源配置的流域干支流梯级水库群联合调度策略。选取现状2010和未来2020两水平年,进行长系列历史资料下的流域水资源配置模拟。模拟结果表明,通过水库群联合优化调度方案可降低流域总供水缺额,提高三峡水库蓄满率,为实现全流域水资源优化配置提供理论依据和技术支撑。
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【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TV697.12

【参考文献】