梯级水库群多目标调度增益分配的组合系数法
发布时间：2021-01-17 21:55
在当前流域综合开发的背景下,流域内多利益主体间公平、高效、合理的效益分配,是维持梯级水库合作联盟的稳定性和综合发展的可持续性的关键。本文基于水资源多目标开发要求和多利益主体效益分配问题,提出了同时考虑水库贡献度和牺牲度的组合系数增益分配模型,综合水库在发电优化联合调度中的增益贡献度和多目标优化调度中的效益牺牲度,合理进行联盟增量效益分配。应用结果表明:增量效益的分配实质上是对水库贡献的奖励和对牺牲的补偿;贡献度和牺牲度都较高的水库分得更多的增量效益,组合系数分摊法的分配结果公平合理;与基于比例分配法和传统Shapley值分配法的分配结果相比,组合系数的分摊方法更符合当前水资源多目标发展要求。
【文章来源】：水力发电学报. 2020,39(11)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
金沙江下游梯级水库群概化图Fig.1GeneralizationofcascadereservoirsonthelowerJinshamainstream
通过取50%频率的逐月频率法[22]计算得出。（4）航运目标：4maxShmax100%TfT通航（11）,min,,max,sitsTtqqqtT通航（12）式中：Sh为通航保证率，s,minq和s,maxq分别为通航河段适宜流量的上下限。模型约束条件包括水库水量平衡约束、水库水位、出流流量约束等[23]。3.3模型求解选择平水年的实测径流过程作为模型输入，采用NSGA-III算法求解上述模型，得到该多目标优化调度问题的Pareto前沿，如图2所示，其中x，y，z轴分别表示缺水率、生态偏离度和梯级总发电量，航运保证率通过点的颜色映射表示。由图2可以发现，发电与生态之间有很明显的竞争关系，若水库选择生态较好的方案，梯级水库的总发电量效益将会明显降低。此外，在Pareto前沿上选择缺水率最低为0的方案时，对应的发电量可能仅为1.963×1011kW·h，与可能的最大发电量相差0.022×1011kW·h；当选择通航保证率最高为99.45%时，对应的发电量可能仅为1.962×1011kW·h，与可能的最大发电量相差0.023×1011kW·h。因此，虽然发电和供水、航运之间没有明显的竞争关系，但是在选择缺水率小或通航保证率高的调度方案时，也有可能造成流域发电效益的降低。综上，当流域梯级水库考虑生态、供水和航运要求时，对梯级发电效益产生一定的影响，各库在尽可能满足这些效益目标需求时，自身的发电效益也会发生改变。此外，如图所示，发电以外的其他目标之间没有明显的作用关系，且它们之间的相互关系对发电量的没有直接作用，因此在本研究中不考虑其他效益目标间的相互影响。图2多目?
96水力发电学报各库在三个效益目标上子牺牲度的占比如图3所示。最后根据确定的“牺牲度”因素权重，与牺牲系数矩阵相乘，即可得各水库的牺牲度系数。本研究认为这三个效益目标的重要性程度在计算增益分配时处于同等地位，则各因子权重均为1/3，即可计算得最终四库增益分配的牺牲度系数为A0.032，0.326，0.354，0.288。图3各库各目标贡献度雷达图Fig.3Radarmapsofthecontributionofeachtargetineachreservoir（4）增益分配系数：综合增益贡献度系数和牺牲度系数，两者各取0.5权重加和，得到最终的增益分配系数为ω0.030，0.316，0.388，0.266。根据上述步骤得到的分配系数，可进一步计算各库在多目标联合优化调度中的增益分配情况。根据表1所示的平水年来水条件下各库单独运行时的发电效益，四库均单独运行时的总发电量为1.973×1011kW·h。与多目标联合优化调度结果对比，多目标联合调度的最优方案下，梯级总发电量为1.985×1011kW·h，增益1.182×109kW·h。继而可计算得四库共同联盟状态下，考虑多目标优化要求时，各库分配到的增益量分别为0.349×108kW·h、3.739×108kW·h、4.585×108kW·h、3.145×108kW·h。最终，各库的发电量总效益分别为4.268×1010kW·h、6.614×1010kW·h、6.063×1010kW·h、2.904×1010kW·h。将组合系数的增益分配结果与按调节库容比例分配法和传统Shapley法的分配结果进行比较，如表4、图4和图5所示。比例分配法中，白鹤滩因其调节库容较大，因此分配占比较大，分得效益最多；而向家坝因调
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于赋权法比较的改进云模型应用研究——以汾河二库为例[J]. 赵杰,孙雪岚,姚歌. 水利水电技术. 2020(06)
[2]基于梯度分析法的长江上游水库群供水-发电-环境互馈关系解析[J]. 何中政,周建中,贾本军,张勇传. 水科学进展. 2020(04)
[3]梯级补偿效益分摊的变异系数-Shapley值法[J]. 李英海,汪利,李清清,杨平,夏青青,牟春霞. 水力发电学报. 2020(09)
[4]长江上游巨型水库群联合蓄水调度研究[J]. 郭生练,何绍坤,陈柯兵,张剑亭. 人民长江. 2020(01)
[5]基于信息熵的梯级水库联合优化调度增益分配法[J]. 张剑亭,郭生练,陈柯兵,何绍坤. 水力发电学报. 2020(02)
[6]面向发电、供水、生态要求的赣江流域水库群优化调度研究[J]. 陈悦云,梅亚东,蔡昊,许新发. 水利学报. 2018(05)
[7]多主体水库群联合调度增益分配讨价还价模型[J]. 徐斌,马昱斐,储晨雪,钟平安. 水力发电学报. 2018(05)
[8]基于改进NSGA-Ⅱ的黄河下游水库多目标调度研究[J]. 王学斌,畅建霞,孟雪姣,王义民. 水利学报. 2017(02)
[9]市场环境下梯级水电站间发电补偿效益研究[J]. 王金龙,黄炜斌,马光文,郭乐. 四川大学学报(工程科学版). 2016(03)
[10]水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用[J]. 白涛,阚艳彬,畅建霞,袁梦. 水科学进展. 2016(01)
本文编号：2983660
【文章来源】：水力发电学报. 2020,39(11)北大核心
【文章页数】：10 页
【部分图文】：
金沙江下游梯级水库群概化图Fig.1GeneralizationofcascadereservoirsonthelowerJinshamainstream
通过取50%频率的逐月频率法[22]计算得出。（4）航运目标：4maxShmax100%TfT通航（11）,min,,max,sitsTtqqqtT通航（12）式中：Sh为通航保证率，s,minq和s,maxq分别为通航河段适宜流量的上下限。模型约束条件包括水库水量平衡约束、水库水位、出流流量约束等[23]。3.3模型求解选择平水年的实测径流过程作为模型输入，采用NSGA-III算法求解上述模型，得到该多目标优化调度问题的Pareto前沿，如图2所示，其中x，y，z轴分别表示缺水率、生态偏离度和梯级总发电量，航运保证率通过点的颜色映射表示。由图2可以发现，发电与生态之间有很明显的竞争关系，若水库选择生态较好的方案，梯级水库的总发电量效益将会明显降低。此外，在Pareto前沿上选择缺水率最低为0的方案时，对应的发电量可能仅为1.963×1011kW·h，与可能的最大发电量相差0.022×1011kW·h；当选择通航保证率最高为99.45%时，对应的发电量可能仅为1.962×1011kW·h，与可能的最大发电量相差0.023×1011kW·h。因此，虽然发电和供水、航运之间没有明显的竞争关系，但是在选择缺水率小或通航保证率高的调度方案时，也有可能造成流域发电效益的降低。综上，当流域梯级水库考虑生态、供水和航运要求时，对梯级发电效益产生一定的影响，各库在尽可能满足这些效益目标需求时，自身的发电效益也会发生改变。此外，如图所示，发电以外的其他目标之间没有明显的作用关系，且它们之间的相互关系对发电量的没有直接作用，因此在本研究中不考虑其他效益目标间的相互影响。图2多目?
96水力发电学报各库在三个效益目标上子牺牲度的占比如图3所示。最后根据确定的“牺牲度”因素权重，与牺牲系数矩阵相乘，即可得各水库的牺牲度系数。本研究认为这三个效益目标的重要性程度在计算增益分配时处于同等地位，则各因子权重均为1/3，即可计算得最终四库增益分配的牺牲度系数为A0.032，0.326，0.354，0.288。图3各库各目标贡献度雷达图Fig.3Radarmapsofthecontributionofeachtargetineachreservoir（4）增益分配系数：综合增益贡献度系数和牺牲度系数，两者各取0.5权重加和，得到最终的增益分配系数为ω0.030，0.316，0.388，0.266。根据上述步骤得到的分配系数，可进一步计算各库在多目标联合优化调度中的增益分配情况。根据表1所示的平水年来水条件下各库单独运行时的发电效益，四库均单独运行时的总发电量为1.973×1011kW·h。与多目标联合优化调度结果对比，多目标联合调度的最优方案下，梯级总发电量为1.985×1011kW·h，增益1.182×109kW·h。继而可计算得四库共同联盟状态下，考虑多目标优化要求时，各库分配到的增益量分别为0.349×108kW·h、3.739×108kW·h、4.585×108kW·h、3.145×108kW·h。最终，各库的发电量总效益分别为4.268×1010kW·h、6.614×1010kW·h、6.063×1010kW·h、2.904×1010kW·h。将组合系数的增益分配结果与按调节库容比例分配法和传统Shapley法的分配结果进行比较，如表4、图4和图5所示。比例分配法中，白鹤滩因其调节库容较大，因此分配占比较大，分得效益最多；而向家坝因调
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于赋权法比较的改进云模型应用研究——以汾河二库为例[J]. 赵杰,孙雪岚,姚歌. 水利水电技术. 2020(06)
[2]基于梯度分析法的长江上游水库群供水-发电-环境互馈关系解析[J]. 何中政,周建中,贾本军,张勇传. 水科学进展. 2020(04)
[3]梯级补偿效益分摊的变异系数-Shapley值法[J]. 李英海,汪利,李清清,杨平,夏青青,牟春霞. 水力发电学报. 2020(09)
[4]长江上游巨型水库群联合蓄水调度研究[J]. 郭生练,何绍坤,陈柯兵,张剑亭. 人民长江. 2020(01)
[5]基于信息熵的梯级水库联合优化调度增益分配法[J]. 张剑亭,郭生练,陈柯兵,何绍坤. 水力发电学报. 2020(02)
[6]面向发电、供水、生态要求的赣江流域水库群优化调度研究[J]. 陈悦云,梅亚东,蔡昊,许新发. 水利学报. 2018(05)
[7]多主体水库群联合调度增益分配讨价还价模型[J]. 徐斌,马昱斐,储晨雪,钟平安. 水力发电学报. 2018(05)
[8]基于改进NSGA-Ⅱ的黄河下游水库多目标调度研究[J]. 王学斌,畅建霞,孟雪姣,王义民. 水利学报. 2017(02)
[9]市场环境下梯级水电站间发电补偿效益研究[J]. 王金龙,黄炜斌,马光文,郭乐. 四川大学学报(工程科学版). 2016(03)
[10]水库群水沙调控的单-多目标调度模型及其应用[J]. 白涛,阚艳彬,畅建霞,袁梦. 水科学进展. 2016(01)
本文编号：2983660
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shuiwenshuili/2983660.html
