面向生態(tài)保護(hù)和恢復(fù)的梯級(jí)水電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、大型水利樞紐工程在防洪、發(fā)電、供水、航運(yùn)等諸多方面發(fā)揮巨大作用的同時(shí)，也對(duì)河流生態(tài)系統(tǒng)造成了脅迫效應(yīng)，從而不同程度地影響了流域的生態(tài)過(guò)程，在此背景下，研究并開(kāi)展水利工程的生態(tài)調(diào)度，從而保護(hù)和恢復(fù)河流健康生境顯得尤為重要。面向生態(tài)修復(fù)與保護(hù)的水電能源聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行和管理及其效益響應(yīng)的綜合研究與經(jīng)濟(jì)、生態(tài)、環(huán)境等諸多方面密切相關(guān)，是水利水電工程學(xué)科的一個(gè)前瞻性研究論題，面臨眾多理論瓶頸和技術(shù)難題，是現(xiàn)代流域尺度復(fù)雜水電能源與生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)環(huán)境

2、耦合系統(tǒng)跨學(xué)科理論與技術(shù)研究的前沿領(lǐng)域。生態(tài)安全背景下長(zhǎng)江中上游梯級(jí)水電能源聯(lián)合優(yōu)化運(yùn)行問(wèn)題是在生態(tài)需求、水文循環(huán)、調(diào)度模式等復(fù)雜約束集合條件下的大型、動(dòng)態(tài)、離散、非凸的非線性多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，較傳統(tǒng)水電能源優(yōu)化調(diào)度復(fù)雜得多。為此，本文針對(duì)梯級(jí)水庫(kù)群水電聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度亟需考慮的諸多生態(tài)安全問(wèn)題，引入現(xiàn)代水電能源科學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、生態(tài)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)原理與方法，對(duì)面向生態(tài)調(diào)度的流域梯級(jí)電站聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度及決策的理論和方法開(kāi)展了深入的研究，取得了一些具有

3、理論意義和工程實(shí)際價(jià)值的成果，主要研究工作及創(chuàng)新成果如下：
　　 ⑴對(duì)流域水電開(kāi)發(fā)對(duì)河流生境造成的影響進(jìn)行了歸納總結(jié)，在此基礎(chǔ)上利用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，從水文角度分析了三峽水庫(kù)建設(shè)運(yùn)行對(duì)流域生境的脅迫，并通過(guò)R/S法、Mann-Kendall 法等方法解析天然河道建壩前后水文序列的變化趨勢(shì)，從而確定了典型河道生境脅迫的起始年份，并應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行了檢驗(yàn)。
　　 ⑵對(duì)生態(tài)調(diào)度目標(biāo)中可控性較強(qiáng)的生態(tài)徑流過(guò)程進(jìn)行了重點(diǎn)研究，在總

4、結(jié)了國(guó)內(nèi)外廣泛應(yīng)用的生態(tài)徑流過(guò)程確定方法的基礎(chǔ)上，結(jié)合河流自然水文節(jié)律分析，提出了面向生態(tài)流組的生態(tài)徑流過(guò)程確定方法，并分別從流域整體生態(tài)需求和典型生物資源需求兩個(gè)角度對(duì)長(zhǎng)江中上游宜昌斷面的生態(tài)徑流過(guò)程進(jìn)行了全面的實(shí)證分析，為流域生態(tài)徑流過(guò)程研究提供了新的思路。
　　 ⑶針對(duì)三峽梯級(jí)水利樞紐建成后生態(tài)調(diào)度的新要求，建立了以生態(tài)徑流過(guò)程為約束的梯級(jí)水電站生態(tài)調(diào)度模型，該模型以梯級(jí)系統(tǒng)總發(fā)電量最大為目標(biāo)函數(shù)，分別考慮流域整體生態(tài)需求

5、和典型生物資源需求兩個(gè)角度的復(fù)雜生態(tài)約束，并提出基于全局尋優(yōu)的離散微分動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法對(duì)該模型進(jìn)行了有效求解。
　　 ⑷針對(duì)三峽梯級(jí)電站調(diào)度過(guò)程中生態(tài)效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)效益均衡問(wèn)題，建立了綜合考慮生態(tài)和經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的多目標(biāo)生態(tài)調(diào)度模型，提出了衡量生態(tài)效益的指標(biāo)體系用以量化生態(tài)目標(biāo)。提出了一種新的多目標(biāo)進(jìn)化算法－基于ε 支配的自適應(yīng)多目標(biāo)差分進(jìn)化算法，典型測(cè)試函數(shù)的優(yōu)化結(jié)果表明，算法在求解過(guò)程中表現(xiàn)出的收斂性能和多樣性能，較有代表性的多目標(biāo)進(jìn)化算

6、法有一定程度的改善。結(jié)合上述算法和三峽梯級(jí)多目標(biāo)生態(tài)調(diào)度模型，仿真模擬得出一系列非劣調(diào)度方案集，為三峽梯級(jí)生態(tài)調(diào)度提供了可靠的決策依據(jù)。
　　 ⑸多目標(biāo)調(diào)度和決策的目的是根據(jù)決策者的需要確定最佳調(diào)度方案，本文提出了一種基于模糊測(cè)度分類融合的多屬性決策方法，該決策方法使用模糊測(cè)度分類融合的方法綜合各種決策方法的評(píng)估結(jié)果，并在過(guò)程中通過(guò)歷史訓(xùn)練確定決策方法的重要性，并依據(jù)上述信息對(duì)梯級(jí)電站多目標(biāo)生態(tài)調(diào)度方案進(jìn)行優(yōu)選排序，獲得了令決策