气候变化影响下流域梯级水电站优化调度与系统集成应用研究

摘要

现代化工业发展进程对化石燃料的消耗和人类活动对土地植被的改变引发并加剧了全球温室效应，导致了全球大气和海洋温度的上升，引发了一系列的气候变化反应，水资源系统也受到了深刻影响。气候变化通过改变流域的降水和蒸发量，导致流域水资源在时间和空间上的分配发生改变，加剧了干旱、洪涝灾害等极端事件的危害，也给水资源管理带来一系列难题。水利工程作为水资源管理的组成部分，在水资源优化和配置中发挥了重要作用，但其安全经济运行也受到气候和环境变化的严重影响。与此同时，随着我国水电能源建设的发展，流域水电站开发规模不断扩大，对流域水资源的管理利用提出了新的要求。一方面，亟需开展梯级水电站联合优化调度研究，并探求梯级水电站整体优化建模及其模型求解方法，以提高流域水电能源综合利用率；另一方面，有待深入研究并掌握气候变化对流域水资源以及梯级水电站发电调度的影响，预测未来流域水资源变化特征以及水能发电的潜力和格局，从而能够积极应对气候变化下水电能源战略发展的新挑战，减少因气候变化所带来的损失。针对上述问题，本文围绕气候变化背景下流域梯级水电站联合发电调度开展了相关研究，重点解决不同气候变化情景模式下流域梯级水电站发电调度的响应规律，并研究气候变化背景下流域梯级水电站联合发电调度模型的高效求解方法。研究工作取得了一些有意义的研究成果，主要研究内容和成果如下： （1）研究工作首先构建了考虑未来气候变化影响的金沙江流域日径流预测模型，该模型选取GFDL-ESM2M、HADGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM-CHEM和NORESM1-M五种全球气候模式，结合新安江模型，预测了三种气候变化情景（RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5）下未来30年（2021-2050）金沙江干流流量，并在此基础上采用Mann-Kendall趋势分析法分析了金沙江流域未来径流的变化特性。研究结果表明，由于气候变化情景之间的差异性，金沙江流域未来径流表现出了不同的变化趋势，其中RCP2.6和RCP4.5情景下金沙江未来径流呈上升趋势，而RCP8.5情景下未来径流呈下降趋势。分析结果可知，耦合全球气候模式的日径流预测模型能够延长预见期，有效揭示金沙江流域干流典型站点流量变化趋势，为流域梯级水电站中远期水电能源运行计划与开发规划提供数据支撑。 （2）在考虑梯级水电站水力联系的基础上，探讨了水电站水位变化与梯级总发电量变化之间的关系，并据此提出了一种基于梯度信息的局部搜索策略，能够有效加快智能算法在求解水电站优化调度问题时的收敛速度。同时，针对标准的布谷鸟算法存在的局部收敛和搜索速度较慢的缺点，引入参数自适应调整策略和弹性边界策略，采用差分式Lévy飞行规则，并对原算法的种群更新策略进行了调整，有效提高了算法的求解能力。运用所提方法实现了金沙江下游梯级水电站长期发电优化调度模型的高效求解。模拟结果表明，所提出的方法收敛速度快，求解精度高，有较强的实用性。 （3）以上述研究为基础，根据未来30年金沙江流域径流预测结果，预测了三种气候变化情景下未来金沙江下游四库梯级的年平均发电量变化趋势，同时针对径流预测的不确定性，引入基于蒙特卡洛-VaR的风险评估方法，可以度量指定风险状态下梯级水电站的未来年发电量。研究结果表明，在RCP2.6情景下，未来金沙江下游四库梯级的年平均发电量将有所提高，RCP4.5情景下未来年平均发电量变化情况不明显，RCP8.5情景下未来年平均发电量会有一些下降；在置信度为95%时，RCP2.6情景下金沙江下游四库梯级的未来年发电量至少会大于2129亿kWh，RCP4.5情景下未来年发电量至少会大于2062亿kWh，RCP8.5情景下未来年发电量至少会大于2049亿kWh，可为金沙江流域未来水能规划布局提供参考依据。 （4）围绕梯级水电站多目标发电调度问题，建立了梯级水电站多目标发电调度模型，并根据NSGA-Ⅱ优化理论提出了能用于求解多目标优化问题的多目标布谷鸟算法。同时，在多目标布谷鸟算法中引入了外部档案集，并采用了自调整发散性算子策略和梯度搜索策略，有效提高了算法求解梯级水电站多目标调度问题的能力。运用所提方法实现了金沙江下游梯级水电站典型年多目标发电调度，结果表明所提出的方法收敛速度快，求解精度高。最后对金沙江未来30年内的多目标发电调度进行了模拟，结果表明RCP2.6情景下，未来30年内总发电量与保证出力之间的矛盾会有所下降；RCP4.5情景下，总发电量与保证出力的矛盾性表现增加的趋势；RCP8.5情景下，总发电量与保证出力的矛盾性没有太大的变化。 （5）从梯级水电站联合优化调度的实际需求出发，确定了模型验证系统的设计方案及关键技术，完成了系统的功能与流程设计。在SOA架构的理论基础上，建立了基于SOA的系统总体架构，对模型验证系统进行了重构，降低了系统的耦合度。在此基础上，设计并开发了金沙江下游梯级水电站联合优化调度模型验证系统。系统基于B/S模式设计，通过对各模型服务的编排，将水文特性、气象预报、长中短期径流预报、中长期发电优化调度、厂内经济运行等模块按标准统一集成，完成系统核心功能的组合服务设计，最大限度地复用数据资源，减少资源浪费。同时，为了提前做好云调度平台的改造准备，研究了通用化调度模块的设计，将算法和模型有效的分离开来，提高了系统的可扩展性。

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摘 要

Abstract

目 录

1 绪 论

1.1 引言

1.2 选题背景与研究目标

1.3 研究现状与进展

1.3.1 气候变化对流域水资源的影响研究

1.3.2 梯级水电站中长期发电优化调度求解方法研究

1.3.3 梯级水电站多目标优化调度研究

1.3.4 气候变化对水电站发电调度的影响研究

1.4 本文主要研究内容及章节安排

2 气候变化下流域径流预测和趋势分析

2.1 引言

2.2 气候模式与新安江模型

2.2.1 气候模式

2.2.2 新安江模型

2.3 基于气候模式与新安江模型的流域未来径流预测建模

2.3.1 气候模式与新安江模型的耦合框架

2.3.2 气候模式与新安江模型的耦合实现

2.4 未来气候变化条件下的金沙江径流预测与趋势分析

2.4.1 基础数据整理与子流域划分

2.4.2 径流预测

2.4.3 趋势分析

2.5 本章小结

3 梯级水电站发电优化调度及其高效求解方法研究

3.1 引言

3.2 梯级水电站联合发电优化调度模型

3.3 梯级水电站联合发电优化调度模型高效求解方法

3.3.1 布谷鸟算法基本原理与改进

3.3.2 求解方法与约束处理策略

3.4 金沙江梯级水电站发电联合优化调度

3.4.1 研究对象及其主要参数

3.4.2 典型年分析

3.5 本章小结

4 气候变化对梯级水电站发电调度的影响及风险分析

4.1 引言

4.2 气候变化对梯级水电站群发电调度的影响

4.2.1 气候变化背景下梯级水电站发电调度模拟

4.2.2 气候变化对梯级水电站发电调度的影响分析

4.3 气候变化对梯级水电站群总发电量影响的风险分析

4.3.1 发电量预估风险成因分析

4.3.2 基于VaR的发电调度风险估计

4.3.3 年平均发电量风险分析

4.4 本章小结

5 气候变化情景下的梯级水电站多目标调度

5.1 引言

5.2 梯级水电站多目标调度模型

5.2.1 多目标问题概述

5.2.2 梯级水电站多目标发电调度模型

5.3 梯级水电站多目标调度模型求解方法

5.3.1 NSGA-II简介

5.3.2 多目标布谷鸟算法

5.4 金沙江梯级水电站多目标发电调度

5.5 气候变化情景下的金沙江梯级水电站多目标调度

5.6 本章小结

6 基于SOA架构的梯级水电站发电联合调度系统集成

6.1 引言

6.2 系统需求与业务流程分析

6.2.1 总体需求

6.2.2 功能分析

6.2.3 主要业务流程分析

6.3 关键技术架构

6.3.1 SOA体系结构

6.3.2 企业服务总线

6.3.3 MVC模式

6.4 调度系统结构设计与通用化调度模块设计

6.4.1 硬件、软件结构

6.4.2 实体类、算法与模型

6.4.3 组合服务设计

6.4.4 系统应用展示

6.5 本章小结

7 总结与展望

7.1 主要研究成果

7.2 研究工作展望

致 谢

参考文献

附录1: 攻读博士期间发表的论文

附录2: 攻读博士期间完成和参与的科研项目