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    大伙房水庫供水調(diào)度規(guī)則制定研究

    2020-08-03 09:53:42王振輝
    黑龍江水利科技 2020年7期
    關鍵詞:大伙房保證率約束條件

    王振輝

    (遼寧省丹東水文局,遼寧 丹東 118001)

    0 引 言

    優(yōu)化算法與計算機技術的快速發(fā)展,推動了水庫調(diào)度優(yōu)化及模擬的研究,經(jīng)模型演算后大多數(shù)水庫均可獲取適用的調(diào)度規(guī)則。

    當前,水資源配置中的水庫調(diào)度規(guī)則模塊已被成功應用于多個商業(yè)軟件,例如SPWATER、MIKE BASIN、HEC-ResSim、RIBASIM等軟件,而獲取水庫調(diào)度規(guī)則的有關研究還比較少。智能算法的快速發(fā)展為獲取水庫調(diào)度規(guī)則提供了技術支撐,更多的智能算法逐漸得到應用,如Shiau[1]、Chang[2]、Chen[3]、Wang[4]等為獲取更加合理的調(diào)度規(guī)則,深入探究了遺傳及協(xié)同演化算法;尹正杰[5]等在制定調(diào)度規(guī)則時充分考慮了各行業(yè)用水信息,結合供水調(diào)度制定合理的運行機制;張雙虎[6]等將遺傳算法與差分演化算法相結合,以烏江水庫群優(yōu)化調(diào)度為例構造了梯級發(fā)電量最大的目標函數(shù);黃家文[7]等綜合應用免疫粒子群算法、水庫蓄供水控制線和判別系數(shù)法,合理優(yōu)化了蓄供水控制線。水庫供水調(diào)度圖為以往學者相關研究中最實用、最常見的調(diào)度規(guī)則,將優(yōu)化與模擬相耦合形成了一套獲取調(diào)度圖的混合式方法。然而,在提取調(diào)度圖過程中發(fā)現(xiàn)粒子群算法易陷入局部最優(yōu),模擬過程中該算法存在一定缺陷,為達到較優(yōu)的結果求解時設定的迭代次數(shù)或粒子數(shù)一般較大[8]。

    鑒于此,以大伙房水庫為例,為制定合理的水庫調(diào)度規(guī)則提出了混沌粒子群算法,通過實證分析驗證了其可靠性與適用性。

    1 水庫供水調(diào)度模型

    1.1 調(diào)度模型供水規(guī)則

    設定用水戶A、B、C為水庫的供水對象,為便于調(diào)度分析設供水保證率最高者為A、最低者為C、用水戶B居中。圖1為調(diào)度圖,按照設計供水保證率高低與供水目標的優(yōu)先等級,將興利庫容分解為多個調(diào)度區(qū)并自下而上依次排列限制線。其中,調(diào)度圖中時間和蓄水位不具備真實的意義,僅代表水庫蓄水位隨時間的變化規(guī)律。

    水庫運行過程中對每個用水戶的供水規(guī)則,見表1,應充分考慮各調(diào)度區(qū)與水庫蓄水量間的關系。

    1.2 目標函數(shù)

    1)設N、T為用水戶數(shù)和水庫供水的時段數(shù),用水戶i在時段t的缺水量、需水量和供水量△DEi(t)、WDi(t)、WSi(t),則缺水量最少的目標函數(shù)可表示為:

    (1)

    式中:△DEi(t)=WDi(t)-WSi(t);?t∈T,?i∈N。

    圖1 水庫運行調(diào)度圖

    表1 水庫供水規(guī)則

    2)引入Pi、Ratioi為用水戶i的設計供水保證率和實際保證率,引入指標Mi(t)描述用水戶i供水是否滿足,則供水保證率最高的目標函數(shù)為:

    新課程標準要求學生學習的數(shù)學內(nèi)容必須是有挑戰(zhàn)性的,有利于學生主動地進行觀察、實驗、猜測、驗證、推理與交流等數(shù)學活動。教材把表內(nèi)乘法分為兩部分,第一部分主要是乘法算理理解以及2~6的乘法口訣,第二部分是7~9的乘法口訣,這樣的編排不利于學生的思維連續(xù)性。有必要對表內(nèi)乘法進行改進。要根據(jù)學生已有的認知特點,對教材進行適當?shù)闹亟M和補充,積極探索。

    (2)

    1.3 決策變量

    實際上水庫供水調(diào)度圖上的各控制水位線就是決策變量,因此結合限制供水系數(shù)及水庫蓄水狀態(tài),可以將調(diào)度圖概化為以下表達式:

    (3)

    式中:m、n為單條調(diào)度線點數(shù)和調(diào)度線條數(shù);Xi,j為調(diào)度線i上點j的控制水位。

    1.4 約束條件

    水量平衡、水庫庫容為水庫調(diào)度模型的主要約束條件,此外涉及水庫供水時還要考慮供水約束,各類約束的具體表達式為:

    1)水量平衡約束條件。引入I(t)、L(t)為t時段入庫水量與水庫損失水量,S(t)、EC(t)為t時段水庫的棄水量和壩下水環(huán)境需水量,S(t)、S(t+1)為t時段的初、末庫容,以上各參數(shù)單位為萬m3。因此,水庫水量平衡約束可表示為:

    (4)

    2)水位約束條件。設定Zmax(t+1)、Zmin(t+1)為t時段末水庫運行的允許最高與最低水位,即非汛期正常蓄水位或汛期汛限水位與死水位,單位m,由此構造的水位約束條件為:

    Zmin(t+1)≤Z(t+1)≤Zmax(t+1)

    (5)

    3)水位庫容約條件束。設t時段初水庫面積、水位和庫容依次為A(t)、Z(t)、S(t),單位為萬m2、m、萬m3,因此形成的庫容約束函數(shù)如下:

    (6)

    4)供水、調(diào)度縣不交叉約束。引入αi為用水戶i的限制供水系數(shù),則供水約束和調(diào)度線不交叉約束條件為:

    WSi(t)≥αi×WDi(t)

    (7)

    Xi,j≥Xi+1,j

    (8)

    5)非負約束條件。根據(jù)以上各約束條件,水庫供水調(diào)度各變量均為非負值。

    1.5 模型求解

    模擬過程中,后期收斂速度慢、前期收斂速度快為粒子群算法存在的典型特征,各粒子在種群中相差較小,并且隨隨著迭代次數(shù)的增大種群的多樣性不斷減少,由此呈現(xiàn)出顯著的“趨同性”,這種現(xiàn)象加大了局部極值的發(fā)生概率,為增加種群的多樣性必須此案去分群、擾動、變異等措施,算法所求的最優(yōu)解即為粒子群趨同的點。

    設定合理的步數(shù)閾值N作為進化停滯條件,當進化停滯步數(shù)n超過閾值時隨機選取20%的粒子開始混沌變異,原聚集性粒子群利用新的運算公式驅(qū)散,由此實現(xiàn)增加種群多樣性及解決早期收斂的問題,混沌變異算法的運算流程如圖2。

    2 實證分析

    2.1 水庫概況

    大伙房水庫坐落于撫順市境內(nèi),控制面積5437km2,是一座兼顧灌溉、防洪、發(fā)電、供水、養(yǎng)殖等功能的大型水利工程,同時也是全國九大重點城市供水水源地之一。水庫總庫容21.87億m3,防洪庫容11.82億m3,汛限水位126.4m,最高水位138.8m,最大水深37.0m,死水位108.0m,庫區(qū)水面最寬達4km、東西長35km,最大蓄水面積114km2,樞紐總泄量16.295m3/s。輸洞長251m,底板高程94m,洞徑6.5m,一支和二支洞設置于主洞末,溢洪道設置有寬10.4m、高8.7m的5個閘門。電站總裝機容量3.2萬kW,年發(fā)電量5600kW·h,庫區(qū)水產(chǎn)養(yǎng)殖規(guī)模大有自然“大水缸”之稱,承擔著遼陽、盤錦、鞍山、沈陽、撫順、沈營口、大連等城市和2300萬人口生活供水任務[9-17]。

    2.2 結果分析

    將缺水量最小與供水保證率最高兩個目標利用權重系數(shù)法融合成一個目標函數(shù),設定工業(yè)和農(nóng)業(yè)供水限制系數(shù)為0.9、0.7,混沌變異粒子群算法的迭代次數(shù)為5000次,停滯步數(shù)閾值和種群規(guī)模分別取20、500,獨立運行10次以降低預測結果受隨機性的影響程度。模型求解結果為最優(yōu)適應度所對應的調(diào)度圖,如圖3。

    按照以上調(diào)度圖模擬大伙房水庫運行過程,由此輸出各項運行參數(shù)如表2。從表2可知,水庫農(nóng)業(yè)、工業(yè)、下游區(qū)間補水及城市生活用水保證率依次為70%、85%、95%和95%,均達到各行業(yè)供水要求。通過對比分析按需供水及調(diào)度圖的調(diào)度規(guī)則,進一步驗證其有效性,結果發(fā)現(xiàn)供水過程中未發(fā)現(xiàn)中斷及深度限制條件。

    表2 大伙房水庫供水運行參數(shù) 萬m3

    3 結 論

    結合現(xiàn)有文獻資料和水庫供水調(diào)度特征,混沌變異粒子群算法構建供水調(diào)度優(yōu)化模型,然后以大伙房水庫為例應用該模型有效解決了供水調(diào)度過程中出現(xiàn)的問題,按照輸出的調(diào)度圖運行水庫可以滿足各行業(yè)供水保證率,且運行過程中未發(fā)現(xiàn)中斷和深度缺水的現(xiàn)象,可為獲取大伙房水庫調(diào)度圖及其調(diào)度運行提供科學指導。

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