雙江口水庫對(duì)下游梯級(jí)水庫群發(fā)電-航運(yùn)聯(lián)合調(diào)度影響研究

摘 要：選取岷江流域?yàn)檠芯繉?duì)象，按雙江口水電站投產(chǎn)前后劃分2種情景，構(gòu)建SWAT水文模型和水庫群聯(lián)合調(diào)度模型，對(duì)比分析雙江口水電站對(duì)下游梯級(jí)水庫群發(fā)電與航運(yùn)的影響。研究結(jié)果顯示，在雙江口水電站運(yùn)行后，下游梯級(jí)電站入庫流量顯著提升，有效增加了水庫興利庫容。目標(biāo)水庫群在每年枯水期平均發(fā)電量增加了50. 59億kW·h，其中雙江口水庫枯水期平均發(fā)電20. 36億kW·h，經(jīng)濟(jì)效益增幅超過16億元；目標(biāo)水庫群年平均發(fā)電量提高了139. 58億kW·h，其中雙江口水庫年均發(fā)電108. 69億kW·h，經(jīng)濟(jì)效益增幅超40億元。此外，岷江高場(chǎng)站的航運(yùn)流量在不同保證率下也有所提升：90%保證率下提升了15. 48%，95%保證率下提升了13. 11%，98%保證率下提升了7. 74%。研究結(jié)果為大型水庫群枯水期聯(lián)合調(diào)度及航運(yùn)優(yōu)化提供了重要的決策支持和理論指導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：枯水期；發(fā)電量；航運(yùn)流量；大渡河梯級(jí)；雙江口水電站

中圖分類號(hào)：TV697 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-9235（2024）09-0056-08

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，流域水庫群規(guī)模不斷擴(kuò)增，大型水電站不斷建設(shè)投產(chǎn)：金沙江流域新增了烏東德和白鶴灘水電站；雅礱江流域新增了二灘和錦屏梯級(jí)水電站；岷江流域新增了雙江口水電站。面對(duì)三峽上游樞紐群枯水可調(diào)節(jié)庫容大幅增加的新情況，在遵循現(xiàn)有《長(zhǎng)江流域水工程聯(lián)合調(diào)度規(guī)程》［1］基本原則的前提下，開展三峽及上游大型水庫群中枯水期的聯(lián)合調(diào)度航運(yùn)優(yōu)化研究有著重大意義。

近年來，SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型廣泛應(yīng)用于流域徑流模擬中。楊春［2］提出SWAT模型可以很好地應(yīng)用于水資源分析，有效解決下墊面變化及人類活動(dòng)對(duì)水文循環(huán)的影響。陳佳蕾等［3］基于SWAT模型對(duì)大汶河流域進(jìn)行徑流還原，并通過SUFI-2算法率定模型參數(shù)，證明SWAT模型還原天然徑流是可行的。賈何佳等［4］采用SWAT模型對(duì)黃河源區(qū)進(jìn)行徑流模擬，其主要水文站模擬值接近于實(shí)測(cè)值。

流域內(nèi)大型水電站的建設(shè)投產(chǎn)對(duì)下游梯級(jí)電站運(yùn)行以及航道航運(yùn)流量將產(chǎn)生一系列的影響。李家世等［5］基于岷江梯級(jí)電站的建設(shè)周期，指出梯級(jí)電站的建設(shè)對(duì)下游航道的通航流量有顯著增效；張明等［6］以大藤峽水利樞紐為例，提出其對(duì)下游航道設(shè)計(jì)最小通航流量具備顯著提高02wzijoeGkjoIm3BECdrJg==的效果；舒衛(wèi)民等［7］通過對(duì)烏東德和白鶴灘水電站的運(yùn)行分析，強(qiáng)調(diào)了對(duì)下游梯級(jí)電站補(bǔ)水效果顯著以及發(fā)電補(bǔ)償效益的提升；湛洋等［8］則通過雙江口水電站投產(chǎn)前后的比較，闡釋了其對(duì)大渡河梯級(jí)電站的發(fā)電補(bǔ)償效益。

在枯水期，受來水量減少的制約，滿足航運(yùn)的補(bǔ)水需求意味著需要調(diào)整水庫的運(yùn)行方式，可能會(huì)對(duì)電站的效益產(chǎn)生負(fù)面影響［9］。因此，如何協(xié)調(diào)調(diào)度發(fā)電與航運(yùn)目標(biāo)顯得尤為關(guān)鍵。王學(xué)敏［10］建立了汛期航運(yùn)-防洪和蓄水期航運(yùn)-生態(tài)-發(fā)電的多目標(biāo)優(yōu)化模型；周建中等［11］提出了汛期水庫多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，增加了汛期通航保證率以及發(fā)電量；張先平等［12］對(duì)三峽-葛洲壩梯級(jí)水庫群兼顧航運(yùn)需求的調(diào)度研究，提出應(yīng)開展長(zhǎng)江上游梯級(jí)水庫聯(lián)合調(diào)度對(duì)枯水期補(bǔ)水能力的研究；田銳［13］提出目標(biāo)為發(fā)電量最大，通航以及生態(tài)破壞最小的流域水庫群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型，以此提升水庫群的綜合效益。Fu［14］構(gòu)建一種目標(biāo)函數(shù)以用水和發(fā)電為目標(biāo)的梯級(jí)水電站調(diào)度模型。Zoumas等［15］以防洪風(fēng)險(xiǎn)、供水保證率和發(fā)電效益等聯(lián)立效益函數(shù)，構(gòu)建了水庫站群調(diào)度模型。

基于前人研究基礎(chǔ)，本文以岷江流域?yàn)檠芯繉?duì)象，按雙江口水電站投產(chǎn)前后劃分2種情景，提出建立枯水期水庫群聯(lián)合調(diào)度模型，并以日尺度作為時(shí)間基礎(chǔ)，從逐日調(diào)度過程中分析評(píng)價(jià)大型水電站建設(shè)投產(chǎn)對(duì)下游梯級(jí)電站及航道航運(yùn)流量的影響。首先基于SWAT模型獲取水庫群區(qū)間徑流，在此基礎(chǔ)上，以總發(fā)電量最大為主控目標(biāo)，航運(yùn)及生態(tài)缺水量最小為副控目標(biāo)，構(gòu)建水庫群聯(lián)合調(diào)度模型，并對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，從逐日調(diào)度過程中進(jìn)行結(jié)果比較分析。研究結(jié)果為大型梯級(jí)水庫群枯水期聯(lián)合調(diào)度以及航運(yùn)優(yōu)化提供了重要的決策支持和理論指導(dǎo)。

1 研究方法

由于流域內(nèi)的水文資料主要來源于水文站點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)并不適合直接用于調(diào)度計(jì)算，需要以區(qū)間徑流信息作為水庫群調(diào)度計(jì)算的輸入。本文采用徑流還原方法［3］，利用SWAT模型對(duì)水庫群的區(qū)間徑流進(jìn)行模擬計(jì)算，進(jìn)而構(gòu)建了水庫群多目標(biāo)聯(lián)合調(diào)度模型。通過逐次最優(yōu)算法（Progressive Optimality Algorithm，POA）的求解，得出了長(zhǎng)系列日尺度的調(diào)度結(jié)果，并從中剖析了雙江口水電站并網(wǎng)投產(chǎn)后，在發(fā)電與航運(yùn)多目標(biāo)協(xié)調(diào)調(diào)度下對(duì)下游梯級(jí)電站發(fā)電效益及最低航流量的正面影響。方法過程見圖1。

1. 1 SWAT模型建立

構(gòu)建SWAT模型主要過程如下：①輸入地理高程數(shù)據(jù)（Digital Elevation Model，DEM），劃分子流域；②輸入土地利用與土壤分類數(shù)據(jù)；③輸入氣象數(shù)據(jù)；④運(yùn)行模型進(jìn)行匯流演算；⑤通過SUFI-2算法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)率定；⑥用納什系數(shù)（CNS）和徑流總量相對(duì)誤差（δ）進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。

由于1960—1990年水文站實(shí)測(cè)徑流資料受人類活動(dòng)影響較小，可以作為天然徑流進(jìn)行參數(shù)驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià)［16］，選擇納什系數(shù)和徑流總量相對(duì)誤差作為模型率定期和驗(yàn)證期精度變化的評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中CNS越接近1，表明模型精度越高，δ 越接近0，表明徑流總量相對(duì)誤差越小，模型精度越高。

式中：Qobs 為實(shí)測(cè)徑流值；Qsim 為模擬徑流值；- Q obs 為實(shí)測(cè)徑流平均值；Wobs 為實(shí)測(cè)徑流總量；Wsim 為模擬徑流總量；n 為時(shí)間長(zhǎng)度。

1. 2 水庫群調(diào)度模型構(gòu)建

水電站在發(fā)電的同時(shí)，需兼顧航運(yùn)、生態(tài)保護(hù)及城市供水等多領(lǐng)域用水需求，特別是航運(yùn)和生態(tài)流量與發(fā)電流量存在較高的同步性和復(fù)用性［17］?；诖?，本研究以優(yōu)化發(fā)電量為核心目標(biāo)，同時(shí)將保障生態(tài)流量和航運(yùn)流量的需求作為約束條件，對(duì)水庫群進(jìn)行綜合調(diào)度模擬。在多目標(biāo)調(diào)度模型的構(gòu)建過程中，主要將發(fā)電效益最大化作為主導(dǎo)目標(biāo)，同時(shí)考慮將航運(yùn)和生態(tài)環(huán)境的缺水風(fēng)險(xiǎn)最小化作為次要目標(biāo)，具體的目標(biāo)函數(shù)見式（3）：

式中：N 為水庫數(shù)量；T 為時(shí)間長(zhǎng)度；α、β 為懲罰系數(shù)；Qhypow，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的發(fā)電流量。

發(fā)電量計(jì)算見式（4）。

Ni，t = 9.81ηQhypow，i，t Hhypow，i，t （4）

式中：η 為出力系數(shù)；Qhypow，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的發(fā)電流量；Hhypow，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的發(fā)電水頭。

在滿足發(fā)電量最優(yōu)并同時(shí)提升航運(yùn)和生態(tài)流量目標(biāo)的情況下，在目標(biāo)函數(shù)求解過程中對(duì)航運(yùn)、生態(tài)的約束條件見式（5）、（6）。

航運(yùn)缺水量懲罰：

P （Qnag，i ） = {（Qe，nag，i，t - Qnag，i，t ），0}max（5）

式中：Qe，nag，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的航運(yùn)流量；Qnag，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的實(shí)際下泄流量。

生態(tài)缺水量懲罰：

P （Qeco，i ） = {（Qe，eco，i，t - Qeco，i，t ），0}max（6）

式中：Qe，eco，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的生態(tài)流量；Qeco，i，t 為水庫i 在t 時(shí)段的實(shí)際下泄流量。

其他約束條件包括水庫水量平衡約束、水庫庫容約束、電站出力約束、水庫出流約束。

本文結(jié)合POA 求解模型，逐步得到全局最優(yōu)解，通過對(duì)水庫群調(diào)度過程的不斷優(yōu)化，保證總發(fā)電量最大和航運(yùn)及生態(tài)缺水量最小。POA算法在優(yōu)化路徑選擇上具有顯著優(yōu)勢(shì)，能夠保證針對(duì)每一個(gè)決策集合，在其初始和終止值間實(shí)現(xiàn)最優(yōu)狀態(tài)。此外，得益于POA算法無需對(duì)狀態(tài)變量進(jìn)行離散化處理，從而能夠得到更高精度的解決方案［18-22］。

2 研究實(shí)例

在岷江流域內(nèi)，已建有多座供水水庫和水電站。本研究選取大渡河流域的雙江口、猴子巖、長(zhǎng)河壩、大崗山、龍頭石、瀑布溝、龔嘴、銅街子等水電站，以及岷江干流上的紫坪鋪水電站作為研究對(duì)象。其中雙江口水電站作為腳木足河和綽斯甲河匯合后的首站，位于河流匯合點(diǎn)下游約2 km處，它不僅是大渡河上游的控制性水庫，而且也是大渡河流域梯級(jí)電站開發(fā)中的一個(gè)關(guān)鍵項(xiàng)目。雙江口水電站的主要任務(wù)是發(fā)電，同時(shí)參與長(zhǎng)江中下游地區(qū)的防洪工作，并推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展。電站采用壩式建設(shè)，正常蓄水位為2 500 m，總庫容達(dá)到31. 15億m3，具備年調(diào)節(jié)能力。

研究區(qū)域使用的氣象數(shù)據(jù)來源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，站點(diǎn)數(shù)為57個(gè)，包含降雨數(shù)據(jù)以及氣溫?cái)?shù)據(jù)，時(shí)間段為1960年1月至2021年9月，區(qū)間徑流時(shí)段以及調(diào)度時(shí)段同上。目標(biāo)水文站包括福祿鎮(zhèn)、紫坪鋪以及高場(chǎng)站，見圖2、表1。

3 結(jié)果分析

3. 1 水文模型

率定期設(shè)置為1960—1980年中連續(xù)的徑流資料；驗(yàn)證期的設(shè)置為1980—1990年中連續(xù)的徑流資料；還原期為1990—2021 年，迭代次數(shù)為500 次。各個(gè)控制水文站點(diǎn)的精度指標(biāo)見表2，其中：①福祿鎮(zhèn)站驗(yàn)證期δ 小于率定期δ，表明驗(yàn)證期徑流總量相對(duì)誤差更小，驗(yàn)證期CNS大于率定期CNS，表明驗(yàn)證期徑流還原度更高；②紫坪鋪站驗(yàn)證期δ 大于率定期δ，表明率定期徑流總量相對(duì)誤差更小，驗(yàn)證期CNS小于率定期CNS，表明率定期徑流還原度更高；③高場(chǎng)站驗(yàn)證期δ 小于率定期δ，表明驗(yàn)證期徑流總量相對(duì)誤差更小，驗(yàn)證期CNS大于率定期CNS，表明驗(yàn)證期徑流還原度更高。據(jù)表所示各個(gè)站點(diǎn)CNS為0. 7～0. 8，δ 均小于5%，表明模型可信度高，其模擬結(jié)果可以參與聯(lián)合調(diào)度分析。

3. 2 調(diào)度結(jié)果

按雙江口水電站投產(chǎn)前后劃分為情景一（雙江口未投產(chǎn)）和情景二（雙江口投產(chǎn)）。調(diào)度結(jié)果節(jié)選代表水庫：雙江口、猴子巖、瀑布溝、紫坪鋪水電站，時(shí)段為2018年1月1日至2020年12月31日，調(diào)度過程見圖3，其中由于雙江口水電站位于大渡河上游，紫坪鋪水電站位于岷江干流，且雙江口水電站作為不同情景劃分基準(zhǔn)，故雙江口水電站和紫坪鋪水電站只有一種情景調(diào)度過程。

從圖3來看，各水庫在汛后均能蓄水至正常蓄水位，枯水期能正常消落水位，對(duì)庫容利用較為充分，模型調(diào)度結(jié)果合理。①猴子巖水庫受雙江口水庫直接影響，枯水期1—4月內(nèi)，水位消落更充分及平穩(wěn)；汛期內(nèi)，受雙江口水庫調(diào)洪作用，水庫防洪預(yù)留庫容減少，可保障水庫安全運(yùn)行。②瀑布溝水庫同樣受上游雙江口水庫調(diào)蓄影響，水庫水位消落更充分也更平穩(wěn)。③汛后9—12月內(nèi)，情景二中猴子巖與瀑布溝水庫均反映出蓄水時(shí)間延后的情況，原因在于上游雙江口水庫蓄水導(dǎo)致部分水資源積蓄于上游，影響下游梯級(jí)電站蓄水時(shí)間。

節(jié)選猴子巖水電站以及瀑布溝水電站2020年枯水期1月1日至4月30日調(diào)度過程示例，見圖4。從圖4可以看出：①情景二中，猴子巖水庫入庫流量顯著增加，且水庫水位消落更平穩(wěn)，3、4月水庫維持高水頭運(yùn)行，發(fā)電效益更高；②情景二中，瀑布溝水庫入庫流量顯著增加，且水庫水位消落更充分，發(fā)電效益更高。

大渡河梯級(jí)電站枯水期（1—4月）內(nèi)發(fā)電量的情況見表3，情景二中，大渡河梯級(jí)電站發(fā)電效益顯著提升，其中猴子巖水電站提升程度最為顯著，提升比例為8. 10%，長(zhǎng)河壩水電站發(fā)電量提升最多，為9. 55億kW·h。梯級(jí)電站發(fā)電量合計(jì)提升30. 23億kW·h。以2022 年上網(wǎng)電價(jià)均價(jià)0. 308 元/kW·h為例，包括雙江口水電站枯水期20. 36億kW·h的發(fā)電量在內(nèi)，枯水期大渡河梯級(jí)水庫群將新增效益超16億元。

大渡河梯級(jí)電站年均發(fā)電量見表4，情景二中年均發(fā)電量比情景一提升了30. 89億kW·h，以2022年上網(wǎng)電價(jià)均價(jià)0. 308元/kW·h為例，在雙江口水電站全面投產(chǎn)以后，包括雙江口水電站年平均108. 69億kW·h發(fā)電量在內(nèi)，大渡河梯級(jí)水庫群新增年均效益將超43億元。

大渡河梯級(jí)電站在枯水期的年均增加發(fā)電量與全年年均增加發(fā)電量的對(duì)照情況見圖5。從圖中可以看出，各水電站枯水期增加發(fā)電量在全年總增量中占據(jù)了相當(dāng)大的比重。其中瀑布溝水電站枯水期發(fā)電量提升了14. 46%，全年發(fā)電量提升了0. 98%，原因在于受上游雙江口電站蓄水的影響，蓄水期內(nèi)有部分水量在上游雙江口電站積蓄，導(dǎo)致瀑布溝電站蓄水時(shí)間延后，蓄水期內(nèi)發(fā)電量略有減少，但瀑布溝電站在枯水期乃至全年的發(fā)電量整體仍呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)。

3. 3 航運(yùn)流量

高場(chǎng)站作為岷江流域出口的控制水文站，高場(chǎng)站斷面流量為岷江干流和大渡河水庫群按規(guī)程調(diào)度后匯流之后的流量。航運(yùn)流量的提升主要體現(xiàn)在枯水期（1—4月）內(nèi)，本文節(jié)選典型年高場(chǎng)站流量過程為例，典型年劃分依據(jù)枯水期（1—4月）平均流量，最終選定典型年：豐水年（P=10%）為2001年，平均流量為1 073. 29 m3/s；平水年（P=50%）為1974年，平均流量為952. 16 m3/s；枯水年（P=85%）為1967年，平均流量為879. 52 m3/s。2種情景下典型年流量過程見圖6。

從圖6可以看出：①由于高場(chǎng)站流量主要以大渡河流量為主導(dǎo)，銅街子電站是大渡河梯級(jí)電站末級(jí)，其為日調(diào)節(jié)電站，對(duì)日徑流過程影響較大，隨著枯水期來水量逐漸豐富，高場(chǎng)站流量過程波動(dòng)逐漸加深，其中最大日變幅為623. 71 m3/s，超95%時(shí)段的流量日變幅小于500 m3/s，并未超過安全范圍［23］；②情景二中，3種典型年下航道航運(yùn)流量都呈現(xiàn)顯著提升，表明雙江口電站的投產(chǎn)運(yùn)行對(duì)下游航道航運(yùn)流量的補(bǔ)水效果顯著。

航運(yùn)流量保證率以90%、95%、98%為例，經(jīng)過1965—2021年長(zhǎng)系列聯(lián)合調(diào)度，雙江口水電站投產(chǎn)前后高場(chǎng)站不同保證率流量對(duì)比見表5。高場(chǎng)站90%保證率、95%保證率、98%保證率航運(yùn)流量分別提升了15. 48%、13. 11%，7. 74%，岷江出口流量提升顯著，對(duì)岷江航運(yùn)以及下游航道維護(hù)建設(shè)有重要參考意義。

4 結(jié)語

為分析雙江口水電站對(duì)下游梯級(jí)電站發(fā)電效益以及航運(yùn)流量的影響，通過建立SWAT水文模型對(duì)水庫群區(qū)間徑流進(jìn)行模擬計(jì)算，構(gòu)建水庫群聯(lián)合調(diào)度模型對(duì)2種工況進(jìn)行模擬調(diào)度，結(jié)果表明：①雙江口水電站建設(shè)投產(chǎn)能顯著提高下游梯級(jí)電站枯水期來水量，緩解枯水期用水壓力；②雙江口水電站能顯著提高下游梯級(jí)電站的發(fā)電效益，其中每年枯水期年均增發(fā)電量在全年年均增發(fā)電量中占比頗重；③航運(yùn)流量的提升，表明雙江口水電站對(duì)下游航道的補(bǔ)水效果顯著。

綜上可知，在枯水期雙江口水電站對(duì)下游梯級(jí)電站以及下游航道都有顯著提升效果，突出了大型水電站的投產(chǎn)將提高梯級(jí)電站發(fā)電與航運(yùn)的協(xié)調(diào)能力，使綜合收益得到最大提升。研究方法及成果為長(zhǎng)江上游水庫群枯水期多目標(biāo)聯(lián)合調(diào)度和補(bǔ)水調(diào)度研究提供了參考。

參考文獻(xiàn)：

［1］ 徐穎，劉濤. 關(guān)于長(zhǎng)江流域水庫群聯(lián)合調(diào)度的總結(jié)與思考［J］.吉林水利，2023（11）：49-52.

［2］ 楊春. 基于SWAT模型的城市水資源評(píng)價(jià)方法研究［J］. 黑龍江科學(xué)，2023，14（4）：80-83.

［3］ 陳佳蕾，鐘平安，劉暢，等. 基于SWAT模型的徑流還原方法研究：以大汶河流域?yàn)槔跩］. 水文，2016，36（6）：28-34.

［4］ 賈何佳，李謝輝，文軍，等. 黃河源區(qū)徑流變化模擬及未來趨勢(shì)預(yù)估［J］. 資源科學(xué)，2022，44（6）：1292-1304.

［5］ 李家世，劉曉帆. 梯級(jí)水庫建設(shè)對(duì)岷江下游航道通航流量的影響［J］. 水運(yùn)工程，2021（6）：164-167.

［6］ 張明，馮小香，覃昌佩，等. 受梯級(jí)樞紐運(yùn)行影響的航道設(shè)計(jì)流量［J］. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào)，2023，40（12）：1-6，22.

［7］ 舒衛(wèi)民，李秋平，曹光榮，等. 烏東德白鶴灘梯級(jí)水庫補(bǔ)償效益分析［J］. 水力發(fā)電，2018，44（12）：74-77.

［8］ 湛洋，黃煒斌，陳仕軍，等. 基于POA優(yōu)化的雙江口水電站對(duì)下游梯級(jí)發(fā)電補(bǔ)償效益研究［J］. 水電能源科學(xué)，2015，33（9）：65-68，64.

［9］ 楊悅，張緒進(jìn)，馬光文，等. 岷江梯級(jí)水庫群航運(yùn)-發(fā)電多目標(biāo)協(xié)調(diào)調(diào)度研究［J］. 人民長(zhǎng)江，2022，53（12）：219-227.

［10］ 王學(xué)敏. 面向生態(tài)和航運(yùn)的梯級(jí)水電站多目標(biāo)發(fā)電優(yōu)化調(diào)度研究［D］. 武漢：華中科技大學(xué)，2016.

［11］ 周建中，李純龍，陳芳，等. 面向航運(yùn)和發(fā)電的三峽梯級(jí)汛期綜合運(yùn)用［J］. 水利學(xué)報(bào)，2017，48（1）：31-40.

［12］ 張先平，魯軍，邢龍，等. 三峽-葛洲壩梯級(jí)水庫兼顧航運(yùn)需求的調(diào)度方式［J］. 人民長(zhǎng)江，2018，49（13）：31-37.

［13］ 田銳. 基于NSGA-Ⅲ的水庫群發(fā)電-生態(tài)-航運(yùn)優(yōu)化調(diào)度研究［D］. 武漢：華中科技大學(xué)，2022.

［14］ FU G T. A fuzzy optimization method for multicriteria decisionmaking： An application to reservoir flood control operation ［J］.Expert Systems with Applications，2008，34（1）：145-149.

［15］ ZOUMAS C E，BAKIRTZIS A G ，THEOCHARIS J B ，et al. A genetic algorithm solution approach to the hydrothermalcoordination problem ［J］. IEEE Transactions on Power Systems，2004，19（3）： 1356-1364.

［16］ 梁桂星，崔亞莉，黃奇波，等. SWAT模型在無水庫出流量資料流域的研究與應(yīng)用［J］. 人民珠江，2021，42（8）：33-40.

［17］ 吳文鳳，李家世，劉曉帆. 樞紐下游航道整治設(shè)計(jì)最小通航流量研究［J］. 水運(yùn)工程，2020（10）：133-137.

［18］ 侯家其，陳聰，田遠(yuǎn)洋，等. 基于梯級(jí)POA優(yōu)化調(diào)度模型的水庫調(diào)節(jié)能力分析［J］. 人民珠江，2021，42（3）：94-99.

［19］ 李崇浩，李樹山，唐紅兵，等. 基于分段負(fù)荷構(gòu)建策略的梯級(jí)水電短期優(yōu)化調(diào)度方法［J］. 人民珠江，2023，44（6）：53-62，69.

［20］ 趙思琪，徐煒，陳思，等. 基于改進(jìn)調(diào)度圖的跨流域水庫群供水調(diào)度研究［J］. 人民珠江，2023，44（10）：62-70.

［21］ 羅紅兵. POA算法在水庫優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用［J］. 陜西水利，2018（6）：127-129.

［22］ 陳思，徐煒，趙思琪，等. 考慮農(nóng)業(yè)需水的龍溪河流域水庫群聯(lián)合調(diào)度研究［J］. 人民珠江，2023，44（8）：50-57.

［23］ 李忠勇. 電站日調(diào)節(jié)對(duì)河流匯口通航水流條件影響研究［D］.重慶：重慶交通大學(xué)，2023.

（責(zé)任編輯：向飛）

基金項(xiàng)目：重慶市技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用發(fā)展重點(diǎn)項(xiàng)目（CSTB2022TIAD-KPX0198）;重慶市水利科技項(xiàng)目（CQSLK-2022001、CQSLK-2022006）;水利部重大科技項(xiàng)目（SKS-2022076）;三峽后續(xù)工作項(xiàng)目（CQS23C00399、CQS23C00400）