基于Pareto最优解的水库发电排沙多目标优化调度

Due to the contradictoriness and incommensurability with the power generation benefit, the current researches on reservoir optimization hardly take sediment problems into account. The high-dimensionality, nonlinearity and such characteristics of reservoir operation also lead to low simulation accuracy of optimization models. The research achievements of reservoir optimization could guide the actual running limitedly. In our country, the practice is ahead of research on desilting operation of reservoirs. The methodologies in practice can scarcely be summarized or sublimated theoretically with no replication. In order to enhance the comprehensive benefits of reservoir operation, sediment desilting problem has to be considered in optimization. This study is not only of great scientific significance in theory, but also with a promising application in the practice.. This study considers the power generation benefits and sediment problems simultaneously, and establishes a multi-objective optimization model. The calculation formula of suspended sediment transport rate for reservoirs proposed is based on the logarithmic velocity distribution and measured vertical distribution of suspended sediment; the calculation of power generation takes the heterogeneous characteristics of different types of hydropower units into account to approach the actual operation. Multiple Objective Evolutionary Algorithm (MOEA) upon Pareto Optimality is used to find the Pareto Front of the reservoir operation. The proposed model and method will be applied to the Three Gorges Project, and the quantitative relationship between desilting increment and power generation cost is presents, providing references for the practical reservoir operations.

由于与发电效益间的矛盾性和不可公度性，目前在水库的优化研究中较少考虑泥沙问题。其中的高维性、非线性等特征也使其物理模型模拟精度不高，研究成果对于实际运行的指导作用有限。我国目前水库排沙调度的实践领先于理论研究，其方法未能在数学理论上得到总结或升华，不具推广性。为增大水库的综合效益，须在优化模型中补充考虑排沙问题。这不仅在理论方法上具有重大的科学意义，也将对工程实践产生重要的指导作用。本研究综合考虑排沙量最大和发电效率最优这两个目标，建立水库发电排沙多目标优化模型。基于流速对数分布和悬移质含沙量垂线分布，建立水库排沙率计算公式；深入分析机组出力特性，提高出力模型的模拟精度。采用基于Pareto最优理论的进化算法求解该多目标优化模型，得到Pareto最优解集，应用于三峡工程，给出排沙与发电间的定量关系。

水库建成后，水位升高、流速减缓，水流挟沙能力降低，库内发生淤积。如何在兼顾发电及其它运行目标的同时，利用水库的调度规程和水库排沙规律，通过非工程手段，将更多的泥沙排出库外，对水库的长期运行和下游的生态平衡等诸多方面都具有重要的意义。. 为解决水库排沙与水电站发电效益之间的矛盾性和不可公度性，本项目综合考虑了排沙量最大和发电效率最优两个运行目标，建立了水库发电排沙多目标优化模型。其中，为解决高维性、非线性等特征带来的出力过程模拟精度不高的问题，建立了高精度水力发电模块；为兼顾水库排沙量的计算精度和效率，基于流速对数分布和悬移质含沙量垂线分布规律，建立了水库排沙率计算公式。采用水库下泄流量作为决策变量，建立了水库发电排沙多目标优化模型，采用NSGA-II算法进行求解，得到水库兼顾发电与排沙的Pareto最优解集。. 项目完成了以上模型在三峡工程上的应用。结果表明：与实际运行相比，三峡水库的出力和排沙均有优化空间，且水电站出力的优化空间大于水库排沙量的优化空间。以2011年为例，当搜索范围Q_dr达到1000m3/s时，水电站的年总出力可以提高9.74%，但这是以牺牲2.20%的水库输沙量为代价的。而如果水库的排沙量提高到最大限度8.08%，水电站的年总发电量会损失0.63%。.为了推广该研究成果，并便于指导工程实践，本项目基于以上方法，开发出一套水库多发电排沙目标优化软件。软件含有人机交互界面，可根据使用者需求输入模型参数进行计算，并自动给出Pareto最优解及其对应的调度过程。. 由于我国多沙河流众多，且拥有多座大型水库，大型水库的泥沙淤积问题主要发生在我国。而本项目的研究成果不仅在理论方法上具有重要的科学意义，也对工程实践产生重要的指导作用，具有重要的工程意义。. 结合以上研究内容，本项目取得成果8项，其中发表SCI收录论文6篇，EI收录会议论文1篇，在Web of Science数据库中的论文他引共22次，其中1篇被Web of Science评为高被引论文。获得授权国家发明专利1项。开发软件1套。.

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