金沙江下游溪洛渡-向家坝梯级生态调度研究

龙 凡，梅亚东

(1.武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉 430072；2.水资源安全保障湖北省协同创新中心，武汉 430072)

0 引 言

随着人口的增长和社会经济的快速发展，人类社会对于水资源的需求压力也在不断增加。而水库作为主要的水利工程之一，能够缓解水资源需求压力，保障水资源安全，同时还能防洪、发电，带来多重社会经济效益。

但众多周知的是，水库的蓄放水过程会对下游河道造成不小的影响，其中最重要的一项便是，极大地改变了河流的天然水流规律，使得原本年内涨落变化明显的水流过程趋于平坦化，汛期流量会低于建坝前的天然流量，枯水期流量会变大[1]。而天然的水流规律对于保护河流生态系统的生物多样性和生态完整度具有重要的作用[2]，因而受人工干扰后的水流过程将不利于河流生态系统的健康。

为了保持或恢复河流生态系统的健康，学者们提出了河流生态(环境)流量[3]的概念：为了维护河流生态系统各项功能的有序运转，河道中应当保留的流量。值得注意的是，这个流量不仅有量、质的要求，还有时空分布的要求。对于河流生态(环境)流量的刻画，国内外学者提出了近200种方法，具体可以分为四类：水文学方法，水力学方法，栖息地法，整体法。其中较为经典的分别是：Tennant法[4]，湿周法[5]，IFIM法[6]，BBM法[7]。但到底哪一种方法更适用，并没有统一的标准。

随着我国水电项目的不断开发，越来越多的梯级电站投入运营，而这无疑将对各大河流的生态环境造成剧烈的影响。金沙江中下游河段作为我国水电开发条件优越的能源基地之一，同时也是长江上游珍稀特有鱼类国家级自然保护基地，因而，有必要对金沙江下游河段的生态调度进行研究。根据《金沙江干流综合规划报告》，金沙江下游将建成四级电站，包括乌东德、白鹤滩、溪洛渡和向家坝。其中溪洛渡于2007年完成截流，向家坝于2008年完成截流，其余两个电站目前还处于施工准备阶段。本文将对溪洛渡及向家坝组成的梯级电站进行生态调度研究，探讨在不同生态流量约束下，生态效益与经济效益的相互关系，以期提供科学的决策支持信息，为生态友好型的水库调度运行方式提供支撑。

1 模型建立

1.1 水电站情况

溪洛渡、向家坝的正常蓄水位分别为：600、380 m；死水位分别为540、370 m；调节库容分别为：64.6、9.03 亿m3；坝址处控制流域面积比例分别为：96%，97%。多年平均流量为4 520 m3/s。

1.2 生态调度模型

在考虑满足工程的基本约束条件和各种设定的生态流量约束的条件下，使溪洛渡-向家坝梯级电站的发电效益最大。

1.2.1 目标函数

(2)

式中：t为时段变量，t=1,2,…,12，分别代表12个月；i为电站序号，i=1,2，分别表示溪洛渡和向家坝两个电站；ΔTt为计算时段长；P′it为t时段i电站的指示出力；Pit为t时段i电站的实际出力；Pib为i电站的保证出力；A、k为惩罚因子。

1.2.2 约束条件

(1)水量平衡约束。

Vi,t+1=Vi,t+(Fi,t-qi,t) ΔTt

(3)

式中：Vi,t+1为t时段末i电站蓄水量；Vi,t为t时段初i电站蓄水量；Fi,t为t时段i电站的平均入库流量；qi,t为t时段i电站的平均出库流量。

由于溪洛渡与向家坝的汇水面积相差不大，因此不考虑溪洛渡与向家坝间的区间入流。

(2)库容约束。

Vi,tmin≤Vi,t≤Vi,tmax

(4)

式中：Vi,tmin为t时段i电站的最小库容；Vi,tmax为t时段i电站的最大库容。

(3)下泄流量约束。

qi,tmin≤qi,t≤qi,tmax

(5)

式中：qi,tmin为t时段i电站的下泄流量下限；qi,tmax为t时段i电站的下泄流量上限。

(4)生态流量约束。

qi,teco≤qi,t

(6)

式中：qi,teco为t时段i电站的生态流量。将根据后文所用方法计算得到。

1.3 生态流量的计算

考虑生态要求的水库调度，最重要的是计算河流所需的生态流量过程。在计算生态流量时，水文学方法由于其简单通用性，因而得到了最广泛的应用。目前，越来越多的研究表明，生态流量过程应当符合天然径流规律，体现径流的时间变化过程。在以往的考虑生态流量约束的生态调度研究中，生态流量的计算多采用各时段统一值或仅考虑径流的年内差异，本次研究，结合近年来国内外对生态流量计算方法的研究成果，决定选取年内展布法[8]、改进FDC法[9]进行生态流量的计算。

1.3.1 最小生态流量

(1)年内展布法。年内展布法是基于河流天然径流特性，选取多年年均径流量与最小年均径流量这两个水文特征变量进行同期均值比的计算，进而得到河道的基流过程，此方法能够反映出河流径流年内的丰枯变化[8]。

(2)改进FDC法。改进FDC法是将各月流量过程划分为丰平枯组，对各组包含的相应年份对应的日流量数据按照由大到小排序，并进行累计频率计算，选取流量历时曲线上90%分位点对应的日流量作为各组的最小生态流量。此方法最终得到的结果，相当于经过重组后，丰平枯不同典型年的生态流量过程。本文应用时，将根据选取年份各月径流实际的丰枯情况，计算得到该年份的生态流量过程，而不是根据年均径流量的丰枯情况来决定该年的生态流量过程。

1.3.2 适宜生态流量

对于适宜生态流量的计算依然采用改进FDC法中提出的计算方法。计算公式为：

(7)

式中：Q50(ij)、Q90(ij)分别为第j年组第i月流量历时曲线上的中值流量和90%历时点流量。

本次计算采用的资料为屏山水文站1963-2007年的日流量数据，选取2003-2004(丰水年)、1981-1982(平水年)、1979-1980(枯水年)三类典型年，按照上述方法计算得到的最小及适宜生态流量过程见表1。

表1 不同生态流量计算方法的计算结果 m3/s

1.4 方案设置

方案A：生态流量只考虑工程规划约束，即运行期水库的最小下泄流量不小于1 200 m3/s。

方案B：生态流量采用年内展布法与工程规划的结合。

方案C：生态流量采用改进FDC法计算的最小生态流量与工程规划的结合。

方案D：生态流量采用改进FDC法计算的适宜生态流量与工程规划的结合。

1.5 优化调度算法

针对建立的生态调度模型，采用逐步优化算法(Progressive Optimization Algorithm，POA)进行求解。POA算法可以将多阶段问题转化为一系列的两阶段问题进行求解，在水库优化调度中应用广泛，其具体的原理和步骤可参见文献[10]。

2 计算结果与讨论

经过优化计算后，各典型年各方案下的发电量结果见表2所示。

表2 不同生态流量约束下各典型年优化结果 亿kWh

从表2的结果可以看出，不同典型年下，在前3种方案设定的生态流量约束条件下，系统的最大发电量基本没有差别，只有枯水年在方案B下，系统发电量出现减少的情况，其原因是，由方案B(年内展布法)计算出的6、7月份的最小生态流量大于方案A、方案C，且大于该时段入流，导致水头下降，使得系统的发电量减少；对于方案D，各典型年下，其发电量均出现减少，相较于最大值，丰水年减少了0.13 亿kWh，平水年减少了23.52 亿kWh，枯水年减少了0.21 亿kWh。由此可以发现，若系统处于较严格的流量约束条件下，将对发电量产生一定的影响。另外，在枯水年中，方案D设定的流量约束值的均值大于方案B，但方案D的发电量却大于方案B,这表明，生态流量过程的选取也将影响系统的发电量。对于方案D，平水年的发电量反而小于枯水年，其原因是，选取的平水年仅在汛期的几个月中处于来水较丰的情况，而在平水及枯水期，其来水量处于频率划分等级中的平水甚至枯水，在入库径流量上，平水年有不少月份的天然来水量甚至小于枯水年，结合计算结果看，由于来水量得不到满足，向家坝电站有不少月份处于低水头运行状态，因而使得系统总的发电量小于枯水年。以上计算结果同时也说明，对于工程规划中提出的下泄流量不少于1 200 m3/s的要求值得进一步的讨论和研究，因为在不同的生态流量约束条件下，按照最优化调度，均有可能使系统的发电量达到最大值，因此需要进一步研究河流的生态水文响应关系[11]，制定更加符合生态需求的流量约束条件。

许多研究认为，天然的径流条件能为水生生物提供最为理想的生态环境[12]，因此，为进一步说明不同流量约束方案下的生态效应，引入拟合优度[1](也称为决定系数)这一概念，即将天然入库径流作为实测值，向家坝的时段泄流量作为模拟值，计算实测值与模拟值之间的贴近程度，计算公式为：

(8)

通过计算，各典型年各方案的拟合优度值见表3。

表3 不同方案下各典型年的拟合优度值Tab.3 Coefficient of determination in typical yearsunder different ecological flow constraints

从表3的计算结果可以看出，在方案D下，除了丰水年外，各典型年的拟合优度值都是最大的，而且丰水年中方案D的拟合优度值仅略小于其余3个方案。因此，从总体上来说，流量约束设置的越大(即约束值越接近入流流量)，计算出的拟合优度值也越大。这说明，流量约束设置的越大越有利于生态环境。另外，在枯水年中，方案D的拟合优度值大于方案B，同时，方案D的发电量也大于方案B，这说明，在一定程度上，发电量和生态效益可以实现同步增长，实现共赢。

结合表2和表3的结果，可以看出，总体上，发电量和生态效益二者之间存在着相互制约的关系，因此，为了更好地满足生态需求，需要发电量做出一定的退让。至于发电量与生态效益之间的关系问题，可以通过建立多目标模型，得到不同发电量条件下，不同的生态效应值，以期为决策者提供更多更丰富的信息。

3 结 论

本文针对金沙江下游的溪洛渡和向家坝梯级水库，建立了包含生态流量约束的发电优化调度模型。根据不同生态流量约束，设置了4种生态流量方案，利用POA算法对模型进行了求解，分析了不同典型年(丰、平、枯水年)在各方案下的发电量及生态效益情况。

当采用工程规划设定的流量约束和最小生态流量约束时，除了利用年内展布法设定的最小生态流量约束会使枯水年发电量减少外，各典型年的发电量均能达到最优。当采用适宜生态流量约束时，各典型年的发电量较最大值均出现减少，其中对平水年的影响最大。

对各方案的拟合优度进行计算后，发现当采用适宜生态流量约束时，拟合优度值比最小生态流量约束和工程规划约束方案的值大，这与相应方案下发电量减少的结果是相匹配的。

通过本文的研究表明，当分别考虑最小生态流量约束和适宜生态流量约束时，对系统发电量的影响是不一样的。当采用较小的生态流量约束时，通过最优化调度，不同的方案也可能会产生一样的发电量。同时，也说明当前工程规划中做出的流量约束是不够合理的。因而需要进一步研究生态因子与水文因子之间的响应关系，制定科学合理的生态流量约束方案，争取实现经济效益与生态效益共赢。当采用较大的生态流量约束时，通常会使梯级电站的发电量减少，但从生态的角度来看，此时是更有利的，因此需要对经济效益与生态效益的竞争关系进行进一步的研究，为决策者提供更多的支持信息，让决策者做出更科学合理的决策。

□

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