基于跨流域引水的深圳市西部水庫群供水優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、隨著城市人口的快速增長及社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，城市用水需求不斷增長，致使發(fā)展性缺水、季節(jié)性缺水和水質(zhì)性缺水等問題成為很多大型城市發(fā)展所面臨的巨大挑戰(zhàn)。水資源短缺已成為制約社會與經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的瓶頸因素之一，為了滿足城市發(fā)展的可持續(xù)性，以“開源節(jié)流”為方向開展城市供水的系統(tǒng)性研究將是突破城市“供水瓶頸”的重要途徑。城市供水的跨流域引水，即為“開源”的工程措施，可增加調(diào)水區(qū)的徑流量；而水資源的優(yōu)化調(diào)度屬于“節(jié)流”的非工程措施，實現(xiàn)水資源優(yōu)化配

2、置和調(diào)度。對水庫群制定科學合理的引水與供水調(diào)度規(guī)則，能夠有效發(fā)揮外流域引水及本地水資源的配置功能，可達到全流域水資源“優(yōu)化配置、多源互補、保障發(fā)展”的目標。因此，本文針對跨流域引水及供水水庫群開展優(yōu)化調(diào)度研究，具有十分重要的理論意義和應用價值，其研究成果可為跨流域水資源的高效利用提供決策支持和科學依據(jù)。本文以深圳市西部引水及供水水庫群為研究對象，以解決跨流域引水及供水調(diào)度的關鍵性問題為目的，對中期徑流預報、“多對一供水”的供水及分配規(guī)則

3、、調(diào)度方案高效求解，以及調(diào)度方案的優(yōu)選等方面展開研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴采用集合降雨預報信息，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立了供水水庫群的徑流預報模型；以ECMWF集合降雨預報信息作為降雨輸入，進行了中期徑流模擬預報，對計算結果進行統(tǒng)計與分析，表明集合平均徑流預報值具有較高的精度。因此，在供水水庫群復雜系統(tǒng)中，對未來徑流信息未知的情況下，該模型可為水庫聯(lián)合調(diào)度提供有效的預報信息，避免各水庫調(diào)度不協(xié)調(diào)的問題。⑵在中期徑流預報研究成果

4、基礎上，對公明供水調(diào)蓄工程的引水與供水聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度進行研究。首先，采用聚合方法將調(diào)蓄工程中的水庫群聚合為“虛擬水庫”，并在此“虛擬水庫”基礎上，建立水庫群聯(lián)合調(diào)度模型。然后，以引水量最小和公明水庫交換水量最大為目標，采用多目標遺傳算法NSGA-Ⅱ?qū)σc供水調(diào)度模型進行優(yōu)化求解；最后，獲得了調(diào)蓄工程的引水及供水調(diào)度方案Pareto解集。⑶針對水庫群供水系統(tǒng)中“多對一供水”工況的供水調(diào)度問題，以“聚合水庫”的方式，建立水庫群對共同供水戶的

5、供水規(guī)則，依此規(guī)則確定水庫群的供水總量。由于該供水量由多個水庫共同承擔，因此建立考慮不同參考信息的供水總量分配模型。研究結果表明，考慮未來徑流信息和當前時段蓄水情況的分配模型具有較高的供水效益。⑷針對水庫群供水系統(tǒng)中“多對一供水”工況的供水調(diào)度問題，分別采用“聚合水庫”和“添加主供水線”的方式，建立水庫群共同供水戶的供水規(guī)則。研究結果表明：將水庫群聚合為“單庫”，并將徑流與庫容相耦合建立考慮徑流預報信息的聯(lián)合供水調(diào)度圖，從而降低了調(diào)度圖

6、的計算“維數(shù)”同時，還保持了調(diào)度圖簡明的結構。⑸在水庫群的聯(lián)合引水與供水調(diào)度圖中，涉及大量待優(yōu)化的參數(shù)。常規(guī)優(yōu)化算法往往容易出現(xiàn)收斂過早，從而陷入局部最優(yōu)解的問題。因此，將Pareto技術與多維動態(tài)搜索算法相耦合，提出了多目標多維動態(tài)搜索算法（M-DDS）。由于M-DDS算法引入了敏感性分析，從而減少了算法的盲目搜索。與NSGA-Ⅱ算法進行比較，基于敏感性分析的M-DDS算法的收斂速度更快，收斂精度更高。⑹采用Vague集理論建立的多目