[发明专利]一种考虑丰、枯水期入流预报不确定性差异的水库生态调度方法

说明书

一种考虑丰、枯水期入流预报不确定性差异的水库生态调度方法，属于流域水资源管理领域，首先根据流量大小和水库库容对入流流量、入流预报流量及库水位进行区间划分；然后将预见期分为两阶段，将水文期分为丰、枯两时期，利用贝叶斯决策理论方法对预见期和丰、枯水期内的入流预报不确定性差异进行处理；进而构建两阶段‑两时期贝叶斯随机动态规划算法，以河流最小生态需水为约束条件，对调度期内各阶段的水库末水位进行优化，在尽量保证河流最小生态需水的前提下，获得使调度期内发电总量最大化的水库生态下泄方案。本发明方法突破了传统调度方法对丰、枯水期入流预报不确定性差异考虑的不足，可在有效保护河流生态系统的基础上最大化发电效益。

技术领域

本发明属于流域水资源管理领域，涉及一种考虑丰、枯水期入流预报不确定性差异的水库生态调度方法。

背景技术

入流预报是水库调度的重要输入，受入流预报技术限制，入流预报往往以预报误差的形式存在不确定性。对入流预报信息进行有效地处理和利用，同时考虑河流生态系统的需求，已成为水库调度的基础工作。现有对入流预报不确定性进行处理的水库调度方法只能考虑入流预报不确定性随预见期延长而增大的问题，即：将预见期分成两个阶段，把第一阶段入流预报作为准确信息，把第二阶段的入流预报作为不准确信息。然而，入流预报不确定性不仅随预见期的延长而增大，在不同水文期(即丰水期和枯水期)，入流预报不确定性也有所差异。这种背景下，对丰、枯水期的入流预报做相同处理可能会导致调度效益的损失。例如，将丰水期不确定性较大的入流预报和枯水期不确定性较小的入流预报都当作准确的入流信息，这会导致水库下泄流量偏离最佳下泄量，导致下泄量不足、弃水等一列问题。现有考虑入流预报不确定性的水库调度方法虽然考虑了入流预报不确定性随预见期延长而增大的问题，但对丰、枯水期入流预报差异的考虑较为欠缺，这不利于进一步提高水库调度效益。如何建立一种考虑丰、枯水期入流预报不确定性差异的水库调度方法，同时考虑满足河流基本生态功能保护的需求，是水库调度和河流保护工作中需解决的问题。

发明内容

针对现有考虑入流预报不确定性的水库优化调度方法的不足，本发明拟建立一种新的调度方法，该方法既能解决入流预报不确定性随预见期延长而增大的问题，又可兼顾预报不确定性在丰、枯水期存在差异的问题。本发明可在满足河流生态系统的最小生态需水需求的同时，最大化水库的兴利目标，实现对经济效益、生态效益的协同考虑。本发明所采用的方案如下：首先，根据流量大小将水库的入流流量和入流预报流量分为6个区间，并依据水位对应库容大小将水库的库水位离散为30个区间；然后，将预见期以月为阶段等分为两个阶段，将水文期分为丰、枯两时期，对预见期和丰、枯水期内的入流预报不确定性差异进行处理，其中，在丰水期，当前阶段的入流预报是不准确的，运用贝叶斯决策理论对其不确定性进行处理，在枯水期，当前阶段的径流预报是准确的，在丰水期和枯水期，第二阶段的径流预报是不准确的，运用贝叶斯决策理论对其不确定性进行处理，建立丰、枯水期的递推方程；最后，以保障各时段河流最小生态需水量为基本约束，以最大化调度期内发电效益为优化目标，对各阶段不同入流、入流预报及水库水位组合情景下的水库末水位进行优化，进而得出各阶段水库的最优下泄水量。其具体的步骤如下：

(1)入流流量及水库水位划分及代表值确定

1)对多年实测月入流数据进行统计分析，按照从大到小的顺序排列各月入流数据，将各月的入流数据平均分为6个区间并将各区间均值作为各区间的代表值。月入流预报流量区间、代表值同月入流区间、代表值保持一致。