通过梯级水库空间显式库容等效优化协调防洪与水电目标

《Journal of Hydrology》:Reconciling flood control and hydropower objectives through optimized spatially-explicit capacity equivalency of cascade reservoirs

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月25日 来源:Journal of Hydrology 7.3

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   • 新框架将防洪库容(FCC)等效性与水电优化相结合。 • 对上下游非线性关系进行了FCC等效量化。 • 保守的FCC系数(0.67)确保安全性与效率。 • 在最优化方案下,水电发电量提升了5.6%(58亿千瓦时)。 • 该方法增强了防洪韧性与可持续能源管理。 **引言**

  

• 新框架将防洪库容(FCC)等效性与水电优化相结合。
• 对上下游非线性关系进行了FCC等效量化。
• 保守的FCC系数(0.67)确保安全性与效率。
• 在最优化方案下,水电发电量提升了5.6%(58亿千瓦时)。
• 该方法增强了防洪韧性与可持续能源管理。

**引言**

水电是一种快速扩张的可再生能源,在化石燃料约束加剧和环境退化日益严峻的背景下,对应对全球能源挑战发挥着至关重要的作用(Gernaat等,2017;Moran等,2018;Ahmad等,2020)。目前,水电占全球可再生能源发电量的72%以上(Rashid等,2022;Shu等,2024;Zhu等,2025)。这一贡献对推动全球可持续社会经济发展具有重要意义。为满足综合水资源管理和日益增长的能源需求目标,大量水库已被兴建。这些水库常形成梯级系统以提高水电利用效率(Yazdi等,2018;Zhang等,2021;Xie等,2024)。

水库防洪库容(FCC)定义为正常蓄水位与防洪限制水位(FLWL)之间的库容差。FCC通常在水库规划阶段预先设计,并专用于防洪任务(Jain等,2023)。然而,为确保安全,水位保持在防洪限制水位以下。这一做法降低了有效水头,从而削弱了发电效率(Chen等,2019)。一种广泛采用的缓解防洪与发电冲突的策略是优化水库防洪限制水位(Zou等,2020;He等,2024)。例如,Zhou等(2018)将智能算法与聚合分解方法相结合,开发了一种多目标动态防洪限制水位方法,在不增加防洪风险的情况下,显著提高了长江上三座大型水库的水资源利用和发电量。Liu等(2019)提出了多目标优化运行模型,采用非支配排序文化差分进化(NSCDE)算法进行求解,根据预报信息临时提高防洪限制水位,在防洪与发电之间进行权衡。Zhu等(2024)建立了双目标运行模型,旨在最大化水电发电量并最小化洪峰流量,利用动态非支配排序遗传算法III(NSGA-III)优化汛期FCC分配。Zhang等(2025b)开发了一种与深度学习算法和地下水数值模型相结合的多目标框架,通过优化防洪限制水位来提升防洪与地下水恢复的协同效应。此外,洪水受季节气候变率强烈影响,表现出明显的时间特征,将汛期划分为若干时段(Villarini,2016;Xiong等,2018)。据此,开发了针对季节性防洪限制水位的定制化运行策略,在不降低防洪安全标准的前提下提高水电效益(Jiang等,2019;He等,2022)。Mu等(2022)建立了包含四个模块的动态水位决策模型,在增强发电量的同时降低防洪风险。Zhang等(2025c)进一步提出了一种框架,重新设计丹江口水库的季节性防洪限制水位,以优化调水工程的水源供给规则,同时考虑季节性洪水相关性。尽管取得了这些进展,但动态防洪限制水位优化往往降低有效FCC,在洪水预报固有的不确定性下可能削弱防洪安全。

在梯级水库系统中,补偿调度提供了一种有效的手段来调节下泄流量,以减轻下游洪峰叠加(Tan等,2017;Zhu等,2021;Zhang等,2023)。这种调度得益于水库之间的水力连通性,使得FCC利用形成互补关系(Liu等,2018;Xiong等,2023;Zhang等,2025a)。梯级水库的FCC可被视为一种集体资源。这种集体方法允许战略性地重新分配FCC,在不增加防洪风险的情况下最大化洪水利用和水电效益。多项研究探讨了FCC重新分配模型。Moridi和Yazdi(2017)采用混合整数线性规划开发了多目标运行模型,以最小化洪灾损失和电力损失。Zhang等(2022)提出了联合优化方法,通过调整FCC分配来平衡水电生产和洪水损失。Zhu等(2022)通过整合优化算法、聚类分析和回归模型,建立了优化框架,以量化FCC对下游洪峰的影响。Levey和Sankarasubramanian(2025)提出了跨越16座水库的FCC分配策略,在不提高下游防洪风险的情况下增强供水能力。此外,已认识到为共同下游防洪控制点联合运行的水库之间存在FCC替代潜力(Zhang等,2025d)。从防洪角度看,下游水库,特别是靠近防洪控制点的水库,通常需要较少的FCC即可实现与上游水库相当的洪峰削减效果。一般而言,要维持等效的防洪性能,下游水库FCC的减少必须由上游水库不成比例地增大的FCC来弥补。这种关系可通过上下游水库之间的FCC等效系数来量化,该系数用于指导水库间额外防洪库容的替代,并指导以最大化水电效益同时保持防洪安全的方式进行库容储备(Xiong等,2023;Xie等,2024)。

现有研究已探讨了防洪与发电之间的权衡,主要通过两种途径:防洪限制水位优化和FCC等效性。与防洪限制水位优化不同,应用FCC等效系数可在梯级水库间重新分配防洪库容,从而在不降低系统整体防洪能力的前提下提高水电发电量。然而,Xiong等(2023)和Xie等(2024)的研究集中在计算首座水库与下游水库之间的FCC等效系数,以优化梯级水库的发电。这些研究忽略了洪水量级、洪水区域组成以及防洪控制点安全流量阈值对FCC等效系数的影响。较大的后期流量或较小的下游防洪控制点安全流量需求可能导致FCC等效系数减小,这一点在附录中有所说明。此外,FCC分配本质上涉及多准则决策,包括发电量和发电出力以及蓄水时间等方面。在此背景下,仅以发电量不足以进行全面评估。

与现有FCC等效性研究相比,本研究的主要贡献在于:识别不同水文条件和安全流量需求下FCC等效系数的特征,并揭示FCC分配对发电量和发电出力以及蓄水时间等多方面的影响。本研究引入了一种基于FCC等效系数的新型联合水电运行框架,以在不同水文条件下提升水电效益。所提出的框架由三个模块组成:首先,开发补偿式防洪调度模块,计算上下游水库之间的等效FCC系数。其次,建立联合优化运行模块,针对不同水文情势下由等效系数导出的FCC分配方案,最大化水电发电量。第三,采用多准则决策模块,确定适合特定水文条件的最优FCC分配方案。本研究以雅砻江中下游的七座梯级水库为例,验证所提出的框架。

**章节片段**

**方法**

梯级水库间的FCC分配直接影响水电发电。FCC等效性定义为下游水库防洪库容可由上游水库库容替代的比例,从而使FCC可在梯级水库间重新分配而不降低防洪标准(详细说明见附录)。因此,确定该等效系数对指导梯级水库间的FCC分配至关重要。

**研究区域**

雅砻江是中国长江的主要支流之一,全长约1,571公里,流域面积超过13万平方公里(图2a)。该流域水能资源丰富,汛期贡献了全年径流量的80%以上。这种显著的水文季节性为综合水资源管理既提供了机遇,也带来了挑战。

为开发利用和调控流域水资源,兴建了一座由七座大型水库组成的梯级水库系统。

**结果**

首先推导了两河口水电站(LHK)与其下游水库之间的防洪库容等效系数。该系数用于在梯级系统中配置多个FCC分配方案。这些方案随后被整合到联合水电优化模型中。该模型旨在各种水文情景下最大化发电量。

**讨论**

梯级水库的防洪限制水位对运行灵活性构成约束。这是因为汛期所需的FCC预留往往减少了水电发电量。本研究提出了一种基于FCC等效性的联合水电运行框架,针对中国雅砻江中下游梯级水库,旨在解决运行目标间的固有矛盾。研究揭示了若干关键发现。等效……

**结论**

梯级水库系统中的防洪库容管理是一个持续面临的挑战。防洪安全要求通常限制了库容使用灵活性,从而减少了水电发电量并增加了弃水损失。本研究针对水电发电与防洪之间的权衡问题,开发了一种基于FCC等效性的联合运行框架,为水库协调提供了一种结构化且稳定的优化途径,同时不损害防洪……

**CRediT作者贡献声明**

Di Zhu(朱迪):撰写—初稿、可视化、软件、调查、形式分析、数据整理。
Shuo Ouyang(欧阳硕):验证、软件、调查、形式分析、数据整理。
Wei Guo(郭威):可视化、验证、软件、调查、形式分析、数据整理。
Yanlai Zhou(周彦来):撰写—审阅与编辑、指导、资源、项目管理、方法论、资金支持。
Kanglin Lin(林康林):可视化、验证、软件、调查、形式分析、数据整理。

**未引用参考文献**

Ahmad和Hossain,2020;Mu和Ai,2022;中华人民共和国水利部,2008;Yazdi和Moridi,2018。

**利益冲突声明**

作者声明不存在已知的可能影响本文工作的竞争性经济利益或个人关系。

**致谢**

本工作得到国家自然科学基金(编号:52479022)、湖北省自然科学基金及中国长江三峡工程开发总公司(编号:2024AFD354)、福建省水利科技项目(编号:MSK202546)的资助。作者感谢编辑和匿名审稿人对本文提出的宝贵建设性意见。

Di Zhu | Shuo Ouyang | Wei Guo | Yanlai Zhou | Kanglin Lin | Sheng Sheng | Hua Chen | Chong-Yu Xu | Fi-John Chang
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