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基于下游河道水流情势天然性要求的水库优化调度
  • ISSN号:1003-1243
  • 期刊名称:《水力发电学报》
  • 时间:0
  • 分类:TV697.11[水利工程—水利水电工程]
  • 作者机构:[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]长江委水文局,武汉430072
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50779049)
中文摘要:

去贴近能够满足所有物种要求的河流天然水文情势的方法比起只重视少量物种生存条件的方法更优。RVA方法基于32个水流指标全面描述了河流的水流情势,并量化出受人类影响后的水文情势的水文变化测度。本文首先基于RVA方法建立了考虑水流情势天然性要求的河流生态目标,并根据目标集对河流环境的隶属性,采用模糊学理论确定出目标集的隶属函数,作为优化目标。再将该方法用于丹江口水库,建立基于其下游襄阳断面河道水流情势要求的生态调度模型,并进行优化求解,得出最优出流过程对襄阳断面的环境友好度为0.5。最后建立以发电量最大为目标的传统调度模型,对比分析了环境友好度和发电效益指标,结果表明基于水流情势要求的水库调度在改善河流生态环境方面具有明显的优势,但也损失了部分的发电效益。通过对比分析也认为通过一定的调度手段,可以实现生态与发电效益的双赢。

英文摘要:

Rather than optimizing water regimes for one or a few species, a better approach is to approximate the natural flow regime that maintains the entire panoply of species. RVA method generally describes flow regimes with 32 hydrologic indicators, and quantifies passing-dam changes in these indicators. Based on this observation, an ecological goal is established to consider natural river flow regimes in this paper. By the membership of river environment in the goal set, the membership function or the optimization goal is determined by using fuzziology. This model is applied to the Xiangyang cross section downstream the Danjiangkou reservoir, maximizing the membership of indicators for maintaining the natural flow regime. Calculations show that the maximum membership is 0.5 or that the optimum release after regulation is 50% degree close to the natural flow regime. Then a traditional regulation model of power generation is developed to analyze environment sound degree and power generation. The results indicate that the ecological model is better in improving river ecosystem, but it reduces power generation to some extent. And a win-win between ecosystem and power generation is also possible by optimizing regulation.

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期刊信息
  • 《水力发电学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国水力发电工程学会
  • 主编:李庆斌
  • 地址:北京清华大学新水利馆211室
  • 邮编:100084
  • 邮箱:
  • 电话:010-62783813
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-1243
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2241/TV
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 优秀学术期刊三等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12057