萬安水庫后汛期實時防洪預報優化調度策略研究

程穎新，何中政，2，陳濟天，劉孟樺，熊芳金，，尹 恒

（1.南昌大學工程建設學院，江西南昌 330031；2.南昌大學鄱陽湖環境與資源利用教育部重點實驗室，江西南昌 330031；3.江西省水文監測中心，江西南昌 330002；4.江西水利職業學院，江西南昌 330013）

0 引言

水庫（群）防洪調度是流域防洪重要的非工程措施［1］，也是目前防洪非工程措施研究的熱點，國內外諸多學者已做了大量研究［2］。針對確定性來水條件下水庫（群）防洪優化調度問題的研究主要集中在優化方法，如：線性規劃、動態規劃類優化方法［3］和智能優化算法［4］等。優化方法研究對象從單個水庫、梯級水庫群、混聯水庫群，研究目標也從單個防洪目標拓展到多重防洪優化目標或汛期洪水資源綜合利用目標［5］。

除確定性優化方法研究外，來水不確定性條件下水庫（群）防洪調度隨機優化方法的研究也是熱點之一。而隨著地理信息系統技術、測雨雷達和衛星云圖技術應用，各時效預報“定點、定時、大量”的準確率都有很大提高［6］。鐘華昱等［7］耦合集合預報信息開展了“參數-模擬-優化”框架的水庫多目標優化調度規則研究；宋君輝等［8］根據凈雨過程與入庫流量過程擬定水庫預報調度規則，但上述研究主要聚焦于結合徑流特性和預報信息來制定調度規則。而在發電調度研究領域，長中短實時嵌套預報優化調度［9］和短期預報優化調度研究［10］已取得了一定成效，而在防洪調度研究領域涉及實時防洪預報優化調度相關內容較少。因此，以水庫針對下游控制點防洪優化調度問題為例，提出了一種水庫實時防洪預報優化調度策略，結合預報信息開展優化調度攔蓄洪水，并以江西省贛江中游大型控制性水庫萬安對下游吉安站后汛期防洪調度開展了相關實例研究。

1 研究方法

1.1 水庫防洪優化調度模型

針對下游控制點的水庫防洪調度問題中，大壩自身的防洪控制安全目標可以轉化為運行水位、水位變幅、流量和流量變幅等約束進行表示。考慮最大削峰準則的水庫防洪優化調度模型可以表示為：

式中：T為水庫防洪調度時段數；分別表示下游防洪控制點t時段初、末時刻流量，m3∕s；此外，還需要考慮一些安全調度約束：

（1）水庫水量平衡。

（2）庫容約束。

（3）水位變幅約束。

（4）流量約束。

（5）流量變幅約束。

（6）下游防洪控制點安全流量約束。

式中：It表示在t時段的入庫流量；Qt-1和Qt分別表示t時段初、末時刻的出庫流量，m3∕s；ΔT表示調度時間步長，s；Vt、和分別表示在t時刻的水庫庫容及其上下限，m3；Zt表示在t時刻運行水位，而ΔZt表示在t時段水位變幅限制，m；分別表示在t時刻下泄流量上下限，m3∕s；ΔQt表示在t時段的下泄流量變幅限制，m3∕s；表示水庫下泄流量Qt演進到下游防洪控制點流量，m3∕s，研究選用馬斯京根法來進行河道流量演算；qt表示水庫到下游防洪控制點的區間來水，m3∕s；Qfc為下游防洪控制點安全泄量，m3∕s。

1.2 水庫防洪實時預報優化調度策略

不同于洪水過程已知的確定性防洪優化調度，水庫實時防洪預報優化調度往往只能獲取到存在預報誤差的有限預見期內的預報洪水過程。實時防洪調度除依據調度規則開展外，還可以通過滾動地實施“預報-優化-調度”過程，輔助水庫防洪調度實時運行。以洪水預報預見期為τ個時段為例，防洪實時預報調度的優化目標需要從式（1）的全時段優化，修改為從當前時段t到時段t+τ進行優化，模型輸入也僅采用預見期時段t到時段t+τ內的預報洪水過程。

由于水庫針對下游控制點防洪調度需要考慮河道洪水演進，使得上述防洪優化調度問題存在時滯特性。而POA 主要用于解決多階段的動態決策問題，針對非線性、時滯問題仍具有全局最優收斂的能力［11］，研究采用POA求解上述問題。

在預見期內，首先獲得預報信息，然后開展水庫防洪優化調度計算，依據優化調度方案指導水庫實際調度。綜上，研究提出的水庫防洪實時預報優化調度策略流程如圖1 所示，具體實施步驟為：①標記當前面臨時段為t，獲得到時段t+τ-1 預見期內的預報洪水過程；②考慮約束條件，根據式（9）建立預見期內的預報優化調度模型，采用POA 求解該模型，獲得最優決策序列；③在面臨的時段t，水庫按照優化結果進行下泄；④到下一時段，令t=t+1，重復步驟（1）～（3）。

圖1 實時防洪調度預報優化調度策略流程圖Fig.1 Flow chart of o forecast optimization operation strategy for real-time flood control operation

1.3 洪水預報誤差隨機模擬

洪水預報誤差受不同預報模型影響，其分布和特征各不相同。部分學者將其簡化視為正態分布，從預報精度評定等級出發［12］，考慮服從正態分布的預報誤差，入庫洪水過程及其各時段標準差可表示為：

2 研究對象

2.1 研究區域概況

萬安水庫壩址坐落在贛江中游上段，位于萬安縣城以上約2 km，壩址多年平均徑流量299 億m3，約占贛江總流域面積的44.2%，占贛江入湖水量的43.5%。樞紐主要以發電為主，兼有防洪、航運、灌溉、養殖等綜合效益，大壩在設計時安全系數較高，壩頂高程105.0 m，汛限水位（死水位）為90.0 m，正常蓄水位為100.0 m。但因移民問題及投資等因素的制約，檢驗水庫蓄水后對贛州市淹沒和泥沙淤積的影響，將初期運行時的汛后蓄水位定為96.0 m，汛限水位和死水位為85.0 m，防洪高水位93.6 m，總庫容11.17 億m3（96.0 m），防洪庫容5.7 億m3，調洪庫容7.98 億m3，水庫調節系數0.026 7，屬于不完全年調節水庫，是贛江流域防洪的主要控制性工程之一，萬安水庫區域概況如圖2所示。

圖2 研究對象萬安水庫區域概況圖Fig.2 Spatial profile of Wan'an Reservoir

2.2 萬安水庫現行后汛期洪水調度方式

根據2017年江西省防辦批復的《萬安水庫汛期調度運行方案》，萬安水庫的防洪任務是在確保樞紐自身防洪安全條件下，不加重上游贛州市的防洪影響，兼顧下游的防洪安全，其中下游萬安縣城安全泄量為8 800 m3∕s。萬安水庫后汛期為6 月21日至9 月30 日，運行水位按93.5～96.0 m 動態控制，在后汛期洪水來臨前，將庫水位預泄至93.5 m 以下，其洪水調度方式如表1所示。當流域發生大雨，或預報24 h 內有暴雨及以上天氣時，其后汛期預泄調度方式如表2所示。

表1 萬安水庫后汛期防洪調度規則Tab.1 Flood control regulation operation of Wan′an reservoir in late flood period

表2 萬安水庫后汛期預泄調度規則Tab.2 Pre-discharge regulation of Wan′an reservoir in late flood season

3 實例研究

建立萬安水庫防洪實時預報優化調度模型，時段步長設定為6 h，水庫下泄演進到下游吉安站的時滯約18 h。實例研究設定了6 種洪水預見期：24、30、36、48、60、72 h，即τ=4、5、6、8、10、12。分析萬安水庫后汛期預泄調度規則模擬結果，設定流量變幅約束為6 000 m3∕（s·6 h），水位變幅約束為1.5 m∕（6 h）。

3.1 不考慮預報誤差的實例分析

在本次實例實驗中不考慮預報誤差，預見期內的預報信息采用實際來水進行模擬。對比分析中加入了現行調度規則模擬和POA 確定性優化結果。輸入洪水選用了1992 年7 月和2019 年7 月兩場50 年一遇典型設計洪水。POA 優化結果使用了全過程的洪水信息，此處僅作為對比分析中削峰率的理論上限值。表3給了不同方案得到的吉安站洪峰流量和削峰率統計結果，實驗結果表明：依據現行調度規則，萬安水庫對吉安的攔洪削峰作用較弱，削峰率分別為0.15%、0.64%；以預見期τ=8為例，實時預報優化調度策略兩場洪水的削峰率分別為8.43%和13.84%，與POA 優化結果存在差距，但明顯優于現行調度規則。

表3 設計洪水條件下不同方法的調度結果統計Tab.3 Statistical results of flood control operation by different methods under design flood conditions

此外，當τ≥5 時預報實時優化調度策略才會有削峰效果。這是未來4 個時段內吉安站流量過程只有第4 個時段受萬安水庫第1 個時段的下泄影響（萬安水庫到下游吉安站時滯為3 個時段），當τ<5 且預報未來有洪水時，水庫執行預泄只會增加未來4 個時段內下游吉安站的流量過程，使得在預報實時優化調度策略中水庫無法開展預泄。這表明水庫對下游控制點進行實時防洪預報優化調度時，洪水預見期至少要比洪水演進時滯多2個時段。

圖3 和圖4 給出了1992 年7 月型洪水條件下不同調度方式的調洪水位過程和下游吉安站流量過程。已知全過程洪水信息的確定性優化過程和考慮預見期內洪水信息的實時預報優化調度的水位過程趨勢基本一致，僅在預泄和部分攔蓄洪水時機選擇上不同。結合圖4 吉安站流量過程可知，現行調度規則僅針對面臨時段洪水進行調度，對吉安站洪峰的攔蓄缺乏針對性，使得削峰效果較差。

圖3 萬安水庫水位過程Fig.3 Water level process of Wan'an Reservoir

圖4 吉安站流量過程Fig.4 Flow process of Ji'an hydrological station

3.2 考慮預報誤差的實例分析

進一步考慮預報誤差，分析預報實時優化調度策略的應用效果。根據1.3 小節中描述的預報誤差隨機模擬方法，運用蒙特卡洛方法隨機模擬10 000 次，針對2019 年7 月型洪水甲、乙、丙3種不同預報精度下的實時預報優化調度結果如表4所示。

表4 不同預報精度下預報優化調度策略調度結果Tab.4 Application effect of forecast optimal dispatching under different forecast accuracy

當τ=5 時不同預報精度下削峰率約為6.60%，當τ≥6 時削峰率維持在12%～13%。而在相同洪水預見期下，隨著預報精度的提高，削峰率呈較小幅度的增大趨勢，吉安站洪峰流量標準差越大。綜上所述，預報誤差降低了實時預報優化調度的削峰效果，并增加了吉安站洪峰流量不確定性，但相比現行調度規則模擬結果仍具有較大優勢，研究成果具有實際意義。

4 結論

（1）萬安水庫現有的后汛期防洪調度規則針對1992 年7 月和2019年7月兩場50年一遇典型洪水過程攔洪削峰效果較弱，僅實現了不加重下游防洪壓力的效果。

（2）若要結合預報信息開展防洪預報實時優化調度，洪水預報有效信息至少要比洪水傳播時滯多2 個時段，即萬安水庫針對下游吉安站開展防洪預報優化調度至少需要30 h 有效洪水預報信息。

（3）結合預報信息，研究提出的預報優化調度策略指導萬安水庫開展實時防洪調度，與確定性優化結果存在一定差距，但相比現行調度規則提高削峰率約10%。