抽水蓄能電站上水庫大壩中的填筑施工方案優化

摘 要：針對抽水蓄能電站上水庫大壩的填筑施工問題，提出了一種基于粒子群算法的填筑方案優化方法。在這種方法中，將填筑速度對應于粒子速度，將填筑面積對應于粒子位置，構建了適應度函數。對抽水蓄能站上水庫大壩五個填筑面進行填筑試驗，結果證實，所提出的粒子群優化方法的填筑合格率都達到了90%以上。本文所提出的填筑方案優化方法可以有效提高上水庫大壩的填筑效率。

關鍵詞：抽水蓄能電站；上水庫；大壩；填筑

中圖分類號：TV 641" " " 文獻標志碼：A

抽水蓄能電站在水利水電工程中有較為廣泛的應用，也是我國十三五以來的重點建設項目[1]。抽水蓄能電站的功用很多，可以對整個電能系統進行波峰調整、波谷拉升的能量控制，同時在其他電站出現停運的情況下也可以作為備用電站[2]。可見，抽水蓄能電站在整個電能體系中扮演調解員、平衡員、后補隊員的角色。抽水蓄能電站一般包括上水庫部分、下水庫部分、開關站部分。在這些構成單元中，上水庫是完成蓄能的重要部分。上水庫的建設，一般依托于自然環境，充分利用當地的地形特征、氣候特征[3]。更為有利的是，上水庫可以利用當地的土石方等現成物料，不僅可以節約成本，而且也增加了施工便利性。但是，從上水庫整體上來看，填筑施工的作業空間比較局促，再加上相當比例的施工量為斜面坡度施工，為了確保大壩壩體和庫底的同時施工，整個填筑作業就面臨更大的挑戰[4]。因此，結合上水庫的實際情況和施工過程中的各種影響因素，制定更合理的施工方案是填筑作業的關鍵所在[5]。本文在充分分析上水庫填筑施工的特點、情況和影響因素的基礎上，采取粒子群算法對施工方案進行優化設計，并通過試驗進行驗證。

1 抽水蓄能電站上水庫大壩填筑作業的影響因素分析

1.1 上水庫大壩填筑施工分析

從工作原理上來看，抽水蓄能的過程就是電能與水勢能、水勢能與電能在不同時期的互換，從而保證這兩種不同的能量形式能在最合理的時期加以運用。在蓄能階段，利用電能推動電機動作，從而實現抽水過程，并逐步形成水勢能的積蓄。這從水勢能的角度來看，屬于典型的積蓄階段，這一階段正是電能向水勢能轉化并實現存儲的階段。當生活用電和工業用電逐步進入高峰時，就需要電站將前期積蓄的水勢能變換為電能，并將這些電能輸送到電網上，從而確保電力供給。這一階段也正是水勢能向電能轉化并加以使用的階段。

在整個抽水蓄能電站的構成中，上水庫占有非常重要的地位。上水庫的建設一般要選址在地形較高的地區，從而確保水勢能的積蓄。因此，上水庫一般借助高山盆地來修建。為了確保積蓄的水源不發生洪泄，要對上水庫大壩進行填筑，整個上水庫的建設是挖掘、填筑的一個統合過程。從施工具體情況來看，為了降低建設成本、提高填筑效率，上水庫大壩一般采用就地取材、以石料完成填筑的堆石壩建造法。

從上水庫大壩的施工過程來看，上水庫庫底的填筑，主要考慮山地地形特征，庫底可能出現不同的凹陷，深度各異。庫底填筑有助于庫底平整，蓄水面積更容易量化測量。在庫底填筑過程中，從庫底逐漸向上施工，填筑量也不斷加大。大壩填筑實際上具有同樣的特征，施工量也是從壩底到壩頂逐漸增加。因此，從施工量的角度來看，不同填筑壩料與大壩長度之間的關系如圖1所示。

圖1展示了上水庫大壩填筑施工過程中，3種不同類型的填筑壩料對應的有效填筑面積與大壩長度的關系。由圖1可知，隨著大壩長度的增加，壩料一和壩料二的大壩填筑有效面積所需壩料量相對平穩，但壩料二會呈現急劇增加的態勢。這是施工中需要充分考慮的。

1.2 水庫大壩填筑影響因素

從前面的分析不難看出，在上水庫的整個建設施工過程中，先挖、后填，整個的工程量非常大。尤其是填筑過程，包括了層層施工的多個環節，要充分考慮地形特征、天氣條件、氣候因素、海拔高度、高程高度等因素，這些因素錯綜復雜地交織在一起對大壩填筑形成非常大的影響。因此，必須綜合考慮多種不同因素的產生條件對填筑施工的影響渠道、影響強度。這些因素的影響不僅直接決定了大壩填筑施工的質量，而且也最終影響填筑施工的時間進度和工程周期。為了便于分析這些因素的影響，將其歸納到如圖2所示的影響因素圖中。

2 基于粒子群算法的上水庫大壩填筑方案優化設計

從前面的分析可知，抽水蓄能電站上水庫大壩填筑施工受到許多因素的影響。因此要構建一個合理的施工方案，就要同時考慮這些施工因素，在對各個因素進行局部優化的同時，考慮施工方案的整體最優性。

綜上所述，本文選取粒子群算法對抽水蓄能電站上水庫大壩填筑施工方案進行優化。

2.1 初始值的生成

首先，運行粒子群算法進行全局搜索。待收斂到一定程度后，將得到的較好的解作為禁忌搜索算法的初始值，從而提高算法的搜索精度和效率。

每一個粒子的速度和位置更新方式如公式（1）和公式（2）所示。

vidk+1=?×vkid+λ1×rand（）×（pid-xkid）+λ2×rand（）×（pgd-xkid）" " （1）

xidk+1=xkid+vidk+1 （2）

式中：?為慣性權重；λ1和λ2為2個學習因子；rand（）為隨機函數；pid為第i個粒子的歷史最優位置；pgd為整個粒子群的歷史最優位置。

2.2 鄰域函數

禁忌搜索算法的鄰域解通過單點變異實現。本文采用擾動變異的絲線過來產生鄰域解，以便保證鄰域解的多樣性。此處，設計的鄰域函數如公式（3）、公式（4）所示。

xinew=xi+f（q）×π×Q×K （3）

（4）

式中：q和Q為隨機數；K為比例因子；i為鄰域解的生成次數。

如果鄰域解的個數為L，那么i在[0，L-1]的區間取值。此處設定K=0.93，L=40。

2.3 候選解集

候選解集是鄰域解的一個子集。在算法中，通過計算L個鄰域解中每個解的適應值，選擇適應值最低的前LC個鄰域解作為候選解集。此處設定LC=6。

2.4 禁忌表

禁忌表用來存儲近期搜索過的解，其長度為LT。每次算法經過迭代后，新的禁忌對象會進入禁忌表。與此同時，每個禁忌對象的任期應該減1。只有當禁忌對象的任期為0時才能夠被解禁，先進入禁忌表的對象可以先被禁忌出去。禁忌表的長度對算法的搜索精度也有一定的影響。如果禁忌表的長度較大，那么算法的搜索范圍相對較廣，能夠搜索到較好的解。但是這也造成算法的搜索時間變長，收斂速度變慢。如果禁忌表長度過小，就不能發揮禁忌表的作用，容易使算法陷入迂回搜索。因此，禁忌表長度的設置是否合理對算法的結果有很大的影響。此處設定LT=8。

2.5 禁忌準則

設候選解z（α1，α2，…，αn-2）的適應值為E（z），禁忌表中存在一個解向量y（α'1，α'2，…，α'n-2），其適應值為E（y），如果滿足如公式（5）、公式（6）所示的條件，那么，候選解z滿足禁忌準則，候選解被禁忌。此處，根據多次試驗的結果，設定E0=0.10，r0=0.005。

|E（y）-E（z）|≤E0 （5）

||y-z||≤r0 （6）

3 上水庫大壩填筑施工的仿真試驗

為了驗證前面的影響因素分析和粒子群優化方法的有效性，對抽水蓄能電站上水庫大壩填筑施工過程進行仿真試驗。仿真環境在BIM平臺下進行。

在仿真過程中，為了實現與抽水蓄能電站實際情況的對應，選擇真實案例、按照真實場景進行仿真環境的模擬。在這個仿真過程中，要設定上水庫大壩主壩、上水庫大壩副壩、上水庫大壩岸邊公路等。經過詳細地勘測和仔細的對應，上水庫大壩的最高高度為272m，上水庫大壩的最大長度為814m，上水庫大壩的寬度設定為10m。

設定好以上各項環境參數條件后，進一步在填筑施工優化方法中進行參數配置。1）填筑施工的有效天數。2）填筑料物層厚與施工工藝。3）填筑高程范圍。4）施工機械參數。5）上壩道路布置與月運輸能力限制。6）各個填筑區之間的相互關系制約。

在上述仿真環境的測試過程中，按照5m為單位進行填筑高度的階段參數。仿真過程顯示，從壩底開始填筑，填筑面積最初只有0m2。隨著填筑高度的不斷增加，當到上水庫大壩頂部時，填筑高度達到了272m，最大填筑面積也超過了25萬m2。仿真過程也再次驗證了理論分析過程，即在上水庫大壩填筑施工過程中，從壩底到壩頂的高程高度不斷增加，填筑工作量也不斷加大。

在填筑過程中，對應粒子群算法，粒子速度v設定為填筑高度、粒子位置x設定為填筑面積，如公式（1）和（2）所示。粒子位置從x更新到（x+1）按照公式（3）操作。當適應度函數不斷更新，滿足公式（5）和公式（6）時，填筑過程結束。

按照粒子群算法的操作流程公式（1）～公式（6），迭代更新過程如圖3所示。

上水庫大壩填筑仿真過程測試完畢后，就根據仿真過程和測算結果完成實際的填筑任務。這里的填筑施工過程應該按照一定的工藝過程進行，可以進一步細分為一些明確的步驟，如圖4所示。

按照上述方法，對5個填筑面進行填筑處理，得到的合格率對比結果如圖5所示。

4 結論

抽水蓄能電站在電力系統中扮演非常重要的角色，可以對整個電力系統進行平衡、糾偏，并可以在其他電站停運的情況下充當候補電站。本文針對抽水蓄能電站上水庫大壩的填筑施工問題展開研究。首先，分析了抽水蓄能電站上水庫大壩的特點，從多個角度分析了抽水蓄能電站上水庫大壩填筑施工的影響因素。其次，建立了基于粒子群算法的抽水蓄能電站上水庫大壩填筑施工方案優化方法。最后，進行試驗驗證。試驗結果表明，經過基于粒子群算法的優化處理，可以得到詳細而高效的填筑方案，有效地解決水蓄能電站上水庫大壩的填筑施工問題。

參考文獻

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