周穎 周研來(lái) 魯圓圓
摘要:提出基于碳減排的梯級(jí)水庫(kù)消落期多目標(biāo)水碳調(diào)度模型,將碳排放因子法應(yīng)用于梯級(jí)水庫(kù)水碳調(diào)度研究,為梯級(jí)水庫(kù)消落期水碳協(xié)同調(diào)度提供技術(shù)支撐。以發(fā)電量最大和溫室氣體排放量最小為調(diào)度目標(biāo),采用 NSGA-II 算法求解模型,并以金沙江中下游 6 座水庫(kù)與三峽水庫(kù)組成的梯級(jí)水庫(kù)為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)例研究。結(jié)果表明:相較現(xiàn)行調(diào)度方案,在豐、平、枯不同水文情景下,發(fā)電效益最佳方案可使梯級(jí)水庫(kù)年發(fā)電量提高44.3~75.9億kW·h,增長(zhǎng)率為4.0%~5.2%;碳減排效益最佳方案可減少溫室氣體排放量(CO2當(dāng)量)37.5~42.5 Gg/a,降低4.2%~4.7%;協(xié)調(diào)調(diào)度方案可提高年發(fā)電效益36.4~73.8億kW·h(增長(zhǎng)率3.2%~5.0%),減少溫室氣體排放量(CO2當(dāng)量)36.3~41.4 Gg/a,降低4.0%~4.6%。
關(guān)鍵詞:水碳調(diào)度;消落調(diào)度;多目標(biāo)優(yōu)化;梯級(jí)水庫(kù)
中圖分類號(hào):TV741? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? ? 文章編號(hào):1674-3075(2024)01-0018-08
我國(guó)水電發(fā)電總量與水庫(kù)數(shù)量均位居世界第一,水電已成為能源結(jié)構(gòu)調(diào)整、實(shí)現(xiàn)“碳達(dá)峰、碳中和”的中堅(jiān)力量,水庫(kù)運(yùn)行引起的庫(kù)水位和出庫(kù)流量變化會(huì)顯著影響水庫(kù)碳排放量(Huang et al,2023)。為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展和“雙碳”目標(biāo),合理調(diào)度水庫(kù)至關(guān)重要。
水庫(kù)的汛前消落控制是銜接水庫(kù)枯水期和汛期的關(guān)鍵調(diào)度方式(鄭雅蓮等,2022)。梯級(jí)水庫(kù)消落期往往面臨生態(tài)調(diào)度、發(fā)電調(diào)度、供水調(diào)度、庫(kù)岸邊坡穩(wěn)定等多項(xiàng)需求(戴凌全等,2022)。目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞水庫(kù)消落期調(diào)度開(kāi)展了一系列的研究。如鄭雅蓮等(2022)以最大化發(fā)電量和最小化棄水量為調(diào)度目標(biāo),提出了一種雙層優(yōu)化調(diào)度模型,綜合確定梯級(jí)水庫(kù)汛前消落水位區(qū)間;張松等(2021)針對(duì)水庫(kù)消落期出現(xiàn)的典型水生態(tài)問(wèn)題,建立了考慮多維生態(tài)效益的梯級(jí)水庫(kù)多目標(biāo)消落調(diào)度模型;周穎等(2023)基于流域天然流量模式調(diào)度需求,以最大化發(fā)電量、供水滿足度和最小化河道流量偏差為目標(biāo),建立了水庫(kù)群多目標(biāo)消落調(diào)度模型;龔文婷等(2022)擬定了3種消落方式,通過(guò)對(duì)比分析各消落方案的綜合效益,提出了梯級(jí)水庫(kù)最佳消落次序。當(dāng)前水庫(kù)消落調(diào)度研究更多關(guān)注發(fā)電、生態(tài)流量和供水效益等需求,缺乏考慮碳減排需求的水庫(kù)消落期調(diào)度研究。開(kāi)展梯級(jí)水庫(kù)消落期多目標(biāo)水碳調(diào)度研究,不僅可解析碳排放與消落調(diào)度目標(biāo)的協(xié)同競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,還可提升梯級(jí)水庫(kù)水碳綜合效益,科學(xué)意義與應(yīng)用價(jià)值重大。
開(kāi)展基于碳減排的水庫(kù)消落期調(diào)度,需要碳通量評(píng)估方法的基礎(chǔ)支撐。李雨晨等(2023)基于IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南,評(píng)估了長(zhǎng)江上中游水庫(kù)群的碳排放量,并進(jìn)行了不確定性分析。李哲和王殿常(2022)提出水庫(kù)蓄水前后碳通量評(píng)估的技術(shù)路線,系統(tǒng)分析了水庫(kù)的“淹沒(méi)、阻隔、重建、消納”等對(duì)水庫(kù)溫室氣體通量的影響。目前水庫(kù)碳通量評(píng)估方法可分為基于物理過(guò)程的碳通量評(píng)估方法和基于碳排放因子/有機(jī)碳埋藏因子的碳通量評(píng)估方法。前者需要有多種碳排放途徑和有機(jī)碳埋藏過(guò)程實(shí)測(cè)資料的支撐,而后者可移用物理特性相近的水庫(kù)碳排放因子/有機(jī)碳埋藏因子,操作簡(jiǎn)便易行。受限于碳排放和有機(jī)碳埋藏監(jiān)測(cè)資料的可利用性,本研究將基于碳排放因子法開(kāi)展梯級(jí)水庫(kù)消落期水碳調(diào)度研究。
考慮到梯級(jí)水庫(kù)消落期調(diào)度研究尚未開(kāi)展碳減排調(diào)度,本研究提出基于碳減排的梯級(jí)水庫(kù)消落期多目標(biāo)水碳調(diào)度模型,首次將碳排放因子法應(yīng)用于梯級(jí)水庫(kù)水碳調(diào)度研究。以發(fā)電量最大和溫室氣體排放量最小為調(diào)度目標(biāo),建立梯級(jí)水庫(kù)消落期多目標(biāo)水碳調(diào)度模型,采用NSGA-II算法求解模型,選取金沙江中下游6座水庫(kù)與三峽水庫(kù)組成的梯級(jí)水庫(kù)為研究對(duì)象,開(kāi)展實(shí)例研究。研究成果可為梯級(jí)水庫(kù)消落期水碳協(xié)同調(diào)度提供技術(shù)支撐。
1? ?研究區(qū)域概況
隨著長(zhǎng)江流域梯級(jí)水庫(kù)的建成與投運(yùn),部分土地淹沒(méi),河流生態(tài)環(huán)境變化,一定程度上改變相應(yīng)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)與大氣間的源匯關(guān)系,引發(fā)了對(duì)于水碳調(diào)度、生態(tài)調(diào)度的需求。金沙江中下游水庫(kù)與三峽水庫(kù)是開(kāi)發(fā)長(zhǎng)江、治理長(zhǎng)江的核心工程,肩負(fù)著防洪、發(fā)電、航運(yùn)、生態(tài)保護(hù)等綜合任務(wù)。本研究選取金沙江中下游6座水庫(kù)與三峽水庫(kù)為研究對(duì)象,水庫(kù)參數(shù)如表1所示,水庫(kù)相應(yīng)消落調(diào)度規(guī)則與約束如表2,水庫(kù)位置示意圖如圖1。
2? ?模型方法
本研究以發(fā)電量最大、溫室氣體排放量最小為目標(biāo)構(gòu)建模型,對(duì)1959-2022年長(zhǎng)系列歷史資料進(jìn)行頻率計(jì)算,考慮三峽水庫(kù)消落調(diào)度期至6月10日結(jié)束,選定2019年12月1日-2020年6月10日、2009年12月1日-2010年6月10日、1987年12月1日-1988年6月10日的日流量分別作為豐水年(P=25%)、平水年(P=50%)、枯水年(P=75%)情景的計(jì)算數(shù)據(jù),采用NSGA-II算法求解。模型中溫室氣體排放量目標(biāo)函數(shù)計(jì)算采用水庫(kù)碳排放因子法(Ning,2023),便于耦合水庫(kù)消落調(diào)度與溫室氣體排放過(guò)程。模型涉及的目標(biāo)函數(shù)、約束條件和求解算法詳述如下。
2.1? ?目標(biāo)函數(shù)
2.1.1? ?發(fā)電目標(biāo)? ?以梯級(jí)水庫(kù)調(diào)度期內(nèi)總發(fā)電量最大為目標(biāo),其計(jì)算式如下。
[maxf1=maxE=maxi=1nt=1Tηi?Qi,fdt?Hi,fdt?Δt] ①
式中:T為調(diào)度期內(nèi)總時(shí)段數(shù);n為水庫(kù)個(gè)數(shù);[ηi]為第[i]個(gè)水庫(kù)電站的出力系數(shù);[Qi,fdt]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段的發(fā)電流量;[Hi,fdt]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段的發(fā)電水頭;[Δt]為計(jì)算時(shí)段長(zhǎng)。
2.1.2? ?溫室氣體排放量? ?以梯級(jí)水庫(kù)調(diào)度期內(nèi)溫室氣體排放量最小為目標(biāo),其計(jì)算式如下。
[minf2=mini=1nt=1TCO2emi(i,t)CO2emi(i,t)=MCO2(i,t)+λM?MCH4(i,t)+λN?MN2O(i,t)]? ? ?②
式中:[CO2emi(i,t)]為第[i]個(gè)水庫(kù)t時(shí)段的溫室氣體排放量;[MCO2(i,t)]、[MCH4(i,t)]、[MN2O(i,t)]分別為第[i]座水庫(kù)t時(shí)段所排放的CO2、CH4、N2O的質(zhì)量;[λM]、[λN]分別為100 a尺度上CH4、N2O的全球變暖潛能系數(shù)(IPCC, 2013)。
[MCO2(i,t)=CCO2(i,t)?mCO2/mCMCH4(i,t)=CCH4(i,t)?mCH4/mCMN2O(i,t)=NN2O(i,t)?mN2O/mN]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?③
式中:[CCO2(i,t)]、[CCH4(i,t)]、[NN2O(i,t)]分別為第[i]個(gè)水庫(kù)t時(shí)段所排放的CO2、CH4、N2O包含的C和N元素的質(zhì)量;[mCO2]、[mCH4]、[mN2O]分別為CO2、CH4、N2O的分子質(zhì)量;[mC]、[mN]分別為C和N元素的原子質(zhì)量。
[CCO2(i,t)=Asurf(i,t)?rsCO2+Adraw(i,t)?rdCO2CCH4(i,t)=Asurf(i,t)?rsCH4NN2O(i,t)=Amax?rN2O(i,t)]? ? ? ?④
[Adraw(i,t)=Amax-Asurf(i,t)Asurf(i,t)=fz-v(Z(i,t))]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ⑤
式中:[CCO2(i,t)]、[Cbur(i,t)]由水體表面和消落帶2部分組成;考慮產(chǎn)甲烷菌在厭氧環(huán)境下生成CH4,因此[CCH4(i,t)]只考慮水體以下排放;考慮[rN2O(i,t)]隨時(shí)間變化較大,因此[NN2O(i,t)]計(jì)算采用[Amax] (水庫(kù)水位達(dá)到正常蓄水位時(shí)的水面面積)與排放因子[rN2O(i,t)]相乘;[rsCO2]、[rdCO2]分別為水庫(kù)水體表面和消落帶的CO2排放因子(Zhao et al,2013;Li et al,2023),[rsCH4]為水庫(kù)水體表面的CH4排放因子(Chenet al,2011),[rN2O(i,t)]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段的N2O排放因子,[Asurf(i,t)]和[Adraw(i,t)]分別為第[i]水庫(kù)[t]時(shí)段的水體面積和消落帶面積;[Z(i,j)]為第[i]水庫(kù)[t]時(shí)段庫(kù)水位;[Asurf(i,t)]為第[i]水庫(kù)[t]時(shí)段庫(kù)水位對(duì)應(yīng)水體面積。
2.2? ?約束條件
(1)水量平衡方程
[Vit+1-Vit=Qi,int-Qi,outt-Qi,losst?Δt]? ?⑥
式中:[Vit]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段庫(kù)容;[Qi,int]、[Qi,outt]和[Qi,losst]分別為水庫(kù)[t]時(shí)段的入庫(kù)流量、出庫(kù)流量和損失流量;[Δt]為計(jì)算時(shí)段長(zhǎng)。
(2)下泄流量約束
[Qmin≤Qi,out≤Qmax]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?⑦
式中:[Qmin]和[Qmax]為最小下泄流量和最大下泄流量。
(3)電站出力約束
[Nmin≤Ni(t)≤Nmax]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ⑧
式中:[Nmin]和[Nmax]為最小出力和最大出力;[Ni](t)為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段平均出力。
(4)各庫(kù)上下限水位約束
[Zit≤Zi(t)≤Zi(t)]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ⑨
式中:[Zit]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段計(jì)算水位;[Zit]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段允許下限水位;[Zi(t)]為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段允許上限水位。
(5)調(diào)度期初和期末水位約束
[Zi1=Zstarti]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ⑩
[Zsii≤Zendi≤Zsxi]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?11
式中:[Zstarti]和[Zendi]為第[i]水庫(kù)的調(diào)度期初和期末水位;[Zsii]和[Zsxi]分別為第[i]水庫(kù)消落期末水位下限和上限。
(6)梯級(jí)水庫(kù)水量平衡約束
[Qi+1,int=Qi,outt+qi,t] ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 12
式中:[qi,t]為第[i]庫(kù)與上游第[i+1]個(gè)水庫(kù)之間[t]時(shí)段的區(qū)間流量。
(7)生態(tài)約束
[Qi,outt≥Qi,stt]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?13
式中:[Qi,stt]為第[i]庫(kù)個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段的最小生態(tài)流量,以90%保證率下的流量作為生態(tài)基流(Goldberget al, 1989)。
2.3? ?求解算法
本研究采用多目標(biāo)優(yōu)化算法NSGA-Ⅱ?qū)ι鲜瞿P瓦M(jìn)行求解(Deb et al,2002),該算法相比非支配排序遺傳算法(NSGA),減小時(shí)間復(fù)雜度,提高了算法的求解性能,大幅提升排序速度,在最大限度保持各個(gè)優(yōu)化目標(biāo)獨(dú)立性的同時(shí),加速Pareto前沿收斂,對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題適用。其具體求解步驟如下:
(1)設(shè)置生成初始化種群:設(shè)置種群規(guī)模[Np]、最大迭代次數(shù)[Gmax]、交叉概率[Pc]、變異概率[Pm]等參數(shù),將水位作為決策變量。
(2)生成子代種群:以設(shè)定的[Pc]概率交叉操作,重組從初始種群中選擇的2個(gè)親代的染色體,以[Pm]概率變異,保持種群基因的多樣性,生成子代種群。
(3)擁擠度計(jì)算:親代種群與子代種群合并且進(jìn)行快速非支配排序,計(jì)算不同等級(jí)種群的擁擠距離。
(4)生成新種群并評(píng)價(jià)種群適應(yīng)度:根據(jù)非支配關(guān)系以及個(gè)體的擁擠度選擇合適個(gè)體組成新的親代種群,重復(fù)步驟(2)生成子代種群,評(píng)價(jià)種群的適應(yīng)度。
(5)終止條件判斷:當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到[Gmax]時(shí)終止計(jì)算,并輸出Pareto解集,否則重復(fù)步驟(2)~(5)。NSGA-II參數(shù)設(shè)置如下:種群規(guī)模[Np]= 1 000、最大迭代次數(shù)[Gmax]= 500、交叉概率[Pc]= 0.8、變異概率[Pm]= 0.1。
2.4? ?評(píng)價(jià)指標(biāo)
(1)碳排放強(qiáng)度
[CI=GHGemiE]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?14
式中:CI為碳排放強(qiáng)度;GHGemi為溫室氣體排放量;E為發(fā)電量。碳排放強(qiáng)度為IEA選定的2040年可持續(xù)發(fā)展目標(biāo),可用于對(duì)比不同類型、量級(jí)發(fā)電工程的碳排放表現(xiàn)。
(2)碳收支
[CB=CemiCbur]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?15
[Cbur(i,t)=Asurf(i,t)?rsbur+Adraw(i,t)?rdbur]? ? 16
式中:CB為碳收支;Cemi為碳排放量;Cbur為有機(jī)碳埋藏量;rsbur、rdbur分別為水庫(kù)水體表面和消落帶的有機(jī)碳埋藏因子(Dong et al, 2012;Mendon?a et al, 2016)。該指標(biāo)通常被用于水庫(kù)碳源匯分析(Keller et al, 2021)。
(3)河道流量偏差函數(shù)
[AAPFD=i=1nt=1TQi,out(t)-Qi,N(t)Qi,N(t)]? ? ? 17
式中:[Qi,N(t)]為第[i]個(gè)水庫(kù)第[t]時(shí)段對(duì)應(yīng)河道天然流量;AAPFD為河道流量偏差函數(shù)(Ladson et al,1999),該函數(shù)用于識(shí)別流量變化對(duì)河流生態(tài)環(huán)境的影響,可作為生態(tài)效益的評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。最小化AAPFD值,旨在使得水庫(kù)出庫(kù)流量過(guò)程逼近河道內(nèi)天然流量過(guò)程,促進(jìn)河道生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定與健康(Chien et al,1985;鄧銘江等,2020)。考慮到出庫(kù)流量有可能會(huì)遠(yuǎn)超過(guò)或遠(yuǎn)低于河道天然流量,特對(duì)流量偏差取絕對(duì)值,當(dāng)河道流量偏差函數(shù)增大時(shí),說(shuō)明人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生影響越強(qiáng)。
(4)棄水量
[Qi,spillt=Qi,outt-Qi,fdt]? ? ? ? ? ? ?18
[Wspill=mint=1Ti=1nQi,spillt?Δt]? ? ?19
式中:[Qi,outt]、[Qi,spillt]分別為第[i]個(gè)水庫(kù)[t]時(shí)段的出庫(kù)流量和棄水流量;[Wspill]為梯級(jí)水庫(kù)的總棄水量。
3? ?結(jié)果與分析
3.1? ?調(diào)度目標(biāo)間關(guān)系分析
圖2展示了豐、平、枯不同來(lái)水情景下多目標(biāo)Pareto前沿圖。由圖2可知發(fā)電量與溫室氣體排放量之間存在一定的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,發(fā)電量增大的同時(shí)溫室氣體排放量也增大。河道流量偏差函數(shù)(AAPFD)也與溫室氣體排放量呈現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,溫室氣體排放量減小的同時(shí)AAPFD增大。從成因上看,水庫(kù)發(fā)電量受發(fā)電水頭及流量共同影響,水庫(kù)水位與出庫(kù)流量存在明顯的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。梯級(jí)水庫(kù)的庫(kù)容特征不同,水體表面及消落帶碳排放因子也不同。溫室氣體排放量受水體表面積、消落帶面積、碳排放因子等多因素影響。梯級(jí)水庫(kù)蓄放次序、不同調(diào)度過(guò)程都將影響多個(gè)變量。當(dāng)上游水庫(kù)加大出力、增加下泄流量時(shí),會(huì)抬高三峽的發(fā)電水頭,一定程度上增加整體發(fā)電量。但與此同時(shí)也增大了消落帶面積。由于消落帶碳排放因子遠(yuǎn)大于水體表面,因此累積得到的溫室氣體排放量也會(huì)增大。而當(dāng)下泄流量較小時(shí),水庫(kù)積蓄水頭,減小消落帶面積,從而減少溫室氣體排放量,但此時(shí)出庫(kù)流量常低于河道天然流量,導(dǎo)致AAPFD值增大。
3.2? ?調(diào)度綜合效益分析
表3匯總了3種調(diào)度方案(圖2中A、B、C點(diǎn))對(duì)比現(xiàn)行調(diào)度方案(圖2中D點(diǎn))的綜合效益改善率。其中方案A取Pareto前沿上最右側(cè)解(發(fā)電量最大且AAPFD值較小),方案B取Pareto前沿上最下方解(溫室氣體排放量最小但AAPFD值較大),方案C取Pareto前沿上中間區(qū)域解(發(fā)電量與溫室氣體排放量各采用40%~60%綜合納入考慮),方案D(現(xiàn)行調(diào)度方案)為按照水庫(kù)調(diào)度圖所得調(diào)度方案,水庫(kù)在消落期滿足保證出力、下游航道維持一定通航水深的前提下,盡可能維持高水位運(yùn)行。從表3可知,在豐水年、平水年、枯水年和現(xiàn)狀年時(shí),方案A可分別提高年發(fā)電效益75.9億 (增長(zhǎng)5.2%)、51.6億 (增長(zhǎng)4.2%)和44.3億kW·h(增長(zhǎng)4.0%);方案B可分別減少溫室氣體排放量(CO2當(dāng)量)42.5(降低4.7%)、39.9(降低4.4%)和37.5 Gg/a(降低4.2%);方案C可分別提高年發(fā)電效益73.8億增長(zhǎng)5.0%)、50.4億(增長(zhǎng)4.1%)和36.4億kW·h(增長(zhǎng)3.2%),減少溫室氣體排放量(CO2當(dāng)量)41.4(降低4.6%)、37.9(降低4.2%)和36.3 Gg/a(降低4.0%)。
水庫(kù)運(yùn)行時(shí),發(fā)電量受水頭和水量2種因素共同影響,需判斷各階段水頭效益和水量效益來(lái)實(shí)現(xiàn)發(fā)電效益最大化。溫室氣體排放量與水庫(kù)調(diào)度控制的水位-出庫(kù)流量存在映射關(guān)系,由于水庫(kù)水體表面及消落帶的碳排放因子和有機(jī)碳埋藏因子不同,水面和消落帶產(chǎn)生的碳排放量和有機(jī)碳埋藏量存在較大差異。當(dāng)溫室氣體排放量越小、發(fā)電量越大時(shí),對(duì)應(yīng)的碳排放強(qiáng)度越小,說(shuō)明電站的碳排放表現(xiàn)較好;碳收支較小時(shí)可知水庫(kù)碳排放量相對(duì)較小,有機(jī)碳埋藏量相對(duì)較大,碳減排效益增強(qiáng);對(duì)于棄水量指標(biāo),一味加大下泄流量并不能取得更好的生態(tài)效益,并且在調(diào)度期末時(shí)可能還會(huì)造成大量棄水。
不同年份天然來(lái)水不同,調(diào)度空間存在差異。豐水年天然來(lái)水較多,可調(diào)節(jié)空間較大,因此各指標(biāo)變幅更為顯著。枯水年消落帶面積較大,消落帶溫室氣體排放量較大,同時(shí)枯水年發(fā)電量較小,兩者共同導(dǎo)致碳排放強(qiáng)度增加,枯水年來(lái)水較少,調(diào)度期內(nèi)水庫(kù)沒(méi)有棄水。豐水年部分水庫(kù)于6月產(chǎn)生棄水,協(xié)調(diào)調(diào)度方案通過(guò)均勻增加5月底出庫(kù)流量、減少6月出庫(kù)流量,以降低整體棄水量。由表可知,發(fā)電量最大方案、碳減排效益最優(yōu)方案及協(xié)調(diào)方案3種方案,均有效改善了上述6個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),提升電站的綜合效益。
3.3? ?典型案例分析
限于篇幅,本研究?jī)H列出枯水情景下(1987年12月1日-1988年6月10日)三峽水庫(kù)調(diào)度過(guò)程(如圖3),其他年份與枯水年存在類似調(diào)度規(guī)律。相較于單庫(kù)優(yōu)化調(diào)度模式,梯級(jí)水庫(kù)聯(lián)合調(diào)度可在一定程度上提高消落期內(nèi)總發(fā)電量。從調(diào)度期內(nèi)水庫(kù)水位過(guò)程來(lái)看,整體上各庫(kù)優(yōu)化調(diào)度方案的水位高于現(xiàn)行調(diào)度方案。梯級(jí)水庫(kù)上游部分水庫(kù)在3月、4月開(kāi)始加大出力,一方面是該時(shí)期天然來(lái)水少,能增加枯水期下泄流量;另一方面是通過(guò)犧牲發(fā)電水頭,抬高三峽發(fā)電水頭。上游各個(gè)電站放水不僅有助于上游電站發(fā)電,還能重復(fù)利用增加其下游電站的發(fā)電量,且使下游電站維持高水位運(yùn)行。因此,采用上游電站先放水、下游電站保持高水位的運(yùn)行規(guī)律,可以充分發(fā)揮梯級(jí)電站運(yùn)行的水頭、水量效益,最大程度地開(kāi)發(fā)梯級(jí)電站的發(fā)電能力,提升梯級(jí)電站的總發(fā)電量。在調(diào)度期末時(shí),應(yīng)在保障流域供水的前提下優(yōu)化梯級(jí)水庫(kù)出庫(kù)流量,減少棄水量。梯級(jí)水庫(kù)消落運(yùn)用方式應(yīng)綜合考慮枯水期整體效益,以枯期發(fā)電效益最大、溫室氣體排放量最小為目標(biāo),統(tǒng)籌協(xié)調(diào)各目標(biāo)之間的關(guān)系,同時(shí)避免水位集中消落帶來(lái)的不利影響。
綜上所述,梯級(jí)水庫(kù)通過(guò)合理調(diào)度,出庫(kù)流量可滿足下泄流量標(biāo)準(zhǔn),且能夠兼顧生態(tài)、航運(yùn)需求,提高流域發(fā)電效益和碳減排效益,減少棄水量。三峽水庫(kù)作為長(zhǎng)江關(guān)鍵性控制工程,庫(kù)容較大,水位變化會(huì)對(duì)整體效益產(chǎn)生更大影響,決策者在調(diào)度時(shí)也應(yīng)予以更多關(guān)注。
4? ?結(jié)語(yǔ)
面向“雙碳”目標(biāo)新需求,綜合考慮發(fā)電、碳減排等多種效益至關(guān)重要。本研究以發(fā)電量最大、溫室氣體排放量最小為目標(biāo),構(gòu)建了考慮碳減排的梯級(jí)水庫(kù)消落期多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型,以金沙江中下游6座水庫(kù)和三峽水庫(kù)為研究對(duì)象,考慮了流域豐水年、平水年、枯水年水文情景,采用NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行求解,優(yōu)選水庫(kù)調(diào)度方案。
首先,溫室氣體排放量最小方案的消落水位過(guò)程線高于發(fā)電量最大方案的消落水位過(guò)程線,協(xié)調(diào)方案對(duì)應(yīng)的上游水庫(kù)水位過(guò)程線要低于現(xiàn)行方案的水位過(guò)程線,而下游水庫(kù)如三峽水庫(kù)協(xié)調(diào)方案的水位過(guò)程線則高于現(xiàn)行方案的水位過(guò)程線;其次,對(duì)比現(xiàn)行調(diào)度方案,協(xié)調(diào)方案能提高3.2%~5.0%的發(fā)電效益,降低4.0%~4.6%的溫室氣體排放量。梯級(jí)水庫(kù)中上游水庫(kù)采取先消落的調(diào)度方式可顯著抬升末端三峽水庫(kù)的發(fā)電水頭,有效挖掘了流域梯級(jí)的水量與水頭利用潛力,對(duì)提升梯級(jí)發(fā)電量更有利。雖然中上游水庫(kù)進(jìn)行提前消落調(diào)度,會(huì)導(dǎo)致消落帶面積增大,進(jìn)而溫室氣體排放量會(huì)增加,對(duì)碳減排效益產(chǎn)生不利影響,但是通過(guò)優(yōu)化調(diào)度提升的梯級(jí)水庫(kù)發(fā)電量的碳當(dāng)量,要顯著高于消落帶的碳排放量。當(dāng)面臨豐水年情景時(shí),決策者需側(cè)重考慮發(fā)電需求,可通過(guò)采用發(fā)電量最大方案,促使中上游水庫(kù)加大出流提前消落,以提升梯級(jí)發(fā)電效益;當(dāng)面臨平水年情景時(shí),決策者可通過(guò)采用協(xié)調(diào)調(diào)度方案,有效權(quán)衡發(fā)電和碳減排目標(biāo);當(dāng)面臨枯水年、特枯水年情景時(shí),決策者需側(cè)重考慮碳減排需求,可通過(guò)采用碳減排最大方案,指導(dǎo)各水庫(kù)緩慢消落水位,減少消落帶面積的同時(shí)可提升梯級(jí)水庫(kù)水量預(yù)留效益。
限于監(jiān)測(cè)資料,目前模型在水面和消落帶排放因子選擇上對(duì)時(shí)空不確定性因素考慮不足,未來(lái)將開(kāi)展壩下消氣釋放、氣泡釋放通量、下游河段溫室氣體釋放監(jiān)測(cè)分析,結(jié)合水碳循環(huán)模擬,建立更精確的水碳調(diào)度模型,拓展應(yīng)用范圍。
參考文獻(xiàn)
戴凌全,戴會(huì)超,李瑋,等,2022. 兼顧四大家魚(yú)產(chǎn)卵需求的梯級(jí)水電站生態(tài)調(diào)度[J].水力發(fā)電學(xué)報(bào),41(5):21-30.
鄧銘江,黃強(qiáng),暢建霞,等,2020. 大尺度生態(tài)調(diào)度研究與實(shí)踐[J].水利學(xué)報(bào),51(7):757-773.
龔文婷,李帥,胡挺,等,2022. 金沙江下游梯級(jí)及三峽水庫(kù)消落次序研究[J].人民長(zhǎng)江,53(9):187-194.
李雨晨,秦宇,楊柳,等,2023. 長(zhǎng)江上游大中型水庫(kù)碳排放量估算與分析:以IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南為基礎(chǔ)[J].湖泊科學(xué),35(1):131-145.
李哲,王殿常,2022. 從水庫(kù)溫室氣體研究到水電碳足跡評(píng)價(jià):方法及進(jìn)展[J].水利學(xué)報(bào),53(2):139-153.
張松,王新,王超,等,2021. 考慮多維生態(tài)效益的梯級(jí)水庫(kù)群消落期優(yōu)化調(diào)度研究[J].水利水電技術(shù),52(11):186-194.
周穎,周研來(lái),郭生練,等,2023. 水庫(kù)群消落期多目標(biāo)智能優(yōu)化調(diào)度研究[J].水力發(fā)電學(xué)報(bào),42(9):70-78.
鄭雅蓮,劉攀,李瀟,等,2022. 協(xié)調(diào)發(fā)電量及棄水量的水庫(kù)群汛前消落水位研究[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,(5):216-220,226.
Chen H, Yuan X, Chen Z, et al, 2011. Methane emissions from the surface of the Three Gorges Reservoir[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 116(D21): 21306.
Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al, 2002. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2): 182-197.
Dong X, Anderson N J, Yang X, et al, 2012. Carbon burial by shallow lakes on the Yangtze floodplain and its relevance to regional carbon sequestration[J]. Global Change Biology, 18(7): 2205-2217.
Goldber D E, 1989. Genetic Algorithms in Searchoptimization and Machine L9earning[M]. Boston: Addison-Wesley Longman Press.
Chien N, 1985. Changes in river regime after the construction of upstream reservoirs[J]. Earth Surface Processes and Landforms, 10(2): 143-159.
Huang J, Li Z, 2023.Carbon emissions affected by real-time reservoir operation: a hydrodynamic modeling approach coupled with air-water mass transfer[J]. Water Research, 241:120118.
IPCC, 2014. The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge: Cambridge University Press.
Keller P S, Marce R, Obrador B, et al, 2021. Global carbon budget of reservoirs is overturned by the quantification of drawdown areas[J]. Nature Geoscience, 14(6): 402-408.
Ladson A R, White L J, Doolan J A, et al, 1999. Development and testing of an index of stream condition for waterway management in Australia[J]. Freshwater Biol, 41(2): 453-468.
Li Z, Lu L, Lv P, et al, 2017. Carbon footprints of pre-impoundment clearance on reservoir flooded area in Chinas large hydro-projects: Implications for GHG emissions reduction in the hydropower industry[J]. Journal of Cleaner Production,168(Supplement C): 1413-1424.
Mendon?a R, Kosten S, Sobek S, et al, 2016. Organic carbon burial efficiency in a subtropical hydroelectric reservoir[J]. Biogeosciences, 13(11): 3331-3342.
Ning Z, Zhou Y, Lin F, et al, 2023. Exploring a novel reservoir impoundment operation framework for facilitating hydropower sustainability[J]. Sustainability, 15(18): 13400.
Zhao Y, Wu B F, Zeng Y, 2013. Spatial and temporal patterns of greenhouse gas emissions from Three Gorges Reservoir of China[J]. Biogeosciences, 10(2): 1219-1230.
(責(zé)任編輯? ?鄭金秀)
Multi-objective Water-carbon Operation of Cascaded Reservoirs in the
Drawdown Period Based on Carbon Emission Reduction
ZHOU Ying, ZHOU Yan‐lai, LU Yuan‐yuan
(State Key Laboratory of Water Resources Engineering and Management, Wuhan University,
Wuhan? ?430072, P.R. China)
Abstract:Current studies on the drawdown operation of cascaded reservoirs have not focused on reducing carbon emissions. In this study, six reservoirs in the middle and lower reaches of Jinsha River and Three Gorges Reservoir were selected for case study, and we developed a multi-objective drawdown operation model of cascaded reservoirs that increases hydropower production and reduces carbon emissions. The carbon emission factor method was initially to research the water-carbon operation of cascaded reservoirs, and the maximum hydropower output and the minimum greenhouse gases (GHG) emissions were taken as the objectives for model development. The operation model was solved by using the fast Nondominated Sorting Genetic Algorithm-II (NSGA-II). Results show that, compared with the current operation scheme, the maximum hydropower output scheme improves hydropower generation by 4.43 billion-7.59 billion kW·h/a (4.0%-5.2%) and the minimum GHG emission scheme reduces GHG emissions by 37.5 -42.5 Gg CO2 e/a (4.2-4.7%). The synergized operation scheme, under three hydrological scenarios (dry, normal, wet), increases power generation by 3.64 billion-7.38 billion kW·h/a (3.2%-5.0%) and decreases GHG emissions by 36.3-41.4 Gg CO2 e/a (4.0%-4.6%). The operation schemes proposed in this study provides an effective means for synergizing the water-carbon drawdown operation of cascaded reservoirs.
Key words:water-carbon operation; drawdown operation; multi-objective optimization; cascaded reservoirs
收稿日期:2023-10-25
基金項(xiàng)目:國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2021YFC3200303)。
作者簡(jiǎn)介:周穎,2000年生,女,碩士研究生,主要從事水庫(kù)消落調(diào)度研究。E-mail: zhouyingc@whu.edu.cn
通信作者:周研來(lái),1985年生,男,教授,博導(dǎo),主要從事水庫(kù)調(diào)度研究。E-mail: yanlai.zhou@whu.edu.cn