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Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2013, 2, 157-164
http://dx.doi.org/10.12677/jwrr.2013.23023 Published Online June 2013 (http://www.hanspub.org/journal/jwrr.html)
Optimal Scheme of Early Refill Operation for the Three
Gorges Reservoir*
Yu Li, Shenglian Guo, Tianyuan Li, Yanlai Zhou
State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan
Email: liyuwhu@163.com
Received: Mar. 27th, 2013; revised: Apr. 12th, 2013; accepted: Apr. 21st, 2013
Copyright © 2013 Yu Li et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License, which permits
unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
Abstract: A joint distribution function and conditional probability distribution of this samples using copula
was built and inflow series in September were obtained by stochastic simulation method. Furthermore, a refill
operation optimization model of the Three Gorges Reservoir was established in this paper to derive the opti-
mal refill scheme. The results show that the optimal refill scheme depends on the reservoir inflow in late Au-
gust. In the wet year, refill begins in late September with storage level reaching 166 m on September 30 line-
arly. Comparing with designed scheme, the scheme can generate extra about 1.57 × 108 kW·h electrical en-
ergy (by 1.46%) and save 10.72 × 108 m3 water resources (by 12.89%) annually without increasing the flood
control risk; In the normal year, refill begins in middle September with storage level reaching 166 m on Sep-
tember 30 linearly. Comparing with designed scheme, the scheme can generate extra about 3.45 × 108 kW·h
electrical energy (by 3.40%) and save 22.59 × 108 m3 water resources (by 34.19%) annually without increas-
ing the flood control risk; In the dry year, refill begins in early September with storage level reaching 166 m
on September 30 linearly by strengthening real-time monitoring. Comparing with designed scheme, the
scheme can generate extra about 5.50 × 108 kW·h electrical energy (by 6.12%) and save 19.18 × 108 m3 water
resources (by 51.89%) annually without increasing the flood control risk.
Keywords: Three Gorges Reservoir; Early Refill; Refill Scheme; Optimal Selection
三峡水库提前蓄水方案的优化选择*
李 雨,郭生练,李天元,周研来
武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室,武汉
Email: liyuwhu@163.com
收稿日期:2013 年3月27 日;修回日期:2013 年4月12日;录用日期:2013 年4月21 日
摘 要:应用 Copula 函数构建了联合分布及条件概率分布,通过随机抽样方法模拟得到三峡水库 9
月份随机入库流量序列。建立了提前蓄水方案优选模型,计算并分析了 8月下旬不同来水情景下,三
峡水库 9月份提前蓄水方案的优化选择。研究结果表明:若 8月下旬来水为丰水,则 9月下旬起蓄,
月底均匀蓄水至166 m,较原设计方案,在不增加防洪风险的前提下,多年平均发电量可增加 1.57 亿
kW·h (1.46%),弃水量减小 10.72 亿m3 (12.89%);若来水为平水,则 9月中旬起蓄,月底均匀蓄水至
166 m,较原设计方案,在不增加防洪风险的前提下,多年平均发电量可增加3.45 亿kW·h (3.40%),
弃水量减小 22.59 亿m3 (34.19%);若来水为枯水,通过加强实时监测,则可进一步提前至 9月上旬起
蓄,月底均匀蓄水至 166 m,较原设计方案,在基本不增加防洪风险的前提下,多年平均发电量可增
*基金项目:国家自然科学基金(51079100)和国家十一五科技支撑计划(2009BAC56B02)项目资助。
作者简介:李雨(1986-),男,河南周口人,博士研究生,主要从事水文及水资源方向的研究。
Copyright © 2013 Hanspub 157
李雨,等:三峡水库提前蓄水方案的优化选择
Copyright © 2013 Hanspub
第2卷 · 第3期
158
加5.50 亿kW·h (6.12%),弃水量减小 19.18 亿m3 (51.89%)。
关键词:三峡水库;提前蓄水;蓄水方案;优化选择
1. 引言 案》)中规定,水库开始蓄水的时间不早于 9月15 日,
9月30 日视来水情况,可蓄水至 158.0 m。每年在制
定面临年份的提前蓄水方案时,提前蓄水期的来流过
程是无法准确得知的,但后汛期[9]初期(8 月下旬)的已
知水情信息,可以做为判断提前蓄水期来水大小的重
要依据。研究思路为,利用 8月下旬的已知不同来水
情景,通过条件概率分布和随机抽样方法,随机生成
给定来水情景下蓄水期具有不同发生概率的入库流
量过程,从而为风险分析和控制提供数据支持。
三峡工程规划设计阶段,拟定的蓄水调度规则
为:每年10月1日从145 m起蓄,10月31日蓄水至正常
蓄水位175 m[1]。然而随着长江上游一批大型梯级水库
以及调水工程的建成,蓄水期间水库的入库流量势必
明显减少,同时中下游地区工业、农业和生态等的用
水需求也在呈不断增加的趋势,三峡水库蓄水期间的
供需矛盾日益凸显[2],因此汛末提前蓄水是提高水库
综合利用效益的必然选择。
汛末提前蓄水的开始时间和蓄水方式的选择,已
成为水库蓄水策略研究的热点。彭杨等[3]研究了不同
蓄水方案下三峡水库的防洪风险、发电以及上下游航
运效益的变化情况,进行了三峡水库汛末蓄水时间与
目标决策的研究;李义天等[4]提出了9月份分旬控制蓄
水的方案,试图找到一种既能提高水库的综合效益,
又能有效解决防洪安全问题的蓄水调度方式;刘攀等
[5]建立了蓄水调度函数的神经网络模型,从系统优化
的角度对三峡水库运行初期的蓄水方式和蓄水时机
选择进行了研究;邓金运[6]等计算了三峡水库的泥沙
淤积,认为考虑泥沙淤积的9月份分旬蓄水能进一步
降低可能的防洪风险。刘心愿等[7]采用三峡水库汛期
分期方案,将蓄水时间提前至汛末期,综合考虑上下
游防洪、发电、通航和蓄满率等要求,建立了多目标
蓄水调度模型;以上研究从不同的角度对三峡水库汛
末提前蓄水问题进行了深入细致的研究,试图建立适
应于所有来水情景下的蓄水调度规则、调度图或调度
函数,没能利用蓄水开始前已有的水情信息,视来水
情况灵活的制定提前蓄水方案。鉴于上述问题,本文
提出了一种新的提前蓄水方案优化选择方法,即借助
条件概率分布和随机抽样方法,实现了已知8月下旬
不同来水情景条件下,9月份入库流量的随机生成,
并建立了提前蓄水方案优选模型,通过考虑风险和效
益的综合评价体系,计算并分析了8月下旬不同来水
情景下,三峡水库9月份提前蓄水方案的优化选择。
2.1. 相关性检验
衡量事物之间或变量之间线性相关程度的强弱,
并用适当的统计指标表示出来,这个过程就是相关分
析。本文采用Pearson、Kendall和Spearman三种常用的
方法计算相关系数r[10]。采用统计量t进行显著性检验,
计算公式如下:
2
21tn rr

 (1)
式中:n为样本数。当统计量t的显著性概率p < 0.05时,
说明两个变量间相关性显著,用“*”表 示 ;当p < 0.01
时,说明两个变量间相关性非常显著,用“**”表示。
本文从三峡水库1882~2010年这129年历史入库
流量资料中,选择每年8月下旬洪量(w8)和9月份洪
量(w9),构成联合观测值系列并计算其相关性,结
果列于表1。从 表 1中可以看出,对于8月下旬洪量和
9月份洪量,三种显著性检验方法均可通过,二者具
有非常显著的相关性,故选择其构建联合分布是合
理的。
Table 1. Test of significance for the flood volume in the last teen
days of August and September
表1. 8月下旬和9月份洪量序列显著性检验
显著性检验 r值 p值
Pearson 0.39 0.000(**)
Kendall 0.27 0.000(**)
Spearman 0.40 0.000(**)
2. 条件概率分析
《三峡水库优化调度方案》[8](以下简称《优化方
李雨,等:三峡水库提前蓄水方案的优化选择
第2卷 · 第3期
2.2. 基于 Copula 函数的联合分布
2.2.1. 二维 Copula 函数
Copula 函数是定义域为[0, 1],均匀分布的多维联
合分布函数。由 Sklar定理,设
X
、Y为连续的随机
变量,边缘分布函数分别为 X
F
和Y
F
,

,

F
xy 为变量
X
和Y的联合分布函数,则存在唯一的函数


,Cuv

使得:
 

,,,
XY ,
F
xyCFxFyxy


(2)
式中:u和v为随机变量的边缘分布函数;

为Copula
函数的参数,可由其与 Kendall 秩相关系数

的关系
求得:


1
2
niji
ij
Csignxxyy








j

(3)
式中:

s
ign 是符号函数,当

 
0
ijij
xx yy

01sign 
1
时,
;时, ;
时, 。
0

iji
y
sign 
xx

ijij
xx yy

0
j
ysign
在水文分析计算中,常用的 Copula 函数有
Clayton、Frank 和Gumbel-Hougaard,为选择最合适
的Copula 函数,采用离差平方和最小准则(OLS)来评
价Copula 方法的有效性,并选取 OLS 最小的 Copula
作为联结函数[11]。OLS的计算公式如下:

2
1
1
OLS
n
ii
i
Pe P
n

 (4)
式中,n为样本数; ,分别为经验频率和理论
频率。
i
Pe i
P
从表 2可以看出,OLS 值最小的 Copula 函数为
Clayton 函数,因此本文选取Clayton Copula作为联结
函数。
2.2.2. 建立联合分布
我国规范假定洪水系列一般服从 P-III 分布[12],
采用线性矩法估计上述参数,得出w8和w9对应的常
用统计特征参数
x
、Cv和Cs的值,见表 3。
计算 w8和w9联合观测值的经验分布,当经验分
布与理论联合分布拟合效果最佳时,求得参数 ˆ

等于
0.75,并将 ˆ

作为 Clayton Copula 的参数

的估计值。
根据 Sklar’s 定理,可以得到 w8和w9的联合分布函数
F(w8,w9)为:
Table 2. The result of optimization for Copula function
表2. Copula函数优选结果
Copula函数 θ值 OLS 值
Clayton 0.75 0.0175
Frank 2.60 0.0217
Gumbel-Hougaard 1.37 0.0236
Table 3. The estimation of P-III parameter for the flood volume in
the last teen days of August and September
表3. 8月下旬和9月份洪量系列的P-III型分布参数估计值
参数
变量名称
x
v
C
s
C
w8 281.18 0.31 0.62
w9 676.81 0.26 0.52


10.75
0.75 0.75
89
,Fww uv

1 (5)
将129 年的 w8和w9的经验联合分布值与理论联
合分布值点绘得到图 1,其线性相关系数为 0.9958,
说明其经验分布和理论分布吻合的很好。图 2以另外
一种形式对联合观测变量的经验联合分布和理论联
合分布进行了对比,图中的序号是根据联合观测值的
理论分布进行升序排序后的序号。图 1和图 2表明,
所建立的w8和w9的联合分布是合理可行的。
2.3. 条件概率分析
当已知 8月下旬分别发生枯水[62.5%, 100%]、平
水[37.5%, 62.5%]及丰水[0.0%, 37.5%],即当给定 8月
下旬洪量 k
X
x

、kf
x
Xx

及
f
X
x时,9月
份洪量 的条件概率分布分别为:
i
Y
 

|
,
,|
ik
k
YX iik
Xk
F
xy
FXYPYyXx
F
x
 (6)








|,|
,,
ip
YX iikf
fk
Xf Xk
F
XYPYy xXx
FxyFx y
FxFx
 


(7)








|,|
,
1
if
YX iif
Yf
Xf
F
XYPYy Xx
F
yFxy
Fx



(8)
图3绘出了 8月下旬发生枯水、平水及丰水时,
Copyright © 2013 Hanspub 159
李雨,等:三峡水库提前蓄水方案的优化选择
第2卷 · 第3期
R
2
= 0.9958
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 102030405060708090100
P/%
P/%
Figure 1. Correlation between the empirical and theoretical prob-
ability distributions of the observation values
图1. 联合观测值的经验分布和理论分布相关关系
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 13263952657891104117130
时序/y
P/%
理论值
观测值
Figure 2. Comparison of the empirical and theoretical probability
distributions of the observation values
图2. 联合观测值经验分布和理论分布比较
9月份洪量的条件概率分布。可以看出,当 8月下旬
发生枯水和平水时,
9月份洪量小于250 亿m3以及大
于1000 亿m3的概率已非常小,而当 8月下旬发生丰
水时,
9月份的洪量小于 450 亿m3已非常少见,但发
生1000亿m3~1300亿m3这样的大洪水仍有一定程度
的可能性,这就能为提前蓄水方案的优选提供决策支
持。
3. 径流过程随机模拟
借助联合分布函数和条件概率公式,可以对存在
相关性的水文统计量w8和w9进行随机抽样,从而达
到给定 w8时随机生成 w9以及相应的洪水过程线的目
的。由于篇幅所限,仅以 8月下旬发生枯水时(X ≤ xk =
37.5%),9月份入库流量过程的随机模拟为例,具体
步骤如下:
枯水
平水
丰水
1.0
0.9
0.8
0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
条件概率
150 650 1150 1650
9月份洪量/亿m3
Figure 3. The conditional probability distribution of
flood volume in September
图3. 9月份洪量的条件概率分布
1) 产生服从[0, 1]均匀分布的随机数R1;
2) 令R1为8k
wx

时的条件概率值,即
9
wy


Xx
1|
i
RPYy k
,从而由公式(6)可以求得






1
,|
ki kXkX
;
k
F
xyPYyXxF xRF x
3) 假设一个初始值y0;
4) 由xk值和 y0值,通过联合分布函数可计算得
到


0
,
k0
F
xy,如果

 
00
,,
kk
F
xyFxy e
0
(收敛精
度),则转入步骤 5;否则,转入步骤 3;
其中 e为收敛精度,Δy为递增步长;
00
yy y
5) 令9
wy


,选取实测资料中 9月份30 天洪量
(w9)最接近9
w

的洪水过程作为典型洪水过程,并计算
其比值 99
kww


,利用总量倍比缩放法得到模拟的
径流过程;
6) 重复步骤2至步骤 5共N次,可以模拟出 N
组径流过程。
4. 提前蓄水方案优选模型
水库提前蓄水期间,调度决策者需要考虑两种不
同类型的风险,即由于蓄水进程过快或蓄水位过高引
起的防洪风险和未达到调度期末蓄水目标的欠蓄风
险。其风险源主要来自两方面:一是提前蓄水期间来
水的不确定性,二是蓄水调度过程中决策的不确定
性。虽然随着蓄水时间的提前,可能会增加防洪风险,
但同时也可以降低欠蓄风险,并且还能够减少弃水量
以及增加发电量。因此通过科学合理的制定蓄水调度
策略,可以最大程度上抵消上述不确定性,有效的规
避风险,实现蓄水调度综合效益的最大化。水库蓄水
调度图无疑是一种最为直观和易行的调度策略。
Copyright © 2013 Hanspub
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李雨,等:三峡水库提前蓄水方案的优化选择
第2卷 · 第3期
4.1. 蓄水调度图
本文通过设置各旬防洪限制水位和蓄水调度线,
将原有的防洪库容划分为三个部分,即I区、II 区和
III 区,如图 4所示。III区为各旬防洪限制水位至防
洪高水位这部分库容,此部分库容是为调节原设计标
准洪水(三峡水库为千年一遇标准)预留的防洪库容,
提前蓄水调度期间,如果水库蓄水位高于该水位,就
占用了部分预留的防洪库容,较原设计方案,会因不
能完全调节该频率设计洪水,不同程度上增加下游地
区的防洪风险,该区属于防洪风险区;II 区为拟定的
蓄水调度线至坝前最高安全水位之间的部分库容,在
蓄水调度过程中,由于入库流量过程的不确定性以及
控泄条件约束等因素的影响,可能会出现水库水位暂
时高于蓄水调度线的情况,即水库水位在 II 区运行,
但由于此时仍预留有充足的防洪库容(III 区),则认为
此时不会存在防洪风险,该区属于正常运用区;I区
为汛期限制水位145 m至拟定的蓄水调度线之间的部
分库容,在某些特枯年份,在满足下游生产、生活以
及生态用水的要求下,由于没有足够的水量回蓄水
库,使得水库水位低于蓄水调度线运行,未能达到既
定的蓄水目标,该区属于欠蓄风险区。
4.2. 蓄水调度方式
根据《优化方案》,三峡水库蓄水期间总的调度
原则为,在保证防洪安全的前提下,水库水位均匀上
升,当来水流量达到 35,000 m3/s 时,水库暂停兴利蓄
水,按防洪要求进行调度。
又出于增加发电效益及提高蓄满率方面的考虑,
Figure 4. The operation chart of impounding water in advance
图4. 提前蓄水调度图
蓄水调度方式拟定为:
从起蓄日期的 145 m至9月30 日的目标蓄水位,
按照均匀蓄水的方式生成初始蓄水调度线。提前蓄水
期间,当三峡水库入库流量达到 35,000 m3/s 时,水库
暂停兴利蓄水,转为防洪调度,当洪峰过后且入库流
量小于 35,000 m3/s 时,库水位不再消落至初始蓄水调
度线,而是从当前水位均匀蓄水至目标蓄水位。
4.3. 方案优选评价指标
选用防洪风险率(以下简称风险率)、发电量和弃
水量作为各蓄水方案优选的综合评价指标,表述如
下:
1) 风险率。将蓄水调度过程中,蓄水位高于各旬
防洪限制水位的事件作为非期望事件,进行防洪风险
分析,即
1
1N
f
i
i
R
N
F
(9)
2) 发电量,以调度期内年均累计发电量来表示,
即
,
11
1NM
p
ij
B
Ni
j
Pt


 (10)
3) 弃水量,即
,
11
1NM
s
ij
ij
B
N
S (11)
式中:N为总的随机模拟次数;Fi为0~1变量,对于某
次蓄水过程,如果蓄水位高于各旬防洪限制水位则Fi
= 1,否则Fi = 0;M为调度期长度; 为日时段长;Pi,j
分别为三峡电站第i次蓄水过程 第j天的日均出力;Si,j为
三峡水库第i次蓄水过程第j天的日均弃水流量。
t
4.4. 约束条件
为保证蓄水期三峡水库的能正常运行,调度计算
中主要考虑以下限制条件:
1) 出力约束。2012年汛期前,三峡工程设计的32
台70万千瓦机组将全部实现并网发电,按三峡水库投
入32台发电机组推算,最大出力为22,400 MW,保证
出力为4990 MW。
2) 下泄流量约束。根据三峡工程新增抗旱补水功
能的要求,9月份的最小下泄流量为10,000 m3/s。
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20日;纵向方面,《优化方案》规定9月底可蓄水至158
m,而泥沙专家组认为9月30日水位蓄至166 m对水库
淤积不会造成很大不利影响[2],因此分别将158 m和
166 m作为纵向寻优的最小和最大值。
3) 航运流量约束。葛洲坝水利枢纽下游最低通航
水位应满足过坝船舶安全正常航行的要求,现行船舶
(队)按不低于39.0 m(采用庙嘴水位)控制。
4) 三峡库区地质灾害治理对水库蓄水的要求。考
虑到三峡库区地质灾害治理的要求,三峡库水位上升
不超过3 m/d,特殊情况下如需下降,则降幅不超过0.6
m/d。
根据随机模拟得到的1万组径流过程以及所建立
的提前蓄水方案优选模型,在可行域内双向递增求
解,可以得到当8月下旬分别发生丰水、平水和枯水
时,不同起蓄日期蓄水至汛末不同蓄水目标的综合评
价指标。调度结果的规律分布列于图 5。因篇幅所限,
表4仅列出汛末蓄水目标为166 m时,8月下旬发生各特
征来水量时的部分蓄水调度结果。又因防洪限制水位
不是本文的研究重点,故选用文献[13]中 的研究成果,
9月份上、中和下旬分别为166.6 m、168.8 m和172.0 m。
5. 结果分析
提前蓄水方案的优选需要考虑横向(起蓄时间)寻
优和纵向(汛末蓄水目标)寻优两个方面,为降低计算
量,在优化计算之前首先需要确定可行域范围。横向
方面,最小值为9月1日起蓄。出于地质灾害方面的考
虑,三峡水库每日最高蓄水位不能超过3 m,为能尽
可能的蓄水至目标水位,最晚起蓄时间不应晚于9月
1) 风险率方面,当8月下旬分别发生丰水、平水
和枯水时,同样的起蓄时间和蓄水目标下,风险率依
丰水年 平水年 枯水年
Figure 5. The results of statistical indicators for flood control risk and comprehensive utilization benefits
图5. 风险和效益统计指标的计算结果
李雨,等:三峡水库提前蓄水方案的优化选择
第2卷 · 第3期
Table 4. The scheduling results of different impounding water schemes for the target of refilling reservoir to 166 m
表4. 汛末蓄水目标为166 m时不同提前蓄水调度方式结果对比表
特征年 蓄水方案 风险率/% 发电量/亿kW·h 弃水量/亿m3
原方案 0.10 106.23 83.14
9月1日起蓄 2.47 117.03 44.55
9月10日起蓄 0.26 110.73 55.56
丰水年
9月20日起蓄 0.10 107.80 72.42
原方案 0.10 101.57 66.08
9月1日起蓄 1.50 110.77 33.96
9月10日起蓄 0.01 105.02 43.49
平水年
9月20日起蓄 0.00 103.30 57.28
原方案 0.10 89.81 36.96
9月1日起蓄 0.59 95.31 17.78
9月10日起蓄 0.00 91.50 23.59
枯水年
9月20日起蓄 0.00 92.33 31.63
次减少,表现在图中为深色区域逐渐增加,而浅色区
域逐渐减少且数值也逐渐减小。丰水条件下,无论何
种提前蓄水方案,均存在不同程度的防洪风险,但9
月20日以后起蓄,9月底蓄水至166 m及以下,风险率
为0.1%,与原方案设计标准相同;平水条件下,9月8
日以后起蓄,9月底蓄水至166 m及以下,风险率仅为
0.01%,小于0.1%的设计标准。9月20日以后起蓄,9
月底蓄水至166 m及以下,风险率均为0;枯水条件下,
9月1日以后起蓄,9月底蓄水至160 m及以下,风险率
为0.59%。9月8日以后起蓄,9月底蓄水至166 m及以
下,风险率均为0。
2) 发电量方面,当8月下旬分别发生丰水和平水
时,同样的起蓄时间和蓄水目标下,发电量依次减少,
表现在图中为深色区域逐渐增加,而浅色区域数值逐
渐减小。从表4可以看出,汛末蓄水目标为166 m时,
从9月1日到9月20日起蓄,丰水 条件下,发 电量从
117.03亿kW·h逐渐减小到107.80亿kW·h,较原设计方
案,9月20日起蓄方案,多年平均发电量可增加1.57
亿kW·h (1.46%);平水条件下,发电量从110.77亿kW·h
逐渐减小到103.30亿kW·h ,较原设计方案,9月10日
起蓄方案,多年平均发电量可增加3.45 亿kW·h
(3.40%);但枯水条件下,发电量从95.31亿kW·h逐渐
减小到90.86亿kW·h后又逐渐升高到92.33亿kW·h,其
原因是,当目标蓄水位一定时,随着起蓄时间的推迟,
起蓄之前发电流量增加,但开始蓄水后单位时间内所
需蓄水量进一步增加,发电流量则进一步减小,入能、
出能和蓄能相互影响与转化,故发电量呈现出先减小
后略有增加的趋势。较原设计方案,
9月1日起蓄方案,
多年平均发电量可增加5.50亿kW·h (6.12%)。
3) 弃水量方面,当8月下旬分别发生丰水、平水
和枯水时,同样的起蓄时间和蓄水目标下,弃水量依
次减小,表现在图中为浅色区域数值逐渐减小。主要
因为随着起蓄时间的推迟以及目标蓄水位的提高,所
需的蓄水量逐渐增加,故弃水量逐渐减少,能量以蓄
能的形式储存在水库中。从表4可以看出,较原设计
方案,汛末蓄水目标为166 m时,丰水条件下,9月20
日起蓄方案,多年平均弃水量可减小10.72 亿m3
(12.89%);平水条件下,9月10日起蓄方案,多年平均
弃水量可减小22.59亿m3 (34.19%);枯水条件下,9月1
日起蓄方案,多年平均弃水量可减小19.18 亿m3
(51.89%)。
6. 结论
本文选取三峡水库8月下旬洪量与 9月份洪量作
为联合观测样本,运用 Copula 函数构建了二者的联合
分布及条件概率公式,通过随机抽样方法模拟得到 9
月份随机入库流量序列,为风险分析和控制提供数据
支持。建立了提前蓄水时机优选模型,并选用防洪风
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李雨,等:三峡水库提前蓄水方案的优化选择
第2卷 · 第3期
险率、发电量和弃水量三种综合评价指标,对 9月份
提前蓄水方案进行优化选择,得到以下结论:若 8月
下旬来水为丰水,则 9月下旬起蓄,月底均匀蓄水至
166 m,较原设计方案,在不增加防洪风险的前提下,
多年平均发电量可增加1.57 亿kW·h (1.46%),弃水量
减小 10.72 亿m3 (12.89%);若来水为平水,则 9月中
旬起蓄,月底均匀蓄水至 166 m,较原设计方案,在
不增加防洪风险的前提下,多年平均发电量可增加
3.45 亿kW·h (3.40%),弃水量减小 22.59 亿m3 (34.19%);
若来水为枯水,通过加强实时监测,则可进一步提前
至9月上旬起蓄,月底均匀蓄水至 166 m,较原设计
方案,在基本不增加防洪风险的前提下,多年平均发
电量可增加 5.50 亿kW·h (6.12%),弃水量减小 19.18
亿m3 (51.89%)。
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