解锁梯级水库协同消落潜力：数据驱动框架优化水力发电与碳减排

本文推荐：本研究创新性地提出包含联合优化运行(DP-POA)、径流-库容-水电(MLR)拟合和消落规则提取(ABKDE)的三模块框架，首次量化了年径流与消落库容对梯级水库发电量的贡献率（8.69%增产/6.63×109kg减碳）。通过雅砻江七库实证，揭示上游优先消落的时序规律，为水文不确定性下的水库调度提供科学决策支持。

　　

Highlight
方法创新：本研究提出包含三大核心模块的新型协同消落操作框架——联合优化运行模块（动态规划-渐进优化算法DP-POA）、径流-库容-水电关系建模模块（多元线性回归MLR）、以及消落规则提取模块（自适应带宽核密度估计ABKDE），系统揭示了梯级水库消落运行的动态机制。

研究区域
作为金沙江最长支流，雅砻江流域全长1571公里，年均径流量超609×10⁸m³。选取两河口(LHK)、杨房沟(YFG)、锦屏一级(JPⅠ)等7座总装机19200MW、调节库容150×10⁸m³的巨型水库群为研究对象，基于1959-2023年旬尺度径流数据开展案例分析。

结果
通过DP-POA获得的优化运行轨迹显示：相比标准运行策略(SOP)，该框架使年均发电量增加84.5亿千瓦时（提升8.69%），相当于减少66.3亿公斤碳排放。MLR模型首次证实消落库容对发电量的贡献率（回归系数0.62）显著高于年径流（0.38）。ABKDE则捕捉到上游水库较下游提前15-30天启动消落的特征模式。

Discussion
本框架的创新性在于：1）首次通过MLR量化消落库容与年径流对水电生产的差异化贡献；2）利用ABKDE挖掘出"上游先行"的消落时序规律，该模式在多年数据中呈现稳定性；3）为气候变化背景下巨型水库群的协同调度提供了可解释性强、可迁移性高的规则提取方法。

Conclusions
协同消落操作是提升枯水期水电资源利用效率的关键非工程措施。本研究构建的"优化-建模-规则提取"三模块框架，不仅量化了库容调节的边际效益，更通过数据驱动方法揭示了时空耦合的消落动力学特征，为流域级水电系统应对水文不确定性提供了决策支持工具。