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2 调水工程耗能计算模型

西部调水的线路已经有了不少研究，但主要集中在工程的选线、调水规模、工程配置、调水
方式及施工难易等，实际上，我国西南地区海拔高，太阳能、风电、水电等可再生能源都比较丰
富 ［16-18］ 。其次，由于山体众多，调水线路都会存在线路长短以及工程规模和施工的博弈，若要线路
短，势必会设计出与自然高程走向不一致的线路，甚至是开凿山体等；而要想施工容易，尽量按自
然高程来设计线路，路线又会非常长。因此，本文研究了一个通用的调水工程耗能模型，只要设定
一条调水线路，即可依据高程走向划分自流段、提水段。自流段主要是通过重力引水，按照一定的
规则规划水电站发电，并确定水电站的年发电量和装机容量，同时结合调水线路所在区域的风光电
出力特性确定水电站的调蓄能力；提水段则是规划梯级泵站提水，按照一定的规则规划梯级泵站的
分级数和总装机容量，并依据动能计算方法计算梯级泵站的年耗能情况。综合沿线水电站的发电情
况和泵站耗能情况，分析得出拟定调水线路的整体能耗情况。
2.1 引提水段划分 根据拟定的调水线路确定坐标点阵序列，并按照如下规则确定自流段与提水段。
（1）对调水线路点阵序列进行平滑处理。基于 DEM 数据拟定调水线路，受高程数据精度以及人为
选线等因素的影响，所选出的高程序列数据存在毛刺现象，难以进行分段处理。因此，需要对所选
线路进行平滑处理。卡尔曼滤波方法是一种经典的数据平滑算法 ［19］ ，该方法对一个离散的序列数
据，可按照如下公式对线路进行平滑处理：
x = A × x k - 1 + B × u k - 1 + w k - 1 （1）
k
z = H × x + v k （2）
k
k
式中：n 维向量 x 为 k 时刻的系统状态变量；n 维向量 x k - 1 为 k-1 时刻的系统状态变量；A 为 n × n 阶
k
的转移矩阵；B 是可选的控制输入 u 的增益； w 为过程激励噪声； z 为 m 阶的观测向量；H 为
k - 1 k
m × n 阶的转移矩阵； v 为观测噪声。
k
（2）确定调水线路中的极值点。根据平滑处理过后的高程序列数据，运用牛顿分解法确定高程序
列的极大值点和极小值点。
（3）确定自流段和提水段。将极大值点开始、极小值点结束的区段划分为自流段，将极小值点开
始、极大值点结束的区段划分为提水段，引提水段的划分示意图如图 1 所示。
（4）结果验证。将划分好的自流段与提水段绘制到原始的线路中进行验证，并确定提升段、自流
段划分的准确性。

图 1 引提水段划分示意图
2.2 自流段水电站规划与发电量计算

2.2.1 水电站规划开发原则 本文拟定的调水线路主要在青藏高原，水电站可以布设于人工构建的
渠道，因此，规划的水电站仅考虑引水和发电功能。为了充分利用调水线路沿线的风能、太阳能资
源，提水段所需电量可以由沿线的风电、光伏联合提供。而考虑到风电、光伏的随机性和波动性，
规划的水电站需具备一定的调蓄能力，从而可以降低风光发电输出功率的不确定性 ［20-22］ 。

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