武汉大学周研来课题组取得水库群水碳协同调度研究新成果

（通讯员周研来）近日，能源类期刊《可再生能源》（Renewable Energy，Impact Factor=9.0）在线发表水资源工程与调度全国重点实验室、水利水电学院周研来教授课题组的水库群水碳协同调度研究新成果。论文题目为“平衡水资源、水力发电和碳减排：梯级水库群协同优化调度框架”（Balancing Water, Power, and Carbon: A Synergistic Optimization Framework for Mega Cascade Reservoir Operations），2024级博士研究生宁志昊为该论文第一作者，周研来教授为通讯作者。

全球气候变化已成为威胁人类生存与可持续发展的首要挑战，推动水电等清洁能源转型已成为国际社会的普遍共识和全球行动的核心议题。水电被普遍视作一项技术成熟可靠、运行稳定高效、兼具规模化应用与成本优势的可再生能源。一方面，梯级水库群因其在水资源调度和可再生能源保供等方面的突出成效，已成为缓解全球气候变暖、助力我国“碳达峰、碳中和”战略目标的重要工程措施之一，其碳汇效益显著。另一方面，水库的建设与运营在一定程度上改变了流域内碳（C）、氮（N）和磷（P）等元素的迁移与转化过程，筑坝蓄水淹没大量陆地有机物，可能导致二氧化碳（CO₂）、甲烷（CH₄）和氧化亚氮（N₂O）等温室气体的排放量增加，其碳源效应不可忽视。近年来，水库碳排放研究逐渐发展为水利工程与地球科学、环境科学交叉研究前沿。

本研究提出了一种梯级水库群水碳多目标联合蓄水调度框架（图1），优化水库汛末蓄水进程，科学指导梯级水库联合蓄水调度，以提升流域防洪、水力发电和库区碳减排协同效益。首先基于碳排放因子法和提前蓄水调度策略（图2），锚定防洪风险最小化、碳排放最小化和发电量最大化调度目标，考虑梯级水库运行物理约束条件，构建水-碳协同蓄水调度模型；接着采用智能进化算法NSGA-II高效求解模型，得到Pareto解集以解析水库碳排放与水资源利用效益间协同/竞争关系（图3）；最后采用基于熵权重的逼近理想解排序法（EW-TOPSIS）开展多准则决策分析，优选可提升水碳协同效益的蓄水调度方案。

以金沙江中下游梯级与三峡水库组成的7座水库为研究案例，相比现行调度规程和调度技术（SOP）相比，本研究提出的协同优化调度方案在不增加防洪风险的前提下，有效减少梯级水库群库区碳排放量（蓄水期年均碳排放量降低15%），显著提升梯级水库群水资源利用和水力发电的协同效益（年均蓄水率和年均发电量分别增加7%和5%）。以2022特枯水年为例，相较于SOP，优化调度方案可使梯级水库群在蓄水期减少碳排放5863t、增发电量25亿kW·h，且提高可供水量28亿m³。研究成果不仅为编制流域梯级水库群联合蓄水调度方案提供参考和依据，而且有助于提升流域水旱灾害防御能力、水资源节约集约利用能力和水库群适应性调度水平。

该研究工作获“十四五”国家重点研发计划项目课题“水工程协同联合水资源调度技术”支持。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.renene.2025.122567

武汉大学周研来课题组取得水库群水碳协同调度研究新成果