DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 针对风电场出力波动引起的风电场并网点(point of common coupling， PCC)电压波动的问题，提出了双馈感应发电机(Doubly-Fed Induction Generator， DFIG)与SVC的无功优化控制策略。首先分析了风电场出力波动对风电场并网点运行电压的影响机理，在此基础上，建立了DFIG与SVC的无功优化控制模型。该模型以风电场并网点电压偏差和风电场内部的有功损耗为优化目标，以DFIG与SVC的无功功率为控制对象，运用多目标决策方法进行模糊化处理，并采用遗传算法进行求解。仿真算例表明，所提优化控制策略能够实现优化目标，在减小并网点电压偏差的同时，降低风电场内部的有功损耗。 关键词 :风电场，DFIG，SVC，并网点电压，有功损耗 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着风电并网容量的不断增大，风电功率的随机性和波动性给并网区域电网运行的稳定性造成了一定的威胁，其中风电场功率波动引起的无功–电压问题是人们最为关注的问题之一。许多电网运行商也都制定了相应的风电并网技术规定，要求风电场在正常运行条件下能够调节公共并网点的无功功率和电压，平抑由于风速变化带来的电压波动，保证接入点的电压质量。 针对这一问题，诸多学者在该领域进行了广泛而深入的研究，提出了许多不同的控制方法。文献 [ 1 ] [ 2 ] 分析了DFIG在不同运行方式下对系统电压稳定性的影响，验证了恒电压控制模式在改善系统电压稳定性方面的优越性；文献 [ 3 ] 提出静止无功补偿装置(Static Var Compensator， SVC)能够迅速平抑并网点电压的波动，具有快速灵活的无功调节能力；基于以上结论，诸多文献分别从不同角度研究了DFIG与SVC等快速无功补偿装置的协调控制策略。文献 [ 4 ] 首先分析了DFIG的无功出力特性，在此基础上提出了SVC与DFIG之间的无功分配策略；文献 [ 5 ] [ 6 ] 以风电场与电网交换的无功功率为控制目标，综合利用SVC和DFIG的无功调节能力来实现无功优化控制；文献 [ 7 ] 建立了综合考虑风电场并网点电压和无功裕度的优化模型，通过协调DFIG和SVC的无功出力达到控制目标；文献 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] 主要对风电场内部的无功分配原则进行了讨论，根据不同的补偿特性和优化目标，分别提出了不同的控制方法。 上述研究均是基于稳定性的控制目标，讨论无功功率在DFIG与SVC之间的优化分配问题。然而考虑到大型风电场规模较大，集电线路复杂，不合理的无功分配会引起风电场内部有功损耗增加，进而影响风电场的有功出力。因此，优化调节各DFIG与SVC的无功出力，对于降低风电场内部的有功损耗，提高电网运行的稳定性和经济性具有重大的意义。 本文针对风电场出力波动引起的风电场并网点电压波动的问题，首先对风电场出力波动引起风电场并网点电压偏差的机理进行了讨论，对DFIG和SVC的无功调节能力进行了分析，在此基础上，以DFIG与SVC的无功功率为控制对象，建立了DFIG与SVC的无功优化控制模型，形成了DFIG与SVC的优化控制策略。最后，通过实际算例进行了仿真设计，验证了本文所提优化控制策略的有效性。
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user: 2. 风电场出力波动对风电场并网点运行电压的影响机理 2.1. 风电场出力波动引起风电场并网点电压偏差的原理 风电场发出的功率经输电线路和变压器注入大电网，忽略送出线路上的充电功率，由于线路和变压器中阻抗的存在，因此输出线路始末两端的电压将出现差值，这是引起电压偏差的根本原因。风电场接入系统等效模型电路图和向量图分别如图1和图2所示。 根据图1风电场接入系统等效模型电路图进行分析，取电网电压 为参考向量，可得 (1) 由向量图分析可知，线路上的电压降落可分别由纵分量 和横分量 表示，由于一般情况下， 较小，可忽略 对电压降落的影响，因此线路的压降 可以近似看做横分量 ，即 (2) 由于风电场容量远小于接入系统的容量，可设电压 近似不变，则并网点电压 由风电场注入系统的有功功率 、无功功率 决定，当风电场出力波动时，风电场并网点电压便可能产生偏差。 2.2. 恒电压控制模式下风电场出力波动对并网点电压的影响 当双馈风电机组处于恒电压控制模式时，欲保持并网点电压 恒定，由(2)式可知风电场所需的无功补偿量为 图1. 风电场接入系统等效模型电路图 图2. 风电场接入系统等效电路向量图 (3) 假设风电场输出线路阻抗已经确定，则当风电场注入系统的有功功率 发生改变时，风电场维持电压恒定所需的无功功率 就会发生相应的变化。 当风电场的无功发生能力不足以维持电压恒定时，风电场并网点电压 就会产生偏差，此时，若要维持电压恒定，只能基于无功缺额限制部分有功出力。 2.3. 恒功率因数控制模式下风电场出力波动对并网点电压的影响 当双馈风电机组采用恒功率因数控制时，有 ，功率因数限制为±0.98，为减小线路的有功损耗，正常运行情况下通常设定无功功率参考值为0，即近似认为 ，由(1)式可得 (4) 对式(4)进行线性化可得 (5) 由式(5)可以看出，当双馈风电场采用恒功率因数控制时，假设风电场输出线路阻抗已经确定，则风电场并网点电压随风电场有功出力的波动而波动。 综上可知，恒电压控制方式由于充分发挥了双馈风电机组的无功调节能力，使得风电场内部的无功优化控制更加灵活有效，在改善系统电压稳定性方面比恒功率因数控制具有更大的优越性。
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user: 3. DFIG与SVC的无功调节能力分析 3.1. DFIG的无功功率极限 当以风电场并网点电压为控制目标时，恒功率电压控制的双馈风电机组，可以通过不断地调整风电机组的无功出力来满足电压的要求。双馈风电机组发出的无功能力主要受变流器最大电流和电机容量的限制。 当考虑转子侧电流限制时，其定子侧无功功率极限为 [ 11 ] (6) 式中： 、 分别为考虑转子侧电流限制时定子侧无功功率最大值和最小值； 为定子电压； 为定子气隙磁场旋转角速度； 为定子绕组电感； 为激磁电感； 为转子侧电流器允许最大电流值； 为发电机定子侧有功功率。 网侧变换器(GSC)无功功率极限为 [ 12 ] (7) 式中， 网侧变换器最大视在功率； 为发电机转差率。 综上分析，DFIG同时通过发电机定子侧和网侧变换器向电网输出无功功率极限为 (8) 式中： 、 分别为DFIG可以输出的无功功率上下限。 在不考虑网侧无功输出的情况下，DFIG定子侧的PQ特性曲线近似为以 为圆心的半圆，如图3中虚线所示。考虑到网侧变换器一般按风电机组最大转差率设计，当机组无功出力较小时，网侧变换器无功出力范围较大；当机组处于额定状态时，网侧变换器的无功出力范围较小。因此，当考虑网侧变换器无功出力约束时，双馈风电机组无功功率极限如图3实线所示。 3.2.SVC的无功功率极限 为提高风电场快速应对风电出力波动的能力，在风电场并网变电站主变压器低压侧往往装设SVC进行集中无功补偿 [ 8 ] ，根据国标规定，对于采用风电汇集站接入电网的风电场，其无功容量为 (9) 式中： 、 分别为风电场国标规定的容性和感性无功容量； 、 分别为风电场满发时，主变压器和机端变压器消耗的感性无功功率； 、 分别为风电场满发时送出线路和集电线路消耗的感性无功功率； 为满发时送出线路的充电功率。 由式(6)可知，当 一定时，DFIG的无功容量由输出的有功功率决定，而当机组 满发的时候， ，为确保风电场在任何风速下均能满足国标要求，应在各机组处于满发状态下确定SVC的容量，即 (10) 通过以上方法确定的SVC的补偿容量即为SVC的无功功率极限。 图3. DFIG无功功率极限 4. DFIG与SVC的无功优化控制策略 4.1. DFIG与SVC的无功优化控制思路 对于大型风电场，由于所处地形不同，风电场内部机组排列方式也存在很大差别，其中放射式接线方式具有接线简单，运行方便，经济灵活等优点，在我国风电场中得到了广泛的应用，最典型的放射式风电场结构如图4所示。 正常运行时，DFIG和SVC都会响应上级下达的风电场并网点电压控制指令发出无功功率，对PCC进行无功补偿，既充分发挥了DFIG的无功调节能力，也减小了维持电压恒定所需的SVC无功补偿量；但是另一方面，集电线路上的无功功率流动会产生有功损耗，降低风电场运行的经济性。因此，为了尽可能地减小风电场并网点电压波动，提高风电场运行的经济性，本文提出了基于风电场内部DFIG与SVC的无功优化控制策略，对外响应上级调度控制指令，对内自行优化预设目标。 4.2. DFIG与SVC的无功优化控制模型 (一) 优化目标 1) 风电场电压偏差最小 [ 13 ] 风电机组与SVC的无功优化控制是以各DFIG和SVC的无功补偿量为控制对象的，因此，降低各台风电机组端电压和风电场并网点电压偏差，是风电场内部无功优化控制的首要目标。即 (11) 式中， 和 分别为并网点实际电压和上级调度下达的PCC电压控制指令； 和 分别为第 台DFIG的实际电压和参考电压，这里取 ； 为风电场DFIG台数。 2) 风电场有功网损最小 考虑到大型风电场规模较大，集电线路复杂，不合理的无功分配会引起风电场内输电线路和集电线路上的有功损耗，为降低风电场有功损耗，提高风电场运行的经济性，引入风电场有功损耗指标如下所示。 (12) 式中， 为风电场集电线路的编号， ； 和 分别为线路 上和全电场参与无功控制的DFIG数； 、 、 和 分别为集电线路 、送出线路 、机端变压器 和主变压器 支路的电阻； 和 分别为线路 和变压器 上流过的有功功率； 和 分别为风电机组 和SVC的实际无功输出。 (二) 约束条件 1) 潮流方程约束 (13) 式中， 为风电场内部节点数， ； 、 为各节点注入的有功和无功； 、 为各节点的电压幅值； 、 分别为节点 、 之间的电导和电纳； 为节点 、 之间的电压相角差。 图4. 放射式风电场结构图 2) 控制变量约束 (14) 式中， 、 分别为由DFIG出力特性决定的无功出力上下限； 、 分别为由SVC容量决定的SVC无功出力上下限。 3) 状态变量约束 (15) 式中， 代表节点 允许的最大电压偏差量。 (三) DFIG与SVC的多目标无功优化模型 综上，DFIG与SVC的无功优化模型可描述为 (16) 式中， 为由优化变量组成的决策变量； 为目标函数； 为等式约束条件； 为不等式约束条件。 DFIG与SVC的无功优化问题是一个多目标的优化决策问题，同时使多个目标达到最优是不可能的，因此，通过引入隶属度函数来进行模糊化处理 [ 14 ] 。 对于模糊最小化目标函数，各目标的隶属度函数为 (17) 为第 个目标函数值； 为第 个目标的理想值； 为决策者可以接受的第 个目标的增加量。 由于本文模型的优化目标是在满足所有的约束条件下，尽可能减小风电场并网点电压偏差和风电场内部的有功网损。当 时，表示某个优化结果完全不满足优化目标；当 时，表示某个优化结果完全满足优化目标。使所有目标的隶属度函数值均等于1是不可能的，必须根据实际情况选出一个最优折衷解，这里引入标准化满意度函数： (18) 这样，原来的多目标非线性优化模型就转变成了没有量纲的单目标非线性优化模型： (19) 式中， 为标准化满意度值； 为第 个目标函数值； 为决策者可以接受的第 个目标的增加量。 (四)模型求解 遗传算法(Genetic Algorithm， GA)是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法 [ 15 ] 。以生物进化为原型，具有很好的收敛性，计算时间短，鲁棒性高，可以快速地搜索出全局的解而不至于陷入局部最优，在电力系统中得到了很好的开发利用 [ 16 ] ，因此本文采用遗传算法对式(19)进一步求解。 4.3. DFIG与SVC的无功优化控制策略 综合以上分析，DFIG与SVC的无功优化控制策略如下： 1) 输入风电场DFIG和PCC运行电压数据和PCC电压控制指令、输入DFIG和SVC无功约束数据； 2) 判断风电场PCC实时电压值是否越限，若是，则报警，不再进行优化计算；若电压没越限，则进行下一步； 3) 根据DFIG有功出力计算其无功可调范围，同时计算当前时刻SVC动态无功补偿量； 4) 以风电场各节点电压偏移量和风电场有功网损最小为优化目标，计算无功优化控制模型，并通过遗传算法进行求解； 5) 判断所求结果是否收敛，且数据是否合理，若收敛且数据合理，则生成优化结果，输出优化控制策略、电压最小偏差及最小网损值。 DFIG与SVC的无功优化控制策略如图5所示。
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user: 5. 算例验证 本文以某风电场为例进行仿真分析，如图6所示。该风电场装机容量为60 MW，共有40台1.5 MW的DFIG、40台机端变压器、1台主变压器及1组SVC，其中40台DFIG通过4条地下馈线连接至并网变电站主变压器，风电场馈线信息如表1所示，由于地形不同风电场馈线长度也有所差别。其中，A、B、C、D四条馈线分别连接10台1.5 MW的DFIG，能够参与风电场无功调节，SVC的容量为−10~15 Mvar。 在Matlab/Simulink上搭建上述算例，设置遗传算法的种群规模为40，最大迭代次数为50，选择适当的权重系数构造满意度函数，对风电场并网点电压和风电场内部的有功网损进行优化。 5.1. 优化控制前后并网点电压和无功出力对比分析 为比较DFIG与SVC无功优化控制策略的控制效果，本文分别采用以下4种补偿方案进行仿真。 1) 方案1：本站无功补偿设备不参与补偿，只依靠无穷大系统进行无功补偿； 2) 方案2：只采用风电场升压站的SVC进行无功补偿； 3) 方案3：只采用风电场内部的DFIG进行无功补偿； 4) 方案4：DFIG和SVC均参与无功补偿，且按照本文所提优化控制策略进行无功优化控制。 不同无功补偿方案下风电场并网点电压与风电场有功出力的变化曲线如图7所示。 图5. DFIG与SVC的无功优化控制策略 图6. 标准试验系统结果曲线风电场仿真系统结构图 Table 1 Information of feeder lines of wind far 馈线 线路长度/km 线路参数 DFIG容量/MW DFIG编号 R(hms/km) L(H/km) C(F/km) A 9.269 0.1153 1.05 × 10^−3 11.33 × 10^−9 10 × 1.50 1~10 B 11.375 0.1153 1.05 × 10^−3 11.33 × 10^−9 10 × 1.50 11~20 C 11.96 0.1153 1.05 × 10^−3 11.33 × 10^−9 10 × 1.50 21~30 D 8.642 0.1153 1.05 × 10^−3 11.33 × 10^−9 10 × 1.50 31~40 表1. 电场馈线信息 从图7中方案2和方案4的电压曲线可以看出，在风电场SVC无功充足的情况下，风电场基本能维持并网点电压恒定，控制效果最佳；从方案3的电压曲线可以看出，当风电场DFIG有功出力较小时， 无功可调范围较大，基本能维持并网点电压恒定，当风电场DFIG无功出力较大时，无功可调范围较小，并网点电压有较大偏差；从方案1的无功电压曲线可以看出，风电场并网点电压偏差始终很大，且与风电场有功出力成正相关。通过以上仿真分析，进一步验证了第2章所提风电出力波动对风电场并网点电压的影响机理。 针对方案2和方案4补偿效果相似，对风电场内部的无功出力进行分析，得到不同控制方式下风电场DFIG和SVC的无功出力曲线如图8所示，为方便分析，有功功率曲线做了等比例缩小。 从图8中可以看出，方案4较方案2的风电场总无功出力更高，这是因为方案4中DFIG也参与了无功补偿，由于DFIG和SVC距离风电场PCC的物理紧密度不同，DFIG经较长的集电线路和变压器送出，会产生一定的无功损耗。通过协调控制DFIG和SVC的无功出力，让DFIG参与无功调节，在增加SVC无功裕度的同时，也降低了因无功流动产生的有功网损。 5.2. 优化控制前后风电场无功出力与有功损耗对比分析 为比较DFIG与SVC无功优化控制策略的降损效果，本文分别采用上述2种补偿方案对风电场内部 图7. 电场并网点电压与有功出力关系曲线 图8. 不同控制方式下风电场无功出力曲线 Table 2 Comparison of reactive power and active power loss under different control strateg 风电出力 控制方案 无功出力/Mvar 风电场有功损耗/MW SVC DFIG 50% 方案1 6.386 0 0.3126 方案3 3.429 3.272 0.2824 表2. 不同控制方案下风电场无功出力与有功损耗对比 的运行情况进行分析。 1) 方案1：只采用风电场升压站的SVC进行无功补偿； 2) 方案2：采用DFIG和SVC进行无功补偿，且按照本文所提优化控制策略进行无功优化控制。 得到不同控制方式下风电场无功出力与有功网损如表2所示。 表2给出了两种不同补偿方案下的无功分配和有功网损的结果对比，可以看出，本文所提优化控制策略通过协调SVC和DFIG的无功出力，既发挥了DFIG的无功调节能力，又减小了风电场内部的有功网损，提高了风电场运行的经济性。
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user: 6. 结论 本文针对风电场出力波动引起风电场并网点电压波动的问题、风电场无功分配不合理引起的风电场内部有功网损增加的问题，建立了DFIG与SVC的无功优化控制模型，并采用遗传算法进行求解，仿真结果表明： 1) 所提无功优化控制策略能够充分发挥DFIG的无功调节能力，实时调整风电场输出的无功功率，提高风电场PCC电压水平。 2) 所提无功优化控制策略通过优化控制DFIG和SVC的无功出力，降低了风电场内部的有功网损，兼顾了风电场运行的经济性。
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user: 摘 要 汉江上游缺乏梯级水库联合调控中心，各水库单独调度运行，导致梯级水能资源利用率较低。引汉济渭黄金峡、三河口水电站正在建设，新形势下汉江上游梯级调度中心位置的论证已迫在眉睫。本文采用大系统分解协调理论对汉江上游梯级水库联合调度进行了研究。结果表明：引汉济渭调水后，各梯级电站均获得了较大补偿效益，梯调中心由安康水库转移至三河口水库。研究成果对于汉江上游梯级水库联合调度运行、提高水资源综合利用效率具有重要的理论意义和应用价值。 关键词 :梯级水库，联合调度，补偿效益，大系统分解协调 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，随着流域梯级开发地逐步深入，原有的单一水库运行管理模式带来的水能开发利用效率低、资源浪费等问题凸显，而在当今资源日渐短缺的危机下，包括水电开发在内的任何资源开发，都应该考虑资源的综合高效利用，因而如何实现梯级水库的综合运行和水能资源高效利用，已成为我国梯级连续滚动开发管理模式 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 研究的重中之重。目前，在众多的水电梯级开发管理模式中，对一个流域内的所有电站实行统一调度的管理模式，获得了一致认可和广泛应用。在国外，如美国的密西西比河、欧洲的莱茵河、多瑙河等梯级水电站的开发建设都实行一家统一管理，不仅获得了巨大的水电能源，而且获得了综合社会经济效益。在国内，如清江梯调中心 [ 5 ] 、黄河上游梯调中心 [ 6 ] 等已经建成，并发挥流域梯级电站统一调度功能，产生了较好的经济效益和社会效益。 汉江上游规划开发了8座梯级水电站，由于缺乏调度中心的统一管理，导致现阶段汉江上游各水库仍然采用单库调节模式，水能利用率较低。伴随着引汉济渭调水工程的展开，单库运行模式中存在的资源浪费问题，无疑将更加严重，因而迫切需要论证梯调中心位置。一般而言，梯调中心的建立需要考虑诸如流域梯级发电、供水、防洪、生态等因素 [ 7 ] ，考虑到汉江上游梯级水库以发电为主，本文通过对汉江上游梯级水库发电效益潜力研究，以论证汉江上游梯调中心的位置。 本文以汉江上游流域为研究对象，以梯级水电站为调控主体，建立汉江上游梯级水库联合调度模型，针对传统算法如动态规划 [ 8 ] [ 9 ] 、遗传算法 [ 10 ] 等求解梯级水库出现维数灾、局部最优解等问题，采用大系统分解协调理论对梯级水库进行分解协调，并进行梯级效益补偿计算，以期挖掘汉江上游梯级水库最大发电效益潜力，论证梯级联合调度中心位置所在。研究成果将为汉江上游梯调中心的建立提供理论支撑，同时对整个汉江流域电站的安全稳定运行和梯级水库优化调度有着重要的作用和现实意义。
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user: 2. 汉江流域概况及数据资料 2.1. 汉江流域概况 汉江是长江中游第一大支流，全长1577 km，流域面积159，000 km 2 ，发源于陕西省宁强县秦岭南麓的潘家山，自陕西白河进入湖北省境内，至汉口注入长江。汉江上游流域和水库位置图，如图1所示。 2.2. 梯级水电站资料 汉江上游梯级规划按8级开发，自上至下分别为黄金峡、三河口、石泉、喜河、安康、旬阳、蜀河和白河水电站，各水电站主要指标值如表1所示。 图1. 汉江上游流域水系和水库位置图 Table 1 Main technical indexes of cascade power stations in the upper Hanjiang Rive 项目 单位 黄金峡 三河口 石泉 喜河 安康 旬阳 蜀河 白河 水 库 正常蓄水位 /m 450 643 410 362 330 240 218 196 死水位 /m 440 558 400 360 305 238 215 193 调节库容 /10 8 m 3 0.84 6.50 1.8 0.2 14.72 0.41 0.37 0.29 电 站 装机容量 /MW 100 64 225 180 852.5 320 270 270 保证出力 /MW 15 - 32 21.8 170 48 55 48 年发电量 /10 8 kW·h 4.64 1.21 7.07 4.92 27.48 8 9.48 7.8 归属 国网 / √ √ 大唐 / √ √ √ √ 国资委 / √ √ 备注 在建 在建 已建 已建 已建 在建 已建 在建 表1. 汉江上游梯级各电站主要技术指标 2.3. 径流资料 计算所需资料主要包括径流资料、引汉济渭调水过程资料。其中径流资料采用月尺度径流资料，系列长度为1957~2010年，主要包括：三河口、石泉、安康、喜河四座水库坝址流量过程，区间支流流量过程；调水过程资料选用2030远景水平年调水总量15亿m 3 情景。 2.4. 补偿计算资料 效益单价是进行补偿计算的前提，本文重点分析汉江上游梯调中心，对调水效益单价不作研究，仅参考陕西省引汉济渭工程协调领导小组办公室确定的单价 [ 11 ] ，发电和调水效益单价分别为：0.20元/kW·h和4.46元/m 3 ，水泵耗能为0.26元/m 3 。其中，发电单价和水泵耗能单价数据来源于《引汉济渭工程初步设计报告》。
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user: 3. 汉江梯级水电站优化调度效益估算 3.1. 优化调度模型的建立 从水库的调节能力来看，汉江上游8个梯级水库中，三河口为多年调节水库，石泉、安康2个水库为季调节水库，其他梯级均为日调节水库。因此，整个系统可概化为3个有调节能力的水电站发电最优调度运行问题。 目标函数：梯级发电量最大 (1) 式中： ；K为长系列资料长度；T为年内总时段数，T = 12；M为系统内有调节能力的水电站总数，M = 3； 为第m水电站第k年第t时段的发电流量； 为第m水电站第k年到t时段的发电水头；K m 为第m水电站出力系数。 约束条件包括：水库水量平衡、节点水量平衡、水库泄流、出力、水库水位的约束等。 3.2. 模型求解方法 汉江上游梯级水库中长期调度模型，变量较多，求解复杂度高，直接采用诸如粒子群算法等常规智能优化算法进行求解，难以获得理想可行解，因此本文采用大系统分解协调理论求解模型。大系统分解协调理论主要包括：系统优化模型分解和子系统协调。 3.2.1. 系统优化模型分解 从式(1)可以看出，系统内各水库之间仅存在流量联系，如式(2)所示 (2) 式中： 为M × N维布尔矩阵，其元素由0或1组成，反映第j水库的下泄流量与第m水库入库流量的关联； 为第m水库第k年第t时段入库流量； 为第m水库第k年第 时段出库流量； 为流量传播历时； 为第m水库第k年第t时段的区间入流； 为第m水库第k年第t时段的需水流量；如果把(2)式截开，则将系统分解成单库子问题。 为了实现对系统的分解，依照Lagrange对偶分解原理，由(1)和(2)式建立Langrange函数： (3) 式中： 为第m水库第k年第t时段的拉格朗日乘子；其余变量同式(2)。 3.2.2. 子系统协调 引入子系统协调器 [ 12 ] ，用梯度法 [ 13 ] 实现对λ的迭代修正， 的迭代式为： (4) 式中：l为迭代次数；α为步长。 3.2.3. 模型求解步骤 模型求解首先用大系统分解原理将M库联系分解，然后把子系统分解成二级结构，第一级为M个独立子问题(单库优化)，然后通过第二级协调器把各个子问题联在一起，并协调各个子问题最优解，使之满足关联约束。其中子问题求解采用Howson [ 14 ] 提出的逐步优化算法(POA)，具体算法不再赘述。 上述求解过程可归纳如下步骤： Step 1：协调器初步拟定 ，m∈M，k∈K，t∈T，并置迭代次数l = 0。 Step 2：将 送给下一级各子问题，然后分别对子问题求解，并将优化结果送给上级协调器(3)式。 Step 3：协调器判断λ的梯度分量绝对值是否小于给定的精度ε，若是则转向Step 4，否则按(4)式计算 ，转向Step 2。 Step 4：迭代计算停止，输出最优运行策略。
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user: 4. 计算结果分析 本文设置两种计算模式：引汉济渭调水前和引汉济渭调水后，分别优化计算汉江上游梯级发电效益潜力。 4.1. 调水前梯级水库优化计算 首先对引汉济渭调水前汉江上游黄-白段梯级电站进行联合调度，采用大系统分解协调和POA对梯级发电量最大模型进行求解，结果如表2所示。 由表2可知： (1) 石泉、喜河、旬阳、蜀河、白河多年平均发电量相比设计值分别提高1.59%、14.57%、18.38%、1.48%、9.74%，安康降低4.96%，三河口和黄金峡发电量没有变化。整个梯级发电量提高了2.50%，可见实施梯级水库联合调度存在较大发电潜力。 (2) 由于整个梯级效益的增加是建立在安康水库效益减小的基础上，表明安康水库是梯级调度的关键控制性水库，同时考虑水库调节库容，安康水库是梯级联合调控中心最佳位置。 实施梯级水库联合调度的前提是利益的合理分摊，常用的分摊方法有：按梯级各电站兴利库容比例分摊法；按梯级各电站水头比例分摊法；按梯级各电站装机容量比例分摊法；按梯级各电站保证出力分摊法等。本文主要针对梯级调度中心选取进行研究，因此不对分摊方法的公平性进行研究，直接采用梯级电站兴利库容比例分摊方法进行水库补偿效益的分摊，计算结果如表3所示。 由表3可知：由于安康水库调节库容最大，因此获得补偿效益最大，而大唐集团管控水库虽然较多，但大多水库为径流式，调节性能较小，因此获得的补偿效益较小。总体而言，国资委、大唐和国网分别可增加发电效益0.115、0.040和0.215亿元，各家单位均有不同程度的效益补偿，进一步表明选取安康水库作为梯级调度中心控制性水库在经济效益上的可行性。 4.2. 调水后梯级水库优化计算 考虑到2030远景水平年引汉济渭调水15亿m 3 情形下，梯级发电效益受损，上述论证的梯调中心可能发生变化，因此需要重新进行梯调中心论证，计算结果如表4所示。 由表4可知：引汉济渭调水后，各电站发电量明显减少，喜河电站发电量减幅最大为31.63%，蜀河电站发电量减幅最小为7.48%，整个梯级电站减幅达16.40%。可见调水工程对下游水库发电产生了较大影响，即使有安康水库调节，也不可避免安康下游水库的电量损失，表明梯级调度中心发生了转移。 为进一步论证梯调中心位置，考虑发电效益、调水效益和水泵耗能进行梯级效益补偿计算，计算结果如表5所示。 由表5可知：由于调水单价远远大于发电单价和水泵耗能单价，因此实施引汉济渭工程后，整个梯级效益将大大提升，调水效益完全可以弥补发电损失。 Table 2 Optimization results of cascade power generation before water diversio 电站名称 设计发电量/亿kW∙h 多年平均发电量/亿kW∙h 多年平均发电量比设计值 增加的电量/亿kW∙h 多年平均发电量比设计值 增减百分比/% 黄金峡 4.46 4.46 0.00 0.00 三河口 2.92 2.92 0.00 0.00 石泉 6.30 6.40 0.10 1.59 喜河 4.94 5.66 0.72 14.57 安康 28.00 26.61 −1.39 −4.96 旬阳 8.00 9.47 1.47 18.38 蜀河 9.48 9.62 0.14 1.48 白河 7.80 8.56 0.76 9.74 合计 71.90 73.70 1.80 2.50 表2. 调水前梯级发电量优化结果 Table 3 Benefit compensation of cascade hydropower stations before water diversio 公司 水库 库容/亿m 3 补偿电量/亿kW∙h 补偿效益/亿元 合计/亿元 国资委 黄金峡 0.84 0.06 0.012 0.115 三河口 6.5 0.47 0.093 大唐 石泉 1.8 0.13 0.026 0.040 喜河 0.2 0.01 0.003 旬阳 0.41 0.03 0.006 蜀河 0.37 0.03 0.005 国网 白河 0.29 0.02 0.004 0.215 安康 14.72 1.05 0.211 表3. 调水前梯级电站效益补偿 Table 4 Optimization results of cascade power generation after water diversio 电站名称 调水前多年平均发电量/亿kW∙h 调水后多年平均发电量/亿kW∙h 调水后比调水前 增加的电量/亿kW∙h 调水后比调水前 增减百分比/% 黄金峡 4.46 3.83 −0.63 −14.13 三河口 2.92 2.50 −0.42 −14.38 石泉 6.40 5.00 −1.40 −21.88 喜河 5.66 3.87 −1.79 −31.63 安康 26.61 22.96 −3.65 −13.72 旬阳 9.47 7.20 −2.27 −23.97 蜀河 9.62 8.90 −0.72 −7.48 白河 8.56 7.35 −1.21 −14.14 合计 73.70 61.61 −12.09 −16.40 表4. 调水后梯级发电量优化结果 同样采用梯级电站兴利库容比例分摊方法进行水库补偿效益的分摊，计算结果如表6所示。 由表6可知：国资委、大唐和国网分别可增加发电效益17.69、6.70和36.18亿元，而这一补偿效益主要来源于黄金峡和三河口的调水效益。由于黄金峡为日调节水库，虽然位于汉江干流，但不能作为梯调中心控制水库，反观三河口水库，为多年调节水库，虽然位于汉江支流，但可通过黄、三水库不同调水量任务分配，间接控制干流水量分配，因此三河口可作为远景年梯级调控中心。 综合上述调水前后两种模式下梯级发电量和梯级效益计算结果，如图2、图3所示。 由图2、图3可知： (1) 无论是引汉济渭调水前还是调水后，实施梯级水库联合调度均存在不同程度发电效益提升，表明实施梯调中心统一管理模式，将提高流域水能利用率。 (2) 引汉济渭调水前后，梯级效益发生了巨大变化，对应的梯调中心也发生了转移，由安康水库转移至上游具有多年调节性能的三河口水库，可见新形势下，汉江上游梯调中心论证的必要性。 Table 5 Calculation results of total benefi 效益 单价 调水前后变化量 补偿效益 发电效益 0.20元/kW∙h −12.09/亿kW∙h −2.42亿元 调水效益 4.46元/m 3 15/亿m 3 66.90亿元 水泵耗能 0.26元/m 3 15/亿m 3 −3.90亿元 表5. 总效益计算结果 Table 6 Benefit compensation of cascade hydropower stations after water diversio 公司 水库 库容/亿m 3 效益补偿/亿元 合计/亿元 国资委 黄金峡 0.84 2.02 17.69 三河口 6.50 15.67 大唐 石泉 1.80 4.34 6.70 喜河 0.20 0.48 旬阳 0.41 0.99 蜀河 0.37 0.89 国网 白河 0.29 0.70 36.18 安康 14.72 35.48 表6. 调水后梯级电站效益补偿 图2. 不同模式下各电站发电量 图3. 不同模式下各电站效益 综上所述，新形势下以多年调节性能的三河口水库作为梯级水库联合调度中心，进行调水、发电综合调控，虽然梯级各电站发电量有所损失，但整个梯级效益得到了巨大提升，完全可以弥补电量损失，增加的效益远远大于调水前增加的效益。
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user: 5. 结论 (1) 引汉济渭调水前，安康电站多年平均发电量降低4.96%，三河口、黄金峡电站没有变化，其余各电站较设计值均有所提高。其中，旬阳电站增幅最大，为18.4%。整个梯级多年平均发电量与设计值相比，提高了2.5%，表明梯级联合调度存在较大发电潜能，安康电站为梯级调度中心最佳位置。 (2) 引汉济渭调水后，梯级电站发电量均有不同程度减小，但巨大的调水效益，使得各电站所属公司获得了较大效益补偿，梯级调度中心由安康水库转移至上游三河口水库。
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user: 摘 要 2016年7月长江流域发生中下游型区域性洪水，为1999年以来最大洪水。形成本次高洪水位的主要原因有流域前期来水偏丰、来水集中且干支流遭遇严重、下游顶托宣泄不畅、江湖关系改变以及河道冲淤造成的水位流量关系变化等因素。本文以长江干流螺山、汉口及大通站为例，对各站断面形态和水位流量关系变化进行了定量的分析，并与1996年洪水特征进行比较。 关键词 :长江中下游，洪水特性，高水位，成因分析，2016年 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 2016年7月长江流域发生中下游型区域性大洪水，为1999年以来最大洪水，具有中下游干流水位高、高水持续时间长，河流湖泊超警多、范围广、时间长，支流洪水严重、多条河流超历史，内涝渍水严重、洪水影响范围广等特征。莲花塘站洪峰水位达34.29 m，接近保证水位34.40 m，螺山、汉口洪峰水位排历史最高水位第5位，湖口、大通站洪峰水位排历史最高水位第6位，九江站洪峰水位排历史最高水位第7位。鄱阳湖7月出现明显的长江洪水倒灌现象，最大倒灌流量9100 m 3 /s，居历年最大倒灌流量排序(由大到小)中第4位。长江中下游干流主要控制站超警时间在8~29 d之间，其中莲花塘江段、中下游码头镇以下江段水位超警时间均在 20 d以上。超警范围、超警持续时间均为1999年以来首位。根据长江水利委员会水文局对本次洪水还原计算的成果，莲花塘至螺山江段洪峰水位接近1996年，汉口及其以下江段较1996年偏高0.1~0.35 m，但还原后的螺山、汉口及大通30天洪量仅为5年一遇，比1996年偏小10%左右，出现洪峰水位偏高洪量偏小的情况。为了探索2016年洪水位偏高的原因，从流域前期来水偏丰、来水集中且干支流遭遇严重、下游顶托宣泄不畅、江湖关系改变以及河道冲淤造成的水位流量关系变化等因素分析了2016年长江干流高水位的原因。
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user: 2. 流域前期来水偏丰，底水高 2016年3~6月，长江流域先后发生了26次较强降雨过程，除金沙江、岷沱江、洞庭湖基本正常外，流域降雨量较常年偏多10%，其中汉江、长下干偏多40%~50%，乌江偏多30%，嘉陵江、长上干偏多20%，长中干、鄱阳湖偏多10%左右。其次，3月下旬至6月上旬，长江上游梯级水库群合计消落库容226亿m 3 ，其中三月下旬消落17.9亿m 3 ，4月份消落74.5亿m 3 ，5月份消落106.3亿m 3 ，6月上旬消落27.3亿m 3 。受两者共同作用，长江中下游干流及“两湖”水系3~6月来水较历史同期(近30年均值)总体偏多，底水偏高。其中，宜昌、汉口、大通站来水偏多30%~40%，城陵矶、湖口站偏多40%~50%；4月份城陵矶、汉口、湖口、大通站月均水位创历史同期新高，6月份分别较历史同期偏高2 m左右。
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user: 3. 中下游干流附近来水集中，遭遇严重 6月30日~7月6日强雨带维持在长江中下游干流附近、洞庭湖水系及鄱阳湖水系北部，暴雨区多位于中下游干流附近及两湖水系北部，雨区窄而强度大，其中，6月30日，长江上游干流东部附近的暴雨促成长江2016年第1号洪水在长江上游形成，长时间的暴雨和大暴雨促成长江2016年第2号洪水在长江中游形成。 受强降雨影响，洞庭湖水系资水、沅江、澧水，长江中游干流附近地区、清江、鄂东北诸支流，鄱阳湖水系修水及长江下游水阳江、滁河等支流均发生较大洪水，导致中下游干流区间来水快速增加，干流各站水位逐步上涨并维持在较高值。各支流来水集中，多条支流超过保证和历史最高，其强度和持续时间罕见，在长江中下游干流形成严重遭遇。两湖及鄂东北各支流的流量过程见图1。 由图1可以看出，2016年7月鄂东北诸支流出现大洪水过程，2016年以来鄂东北诸支流合成流量达到10，000 m 3 /s及以上的洪水共有3次，分别发生于7月2日、7月6日及7月21日。其中7月2日洪水对汉口水位形成顶托，加之汉口以下江段壅水影响，导致汉口站的水位壅高。洞庭湖水系资水柘溪水库4日出现1962年建库以来最大入库洪峰流量20，400 m 3 /s，沅江五强溪水库发生2次较大涨水过程，最大入库流量分别为22，300 m 3 /s (5日9时)、13，900 m 3 /s (20日15时)，洞庭“四水”合成流量也有2次较大过程，最大流量分别为27，000 m 3 /s (5日20时)、22，800 m 3 /s (19日2时)；鄱阳湖水系修水柘林水库7月4日最大入库流量7000 m 3 /s。 图1. 两湖及鄂东北各支流流量过程
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user: 4. 下游顶托重、洪水宣泄不畅 受连续强降雨影响，长江中游鄂东北诸河的滠水长轩岭、倒水李家集、举水柳子港站发生超历史记录洪水，7月2日8时，鄂东北诸支流合成流量25，000 m 3 /s，超历史记录，主要受其顶托影响，汉口站日涨幅1.31 m，创历史记录。汉口站出现洪峰水位时，螺山与汉口站水位落差4.94 m (比降0.0236‰)，较96年(落差5.51 m，比降0.0264‰)偏小0.57 m，水面比降明显偏小，流速趋缓、水位雍高。 长江下游主要支流(青弋江、水阳江、滁河、巢湖水系等)来水自6月底起逐步上涨，各支流主要控制站水位相继超警，并在7月上旬出现洪峰，其中部分站点发生超保或超历史洪水。上述支流来水量级较大、历时长、洪水发生时间集中，受其顶托及干流来水双重影响，长江下游干流南京、大通站分别于7月2日6时、3日3时超警，在长江中下游干流(南京以上江段)及两湖出口控制站超警起始时间中分别列第1位和第2位。九江站出现洪峰水位时，汉口与九江站水位落差6.47 m (比降0.0241‰)，较96年(落差6.81 m，比降0.0254‰)偏小0.34 m；大通站出现洪峰水位时，汉口与大通站水位落差12.58 m (比降0.0246‰)，较96年(落差13.11 m，比降0.0256‰)偏小0.53 m，水面比降均明显偏小，河道宣泄不畅，水位被迫抬升。此外，据长江口徐六泾站实测资料分析，7月初为涨潮期，潮流对长江下游干流水位的顶托作用增强。
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user: 5. 河道冲淤变化影响 长江中下游干流的冲淤变化影响到河道的过流能力，河道淤积对于抬高洪水位有一定的影响。选取长江干流的螺山、汉口以及大通站1996年和2016年断面资料，分析河道形态的变化。各个站点断面形态变化如图2，由图可以看出，螺山站2016年断面形态较1996年发生了较为明显的变化，表现为左岸冲刷较为严重，而河道中间偏右岸有一定的淤积，而汉口站和大通站断面形态变化较为相似，均出现了左岸淤积，而右岸冲刷的变化趋势。为了进一步分析断面形态变化对于河道过流能力的影响，统计各个水位下的过流面积，如表1。由表1可以看出，各个站点在同一水位条件下，2016年的过流面积均比1996年的减少，其中螺山站在水位为30~33 m时，断面过流面积相应减少3.9%~4.4%；汉口站在水位为26~29 m时，断面过流面积减少了2.2%~3.5%；大通站在水位为13~16 m时，过流面积减少了1.8%~2.2%。过流面积的减少一定程度上影响了洪水的下泄，使得同等流量条件下水位抬高。 Table 1 Comparison of the cross section area between 1996 and 2016 for each statio 站点 水位(m) 过水面积(m 2 ) 2016较1996年变化量 1996年 2016年 螺山站 30 26，970 25，798 −4.30% 31 28，749 27，524 −4.30% 32 30，551 29，304 −4.10% 33 32，357 31，088 −3.90% 汉口站 26 32，378 31，661 −2.20% 27 34，533 33，532 −2.90% 28 36，715 35，488 −3.30% 29 38，902 37，525 −3.50% 大通站 13 35，949 36，746 −2.20% 14 37，844 38，621 −2.10% 15 39，772 40，537 −1.90% 16 41，732 42，490 −1.80% 表1. 各控制站点1996年与2016年断面过流面积对比
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user: 6. 水位流量关系的变化 长江中下游各控制站水位流量关系受洪水波附加比降影响较大，同一水位涨水流量大、落水流量小，形成绳套形的水位流量关系，其中心轴线也随年内和年际间不同洪水而变化，且变幅较大。绘制了螺山、汉口和大通站2016年与1954、1996、1998年等水位流量连时序线如图3。 图2. 长江干流水文站1996年和2016年断面形态变化对比图 图3. 水文站2016年与1954、1996、1998年等水位流量连时序线比较图 Table 2 Change of area and volume of Dongting Lake [ 3 ] [ 4 ] [5 年份 城陵矶水位(m) 面积(km 2 ) 容积(亿m 3 ) 1949 33.5 4350 293 1954 33.5 3915 268 1971 33.5 2820 188 1977 33.5 2740 178 1995 33.5 2623 167 2002 33.5 2625 165 2010 33.5 3968 251 表2. 洞庭湖历年面积、容积变化表 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 由图可以看出，螺山站2016年同水位的流量变幅达5000 m 3 /s左右，同流量的水位变幅达1 m左右；水位28 m以下水位流量关系右偏；水位30 m以上水位流量关系，2016年、2010年、1996年较1998、1999年左偏，以2016年左偏最为明显，在流量级40，000~50，000 m 3 /s时，螺山站水位2016年7月比1996年同流量级下平均水位高1.0 m左右。汉口站水位流量点据分布带宽较宽，水位流量关系呈绳套关系，同水位下流量最大变幅达10，000 m 3 /s左右，同流量下水位最大变幅达2.7 m左右。汉口站水位23 m以下，2016年水位流量关系靠右侧；水位23m以上水位流量关系左偏明显。同流量条件下，2016年水位较与1996年相比偏高0.2~0.9 m。大通站各年水位流量关系点据比较集中，绳套带宽不大，1954年水位流量关系基本上在最左侧。2016年水位流量关系在水位14 m以下时接近各年中轴线，14 m以上左偏明显，65，000 m 3 /s左右流量下水位偏高约1.0 m [ 1 ] [ 2 ] 。综上，2016年三个典型站点在高水部分水位流量关系较常年偏左，因此导致了在同一流量条件下水位偏高。
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user: 7. 江湖关系变化 长江中下游洪水一般是由上游来水导致，多年平均情况下，宜昌以上60 d来水占汉口来水量的70%以上，1998年达到72.1%，因此，洞庭湖、鄱阳湖以及通江湖泊对于洪水的调蓄能力是影响洪水水位的重要因素。以洞庭湖为例，本次统计了洞庭湖历年的面积、容积的变化见表2。由表可以看出，洞庭湖的面积和容积呈现了先减少后增加的趋势，湖区“平垸行洪，退田还湖工程”实施后，湖区的面积和容积均有一定的增加，也使得洞庭湖对于长江湖区调蓄能力增加。因此，与1996年洪水相比，由于两湖对于长江洪水的调蓄能力增加，本次干流各站的洪峰和洪量均比1996年偏小。
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user: 8. 其他因素的影响 随着社会经济的发展，沿江排涝能力(特别是城市)增强，通过加大抽排流量，雨洪渍水快速排入长江，导致干流水位壅高、行洪不畅。以武汉市为例，6月30日8时至7月7日8时，武汉市累计面雨量537 mm，其中7月5日20时至6日20时累计面雨量191.21 m，导致中心城区发生较为严重的内涝，以6日上午最为严重。根据《武汉市中心城区排水防涝专项规划(2012~2030)》中相关成果，中心城区集水面积2095 km 2 ，规划抽排能力由2012年的903 m 3 /s提升至2030年的2258 m 3 /s。依据降雨量和集水面积估算，5日20时至6日20时强降雨落在武汉市中心城区的水量约4亿m 3 ，大部分以直排方式进入长江，日均排水流量在2000 m 3 /s左右。此外，部分中小河流的河道治理工程，导致河道渠化，削弱了洪水波在河道传播中的坦化作用，加快了洪水传播速度，支流洪水在短时间内集中汇入长江，也是高水持续原因之一。
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user: 9. 结论 2016年7月长江流域发生中下游型区域性大洪水，中下游干流莲花塘站、汉口站、大通站洪峰水位分别排历史第五位、第五位、第六位。长江中下游干流水位高、高水持续时间长的成因主要有：① 流域前期来水丰，河湖底水高；② 中游洪水与下游洪水，支流洪水与干流洪水恶劣遭遇；③ 下游顶托重、洪水宣泄不畅；④ 河道断面过流能力略微减弱，导致同一流量下水位抬高；⑤ 洪水发生期间，各站水位流量关系呈现出明显的左偏现象；⑥ 洞庭湖、鄱阳湖的调蓄能力的提高一定程度上削减了干流的洪峰和洪量；⑦ 其他影响因素，如沿江排涝能力增强、洲滩民垸分蓄滞洪量少等影响因素。
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user: 摘 要 将聚乙烯吡咯烷酮(PVP)修饰在介孔二氧化硅(MS)表面，制成MS-PVP纳米粒子，然后将其加入到聚醚砜中，利用相转化制备出PES/MS-PVP复合膜。利用场发射扫描电镜观察了复合膜的表面和断面形貌，并对复合膜的分离性能进行了测试。将复合膜表面进行荷电改性后，用于天然水体中腐殖酸(Humic Acid， HA)的分离，结果表明，荷电改性复合膜对HA的截留率达96%，可用于饮用水的深度处理。 关键词 :复合膜，腐殖酸，荷电改性，分离 Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 水资源短缺是全球性问题，基于膜分离技术的水处理工艺越来越受到关注。相比于反渗透技术，纳滤具有明显的优势，如更低的操作压力，更高的水通量且投资占地较小 [ 1 ] - [ 8 ] 。在过去几十年来，膜分离技术广泛应用于污水处理，然而，膜污染是限制其进一步发展的瓶颈。 近几年来，科研工作者针对膜污染问题做了大量研究，一般来说，膜表面亲水性越高，膜的抗污染能力越强 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] 。与亲水性纳米粒子或聚合物共混对于提高膜污染是行之有效的方法。本研究将聚乙烯吡咯烷酮(PVP)负载至介孔二氧化硅表面，制备出MS-PVP纳米粒子，并将其加入到PES中采用相转化法制备出一系列聚醚砜复合膜，并对其表面进行荷电改性以用于天然有机污染物的分离。采用扫描电镜(SEM)、傅立叶红外(FT-IR)，透射电镜(TEM)以及热失重分析仪(TGA)对所制得的纳滤膜性能进行了表征。
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user: 2. 实验部分 2.1. 实验材料及方法 聚醚砜(PES， Ultrason E6020P， Mn = 52，000 g/mol)购自德BASF公司，N，N-二甲基甲酰胺(DMAC)，氨水，(γ-MPS)，1-vinylpyrrolidone(VP)，偶氮二异丁腈(AIBN)，无水乙醇，异丙醇和NaCl购自Sigma-Aldrich Co. 2.2. Silica-PVP复合粒子的制备和表征 介孔二氧化硅的制备参考文献中报道的方法 [ 14 ] 。所制得的介孔二氧化硅的比表面积为868.9 m 2 /g，介孔大小为2.2 nm。为制备SiO 2 -PVP纳米粒子(MS-PVP)，γ-MPS和VP分别用作交联剂和反应单体 [ 15 ] 。首先，介孔二氧化硅在搅拌状态下加入到含有NaOH的乙醇溶液中以形成MS-OH。然后，MS-OH纳米粒子分散在含有乙醇、氨水和γ-MPS的溶液中，于70℃反应24 h以形成MS-γ-MPS纳米粒子。为制备PVP-SiO 2 复合粒子，MS-γ-MPS分散到乙醇溶液中，然后VP和AIBN (0.5 wt% of VP)加入到此溶液中，在回流状态下于70℃反应3 h以完成聚合过程。冷却之后，离心，用异丙醇清洗数遍以去除多于的PVP。最后，溶液在空气中干燥以获得复合粒子，简称MS-PVP。 2.3. 复合膜制备和表征 2.3.1. 膜制备过程 以无纺布为支撑层，采用相转化法制备复合膜。铸膜液的组成见表1。不同含量的MS-PVP纳米粒子在搅拌状态下加入到DMAC中，然后加入PES，60℃下搅拌加热24 h直到完全溶解。铸膜液在60℃下加热脱泡然后利用自动刮膜设备涂布在无纺布上。 膜的荷电改性过程为 [ 16 ] ：用0.1 mol/L的NaOH配置2 mol/L三溴丙烷酸钠溶液，用0.45 μm的滤膜除去溶液中的杂质，将复合膜在该溶液中浸泡48 h后，取出，用0.1 mol/L的NaOH溶液过滤冲洗，然后再用纯水清洗，制得荷电改性膜，记为PES/MS-PVP-48。 2.3.2. 复合膜的表征 膜的表面和断面形貌由场发射扫描电镜观察(FESEM， HITACHI-4800)。取一小片膜放入液氮中脆断，然后膜表面和断面均喷上一层纳米金。膜的分离性能测试在错流装置中进行，膜的有效过滤面积为20.1 cm 2 。在测试之前，所有的膜在1.0 MPa下用纯水预压1 h以获取稳定流量，随后在0.6 MPa下测试通量。 J w 1 = V A Δ t (2) R = 1 − C p C f (3) 其中，V是透过液体积(L)，A是膜的有效过滤面积(m 2 )，Δt是过滤时间(h)，C f 和C p 分别是进液和透过液的浓度。料液和透过液中盐的含量由电导率测定(Multi 340i，German)。整个试验在25℃ ± 1℃中进行，所有的水通量和截留率实验重复三次，最终取平均值。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 膜的表面和断面形貌 含有不同含量MS-PVP纳米粒子的复合膜表面和断面形貌观察结果见图1。当纳米粒子在膜中的含量低于5%时，MS-PVP粒子在膜表面分布均匀，然而，当其含量为5%时，由图1(d)可知，纳米粒子在膜表面发生了较严重的团聚现象。由此可知，纳米粒子含量低于5%时，MS-PVP与PES之间具有良好的兼容性。图2为含有不同纳米粒子的PES膜断面形貌，由图可知，MS-PVP在M3中分布均匀，由图2(b)可知，指状孔中未发现明显团聚的纳米粒子。然而，当MS-PVP含量进一步提高时，M5中出现严重的纳米粒子团聚现象，由此可知，MS-PVP在膜中的最佳含量为3%。 Table 1 The composition of the cast solutio 膜简称 PES (wt %) PVP (wt %) DMF (wt %) MS-PVP (wt %) M0 18 4 78 0 M-0.5 18 4 77.5 0.5 M-1 18 4 77 1 M-3 18 4 75 3 M-5 18 0 73 5 表1. 铸膜液组成 图1. 膜表面形貌图(a) M-0.5， (b) M-1， (c) M-3， (d) M-5 图2. 膜断面形貌图(a) M3低倍，(b) M3高倍，(c) M5低倍，(d) M5高倍 3.2. 膜的分离性能 膜的分离性能见图3，含3%MS-PVP的PES/MS-PVP复合膜纯水通量达到25 L/m 2 h，是PES基膜的1.5倍。当纳米粒子的含量增加至5%时，NaCl截留率大幅下降。其原因是由于纳米粒子与PES聚合物之间兼容性太差，从而导致复合膜的截留率下降 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] 。一般来说膜的通量取决于膜表面孔径大小和膜的亲水性，水通量的大幅增加同时保持良好NaCl截留率，说明MS-PVP能提高膜的亲水性，并且纳米粒子与聚合物之间兼容性良好 [ 20 ] [ 21 ] 。 3.3. 改性膜对腐殖酸HA的分离性能 膜的亲水性、荷电性对过滤性能的影响 天然水体中含有大量的腐殖酸等有机污染物，必须将其有效去除以进行回用。本实验多制备的复合膜表面孔径较小，可用于对小分子有机污染物的去除。在进行过滤之前，所有料液的pH值均用HCl或NaOH调至pH值为7.5，以模拟天然水体的环境。图4和图5显示了在操作压力为0.2 MPa下，改性膜和未改性膜过滤1 mg/L HA水样时，膜的标准化通量的变化情况和对HA的初始截留率。由图4可知，PES和PES/MS-PVP复合膜对HA的截留率较低，均为72%，复合膜表面荷电改性后，膜对HA的截留率提高95%。其原因可能是，荷电改性膜与PES、PES/MS-PVP具有相同的截留分子量和相近的膜孔径，而膜表面的和电量不尽相同，截留率的提升很大程度上归因于膜表面荷电量的增加。由于HA溶液在pH大于4.7的时候呈现明显的电负性，在同种电荷相互排斥的作用下，能够截留原本可以通过的荷负电小分子量有机物，从而提高截留率。 图5为复合膜通量随过滤时间的变化情况。由图可见，随着过滤的进行，由于膜污染的发生，PES膜的通量衰减最快，PES/MS-PVP相对较慢，表面荷电改性之后的复合膜通量衰减最小。经过120 h过滤之后，PES、PES/MS-PVP、PES/MS-PVP-48复合膜通量衰减量分别为29.8%、10.6%和4.9%。发生通量衰减的主要原因是，在过滤过程中HA分子在膜表面或膜孔中沉积从而造成膜表面污染，另外，膜表面浓差极化也是造成膜通量衰减的因素之一 [ 22 ] 。 图3. 不同复合膜的水通量和NaCl截留率 图4. 膜对HA的截留率 图5. 改性膜和非改性膜在过滤HA时通量变化情况
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user: 4. 小结 1) 将PVP固定至介孔二氧化硅表面，制得MS-PVP纳米粒子，利用相转化法制得含MS-PVP纳米粒子的PES/MS-PVP复合膜。通过PVP修饰之后，扫描电镜结果显示MS-PVP在膜中分散良好，纳米颗粒与PES之间未出现明显空隙。 2) MS-PVP增加了膜的亲水性，相比于PES基膜，PES/MS-PVP复合膜的水通量更高。该复合膜对水中腐殖酸的分离性能较好，当MS-PVP在膜中的含量为3%时，表面荷电改性复合膜对HA的截留率可达95%。