基于模糊可变理论的梯级水库防洪调度模型研究

At present stage, flood control operation is on the premise of hydrological forecasting, The scheduling results are often subject to the size of the flood forecasting error.. The flood control operation related to a number of complex inter-linkages of the natural, social, economic, environmental, ecological and other constraints but interrelated goals, The selection for flood control program is closely related with decision makers' knowledge, experiences, subjective consciousness. It is a subject worthy of in-depth research that how to make the operation be affected as little as possible by the precise degree of flood forecasting, fully reflect Features of bridging, fuzzy, dynamic variability In the process of flood control program generated, and reduce the factor influence if the human on flood control. Based on variable fuzzy set theory, Combining the Luanhe River Cascade Reservoirs and studying on the multi-objective variable fuzzy flood control operation based on comprehensive judgment of flood peak and storage and discharge amount to reveal the compensation mechanism. Based on flood control operation risk factor quantification method and evaluation index system, to quantify the reservoir flood forecast error as the focus, modeling group risk and benefit coordination optimal flood dispatching model by considering the reservoir flood forecast error, and it is more actual scientific guidance of reservoirs.

当前阶段的防洪调度是基于预报的调度，以预报的洪水过程做依据进行水库防洪调度，其调度结果往往受制于洪水预报误差的大小。现实的防洪调度涉及到自然、社会、经济、环境、生态等多个复杂的相互联系但又彼此制约的目标，防洪调度方案的选定与决策者的知识、经验、主观意识息息相关。如何使调度方案尽量少的受控于洪水预报的精确程度，充分体现库群防洪调度方案集生成过程中的中介过渡性、模糊性、动态可变性等特点，减少人为因素对防洪调度的影响，是值得深入研究的课题。本项目基于可变模糊集理论，结合滦河流域水库群，通过研究基于峰量综合判断的多目标模糊可变理论的洪水调度模型，揭示其补偿机理。在防洪调度风险因子量化方法及评价指标体系的基础上，以入库洪水预报误差的量化为重点，建立考虑洪水预报误差的水库群风险与效益协调防洪优化调度模型，使其更科学的指导水库群实际运行。

研究如何利用现代的理论、技术、方法手段来提供水库调度的管理水平，实现的精细化调度，是值得深入研究的课题。课题组根据计划完成了预期研究内容和目标，研究成果对于水库的防洪及运行调度管理具有重要的科学意义及实际应用价值。取得主要研究成果如下：.（1）针对退水预报参数的选用问题，提出了集成分析场次洪水特征值与退水模型参数的耦合关系，通过选取多场不同级别的历史洪水，建立基于神经网络的退水参数动态估计模型，然后利用训练的神经网络模型得到检验洪水的退水模型参数，实现以洪水特征值预报退水模型参数，进而预报未来退水过程，为如何合理选用更为可靠及可行的洪水参数提供了有益探索和借鉴。.（2）本研究提出了基于群居蜘蛛优化算法的水库防洪调度模型求解方法，他作为一种新的随机全局优化技术，利用不同性别雌雄蜘蛛的协作搜索机制，寻求最优的防洪和水电站优化调度策略。为求解水库水电站优化调度问题提供了一个切实可行的途径，可在工程实际中推广应用。. (3) 在总结相关研究成果的基础上，提出了采用暴雨因素、洪水因素及综合因素等因子作为分期参数，利用量变与质变判别模式进行水库汛期分期识别，通过实例研究和结果分析，结果表明汛期分期结果与分期指标有密切关系，分期结果能反映指标的物理意义，有较强的理论背景，数学概念清楚，计算方便，结果直观。.（4）水库与库群防洪调度优选决策是决策系统的关键，属于复杂动态变化的多目标决策问题。为了进一步提高水库与库群防洪调度决策系统的可靠性，提出水库与库群防洪调度决策系统的可变模糊优选决策理论、模型与方法，可根据问题的实际情况和问题本身的性质进行确定，全面地考虑了模型及其参数的变化（模型的变化、目标权重的变化），提高了水库与库群防洪调度优选决策的可靠性。