考虑流域站点水位特性的水库群防洪调度研究

作者：祁心良; 张松; 何小聪; 姚佳洪^*; 刘帅; 祝欣; 覃晖

来源：中国农村水利水电, 2023, (12): 17-25.

• 水位特性
• BP神经网络
• 安全裕度
• 防洪优化调度
• 混合优化算法

针对常规水库防洪调度对防洪控制站点水位安全需求考虑不足的问题，研究提出了一种耦合流域防洪站点水位计算的水库群防洪优化调度方法。首先，通过多站点水位流量关系解析站点水位特性，辨识站点水位关键影响因子，进而根据各影响因子与水位之间的相关关系筛选用于水位计算的输入特征，并引入多层前馈型反向传播神经网络（Back Propagation neural network,BP神经网络），用于拟合输入特征与实测水位之间的复杂非线性关系，从而实现站点水位精确计算；其次，提出一种表征防洪控制站点水位安全程度的指标——安全裕度，以梯级下游防洪站点的整体安全裕度最大为目标，构建了耦合BP神经网络的梯级水库群防洪优化调度模型；最后，综合逐步逼近动态规划（Dynamic Programming Successive Approximation,DPSA）、逐次优化算法（Progressive Optimization Algorithm,POA）和粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）的优势，提出一种混合优化算法（DPSA-POA-PSO）对模型进行求解。以金沙江下游-三峡梯级水库群为对象开展实例研究，结果表明：考虑站点水位特性显著提升了BP神经网络的水位计算精度，对典型洪水的洪峰水位拟合偏差均不超过0.05m；与逐步逼近动态规划和粒子群优化算法相比，在梯级三库联合调度时，混合优化算法使得下游站点整体安全裕度分别提高了0.88%和2.58%，梯级五库联合调度时，下游整体安全裕度分别提高了0.85%和1.87%，并均能够同时满足各站点的保证水位要求，为改善流域水库群防洪安全水平提供了可靠支撑。

• 单位
  中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司; 华中科技大学; 长江勘测规划设计研究有限责任公司