基于综合集成平台的洪水演进及错峰调度

2011-04-30解建仓罗军刚

水利信息化 2011年1期

解建仓，张刚，魏娜，罗军刚

（西安理工大学水利水电学院，陕西西安 710048）

0 引言

洪水灾害是当今世界最主要又频发的灾害之一。就灾害发生的时空范围、强度，以及对人类生存与发展的危险程度而言，洪水灾害是一种严重的自然灾害[1]。近年来，我国洪水灾害频发，从 1998 年长江洪灾，到 2003 年渭河洪灾，再到 2010 年南方地区多条河流洪灾，可以看出洪灾发生频率逐年递增，灾害造成的损失越来越大。对洪水进行有效调节，减少洪水灾害迫在眉睫。对洪水进行调节主要方式有工程和非工程 2 种措施，由于非工程措施具有投资小、见效快、易于实施等特点，研究较多。洪水错峰调度作为防洪的有效措施之一，近几年越来越被人们所关注[2-5]。洪水错峰调度主要是基于河道洪水演进和水库洪水调度来实现的。目前，洪水演进方面已经取得诸多成果[6-10]，理论和实践都趋于成熟，而洪水调度目前只局限于单任务和目标[11-12]，很难应用于实际。纵观洪水演进和错峰调度的相关文献[13-14]，不难发现：1）一方面众多学者在研究洪水演进时，只侧重于洪水演进参数的估计和模拟精度的提高，往往只用几场洪水估计参数，并用 1 场洪水模拟，研究始终停留在理论阶段，而实际应用错综复杂，1 条河流一般会有多条支流，需要同时估计参数，这就需要 1 个能解决整个流域洪水演进的模式；另一方面众多学者将洪水演进参数定性为不变化的，而随着历史数据的增加，参数应该是变化的，且应该是实时变化的。2）当今的洪水错峰调度仅仅停留在寻找 1 种错峰调度的规则，即类似于水库调度图，试图通过此规则来解决错峰调度问题。而洪水千变万化，规则只能使用于大方向，对于具体问题则无从下手，即使可解决，结果也比较粗糙；并且，各个水库情况差异很大，1 套规则往往只适用于 1 个流域，换 1 个流域，必须重新制定规则，增加了错峰调度的困难性。

针对以上问题，基于国家 863 项目“面向水利信息化的高性能计算与网格应用”中研发的水利信息化综合集成服务平台，本文将洪水演进和调度及其参数估计封装成组件，在综合集成平台下，采用知识图和组件构建流域洪水演进及错峰调度系统，并将其应用于渭河流域。同时，通过人工实时调节水库放水实现洪水错峰调度，并针对人工调节的随意性，提出洪水错峰调度求解模型，通过优化算法寻优的方式解决错峰调度问题。

1 河道洪水演进

河道洪水演进是进行洪水错峰调度的前提条件，洪水演进主要是计算上游各支流和干流洪水经过叠加和演进之后到达下游防洪对象时的洪水过程，洪水演进计算是否精确，直接决定错峰调度的方式和最终的防洪效果。

1.1 洪水演进模型

当前洪水演进模型较多，主要有马斯京根法、特征河长法、一维及二维等洪水演进模型。马斯京根法自 20 世纪 30 年代中期创立以来，已在世界上众多河流的洪水演算中得到了广泛应用，该方法计算快捷，对河道地形和糙率资料要求低，且在一般的河道洪水中演算效果较好，因而成为河道洪水验算中广泛应用的一种方法。

河道洪水演算是根据河道上游水情推求下游水情的一种洪水预报方法，马斯京根模型演算的基本方式是：

式中： W 为河段的槽蓄量；t 为时间；I，Q 分别为河段的入流量和出流量；Q′ 为示蓄流量； x 为流量比重因子，无因次；K 为槽蓄系数。将式 (1) 的微分方程离散化后得到离散的差分解为：

式中：Qyani，Qi分别为第 i 个演算时段的演算和实际出流量；Ii为第 i 个演算时段的入流量；n 为演算时段个数；C0，C1，C2为流量演算系数，都是 K，x 和Δt 的函数，Δt 为进行河段汇流水文观测的时间间隔长度，其中

式 (4)、(5) 组成了传统的马斯京根模型流量演算公式。显然马斯京根模型在实际应用中的 1 个关键问题是模型参数 x 和 K 或 C0，C1，C2的估计。

1.2 洪水演进模型参数估计

参数估计是马斯京根模型计算精确与否的关键。目前常用的马斯京根模型参数估计方法有最小二乘法、非线性规划法、混沌模拟退火法、遗传算法、蚁群算法和免疫克隆选择算法等[15]。与水库调度类似，将这些算法进行组件化，形成洪水演进参数估计算法组件库，应用时可以采取 1 种或多种算法同时对马斯京根模型参数进行估计。

1.3 洪水演进概化模型

当流域内发生大面积降雨时，可能在河道中形成洪水，而洪水就会沿着河道自上游向下游传播。这种洪水沿着河道自上而下传播的过程就是洪水演进。而流域上游地区发生降雨时，也会使支流发生洪水；当上游地区发生大面积降雨时，就会使多个支流同时发生洪水，各支流的洪水同时向干流汇集，就可能造成洪峰的叠加，形成新的洪水过程。

众多学者研究洪水研究模型时，往往针对几场洪水进行参数估计，侧重于洪水演进模型的模拟精度，而轻视了洪水演进模型的实际应用。由于 1 个流域往往有多条支流汇入，使得流域的洪水演进异常复杂，且不同支流都需要估计参数，因此洪水演进模型往往很难应用于实际流域，针对流域洪水演进问题，建立了如图 1 所示的概化模型。在概化模型中，A，B，C，D 分别代表河道干流的控制断面，洪水演进时不但要进行干流的洪水演进，同时还要进行支流的洪水演进。

图1 流域洪水演进概化模型

2 水库洪水错峰调度

错峰调度是指洪水在演进的过程中，可能在下游测站或在干流的注入处和多条支流注入的交会处发生洪峰叠加，洪峰叠加的结果是形成更大的洪水，使洪峰的峰值增大，这样的洪水就具有很大的危害性。为了避免在多条支流的交会处发生洪峰叠加，需要对可以控制的支流或上游干流的洪水过程进行调节，使它们的洪峰到达交会处的时间错开。通过调节各支流的洪水过程，来避免汇流处发生洪峰叠加就是洪水错峰。当前解决洪水错峰调度的基本方法是根据多年的洪水和调度资料，制定各个水库洪水的调度规则。但是，每个水库洪水的来水量不相同，且各水库的基本情况也不相同，上次和下次洪水亦不相同，因此，制定好的规则往往不适用，而且，如果换个流域，就需再制定相应的调度规则，非常麻烦。鉴于此，提出 2 种错峰调度模式，一种是“人机交互”模式，另一种是优化调度模式。

2.1 “人机交互”模式

“人机交互模式”的基本原理是，在可视化界面的基础上搭建洪水调度和河道洪水演进模型，上游水库首先按照预先制定的规则进行调度，若进行演进后的洪峰流量超过下游防洪标准，则重新人为调节放水过程，看结果是否符合要求，直到得到满意结果为止。“人机交互”模式流程如图 2 所示。

图2 “人机交互”模式流程

根据“人机交互模式”中人工调节的类型不同，可以将其分为正向和反向调节 2 种错峰调度模式。正、反向调节的基本原理都是水量平衡，水量平衡关系式如下：

式中：Qt,in为 t 时刻水库的入库流量；Qt,ot为 t 时刻水库的出库流量；ΔV 为水库的变化量。根据预先制定的规则进行调度后，水库有初始的 Qt,ot和 ΔV ，Qt,in的值是不变的，那么，改变 Qt,ot和 ΔV 中的任何 1 个值，另 1 个值就会随之而变。改变水库的水位（或库容）ΔV，下泄流量 Qt,ot就会随之改变，经过演进后改变下游的洪峰流量，称之为正向调节，当然 1 次调节往往不能达到预期目的，需要多次调节来实现；改变下泄流量 Qt,ot，水库水位（或库容）ΔV 亦随之改变，进而改变下游洪峰流量，称之为反向调节。正向调节是间接调节洪峰流量，反向调节是直接调节流量，各有优势。

2.2 优化错峰调度模式

优化错峰调度以洪水调度基本模型为基础，洪水调度基本模型如下：

以最大削峰准则，则目标函数 F 为：

式中： qt为待求的泄流过程；T 为计算时段数。其约束条件如下：

1）水库蓄水量状态约束

式中：Vt为 t 时段内的库容；Vmin、Vmax分别为 t 时段水库允许的最小和最大库容。

2）泄洪能力约束

式中：qt为时段 Δt 内的平均下泄流量；Zt为 t 时刻水库蓄水位；Bt为溢洪道的操作方式。

3）水库水量平衡约束

式中：Qt为 t 时段内的平均入库流量。

“人机交互”模式可以直观地反映洪峰的变化过程，对于有经验的调度人员来说可以很快调节到较优值；而对于无经验的人来说，调节的随意性太大，往往不易寻找到最优值，为此，在洪水调度基本模型和洪水演进的基础上，本文提出优化的错峰调度模式。

设有 n 个上游水库需要调度，对于时刻 t，各个水库的下泄流量为 qt1，qt2，…，qtn，各个下泄流量经过演进后下游的洪峰流量为 Qpeak，而满足下游防洪的最大洪峰流量为 Qpeak,max，只要满足条件 Qpeak,max＜Qpeak即可，且 Qpeak越小，值越优。根据此原理，可以采用优化算法对每个水库按照式 (7)～(10) 所建的洪水调度模型进行随机寻优，初始种群可采用库水位或库容来建立，目标函数如下：

通过优化算法随机寻优的方式寻找错峰调度的最优解，对于是否有调度经验的操作人员来说均可行，但由于每个流域的情况不尽相同，水库的个数和洪水时段的个数亦不尽相同，导致种群的数量不相同。对于水库较多的流域，初始种群的数量非常大，这就要求算法必须比较优秀，否则很难寻找到最优解。

3 实例应用

渭河是黄河的第 1 大支流，洪灾频繁，为此在知识可视化综合平台基础上以陕西省渭河流域魏家堡到华县段为例进行洪水演进及错峰调度仿真。渭河流域魏家堡到华县干流上共有 4 个大型水库，分别是冯家山、金盆、羊毛湾和石头河水库，分别对这 4 个水库采用 POA，DP 和 ICSA 算法进行调度，并采用调节冯家山水库调度方式来削减下游洪峰流量，渭河流域洪水演进及错峰调度系统主界面如图 3 所示。

图3 中，左半部分为渭河流域洪水演进及的错峰调度的知识图界面，图中每个方框代表1 个业务节点，并分别对应相应的组件，箭头代表数据流向，点击知识图上的节点，就可以查看该节点的相关信息，可分别通过表格或图形的方式展示。系统中的洪水演进是按照洪水演进的概化模型来实现的，将林家村洪水过程演进到魏家堡，并与支流的演进过程叠加得到魏家堡水情，依次进行可分别演算出咸阳、临潼和华县的洪水过程。在平台上，可以对洪峰流量、洪量进行统计，还可以同应急预案相关联，看洪水是否超过警戒值，而后启动相应的应急预案。图 4 是渭河流域洪水演进结果界面。在该界面上同时展示出了魏家堡、咸阳、临潼和华县的洪水演进过程。

图3 渭河流域洪水演进及错峰调度系统主界面

图4 渭河流域洪水演进结果界面

图5 是渭河流域洪水演进及错峰调度系统主界面、冯家山水库调度过程及错峰调度后华县的洪水过程的集成展示界面。图中“冯家山水库库水位过程”是通过人工调节后水库的调度过程，“华县预报流量过程”是冯家山水库错峰调度后，再经过逐段洪水演进计算出来的洪水过程，也就是错峰调度后的洪水过程。具体计算过程是先以最大削峰准则为目标对各个水库进行洪水调度，然后进行洪水演进和叠加，看叠加后的洪峰流量是否满足要求，若不满足，则对冯家山水库错峰调度，而且，这种以组件搭建方式构建的洪水演进及错峰调度系统有很强的移植性，在不同的流域上，采用知识图和组件，在综合集成平台上可快速搭建出适合于该流域的错峰洪水演进及调度系统。

图5 渭河流域错峰调度结果界面

4 结语

本文在知识可视化综合集成平台基础上，将水库调度模型和相关算法封装成组件，建立水库调度算法组件库；同时，将马斯京根模型及其参数估计算法封装成组件，建立马斯京根模型参数估计方法库。在水库调度和洪水演进的基础上进行洪水的错峰调度，提出正向和反向调节 2 种洪水调节模式，并将其应用于渭河流域洪水演进及错峰调度当中，应用结果表明，这 2 种调节方法能够有效削减洪峰，从而达到防洪减灾的目的。

在知识可视化综合集成平台基础上，将洪水演进模型及其参数估计算法按照组件的封装标准封装成组件，且提出洪水演进概化模型，并搭建渭河流域洪水演进系统；同时，在洪水演进和洪水调度的基础之上提出“人机交互”和优化调度 2 种错峰调度模式，前者可以充分发挥调度人员的主观能动性，后者可以提的调度过程进行调节以达到削峰的目的。从冯家山水库错峰调度前后华县的洪水过程对比可以看出，经过调节后的洪水洪峰值有所减小。实例仿真结果表明，在知识平台上搭建的洪水演进及错峰调度系统，可以很容易实现流域的洪水演进及高错峰调度的速度和精度，2 种模式互补，实际应用中也可以将 2 种模式相结合应用，从而为洪水错峰调度提供 2 种切实可用的调度模式。

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