水库群多目标调度风险管理决策支持系统研究

2016-03-22纪昌明张验科吴月秋李克飞华北电力大学可再生能源学院北京006黄河勘测规划设计有限公司郑州450003

中国农村水利水电 2016年12期

张培，纪昌明，张验科，吴月秋，李克飞(.华北电力大学可再生能源学院，北京 006；.黄河勘测规划设计有限公司，郑州 450003)

近年来，各大流域机构的调度管理部门，为了确保在增加水库群的整体利用效益的同时降低不必要的灾害损失，其调度方式变得越来越灵活，针对不确定性情况下的调度进行风险分析也逐渐受到重视[1-3]。随着我国水电开发积极有序的推进，水库群调度风险管理工作必将成为流域综合管理的必然发展趋势。水库群多目标调度风险管理分析决策支持系统(Risk Management Decision Support System for Multi-objective Reservoirs Operation，MRO-RMDSS)作为一项十分重要的非工程措施，一直是国内外研究的热点问题，许多学者在这一方面开展了相关理论研究和软件开发工作[4,5]，但目前仍处于探索阶段，主要研究内容多侧重于针对系统开发中的一些关键技术进行理论分析，大型复杂流域的MRO-RMDSS在实际应用中并不多见。

1 系统开发的目的

多目标调度风险管理就是要在风险辨识与估计的基础上探求相应的调控模式和决策方法，以便通过合理运用工程与非工程措施，获取工程的综合利用效益，减免灾害的损失。这是一个复杂的涉及多数据、多目标、多约束、多模型的系统工程问题，要求运行管理人员具有较强的编程技术及丰富的水电站水库群调度管理经验。而在实际运行中，不同模型采用的编程语言也各不相同，这就造成了在模型调用过程中存在数据交互困难、可移植性差、调控性弱，可靠性低的问题。

为改变这种多目标调度风险管理决策支持手段不足的局面，本文以Delphi为开发平台，结合Matlab和C++等编程语言，在重点研发的风险管理模型库的基础上，构建包含数据信息采集、模型调度仿真、风险管理、专家会商等功能的大型流域水库群MRO-RMDSS，以提高决策的及时性、科学性，达到为水库群多目标调度风险管理决策提供多层次、高精度的信息服务和多种决策支持手段的目的。

2 系统的架构设计

2.1 系统的框架结构设计

MRO-RMDSS主要支持在水库群多目标调度的要求下，针对水库调度运行中的主要风险因子进行水库调度风险管理决策业务。根据MDRM-RDSS的开发目的，系统的总体逻辑结构采用三库系统结构(如图1)，即以数据库、模型库和知识库为系统提供技术支撑，通过总控程序构成MRO-RMDSS的运行环境，再通过简洁友好的人机交互界面有效地实现系统的各部分功能。

(1)人机交互界面。用户界面主要用来对数据进行输入和结果显示，风险管理决策者可以通过计算机终端判断该项调度决策对结果的影响程度。

(2)模型库。模型库是由一系列水库群多目标调度风险管理模型组成，主要包括径流预报模型，径流随机模拟模型、多目标调度模型、多目标风险评估模型、多目标风险评价与决策模型等。操作者可以在模型库系统下对模型进行查询、调用、修改和存储。在系统运行过程中，模型库通过对数据库提出数据需求，进行模型计算并将运行结果存入数据库以实现系统的各部分功能。

(3)知识库。知识库主要是水库群多目标调度风险管理方面的经验、常识和专家知识的集合。在系统执行过程中，通过知识库与模型库的交流，有助于选择最合适的模型进行计算；同时，知识库还可以为对计算得到的结果数据提供专家知识，帮助决策者决策。

(4)数据库。数据库包含实时数据库、历史数据库、模型数据库和综合数据库。在系统运行中，数据库通过接口程序为模型库提供模型运行所需的数据，并将模型计算的结果以特定的数据形式存储入数据库以供查询或备用。数据库还负责存储多目标风险管理所需的相关数据，包括与多目标水库调度信息系统交互的数据、预定义的数据以及多目标风险分析模型计算过程所需保存的缓存数据等。

图1 MRO-RMDSS的框架结构图Fig.1 The framework structure of MRO-RMDSS

2.2 系统的主要功能设计

MRO-RMDSS的主要功能是：通过及时、准确地完成各类基础数据的查询与处理；运用专业的数学模型及时、准确地作出多目标调度方案，并进行多目标调度风险分析，选择最佳的多目标调度方案；通过系统内嵌的调度预案选择、调度仿真、防洪兴利调度会商等功能模块，为多目标调度与决策指挥提供全方位的决策支持和现代化的管理手段。MRO-RMDSS的业务流程图如图2所示。

MRO-RMDSS从功能上可分为信息接收处理与查询、业务分析处理、会商决策支持3个层次。

(1)信息接收处理与查询。主要包括系统应用层数据的接收与处理，信息服务与数据的查询管理。为提高决策管理者的工作效率及办公自动化程度，系统提供各种公共信息和水调业务查询、各类报表生成、打印等功能。

图2 MRO-RMDSS业务流程图Fig.2 The business process diagram of MRO-RMDSS

(2)业务分析处理。面对复杂的多目标调度风险管理决策问题，决策管理人员需要通过径流预报、多目标调度、多目标风险评估、多目标风险评价等制定相应的对策。通过系统的功能层，决策者通过调用适当的模型，能够得到水库调度过程中面临的风险与效益的关系，系统将计算结果快速的以表格、报表和图形的形式做可视化显示，为调度管理人员做出合理的决策提供必要的调度方案和信息。

(3)会商决策支持。会商决策支持能够体现整个系统的综合功能。梯级水库多目标联合调度是一个综合风险评价与决策问题，有效的解决该问题对获得水资源的最佳利用效益具有重要的指导意义。系统能够以数据表格的形式方便直观的显示出多目标模型的非劣解集，并能在会商时为决策者提供可视化极强的辅助会商工具，可通过电子会议等远程技术手段为群体决策或异地会商提供支持，以方便决策者进行评价，选出最优调度方案。

2.3 系统混合编程的关键接口技术

Delphi 拥有一个可视化的集成开发环境，具有简单、易操作的特点，以其做为MRO-RMDSS的主要开发平台。借助Matlab强大的运算能力及其在函数绘制、数据图像表达方面的优势，采用Matlab对预报模型、径流随机模拟模型、风险因子估计和多目标决策模型进行编程计算。而水库群优化调度由于其多目标、多约束的特性，则采用具有较快运行速度的C++对其进行编程计算。Matlab可以直接调用C、C++，也可以将编写的C、C++程序导入到Matlab函数库中方便以后调用。利用Matlab COM Bulider 将Matlab函数文件转化为COM组件，即可在Delphi程序中调用该组件。

3 系统建设实例应用

雅砻江下游河段是目前雅砻江干流水电开发的重点河段，其中由锦屏一级(锦西)、锦屏二级(锦东)、官地水电站自上而下构成的“锦官电源组”梯级水电站群是雅砻江流域的大型水利枢纽，承担着防洪、发电、生态保护等综合利用任务。以中长期调度为例，在对锦官电源组进行多目标调度风险分析时，主要考虑水库大坝自身和下游地区的防洪安全，以整个调度期内梯级系统的发电量最大为目标，并兼顾梯级的水生生态保护调度要求。

3.1 系统的主界面开发

按照以上介绍的MRO-RMDSS的建设思路，以Delphi 为开发平台，基于MATLAB与C++编程语言以及SQL Server 数据库，设计与开发了运行界面友好、操作简易、功能强大的锦官电源组MRO-RMDSS，系统主控界面如图3。

图3 MRO-RMDSS主界面Fig.3 The main interface of MRO-RMDSS

前台开发采用能为用户提供功能强大、图形界面丰富的Delphi 做为开发平台，其数据库软件选择了SQL Server 2000，并采用了C/S的结构形式来存放数据库，这样能保证数据库处理的分析过程分布在客户机和服务器上，方便服务器被多台客户机访问。

3.2 系统的主要功能

3.2.1信息采集处理与查询

调度所需数据信息主要从企业网和电网提取，并结合采集的水雨情、工情和灾情信息，经规范化处理后存储于数据库中。其中实时水雨情、工情数据经自动镜像遥测并转化为预报调度所需的数据传输到库中，灾情数据主要包括历史径流资料、专家调度的决策和经验以及各种多目标风险决策过程中所需要查询的文档资料。用户在操作界面可以对系统参数及模型参数进行修改和设置，通过系统实现数据的查询、调用、保存和修改等功能，使决策者在多目标调度风险管理决策的过程中，能够迅速获得这些资料，为决策提供参考。

3.2.2多目标调度风险评估

根据梯级水库的系统特点、多目标调度的要求和调度过程中存在的主要风险因子，可以通过系统内嵌的多目标调度风险分析模型进行求解，获得梯级水库调度的最佳妥协解，并通过表格、报表和图形等形式，将结果做可视化显示(如图4-图6)，为不确定环境下的水库多目标调度决策提供一定的技术支持，同时便于调度人员进行风险管理。

决策者可以通过选取适当的多目标风险管理模型为自己提供决策指导。如图4所示为决策者调用模型库中的基于机会约会原理构建的多目标风险决策模型系统的操作界面，决策者可以通过对调度目标、风险因子的选取及模型参数的设置，得到的模型计算的结果。如图5所示为当决策者调用模型库中的多目标最小风险模型时系统的操作界面，决策者通过对调度目标、风险评价指标、约束条件的选择及对模型主要参数的设置，得到的模型计算的结果。

图5 多目标最小风险模型界面图Fig.5 The Interface figure of Multi-objective Minimum risk model

3.2.3多目标调度风险评价

梯级水库联合调度是一个多目标综合风险评价与决策问题。常用的评价方法主要有层次分析法、熵权法、支持向量机法[6]等，本文通过对这些评价模型进行筛选、改进，将其纳入到风险管理模型库中。决策者可以通过选取与调用这些模型，有效快捷完成对非劣解集方案的评价，以便选出调度决策的最佳方案。如图6所示为系统的多目标调度风险评价界面，决策者通过选择合适的评价模型，不仅得到不同方案的评价结果对比分析，还可以得到各种评价方案所对应的结果的优劣顺序。