基于改进智能算法水库群防洪优化调度研究

关键词：水库群；防洪优化调度；最大削峰准则；粒子群算法；黄河

中图分类号：ＴＶ８７７；ＴＶ８８２．１ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１３７９．２０２４．０９．０１９

引用格式：翁志明，高玺炜，李晓英．基于改进智能算法水库群防洪优化调度研究［Ｊ］．人民黄河，２０２４，４６（９）：１３２－１３５，１５５．

０引言

洪涝灾害是全球性的自然灾害，其影响范围广泛，破坏力巨大［１］ 。水库群防洪调度能够调节洪峰、储蓄洪水、减轻甚至避免洪水灾害。水库群防洪优化调度［２－６］ 就是利用系统工程方法和现代计算机技术，以设定的优化调度准则，针对特定洪水事件，推求水库最佳蓄泄方案，辅助防洪减灾决策人员及时制定决策。

在实践中一般通过构建优化调度模型，并基于群体智能算法求解优化调度目标，如粒子群算法和狼群算法等。粒子群算法具有简单、易于实现、并行性好等优点，适用于解决连续域的优化问题，在多变量非线性求解中应用广泛［７－８］ 。

黄河流域东西高差大，气候变化剧烈，造成流域水量不稳定，洪涝灾害频发［９－１０］ 。黄河上游暴雨量小，河床平缓且两岸有较多森林、沼泽、草滩调节径流，洪水危害不大。中下游流经黄土高原，有汾河、洛河、泾河、渭河等重要支流，夏秋季汛期暴雨来临，径流挟带大量泥沙，汇入干流，导致干流洪量急剧增加，对下游构成严重威胁。黄河下游河道泥沙大量淤积，长年累月形成地上“悬河”，若调度不好，极可能漫滩成灾［１１］ 。而花园口作为下游地上“悬河”的起点，地理位置特殊，是黄河下游主要防洪控制点，控制住花园口洪水过程对确保黄河下游防洪安全具有重大意义。

黄河干流上的三门峡水库受潼关高程控制影响，洪水期通常敞泄运行，因此小浪底水库在黄河干流中起到了主要的防洪作用，是保障下游防洪安全的关键工程。左岸支流上的河口村水库以及右岸支流上的故县、陆浑水库协调小浪底水库防洪运行，拦蓄支流洪水。西霞院水库作为小浪底水利枢纽的配套工程，主要任务是反调节，故本文不将西霞院水库纳入防洪优化调度系统中，仅以花园口以上流域的小浪底、三门峡、陆浑、故县和河口村５ 座大型水库组成的水库群为例，以最大削峰准则为目标进行水库群防洪优化调度，并建立相应模型，通过轮库法和粒子群算法相结合的方法对其进行求解。黄河中下游水库群防洪体系概化见图１。

２防洪优化调度模型求解方法

由于洪水波在演进过程中的坦化变形，基于最大削峰准则的水库群防洪优化调度目标难以分解为相对简单的子目标，因此动态规划法等不适用于求解该模型［１２］ 。基于最大削峰准则的分段试算法，可从理想最佳解出发，逐步引入约束条件，不断试算迭代，逐步推求最佳解［１３］ 。基于此，本文从单一水库理想泄流过程出发，利用轮库法有效降低维度，并采用粒子群算法推求最佳解。求解过程如下：

１）求水库群内单一水库理想泄流过程。根据各水库的约束条件、入库洪水过程和调洪库容，用砍平头法调洪演算得到各水库的泄流过程，以此作为各水库的理想泄流过程。

２） 对ｉ ＝ １，２，３，４，５ 依次循环计算，逐步优化水库群联合调度方案。即每次选择一个水库进行迭代寻优，更新该水库的理想泄流过程，其余水库的泄流过程选择前次循环的理想泄流过程。通过粒子群算法优化该水库的理想泄流过程，将该水库前次循环的理想泄流过程（ｑ，ｑ，…，ｑ） 作为粒子群算法初始粒子，并基于此生成满足式（８）至式（１２）约束条件的ｎ 个泄流过程（ｎ 为粒子群初始粒子个数）。通过调洪演算和洪水演进计算，求解各防洪控制点的流量过程，以式（１）为目标不断更新粒子位置，推求极小值解，即为该水库更新后的理想泄流过程。

３）进行若干次循环迭代，每次循环都是对前次解的进一步优化。当优化到最大循环次数或迭代解满足既定精度时，当前解即为水库群的最佳泄流过程。

３计算实例

３．１实例计算条件

对小浪底、三门峡、陆浑、故县和河口村水库组成的水库群开展联合防洪优化调度，以１９５４ 年８ 月三门峡至花园口区间来水为主形成的典型洪水作为水库群防洪调度计算的实例洪水，简称“下大洪水”，计算洪水时间为１９５４年８月２日至１４日，数据时间间隔（调度时段）为６ ｈ。各水库调度控制指标见表１，“下大洪水”调度泄流方式见表２。

３．２实例计算结果与分析

在实际防洪调度中，三门峡水库通常敞泄运行，只有当小浪底水库不能满足防洪要求时进行调洪，因此本次模拟计算中根据实际情况三门峡水库采取敞泄滞洪的运用方式，即α３＝ ０。设置初始粒子个数ｎ＝２００，最大迭代次数为２００，向个体极值和全局极值最大飞行步长为２，轮库法循环次数为１０，求解次数为３０。花园口断面常规调度结果和优化调度结果见图２，各水库常规调度结果和优化调度结果分别见图３ 至图６，各水库防洪调度指标统计见表３。

实例运算收敛情况：统计３０次求解运算，２９次成功收敛至可行解（可行解为满足所有约束条件优化一定程度的调度方案），２１次收敛至最佳解，运算成功收敛至可行解的概率为９６．７％，收敛至最佳解的概率为７０％，运算得到的可行解均值与最佳解的误差为０．６％，误差控制在较小范围内，符合精度要求，表明利用粒子群算法xs0LJBkGkHHU2VQVhe6yOdmHcAUf2ND0+JrJ2Jq7aEk=的群体智能和轮库法的迭代搜索机制，轮库法和粒子群算法相结合可有效推求混联水库群防洪联合调度的可行解和最佳解。

对比常规调度与优化调度的过程可知，优化调度过程下，各水库泄流过程趋于平稳。由表３可知，陆浑、故县以及河口村水库优化调度的最大削峰率得到显著提升。由于陆浑、故县水库出流经河道汇流和伊洛夹滩地区的调蓄后进入干流，伊洛夹滩地区具有滞洪削峰、削减洪量的作用，且汛期最大拦蓄库容之和小于小浪底水库最大拦蓄库容，因此与小浪底水库相比对花园口的影响较小。河口村水库上游来水较小，在常规调度中一般采用进出库平衡方式，优化调度过程下，其防洪库容得到充分利用，最大削峰率由０提高至５８．８％，最大拦蓄库容０．７７ 亿ｍ^３。

小浪底水库作为干流最重要的控制性工程，防洪库容最大，常规调度和优化调度过程下水库最大拦蓄库容也最大，承担着水库群防洪的主要任务，出流过程直接影响花园口控制断面的流量过程。优化调度过程中，水库群实现有效动态错峰泄流，小浪底水库在优化调度１～５ 时段达最大泄洪流量３ ５１１ ｍ^３／ｓ，其余水库在该时段泄洪流量都较小，提前错峰泄流，预留库容用于拦蓄后续时段洪水，进而促使花园口防洪控制点的削峰效果显著，洪水过程也变得更为平稳，大大减轻了下游的防洪压力。小浪底水库最大拦蓄库容由３．２７亿ｍ^３降低至１．９９ 亿ｍ^３，在减轻下游防洪压力、降低下游地区洪水灾害风险的同时，显著增强了小浪底水库的防洪可靠性。

４结论

本文以黄河中下游的５ 座大型水库为例，针对１９５４年“下大洪水”，以最大削峰准则为目标构建防洪优化调度模型。利用轮库法和粒子群算法推求水库群优化调度结果，得出以下结论。

１）以最大削峰准则为目标进行优化调度在黄河中下游防洪工作中具有重要应用价值。通过科学合理调度，防洪控制点的洪峰流量可得到有效控制，泄流过程明显平稳，充分保障防洪控制点的安全，减轻下游防洪压力，提高控制性水库的防洪安全，为黄河中下游地区的可持续发展提供有力保障。

２）粒子群算法和轮库法相结合的方法在推求防洪优化调度结果方面具有显著优势。该算法充分利用粒子群算法的群体智能和轮库法的迭代搜索机制，可快速准确地推求最佳解。在黄河中下游防洪工作中，可以为决策者提供科学可靠的参考依据，有助于提高防洪工作的效率和准确性。