水资源调度工业工程论文

1.实行水资源优化调度的意义

中国防洪实践起始于20世纪50年代，经历了半个世纪的发展建设，目前中国已建成大、中、小型水库83000余座，总库容量4677亿m3，防洪堤26万km，重要蓄滞洪区97处，总面积约3.5万km2，蓄洪总容量约970亿m3。这些水利工程措施对中国开展防洪减灾工作起到了积极的推动作用，特别是367座大型水库（总库容3400多亿m3）和2524座中型水库（总库容693亿m3），更是对各级河道洪水起到了重要的控制和调节作用。同时，中国又是一个严重缺水的国家。伴随着社会经济的不断发展及人口的不断增长，一方面，干旱、河道断流、水污染等水安全问题日益突出；另一方面，一些大型水库在汛期为减少洪灾损失将洪水大量排弃，造成水资源的巨大浪费[。进入新时代新时期，特别是经历1998年长江大洪水之后，中国政府审时度势，对以前的防洪策略做了战略性的调整，提出了从“控制洪水”向“管理洪水”、从“工程水利”向“资源水利”、从“传统洪水”向“现代洪水”转变，力争实现人水和谐、人与自然协调发展的全方位、多角度的治水新理念和新方略。实现洪水资源安全利用[1]，可以利用洪水资源本身有利的一面，最大限度地挖掘洪水对促进中国经济、社会及生态环境可持续发展的作用，一定程度上缓解中国由于水资源短缺而对经济、社会发展造成的制约和限制。从根本上说，洪水资源安全利用的治水理念和策略符合中国基本国情和以人为本，全面、协调、可持续的科学发展观。由此可见，进行水库洪水资源优化调度研究具有深远的理论意义和重大的实践意义。

2.水库洪水资源化调度的研究进展

目前，随着认识的不断提高，无论从技术上还是管理上，都已使洪水资源化成为可能。洪水资源化，包括工程措施和非工程措施。水库洪水调度是目前一种最主要的主动防洪措施，它通过时空上重新分配水量，达到防洪错峰、蓄水兴利的目的，是实现洪水资源安全利用的一项重要非工程措施。水库洪水资源化利用有着悠久的历史，在过去的几十年时间里，从单一水库的常规调度到大规模水库群联合优化调度及水库洪水资源化调度，中国的水库洪水调度工作在技术上取得了一系列的进步。

2.1水库常规调度的方式

水库常规调度方式是以调度规则为依据，利用径流调节理论和水能计算方法来确定满足水库既定任务的蓄泄过程。常规调度方法主要有时历法和图解法，调度图由一些基本调度线组成，这些调度线是具有控制意义的水库蓄水量（或水位）变化过程线，是根据过去的水文气象资料和水利枢纽的实际应用工况绘制而成的。由于常规调度方法是一种半经验、半理论的方法，简单、直观，但调度结果不一定最优，且不便于处理复杂的水库调度问题。水库优化调度则是在常规调度方式和系统工程理论（最优化理论、智能算法等）的基础上建立和发展起来的一种新型调度方式，旨在建立以水库功能发挥为中心的水利水电系统目标函数，拟订目标函数应满足的约束条件，然后用最优化方法等现代计算方法求解由目标函数和约束条件组成的系统方程组，最后得到目标函数取最优值时所对应的水库控制运用方式。

2.2国外水库水资源的调度研究进展

20世纪50年代以来，随着系统工程理论的迅速发展和应用，国外许多学者将其应用到水库洪水调度研究中。1955年，美国的Little提出了水电系统随机动态规划调度模型，对水库优化调度问题进行了研究，从而标志着用系统工程方法研究水库洪水调度工作的开始。水库优化调度常采用的数学模型有线性规划（Linearprogramming，LP）、非线性规划（Nonlinearprogramming，NLP）及动态规划（Dynamicprogramming，DP）模型。该方法可在保证水库大坝安全可靠的情况下，解决各用水单位之间的矛盾，满足其基本要求，并能经济合理地利用水能资源，以获得最大的水利综合利用效益。

2.3国内水库水资源调度的研究进展

洪水具有资源、灾害双重属性，水库洪水资源化调度是新时期中国治水理念更新的产物，是经济社会发展的客观需要，是与时俱进、开拓创新的结果，也是实现兴利与除害结合、防洪与抗旱并举的一个具体典型体现。水库洪水资源化调度不等同于常规的水库防洪调度，它是利用现代科技水平与技术手段作为支撑，在不降低水库下游防洪标准的前提下，充分发挥水库的防洪与兴利功能。许多大型水库一般均具有防洪与兴利两项功能，由于中国长期遭受洪水灾害的困扰，因此常规水库调度方式过多考虑水库大坝防洪安全，造成了大量的水资源浪费现象。水库洪水资源化调度不是被动的防御洪水，而是兼顾防洪与兴利，利用现代科技手段突破水库设计中的部分防洪调度参数和规则，将防洪与兴利相结合进行调度。因此，不降低水库原有防洪标准是评价水库洪水资源化调度是否可行的最主要准则。另外，由于水库洪水调度过程中存在的若干不确定性（如设计入库洪水、洪水预报、调度模型不确定性等），洪水调度系统风险分析是实现洪水资源化过程中不可或缺的工作环节。洪水灾害风险管理是当前洪水管理的重要模式之一，因此须在深入细致地把握流域水资源洪水风险特性与演变趋向的基础上，因地制宜地将工程措施与非工程措施有机地结合起来，以非工程措施来推动更加有利于全局与长远利益的工程措施，辅以风险分担与风险补偿政策，形成与洪水共存的治水方略，将洪水风险控制在可承受的限度之内，促使人与自然之间的关系向良性互动方向转变。近年来，随着智能科学（如遗传算法、神经网络、模糊集理论等）及计算科学技术的不断发展，又相继出现了水库洪水优化调度的随机性模型、确定性模型研究以及各种模型求解的逐步优化算法、神经网络方法、遗传算法及聚合分解法等。1997年，马光文等将二进制编码的遗传算法应用于水库洪水优化调度系统并进行了研究。2001年，畅建霞等将十进制编码的改进遗传算法应用于水库洪水优化调度系统，有效克服了二进制编码的冗余问题。2005年，赵基花等应用改进的神经网络建立水库洪水优化调度函数，提高了计算精度。2006年，刘攀等针对三峡水库运行初期蓄水实时调度问题，提出了一种改进方法用于训练神经网络水库调度函数。应用结果表明：该方法虽不能最好地拟合训练样本与检验样本，但在调度过程中可以获得较大的发电效益。2006年，张静等以水库洪水优化调度方案指标值作为网络输入、以方案对模糊集“优”的隶属度作为输出建立网络模型，实现了对实际水库多个可行调度方案的优劣排序。2008年，陈立华等从编码方法、遗传算子和混合算法方面对标准遗传算法进行改进，提出了采用超立方体浮点数编码的自适应遗传算法和超立方体浮点数编码的遗传模拟退火算法，并在水库洪水优化调度中开展了应用研究。实施水库洪水资源化调度，可提高水电系统的经济管理水平，几乎在不增加任何额外投资的条件下，便可获得显著的经济效益。目前，智能科学及计算科学技术的迅速发展必将进一步推动水库（群）洪水资源化调度技术的研究与发展。利用现代成熟的计算科学技术建立水库（群）洪水调度的专家决策支持系统，并结合各种优化技术、模拟技术及专家经验，不断提高系统的通用性，从而可更加及时、准确、自动和直观地为决策者的科学决策提供可靠依据。

3.水库洪水调度方案设计

水库洪水调度的目的是根据已得到的实时洪水预报成果及水库面临时刻状态，在合理确定各调度目标权重和确保水库大坝防洪安全的前提下，对水库未来时刻的多个可行调度方案进行优劣抉择，从而使水库获得最大的防洪与兴利效益。水库洪水调度问题可归结为对若干可行调度方案的复杂决策问题，而任何系统决策问题均可以归结为以益损值为目标函数、决策方案为优化变量、自然状态为约束条件的方案优选问题，其中自然状态、决策方案、益损值和决策准则是解决这类问题的四个要素。因此，水库洪水调度问题实际上就是以行动方案为评价对象的一类特殊的复杂系统评价问题。系统综合评价的实质，就是如何合理地把多层次多维复杂系统评价指标转换成单层次一维系统评价指标的过程，该过程需要充分挖掘反映评价对象主要特征信息和评价主体价值判断信息的指标数据结构，需要定性分析和定量计算综合集成的可操作的、合适的综合评价方法。复杂系统方案优选评价问题往往涉及的指标众多，指标之间的关系也较复杂，且常常具有层次性。目前，主要采用定性与定量方法相结合、客观信息与主观信息相融合的各种系统工程方法。为此，2006年，金菊良等提出了复杂系统方案优选评价的理论框架：

（1）确定评价对象集生成函数。其中，对于系统评价对象是行动方案的方案优选问题，则常可用多目标规划法所得到的非劣解集作为评价对象集；对于系统评价对象是多种评价方法对同一系统问题所产生的多种评价结果，则这些评价方法本身也构成一种评价对象函数。复杂系统综合评价中评价对象的选取问题，至今仍是限制许多基于评价对象样本数据驱动的统计评价模型和机器学习模型广泛应用的瓶颈。

（2）对评价系统逐层分析，确定评价总目标、准则层、指标层，得到具有递阶层次结构的评价指标体系，并确定评价指标集生成函数。目前常用的评价指标集生成函数方法有德尔菲法（Delphimethod）、主成分法、层次分析法（Analytichierarchyprocess，AHP）、投影寻踪方法（Projectionpursuit，PP）等。评价指标体系既是判断评价对象价值标准的方式，也是表达系统总目标及实现总目标的具体途径。因此，评价指标集生成函数的合理选取在复杂系统综合评价的理论框架中极为重要。

（3）确定评价指标测度函数。若某指标本身就是一确定性实数变量，则可直接用其观测值、实验值作为该指标的测度；若指标是随机变量，则可用估计均值、标准差、相关系数等统计特征的有关统计计算方法及指标变量的概率分布确定该指标的测度。另外若指标是定性的，则需将其定量化。

（4）确定指标一致无量纲化函数。目前确定指标一致无量纲化函数的方法主要有广义指数法、广义线性功效系数法、非线性函数法、分段函数法等。评价指标一致无量纲化是目前处理综合评价不可公度性的主要途径，不同的函数对综合评价结果将产生显著影响。因此，需要根据系统评价总目标和约束条件，仔细选取并构造合适的指标一致无量纲化函数。

（5）确定评价指标权重函数。指标权重既是指标属性之间重要性差异程度的反映（主观权重），也是评价对象之间整体价值差异程度和评价指标在各评价对象观测值之间差异程度的体现（客观权重）。合理确定指标权重是影响系统评价结果是否合理的核心问题之一，已成为当前复杂系统评价研究的热点和难点。现有的确定指标权重函数的方法主要有客观赋权法、主观赋权法、主客观组合赋权法和变权重法等。权重实质上是一种特殊的定性指标，因此原则上，确定定性指标定量化的方法大多也可移用于确定指标权重。

（6）确定综合评价指标函数，实现对评价要素的优劣排序。由于实际评价系统评价主体、评价要素、评价指标及其层次结构的复杂性和评价标准的不确定性及动态性，上述众多综合评价方法尚存在技术单一或评价结果优劣差异不明显甚至与实际情况不符等缺点。

1.方案优选智能方法研究进展

由于系统方案优选决策评价问题的复杂性和不确定性，常规的系统评价方法已不能最佳地反映评价对象与评价指标之间的复杂关系。因此，这些方法只复杂系统决策评价问题提供部分参考工具，但不能产生智慧。在解决复杂系统评价问题时，在难于或不适宜建立常规数学模型的场合，要利用人的知识经验和人工智能、模糊识别等方法建立知识模型，越过数学模型的障碍，直接由知识模型转化为计算机模型，采用知识模型与数学模型相结合形成广义模型，以处理大系统的模型化问题。智能是指人们认识事物、运用和创新知识并解决问题的能力，它包括运用知识认识新事物、学习新方法、创造新思维、解决新问题等的能力。根据生物界“物竞天择、优胜劣汰”的运动变化规律，生物进化的过程实际上可以认为是某种优化问题的求解过程。因此，利用智能方法（如遗传算法、神经网络、模糊集等）人工模拟生物智能行为并将该优化思想应用于系统综合评价之中，可望在很大程度上提高优化的性能和效率。目前，模拟智能方法已成为建立和发展这类广义模型的最有效途径之一。

（1）遗传算法在系统评价方案优选中的应用。遗传算法（Geneticalgorithm，GA）是解决群体自适应启发式迭代寻优问题的一种直接搜索算法，也是解决系统优化问题的一种通用方法。它特别适用于常规优化方法难于处理的复杂系统非线性优化问题，是21世纪计算智能的关键技术之一。它直接面向优化问题，与常规优化方法相比，它的结果是一组好的解而不是单个解，这为解的使用者提供了可供选择的机会。所有这些都表明了遗传算法在复杂系统评价理论与实践中具有广泛的应用空间。实际上，现代系统工程的理论体系由于吸收、改进和创新遗传算法而焕然一新。

（2）人工神经网络在系统评价方案优选中的应用。人脑的最基本单元是神经元，一个典型的神经元通过接受来自其它神经元的信息，将其加工后又通过轴突发出电活性脉冲，大量的神经元相互作用，从而指导着我们正常的思维活动。人工神经网络（Artificialneuralnetworks，ANN）就是用工程技术手段模拟上述人脑神经元结构和功能特征的一类人工系统，它用非线性处理单元来模拟人脑神经元，构成一个大规模并行的非线性动力系统。与其它人工智能方法相比，神经网络具有自组织、自学习功能和较强的鲁棒性，HechtNielsen证明了在一定条件下，对于任意δ>0，存在一个三层神经网络，它能以δ均方误差的精度逼近任意平方可积非线性连续函数。显然，这种通用的函数逼近功能为神经网络技术在系统方案优选评价中的广泛应用提供了理论依据。

（3）模糊集理论在系统评价方案优选中的应用。模糊性是指事物概念和外延的不确定性，这些不确定性是由于客观事物的演化性、主观认识的经验性和科技发展的局限性等原因而产生的。模糊集（Fuzzysets）是以论域（所讨论的全体对象）为定义域、以区间[0，1]为值域的实数值函数，称该函数为隶属函数，用以刻画外延具有不确定性的各种概念（统称为模糊性概念），即论域中任一对象符合某属性概念的程度可用[0，1]上的某特定实数值来定量描述从数学角度看，模糊集与隶属函数相等价，模糊集是直观概念，而隶属函数是模糊集的数学表达形式。模糊集理论就是应用模糊集这一模拟人脑模糊思维的数学工具来定量描述、分析、识别、分类、判断、推理、决策和控制各种模糊事物所形成的一门现代应用数学分支学科。目前，已发展成熟并广为应用的模糊集理论主要有模糊模式识别、模糊聚类分析、模糊综合评价、模糊推理、模糊控制等方法。实践表明：由于实际系统评价问题中或许根本就不存在纯确定性评价模型，人类主观因素在这些实际评价过程中起着重要甚至主导作用。而人类处理主观因素的常用方法就是语言信息，语言信息的特点是其描述的模糊性，所描述的事物没有明确的外延。模糊集理论恰好可以直接利用人类语言信息及其运算，这就是模糊集理论在系统评价中可广泛成功应用的主要理论依据。

（4）集对分析在系统评价方案优选中的应用。集对分析（Setpairanalysis，SPA）是中国著名学者赵克勤先生于1989年提出的一种利用同、异、反联系数处理确定不确定系统模糊随机性的系统分析方法。集对分析理论能从不同侧面刻画优选方案评价指标与评价标准之间的差异情况，其内容丰富，几乎能涵盖整个模糊集理论，这为集对分析方法在系统优选评价中广泛开展应用研究提供了坚实的理论基础。总之，将遗传算法、人工神经网络、模糊集理论及集对分析等智能方法应用于复杂系统评价问题不仅是必要的，而且是可行的。深入而系统地开展这类应用基础研究，可以进一步揭示评价系统的复杂特征，更深刻地认识评价系统的本质属性、内在机制和结构形式，也有助于理解、掌握和改进各种常规系统评价方法，探索新的系统评价理论、模型及其方法论，以便选择正确的决策方案，科学地设计、协调、管理和控制人类所面对的各类复杂系统。

4.结语

洪水是一受天文、地理及人类生产活动等多种自然因素相互影响的复杂自然现象，虽然洪水自古以来都给人类社会带来过巨大灾难，但其本质具有资源和灾害双重属性。我国洪涝灾害频繁、损失巨大，洪水灾害是威胁中华民族生存与发展的主要自然灾害之一。20世纪中国的防洪工作在“人定胜天”、“入海为安”的思维模式指导下，以控制洪水为目标，取得了巨大的成绩。进入新时代、新时期，随着中国经济实力的增强、降水预报及水文自动预测技术的不断进步，无论从技术上还是管理上，都在一定程度上使洪水资源化成为可能。将洪水作为一种水能资源，合理地加以储积、利用，不但可以缓解我国淡水资源严重紧缺的局面，同时还能有效地起到“防洪减灾”的作用。洪水资源安全利用符合我国优化配置水资源、保障社会经济可持续发展的现代水利观念，更为治理洪涝灾害、减少干旱缺水、改善水环境以解决我国水多、水少、水脏的三大水患问题提供了有力保障。本文在简要回顾和分析中国当前洪水资源安全利用现状及水库洪水优化调度决策技术研究进展的基础上，指出水库洪水优化调度问题最终可以归结为多个可行调度方案之间的优劣决策问题。为此，在分析常规方案优选评价方法优劣的基础上，针对现行决策方法计算量大及目标权重不易确定等不足，提出了多种智能决策方法相耦合的研究途径。