一种水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法与流程

本发明涉及水库洪水调度领域，更具体地说它是一种水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法。

背景技术：

水库是防洪工程体系的重要组成部分，对于具有防洪任务的水库，洪水调度是其汛期调度运行的第一任务，其目的在于充分利用水库的调洪库容，对入库洪水进行科学地拦蓄控泄，从而确保水库大坝安全度汛。为科学、合理、经济地开展水库调度，我国于1998年发布了《大中型水电站水库调度规范》(gb17621),对大中型水库调度的原则、任务、方法、外部条件和科学管理等均作出了明文规定，明确了水库洪水调度方案的具体内容和编制要求。

水库的洪水调度方案是水库汛期针对入库洪水过程进行调节控制的重要指导依据，确定了水库从事生产运行的关键准则，是指导水库在面向防洪调度任务下如何开展调度运行的工作指南，是实时运行场景下指导水库调度运行的行动纲领。

水库的洪水调度方案成果通常为文本文件格式，为便于水库洪水调度方案能为水库度汛运行提供实时高效服务，通常需要对水库洪水调度方案进行模型化开发，将洪水调度方案的核心条款和边界约束等以程序代码方式实现，然后封装为洪水调度规程模型集成到各大流域及省市的防汛抗旱指挥系统及各类水库调度决策支持系统中。

由于不同水库的防洪目标及洪水调度任务存在较大差异，各水库的洪水调度方式千差万别，洪水调度方案的编制成果通常差异较大，针对性极强，无法直接复用到其他水库。目前尚缺乏具有较强普适性的洪水调度方案通用适配技术，针对不同水库对象，主要由开发人员根据防汛主管部门批复的洪水调度方案编制成果，定制开发配套的洪水调度规程模型为洪水调度软件提供计算支持。若水库的洪水调度方案发生改变，则开发人员必须调整对应的调度规程模型后再对软件进行更新升级。

近年来，随着人类活动对流域降雨径流及洪水演变规律的影响日益加剧，大中型水库的防洪任务、要求、目标等频频发生改变，水库的洪水调度方案生命周期有限，同一水库在不同年份的洪水调度方案均可能存在差异；同时，水库洪水调度管理的精细化要求也越来越高，很多原本设计不承担防洪任务的水库也开始逐步纳入防洪体系。因此，水库洪水调度方案的修编调整及新增扩展越来越频繁。现有的定制开发升级模式已遭遇了极大挑战，模型更新效率低下，升级维护极为不便。这在很大程度上削弱了水库洪水调度方案在实时调度中的支撑作用，很难适应实时调度场景下水库洪水调度的时效性要求，严重影响了水库洪水调度的模拟计算及决策响应效率。

因此，开发一种适应实时调度场景下水库洪水调度的时效性要求、且保证水库洪水调度方案在实时调度中的支撑作用的水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法。

技术实现要素：

本发明的目的是为了提供一种水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法，适应实时调度场景下水库洪水调度的时效性要求、且保证水库洪水调度方案在实时调度中的支撑作用。

为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法，其特征在于：如图5所示，包括如下步骤：

步骤一：水库洪水调度方案的结构化解析；

步骤二：洪水调度方案结构化条款的存储管理；

步骤三：建立洪水调度方案结构化条款的驱动引擎；

步骤四：洪水调度方案结构化条款的校核修正；

步骤五：水库洪水调度条款库及驱动引擎的实时应用。

在上述技术方案中，在步骤一中，通过对大量水库洪水调度方案文本的描述方法进行分析，水库洪水调度方式主要涉及来水形势、调度需求、调度目标、调度对象、启用条件、运行方式等多种影响因素；

各类调度影响因素均可概化为具体的调度要素项，并提炼出对应的特征值进行标记；

不同调度要素之间的语义关系和内在规律则可通过建立特征值的逻辑表达式进行描述；解决水库洪水调度方案的通用性结构化解析问题。

在上述技术方案中，在步骤一中，在通过对大量水库洪水调度方案文本的描述方法进行分析的基础上，本发明提出了水库洪水调度方案的“九项三类”增量式结构化解析方法(即水库洪水调度方案的结构化解析方法)；

其中，九项是指9种调度要素，分别为：编码、判别因子、判别方式、判别值、决策类型、决策因子、决策值、关联条件、是否排序；

三类是指3种逻辑表达式类别，分别为：判别依据、决策措施和组合条件；

其中判别依据由判别因子、判别方式、判别值共同构成；

决策措施则由决策类型、决策因子和决策值共同构成；

组合条件则由关联条件和是否排序共同构成；

在上述技术方案中，各项调度要素具体内容及含义为：

1)编码：根据水库洪水调度方案文档梳理形成的结构化调度条款id，按自然数编号，可以不连续，但必须具有唯一性；同时，编码也作为当前调度条款在驱动引擎中的执行顺序，编码越小，优先级越高；因此，调度条款编码既有标记属性，又有顺序属性；

2)判别因子：指当前调度条款的判别依据，主要包括tinq、inq、zb、month、month-day、outq、prehour、preinq、maxz、maxqi、fcoid、fcoz、fcoq等，可增量定义；其中，tinq代表时段序号、inq代表时段入库流量、zb代表时段初水库水位、month代表月份、month-day代表月份和日期、outq代表时段出库流量、prehour代表预泄小时数、preinq代表预泄依据流量、maxz代表水库最高水位、maxqi代表入库洪峰、fcoid代表防洪对象编码、fcoz代表防洪对象水位、fcoq代表防洪对象流量；

3)判别方式：指各判别因子的逻辑表达方式，包括：>＝、>、<＝、<、＝；

4)判别值：指各判别因子的特征值，主要包括：数值、tmaxinq等，可增量定义；其中数值代表具体的数字或字符串取值，tmaxinq代表洪峰时段号；

5)决策类型：指当前调度条款的具体执行方式，主要包括：前提条件、辅助条件、数值计算、模式控制、边界约束、防洪对象、特征统计等类别，可增量定义；其中：

前提条件用于计算前判别，是判断当前调度条款是否有效的前提依据；

辅助条件用于计算时匹配，是明确当前判别条件的配套辅助信息，如当前水库的防洪对象编码、预泄时长等；

数值计算用于计算执行，代表当前条款是要求按照给定的决策数值进行计算；

模式控制用于计算执行，代表当前条款是要求按照给定的决策方式进行模拟控制，如出入库平衡、敞泄等；

边界约束用于计算后处理，代表当前条款是要求计算完成后必须满足的检验条件，如不满足，则需要按给定边界反算，例如，计算完成后的时段出库流量、时段末水位等是否超过约束值等；

防洪对象代表当前条款要求针对防洪对象的给定指标进行决策控制，例如，按照给定的防洪对象水位或流量控制水库决策，若不满足控制要求，则调整水库策略直至满足当前防洪对象的控制条件为止；

特征统计用于全局后处理，代表当前条款是要求所有计算完成后需要统计的满足给定条件的特征值，如最高水位、最大出库、调度权限等；

6)决策因子：指水库的决策依据，主要包括ze、outq、right、fcoz、fcoq、maxz、maxqo等，可增量定义；其中，ze代表时段末水库水位、right代表调度权限、maxqo代表最大泄洪流量，其余同判别因子的对应含义；

7)决策值：指当前调度条款的决策执行特征值，主要包括出入库平衡、敞泄、入库洪水演进、出库洪水演进、数值、字符串等，可增量定义；其中：

出入库平衡与决策类型中的模式控制对应，代表当前条款要求按出入库平衡进行水库运行控制，来多少泄多少，维持水库水位不变；

敞泄与决策类型中的模式控制对应，代表当前条款要求按最大泄流能力控制，出库流量按最大泄流能力计算，尽可能降低水位，但不能超过最大来水洪峰，避免人为造峰；

入库洪水演进与决策类型中的模式控制对应，代表当前条款要求按水库入库流量往下游控制站点进行洪水演进计算，其中下游站点对象编码由对应的关联条件指定；

出库洪水演进与决策类型中的模式控制对应，代表当前条款要求按水库出库流量往下游控制站点进行洪水演进计算，其中下游站点对象编码由对应的关联条件指定；

数值与决策类型中的数值计算对应，代表当前条款要求按照给定的数值进行计算；

字符串与决策类型中的特征统计对应，代表当前条款要求按照给定的字符串返回统计结果；

8)关联条件：是一组调度条款的编码数组，是与当前条款同时生效的配套组合条件；

当存在多个关联条件，则所有关联调度条款的编码采用英文逗号分隔，如1,2,5,6；对于被作为关联条件的任意调度条款，在当前调度条款中都仅有“判别依据”部分生效，即当前调度条款仅提取关联调度条款的判别因子、判别方和判别值作为关联依据；

9)是否排序：为0-1型变量，用于确定当前调度条款是否需要按照对应的编码顺序执行；当所有结构化条款都无顺序，则当前项全部设置为0；当存在部分条款需要按先后顺序执行，则将所有需要按顺序执行的结构化条款的当前项全部设置为1。

在上述技术方案中，在步骤二中，针对步骤一解析出来的水库洪水调度结构化条款成果，采用rscd、rsnm、ruleindex、depvar、depmod、depvalue、dectype、decvar、decvalue、depruleindex、isorder、rm等12个字段，在数据库表中进行统一存储管理，以rscd与ruleindex为联合主键，各字段名称及标识符设计详见表1；所有水库的解析成果共同构成水库洪水调度条款库；针对该库开发配套的可视化管理工具，通过查询、修改、新增、删除、保存等功能，实现水库洪水调度方案修编或新增后调度条款库的快速应对调整；解决水库洪水调度方案结构化解析成果的管理维护问题。

在上述技术方案中，对水库洪水调度方案进行结构化解析的核心目的就是要使得水库洪水调度方案在实时调度运行场景下能有效支撑在线计算服务，及时产生决策指导作用；因此，本发明设计了通用的洪水调度条款驱动引擎；解决水库洪水调度方案的计算驱动问题和时效性问题。

洪水调度方案结构化条款的驱动引擎将步骤二中的水库洪水调度条款库与水库调度运行的时间序列状态数据进行耦合，采用统一的技术架构和逻辑流程自动适配出不同水库对象在不同运行状态下的对应调度条款，然后进行模拟计算，最终形成水库模拟运行的全过程执行决策措施。

在上述技术方案中，洪水调度方案结构化条款的驱动引擎，具体包括调度条款提取、决策分组和排序、时序循环、条件判断、决策执行、约束边界、特征统计。

如图1所示，洪水调度方案结构化条款的驱动引擎具体流程为：

1)调度条款提取

根据水库编码，从调度方案结构化条款库中提取当前水库的所有调度方案结构化条款成果，采用i×9的二维表格rule[i][9]进行存储；i表示当前水库的洪水调度条款总数，9表示每个条款对应的九项固定指标要素，则rule[i][0]～rule[i][8]依次为编码、判别因子、判别方式、判别值、决策类型、决策因子、决策值、关联条件、是否排序；

若按照当前水库编码获取的调度条款库为空，则表明当前水库未创建结构化调度条款；为保证引擎顺利执行，本发明统一采用“出入库平衡”方式进行缺省控制逻辑：针对水库的确定性来水过程和起调水位，若面临时段来水不超过泄流能力，则直接按照来水控制下泄，维持水库水位不变；若面临时段来水超过泄流能力，则按泄流能力控制下泄；当所有时段遍历完后，引擎执行结束；

2)决策分组和排序

对于当前水库的所有洪水调度条款，将决策类型rule[i][4]为数值计算、模式控制、防洪对象、边界约束和特征统计的所有条款提取出来，依次单独存储为a、b、c、d、e共5类；

数值计算a类：存放采用绝对数值控制方式进行调度运行决策的调度条款；

模式控制b类：存放采用固定模式控制方式进行调度运行决策的调度条款；

防洪对象c类：存放需要按照防洪对象给定条件控制调度运行决策的调度条款；

边界约束d类：存放需要按照给定约束边界条件进行调度运行决策结果校核和反算的调度条款；

特征统计e类：存放计算完成后需要针对调度运行结果进行特征指标统计分析的调度条款；

同时，针对上述各类决策条款，根据是否排序rule[i][8]的取值判断是否存在执行顺序，对所有需要按顺序执行的条款，按rule[i][0]的条款编码按从小到大排序；

3)时序循环

针对水库的确定性来水过程和起调水位，设调度时段个数为t，则按t＝0～t逐时段循环执行条件判断、决策执行和边界约束；首先根据条件判断可确定出与当前水库状态相匹配的唯一调度条款；然后根据该条款的决策类型确定其决策执行逻辑；最后判断是否存在边界约束，当存在则根据约束条件进行决策调整；

4)条件判断

针对面临时段的水库状态，按i＝0～i遍历所有调度条款，针对任一序号i的调度条款，分别提取其判别因子、判别条件和判别值等三项判别条件与水库的状态数据进行对比，当水库状态与判别条件完全匹配，则返回当前条款作为判断结果，否则继续循环；当遍历所有调度条款都无法匹配，则返回空条款；执行条件判断的逻辑流程如图2所示；

5)决策执行

根据条件判断返回的当前条款，依次判断其是否属于数值计算a类、模式控制b类或防洪对象c类；

若属于数值计算a类：则按当前条款对应的决策因子、决策值执行数值控制计算，如当前面临时段控制水库按水位120m运行、按出库流量1400m³/s运行等；

若属于模式控制b类：则按当前条款对应的决策因子、决策值执行模式控制计算，如当前面临时段控制水库按出入库平衡运行、按敞泄运行等；

若属于防洪对象c类：则按当前条款对应的决策因子和决策值执行对防洪对象的控制计算；例如，当前面临时段控制水库按防洪对象水位45m运行、按防洪对象流量2800m³/s运行等；

若当前条款不属于上述任何一类条款(包括空条款)，则按“出入库平衡”执行；

6)约束边界

对于上述数值计算a类和模式控制b类的调度条款执行完成后，应进一步根据其组合条件，判断是否存在对应的边界约束d类操作需要执行；若存在，则根据对应的边界约束条款，提取判别条件，按判别值控制判别因子进行约束控制；例如，若水库水位不超过110m，则面临时段控制库水位按110m运行；若水库出库流量不超过9400m³/s，则面临时段控制出库流量按9400m³/s运行；

7)特征统计

当时序循环内的所有逻辑执行完成后，按照特征统计e类，逐条执行特征统计；如获取水库的调度权限、统计水库的最高调洪水位等；当特征统计执行完成后，返回水库各调度时段的入库流量、出库流量、库水位等所有详细过程结果，以及各类统计结果，调度条款驱动结束。

在上述技术方案中，水库洪水调度方案往往只对一般性情况下的洪水应对方式进行了规定，本身不一定完整；同时，在调度方案的结构化解析过程中，也可能出现解析错误或遗漏；因此，水库的洪水调度条款库必须进行校核修正。

在步骤四中，结合水库在洪水调度方案中规定的水库水位及入库洪水覆盖范围，依次模拟大洪水、中洪水、小洪水及破坏条件4类调度场景，分别调用驱动引擎进行模拟计算，然后逐时段人工校验调度条款的驱动结果与洪水调度方案文本中的运行方式描述是否相符；

大洪水、中洪水和小洪水调度场景主要用于验证调度条款解析成果的驱动执行是否正确，破坏条件调度场景则主要用于验证调度条款解析成果的驱动执行是否闭环，确保调度逻辑完善；当上述校核过程中存在问题，则针对性地对调度条款进行修正更新(其中，修正更新方法为现有技术)，以保证调度条款库的合理性和有效性；解决水库洪水调度方案结构化解析成果的校核修正问题。

在上述技术方案中，在步骤五中，水库洪水调度条款库及驱动引擎建立完成后，为指导实时调度运行，本发明采用标准http服务方式对水库洪水调度条款驱动引擎进行封装；

整个驱动引擎由计算服务、输入体和输出体三部分组成，各类系统软件(主要包括水库调度自动化系统、流域防汛抗旱指挥系统、洪水调度决策支持软件)在实时运行场景下通过url地址及标准接口名称对驱动引擎进行访问和调用；

调用时的输入体和执行完成后返回的输出体统一采用json格式进行所有数据信息的组织和传递。

在上述技术方案中，输入体包含水库的调度计算开始时间、时段个数、时段步长、起调水位、期初入库流量、期初出库流量、入库流量过程、库容曲线、泄流能力曲线、洪水调度条款库等信息；输出体则为包括水库水位、入库流量、出库流量、蓄水流量、水库库容等详细过程数据及各类特征统计结果；解决水库洪水调度方案在实时调度场景下的高效应用问题。

本发明针对水库洪水调度方案，首先通过结构化解析方法生成洪水调度条款库，并采用统一结构进行存储管理；然后构建通用的驱动引擎，并模拟多个调度场景对调度条款进行校验修正；最后采用http服务方式对驱动引擎进行封装，最终实现在实时应用场景下的水库洪水调度条款动态匹配与全过程模拟计算。

与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

一是，本发明中驱动引擎具有通用性，不限定任何流域和水库对象，同时，面向服务的驱动方式实现了标准化集成调用，对不同计算机开发语言和不同架构模式的系统软件均能提供计算支持；

二是，本发明调度条款库对水库洪水调度方案的描述更为具体，实现了对洪水调度要素的量化表达，并支持增量扩展，配合驱动引擎，能在实时调度场景下直接支撑入库洪水过程的调度计算，能够科学指导单个水库在面临洪水时的蓄泄操作；保证水库洪水调度方案在实时调度中的支撑作用；

三是，水库洪水调度方案修编后，直接修改调度条款库的对应条款内容，即可在实时调度场景下生效，不需要修改和更新任何程序代码，洪水调度方案的更新效率更高，更新方式更快捷，适应实时调度场景下水库洪水调度的时效性要求、保证水库洪水调度的模拟计算及决策响应效率。

附图说明

图1本发明中的调度条款驱动引擎流程示意图。

图2本发明中的执行条件判别流程示意图。

图3本发明实施例中的藤子沟水库调度条款驱动成果示例图。

图4本发明实施例中的潘家口水库调度条款驱动成果示例图。

图5为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过说明使本发明的优点更加清楚和容易理解。

本发明所述的水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法总体包括5个环节：首先深入解析水库洪水调度方案中的来水形势、调度需求、调度目标、调度对象、启用条件、运行方式等各类调度要素，挖掘出各类调度要素的特征值及不同调度要素之间的语义逻辑关系和内在规律，并创建一套通用的结构化条款描述框架，将洪水调度方案的所有条款和特征值进行逻辑化、关联化衔接，从而形成一套可适配不同水库洪水调度方案的通用性结构化解析体系；其次，设计出相应的库表结构标识符，对水库洪水调度方案的结构化条款进行统一存储，并通过可视化界面实现所有水库洪水调度方案结构化解析成果的管理维护；第三，建立通用的驱动引擎，根据水库的起调水位及入库洪水过程，逐时段滚动适配出满足当前时段水库状态的调度条款并完成调度计算；第四，结合洪水调度方案中的水库水位及入库洪水覆盖范围，模拟大洪水、中洪水、小洪水及破坏条件等4类调度场景，分别调用驱动引擎进行模拟计算，校核验证调度条款解析成果的准确性和闭环性，若存在问题，则修正调度条款；最后，结合水库实时调度场景下的蓄水状态和洪水预报过程，调用驱动引擎和结构化调度条款开展入库洪水调度计算，为水库的实时洪水调度决策提供高效支撑。

实施例

现以本发明分别试应用于重庆市龙河藤子沟水库和河北省滦河潘家口水库的洪水调度为例，结合前述水库洪水调度方案的结构化解析驱动方法技术方案，对水库实际调度运用中的具体实施方式进行详细说明。对本发明应用于其它水库洪水调度方案的结构化解析驱动同样具有指导作用。

(1)水库洪水调度方案文本解读及调度条款解析存储

首先，从各水库的调度方案文本中摘录出与洪水调度规程相关的内容；其中：

重庆市龙河藤子沟水库的洪水调度方案文本摘录如下：

1)当入库流量q＜650m³/s时，水库按最大下泄流量不大于入库流量；

2)当入库流量650≤q≤2080m³/s时，水库按最大下泄流量不超过650m³/s控制；当库水位抬升至775m时，水库按出入库平衡控制下泄；

3)当入库流量q＞2080m³/s，或库水位可能超过775.35m时，水库按泄洪建筑物泄流能力敞泄；

4)在调度权限方面：①当水库流量小于2080m³/s(重现期5％)或坝前水位低于773.0m时，调度权限属重庆市龙泰电力有限公司；②当水库入库流量大于2080m³/s但小于2660m³/s(重现期2％)，或坝前水位大于等于773.0m但低于正常水位775.0m时，由石柱县防汛抗旱指挥部负责调度，调度计划直接由石柱县防汛抗旱指挥部下达；③当水库入库流量大于2660m³/s，或坝前水位大于等于775.0m时，由石柱县防汛抗旱指挥部提出调度计划，报重庆市防汛抗旱指挥部批准后执行。

河北省滦河潘家口水库的洪水调度方案文本摘录如下：

1)主汛期预泄调度；当水库水位在216.00～218.00m控制时，预报滦河流域将普降大到暴雨，即将产生较大及以上洪水入库时，水库须提前12小时开始预泄；为减轻下游洪灾损失，预泄流量采用逐渐加大方式，按700m³/s、2200m³/s、3400m³/s和6000m³/s四级预泄流量标准逐级控制下泄流量，及时将水库水位降至216.00m；水库预泄流量应不超过预报12小时后的入库流量；

2)主汛期调洪调度；当预泄阶段结束后，预报洪水流量仍然继续上涨，在不影响大坝本身防洪安全的前提下，控制下泄流量，发挥水库滞洪削峰作用：①当上游入库洪水达到20年一遇及以下标准时，控泄6000m³/s，最高洪水位220.83m；②当上游入库洪水达到20～50年一遇标准时，控泄14000m³/s，最高洪水位222.36m；③当上游入库洪水达到50～500年一遇标准时，控泄28000m³/s，最高洪水位223.90m；④当上游入库洪水大于500年一遇标准时，不控泄，最高洪水位230.31m；

3)后汛期调度；按照后汛期汛限水位进行水位控制，控泄流量要求与主汛期相同，并且各级泄量不得大于入库洪峰流量。

根据上述两水库的洪水调度方案文本内容及其内在逻辑联系，按照本发明所述技术方案中的步骤一对两水库的洪水调度方案文本进行逐一解析，将文本转化为调度条款库进行描述和存储，每个调度条款均包含编码、判别因子、判别方式、判别值、决策类型、决策因子、决策值、关联条件、是否排序共9种调度要素(部分要素可为空)；最终，藤子沟水库的洪水调度解析成果经校验确认，共产生了13条调度条款，详见表2(表2为藤子沟水库洪水调度方案解析成果表)；潘家口水库的洪水调度条款解析成果经校验确认，共产生了48条调度条款，详见表3(表3为潘家口水库洪水调度方案解析成果表)。

上述调度条款解析完成后，按表1的格式创建数据库表实例(表1为水库洪水调度方案解析成果存储结构表)，即可将两水库的调度条款全部存入数据库中，不同水库的调度条款以rscd字段进行区分；为便于操作，按照本发明所述技术方案中的步骤二开发可视化管理工具，可实现对该表数据的查询、修改、新增、删除、保存等配套管理功能；调度方案的更新和增补，直接通过界面进行操作即可。

表1水库洪水调度方案解析成果存储结构表

表2藤子沟水库洪水调度方案解析成果表

表3潘家口水库洪水调度方案解析成果表

(2)调度条款驱动引擎的开发封装与发布调用

按照本发明所述技术方案中的步骤三中的洪水调度方案结构化条款驱动引擎逻辑流程，结合图1和图2进行计算机编程开发实现，然后按照本发明所述技术方案中的步骤五中的http服务方式封装为标准计算服务，其调用访问地址由4部分组成，分别为服务器ip地址、端口、计算服务名称和接口方法名称。

以java语言为例，假设驱动引擎开发完成后发布为model.war包，则计算服务名为model，然后在服务器中通过tomcat中间件启动该服务即可(其余开发语言及服务发布方式与此类似)。假设服务器ip地址为192.168.1.1，端口为8080，model.war中的接口方法名称为calculate,则部署完成后，该驱动引擎的完整调用地址为：

http://192.168.1.1:8080/model/calculate。

该接口所需的计算输入包括水库的计算开始时间、时段步长、时段个数、起调水位、入库洪水过程、库容曲线数据、泄流能力曲线数据、调度条款rule[][]二维数组等信息，全部以json格式组织为inputjson传入参数。

各水库的调度条款rule[][]二维数组从上一步创建的调度条款库中按水库编码rscd字段进行筛选获取，调用上述地址的计算服务，计算完成后服务器可直接返回json格式的outputjson传出参数,包括该水库的逐时段入库流量、出库流量、蓄水流量、水库水位、水库库容等详细结果过程，以及各类特征统计单值结果。

(3)调度条款解析驱动的模拟校验

针对两水库(即重庆市龙河藤子沟水库和河北省滦河潘家口水库)的调度条款解析成果，分别按照本发明所述技术方案中的步骤四模拟4类调度场景进行检验；两水库(即重庆市龙河藤子沟水库和河北省滦河潘家口水库)在不同场景下的调度结果均与调度方案文本进行对照，若不符合，则修正对应水库的条款内容后继续模拟检验，直至全部符合为止(模拟检验数据略)。

(4)调度条款解析驱动的实时应用

实时应用与模拟检验的执行方式相同；针对两水库(即重庆市龙河藤子沟水库和河北省滦河潘家口水库)分别设置不同的计算开始时间、时段步长、时段个数、起调水位和入库洪水过程等输入信息，在实时调度场景下分别调用驱动引擎计算服务，即可实现各水库的洪水调度实时计算；计算示例如下：

1)藤子沟计算开始时间为2020-7-2017:00，时段步长为1小时，时段个数为24，起调水位772m，以实测洪水作为入库洪水过程，按照上述表2的调度条款进行模拟计算，可得对应的洪水调度结果，其中入库流量、水库水位和出库流量过程详见图3和表4(表4为藤子沟水库调度条款驱动成果示例表)。

2)潘家口计算开始时间为2020-7-1411:00，时段步长为3小时，时段个数为24，起调水位217.5m，以实测洪水作为入库洪水过程，按照上述表3的调度条款进行模拟计算，可得对应的洪水调度结果，其中入库流量、水库水位和出库流量过程详见图4和表5(表5为潘家口水库调度条款驱动成果示例表)。

图3和图4分别对应表4和表5，均用于客观反应采用本发明技术所获得的水库决策结果与原调度方案文本描述的要求是一致的，证明了采用本发明获得的结果的正确性和可行性。

表4藤子沟水库调度条款驱动成果示例表

表5潘家口水库调度条款驱动成果示例表

结论：本实施例中的驱动引擎具有通用性，同时适用于重庆市龙河藤子沟水库和河北省滦河潘家口水库，且本实施例中的面向服务的驱动方式实现了标准化集成调用，对不同开发语言和不同架构模式的系统软件均能提供计算支持；本实施例中调度条款库对水库洪水调度方案的描述更为具体，实现了对洪水调度要素的量化表达，配合驱动引擎，能在实时调度场景下直接支撑入库洪水过程的调度计算，本实施例的计算结果与原调度方案的文字描述完全一致，能够科学指导单个水库在面临洪水时的蓄泄操作；本实施例中水库洪水调度方案模拟校验时，可直接修改调度条款库的对应条款内容，即可在实时调度场景下生效，不需要修改和更新任何程序代码，洪水调度方案的更新效率更高，更新方式更快捷，保证水库洪水调度方案在实时调度中的支撑作用，适应实时调度场景下水库洪水调度的时效性要求、保证水库洪水调度的模拟计算及决策响应效率。

其它未说明的部分均属于现有技术。