考虑指标相关性的水库群防洪调度方案优选方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及洪水调度技术，尤其是一种水库群防洪调度方案的优选方法。
【背景技术】
[0002] 水库群防洪调度是通过水库之间的配合以实现防洪减灾目标的重要非工程措施， 与社会、经济、自然、生态等因素密切相关。目前较为普遍的做法是通过防洪调度模型生成 一组可行的方案集，由决策者从中选择一个综合权衡各个目标效益的满意方案付诸决策。 水库群防洪调度决策是一个多目标、多属性、多层次、多阶段的复杂决策过程。同时，实时防 洪调度又是一个不可逆的实时动态校正过程，因此科学、准确地选择水库群防洪调度方案 具有重要的理论意义和实用价值。
[0003] 现有的方法有多种，主要包括有常规方法（Delphi法、功效系数法等）、多元统计 方法（聚类分析法、判别分析法等）、运筹方法（DEA法、AHP法等）以及智能化决策方法（蒙 特卡洛方法、人工神经网络法等）。
[0004] 上述方法主要的缺点是：一是没有考虑指标相关性对决策结果的影响；二是现有 方法仅针对单一水库，而未考虑流域水库群的情景。
【发明内容】
[0005] 发明目的：一个目的是提供一种考虑指标相关性的水库群防洪调度方案优选方 法，以解决现有技术存在的上述问题。
[0006] 技术方案：一种考虑指标相关性的水库群防洪调度方案优选方法，包括如下步 骤：
[0007] 步骤1.构建水库群防洪调度方案的指标体系；
[0008] 步骤2.采用相关性分析方法衡量指标体系中各个指标之间的相关性程度，采用 主成分分析法将所述指标体系转化为各指标之间相互独立的新指标体系，降低原指标体系 的维度；
[0009] 步骤3.采用改进的熵权法计算新指标体系中各指标的权重，
[0010] 步骤4.将新指标体系及其权重作为优劣解距离法的输入，分析各调度方案的优 劣程度。
[0011] 在进一步的实施例中，步骤1中的指标体系包括：
[0012] 目标层，用于确定最终评价方向，即以最优的水库群防洪调度方案为该目标层的 指标；
[0013] 准则层，用于确立评价过程中需要遵循的各项准则，包括水库防洪安全准则和防 洪对象安全准则；
[0014] 指标层，用于反映准则层的具体内容，即评价过程中需要采用的评价指标；
[0015] 其中，水库防洪安全准则层包括调洪最高水位（Zniax)、调度期末水位（ZJ和占用防 洪库容比例（R v);防洪对象安全准则层包括防洪点最大流量（Q_)、防洪点超过安全泄量的 历时（T)和防洪点超额洪量（W)。
[0016] 优选的，所述步骤1进一步为：
[0017] 基于指标体系，构造指标数据矩阵X，
[0019] 式中，Xy为第i个防洪调度方案的第j个指标的计算值，其中，i = 1，2，…，m ;j =1，2,…，n，该指标体系包含η个参评指标，有m个待评价的水库群防洪调度方案，m，η为 自然数。
[0020] 优选的，所述步骤2进一步为：
[0021] 步骤21.标准化所述指标系数矩阵，以消除指标之间量纲差异的影响；
[0023] 式中，Xl]和X J分别为原始指标计算值和标准化值，巧和σ ,分别为第j个指标 的均值和标准差；
[0024] 步骤22.计算相关矩阵R，
[0027] 式中，XkJP X ^分别为第k个调度方案的第i、j个指标计算值；；和％分别为第 i、j个指标数据的平均值；
[0028] 步骤23.计算所述相关矩阵R的特征值和特征向量，所述特征值为X1, λ2，…， λη，所述特征向量为ep e2，…，en;将特征值降序排列，并相应调整特征向量的顺序；
[0029] 步骤24.计算累计方差贡献率Eni，并根据累计方差贡献率Eni的阈值，提出前p个 主成分；
[0031]其中，KpSn;
[0032] 步骤25.计算主成分荷载Zm，
[0034] 式中，为荷载系数；
[0035] 步骤26.通过标准化的指标系数求出各主成分的得分值，得到新指标数据矩阵；
[0037] 式中，X1为第i个原始指标，i = 1，2，···，η ; ε ^为各指标的得分系数，i = 1， 2，…，p ;j = l，2，···，]!$、￥；；、…、Yp分别为提取出的第1、第2、…、第p主成分。
[0038] 优选的，所述步骤3中采用改进的熵权法计算新指标体系中各指标权重的过程进 一步为：
[0039] 步骤31.标准化新指标数据矩阵Y = (yjmxp，
[0041] 式中，yjP y J分别为综合指标计算值和标准化值；y 和y __分别为第j个综 合指标的最大值和最小值；
[0042] 步骤32.计算各评价指标的熵值，其中计算第j个评价指标的熵值Hj的过程为；
[0044] 式中，当 f^= 0 时，取 In f "= 0，
[0045] 步骤33.利用所述熵值计算评价指标的熵权，其中j个评价指标的熵权Wj通过以 下公式计算；
[0047] 通过上述步骤，求得p个综合指标的权重向量为E = (W1, W2,…，wp)。
[0048] 优选的，所述步骤4进一步为：
[0049] 步骤41.标准化新指标数据矩阵Y = GiJmxp，得到标准化决策矩阵Z = (Zg)mxp,
[0051] 步骤42.将所述标准化决策矩阵Z = (Zu)mxp和权重向量E = [W^w2,…，wp]相 乘，得到加权决策矩阵B = (I^j)mxp，其中I^j= z u · w_j，w_j为第j个指标的权重；
[0052] 步骤43.确定正理想解方案S+= [s广，s2+,…，sp+]和负理想方案S = [s i，S2，…
[0055] 步骤44.计算各方案距正、负理想方案的欧式距离，
[0057] 步骤45.计算各方案与正、负理想方案的相对贴近度
，根据C1的大小 筛选水库群防洪调度方案。
[0058] 实施本发明，可获得以下有益效果：通过主成分分析法将相关指标转化为相互独 立的指标，有效地解决了指标相关性对结果造成不利影响的问题；本发明的计算过程简单、 易于理解，便于和水库防洪调度决策支持系统相耦合，为决策者提供决策支持；最后，本发 明将研究对象从单一水库拓展到水库群，为指标存在相关性条件下的水库群防洪调度方案 综合评价提供了有力工具。
【附图说明】
[0059] 图1 :本发明的流程图。
[0060] 图2 :本发明的水库群防洪调度指标体系结构框图。
[0061] 从上之下，依次为总目标层、子目标层和指标底层，N和K分别为水库群系统中水 库和防洪点的个数为调洪最高水位、Z 6为调度期末水位、Rv为占用防洪库容比例；Q_ 为防洪点最大流量、T为防洪点超过安全泄量的历时、W为防洪点超额洪量。
【具体实施方式】
[0062] 为了解决现有技术存在的问题，申请人进行了深入地检索和研究。申请人发现：现 有的研究大多以方法为导向，其研究重点主要围绕指标权重确定、多目标决策方法选取或 改进这两个方面构建水库防洪调度方案综合优选模型。
[0063] 事实上，相比于方法本身而言，由于所选取的防洪调度方案评价指标之间难以避 免地存在不同程度的相关性，而无法满足指标体系构建中的相对独立性要求，并且高度相 关的指标所反映的信息存在大量重复和干扰，使得同一指标数据的趋势得到线性增强或减 弱，容易导致防洪调度方案优选结果失真，进而影响了决策的科学性和准确性。
[0064] 基于上述认识，申请人认为现有技术的不足主要体现在两个方面：（1)未考虑指 标相关性对方案综合评价结果的影响；(2)现有研究仅针对单一水库，未考虑流域水库群 的情景。
[0065] 与单一水库相比，水库群的防洪调度方案综合评价问题显得更为复杂，因为需要 为水库群系统中的每个单一水库选取评价指标，最终所构建的指标体系通常十分庞大，这 增加了方案筛选建模的复杂度。并且由于各个水库之间的水力联系，水库群中的参评指标 更容易产生相关性，有时甚至高度相关。因此，对于大规模水库群的防洪调度方案的优选问 题，处理指标相关性和指标体系降维是亟需解决的难题。
[0066] 通过对现有技术的研究，分析现有技术的缺陷及其原因，申请人提出了一种新的 解决方案。
[0067] 下面结合图1和图2具体描述本发明的技术方案。
[0068] 如图1所示，本发明的方法主要包括四个步骤：
[0069] 步骤1，构建水库群防洪调度方案的指标体系；
[0070] 步骤2,简化指标体系，消除指标之间的相关性；
[0071] 步骤3,确定指标权重；
[0072] 步骤4,采用综合评价方法优选调度方案。
[0073] 具体地，该方法的实现过程如下：
[0074] 第一步，构建水库群防洪调度方案的指标体系：
[0075] 将水库群概化为由N个水库和K个防洪点组成的防洪系统，对于水库群防洪调度 而言，决策者最主要关注的是水库自身和防洪点的防洪安全。因此，本发明综合考虑可操作 性、相对完备性、简明性和指标数据易获取性的原则，构建了由目标层、准则层和指标层组 成的递阶层次结构。
[0076] 目标层以水库群防洪调度最优方案作为该层的指标；
[0077] 准则层分别包括水库防洪安全准则和防洪对象安全准则；
[0078] 指标层用于反映准则层的具体内容，
[0079] 其中，水库防洪安全准则层分别包括：调洪最高水位（Zniax)、调度期末水位（ZJ、占 用防洪库容比例（R v);防洪对象安全准则层分别包括：防洪点最大流量（Q_)、防洪点超过 安全泄量的历时（T)、防洪点超额洪量（W)。
[0080] 如图2所示，对于整个水库群系统而言，每个水库都有Z_、Ze、R3个指标，每个防 洪点都有Q_、T、W三个指标。假设指标体系共包含η个参评指标，共有m个待评价的水库 群防洪调度方案，则可以构造mXn的指标数据矩阵X= (Xl]):
[0081]
[0082] 式中IXu为第i个防洪调度方案的第j个指标的计算值，i = 1，2，