考虑生态流量的水网系统调蓄节点优化调度与决策方法与流程

本发明涉及区域水网骨干调蓄节点优化调度方法，尤其是考虑生态流量的水网系统调蓄节点优化调度与决策方法。

背景技术：

1、区域水网工程是以自然河湖水系为基础，引调水工程为通道，输配水渠系为脉络，骨干调蓄工程为节点，是解决水资源空间分布不均、提高受水区水资源保证率、缓解缺水地区水资源供需矛盾、实现水资源合理配置的有效措施，是促进缺水地区经济发展与水资源综合开发利用的重要途径。

2、区域水网骨干调蓄节点一般是由水库、水电站等组成，它们在水力发电、区域供水、航运、保护生态环境方面发挥着重要作用。然而，区域水网骨干调蓄节点的运行目标通常是多样的、相互竞争的，这给区域水网骨干调蓄节点的优化调度带来了巨大的挑战。特别是在当前全球气候变化和人类活动的影响下，水资源的时空分布发生了显著变化，导致区域水网骨干调蓄节点的运行条件更加复杂和不确定。因此，如何在考虑多个目标和不确定性的情况下，实现区域水网骨干调蓄节点的高效、可靠和可持续运行，是一个亟待解决的重要问题。

3、为了解决这一问题，学者们从不同的角度进行了大量的研究工作。其中，一个重要的方面是对区域水网骨干调蓄节点中生态因素的考虑。区域水网骨干调蓄节点的运行会对下游河流生态系统产生显著影响，如改变河流流量、温度、溶氧等水文生态参数，破坏河流生物栖息地，影响河流生物多样性和群落结构等。因此，在区域水网骨干调蓄节点优化调度中考虑生态因素，协调经济和生态效益，是实现区域水网骨干调蓄节点可持续发展的必要条件。目前，已有许多学者对区域水网骨干调蓄节点的生态运行进行了研究，主要包括以下几个方面：

4、生态流量需求分析：生态流量是指维持河流生态系统健康所需的最小流量。确定合理的生态流量需求是实现水电系统生态运行的基础。目前，常用的方法有基于物理栖息地模型（phabsim）、基于统计分析（ifim）、基于专家意见（eloha）等。

5、水库生态调度模型：水库生态调度模型是指在考虑水库运行目标（如发电、防洪等）的同时，引入生态因素（如生态流量、温度、溶氧等）作为约束或目标，建立优化模型来求解最优或次优的水库出力或放水方案。目前，常用的方法有基于线性规划（lp）、非线性规划（nlp）、随机动态规划（sdp）、遗传算法（ga）、粒子群优化（pso）等。

6、梯级水电站联合调度模型：梯级水电站联合调度模型是指在考虑梯级水电站之间相互关联和影响的情况下，建立优化模型来求解最优或次优的梯级出力或放水方案。与单个水库相比，梯级水电站具有更多的运行目标和约束条件，因此其优化问题更加复杂和高维。目前，常用的方法有基于混合整数规划（mip）、多目标遗传算法（moga）、多目标粒子群优化（mopso）等。

技术实现思路

1、发明目的：提供一种考虑生态流量的水网系统调蓄节点优化调度与决策方法，以解决现有技术存在的上述问题。

2、技术方案：提供一种考虑生态流量的水网系统调蓄节点优化调度与决策方法，包括如下步骤：

3、步骤s1、确定研究区域，并获取研究数据，所述研究数据至少包括水文数据、水网系统调蓄节点数据；

4、步骤s2、读取水文数据，提取年径流序列和月径流序列，构建年径流和月径流的copula联合分布函数并求解，计算考虑年径流和月径流丰枯特性下的生态流量，构建生态调度情景集合；

5、步骤s3、构建多目标优化调度模型，包括目标函数和约束条件；

6、步骤s4、构建模型求解方法，求解所述多目标优化调度模型，获得可行解集合，构建决策方法，从可行解集合中选出至少一个解。

7、根据本技术的一个方面，所述步骤s1包括：

8、步骤s11、确定研究区域，划定研究区域边界；

9、步骤s12、获取水文数据，包括年径流量、年降雨量、月径流量和日流量；获取水网系统调蓄节点，包括水位~库容曲线、正常蓄水位、死水位、最大下泄能力、装机容量、出力曲线和最小运行水头；

10、步骤s13、对获取的水文数据、水网系统调蓄节点数据进行预处理，包括填充缺失值和数据标准化。

11、根据本技术的一个方面，所述步骤s2包括：

12、步骤s21、读取水文数据，按照年度和月度分类汇总，得到年径流序列和月径流序列；

13、步骤s22、对水网系统各个调蓄节点的年径流序列和月径流序列进行边缘分布拟合，分别从预配置的边缘分布函数集合中筛选处概率分布函数，描述年径流和月径流的变化规律，并计算其参数；

14、步骤s23、对水网系统各个调蓄节点的年径流序列和月径流序列进行copula联合分布构建，从预定的copula函数集合中筛选copula函数，描述年径流和月径流之间的相关性，并计算其参数；

15、步骤s24、求解copula联合分布函数，得到不同丰枯程度下的年径流和月径流概率值，并根据预定规则确定生态流量值；

16、步骤s25、根据不同丰枯程度下的生态流量值，构建生态调度情景集合，包括基础生态情景、适宜生态情景和理想生态情景。

17、根据本技术的一个方面，所述步骤s3包括：

18、步骤s31、构建多目标优化调度模型，确定优化调度模型的目标函数，包括水网调蓄节点发电量最大、发电保证率最高和下游河道生态流量保证率最高；

19、步骤s32、构建优化调度模型的约束条件，包括水量平衡约束、水位约束、流量约束、出力约束和调度期初末时刻水位约束。

20、根据本技术的一个方面，步骤s4包括：

21、步骤s41、构建求解方法集合，并为每种求解方法设定参数；所述求解方法至少包括nsga-ⅱ、nsga-ⅲ和rvea；

22、步骤s42、分别采用求解方法求解多目标调度模型，获得非劣解并取并集，得到可行解集；基于非劣解集构建pareto前沿图，以展示不同目标之间的权衡关系，分析可行解集合的分布特征和多样性；

23、步骤s43、构建决策方法集合，并从可行解集中选出至少一个解。

24、根据本技术的一个方面，所述步骤s43进一步包括：

25、步骤s431、确定决策目标和偏好，并选择决策方法；

26、步骤s432、针对决策方法，计算每个可行解的决策值；

27、步骤s433、根据每个可行解的决策值，对可行解集合进行排序，得到一个优劣顺序；

28、步骤s434、根据优劣顺序，从可行解集合中选出至少一个解，作为最终决策方案。

29、根据本技术的一个方面，所述步骤s25还包括对生态流量值进行校正，具体包括：

30、步骤s251、根据copula联合分布函数，生成至少一组可代表不同丰枯程度下的年径流和月径流的随机样本；

31、步骤s252、根据预配置规则对每个水文情景下的年径流和月径流进行生态流量分配，得到对应的年生态流量和月生态流量；

32、步骤s253、根据水文数据中的日流量与月径流的关系，对每个水文情景下的月生态流量进行插值或拟合，得到对应的日生态流量；

33、步骤s254、对每个水文情景下的年生态流量、月生态流量和日生态流量进行统计分析，计算其均值、方差、最大值和最小值，并绘制其分布图和频率图；

34、步骤s255、根据预测的生态流量与实际观测的生态流量进行对比分析，评估预测结果的准确性和可靠性，并计算其误差和概率。

35、根据本技术的一个方面，所述步骤s43包括：

36、步骤s43a、针对优化目标和调度方案，构建标准化初始矩阵；

37、步骤s43b、逐一计算每个指标下每个样本占该指标的比重，并计算该指标的熵权和各项指标的权重；

38、步骤s43c、构造规范化的加权矩阵，确定正负理想解；

39、步骤s43d、计算评价方案集内各方案相对正、负理想解方案的距离；计算各评价方案与正负理想解的相对贴近度。

40、根据本技术的一个方面，所述步骤s24还包括：

41、步骤s241、依序求解各个调蓄节点的copula函数，计算每个调蓄节点的年月联合概率值，利用贝叶斯公式确定不同来水年情况下每个调蓄节点各月丰平枯的条件概率；

42、步骤s242、基于各个调蓄节点的连通关系和每个调蓄节点各月丰平枯的条件概率，重构生态流量时空分配，构建至少两个生态流量调配方案，形成生态调配方案集合；

43、步骤s243、调用生态流量调配方案，计算调配后各个调蓄节点新的丰平枯条件概率，判断是否低于阈值，并根据预定规则确定生态流量值。

44、根据本技术的一个方面，所述步骤s242进一步为：

45、根据各个调蓄节点的连通关系，确定生态流量调配的目标和约束；

46、根据各个调蓄节点的各月丰平枯的条件概率，生成不同水文情景下的年月径流和月生态流量的随机样本；

47、根据不同水文情景下的年月径流和月生态流量的随机样本，构建至少两个生态流量调配方案，形成生态调配方案集合。

48、根据本技术的另一个方面，考虑生态流量的水网系统调蓄节点优化调度与决策系统，包括：

49、至少一个处理器；以及

50、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，

51、所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述任一技术方案所述的考虑生态流量的水网系统调蓄节点优化调度与决策方法。

52、有益效果：本技术大大提高了考虑生态流量下的水力发电优化调度效率，提高了生态流量计算的准确性，相关优点将结合具体实施方式进行描述。