1.4　主要研究工作

1.4.1　研究方法

本書針對目前研究中存在的問題,借助現代預測、決策等智能技術,對水庫防洪實時調度及調度風險進行系統研究,當研究區域在發生大洪水時,在保證水庫自身安全的前提下,盡可能地減少洪水對下游造成的損失,而在區域發生中小洪水時,適時、適量攔蓄洪水,實現洪水資源化。本書針對傳統統計方法解決高維、非線性復雜系統的不足,引進先進的現代數據挖掘技術,基于各類智能算法建立水庫防洪實時調度模型,并對防洪調度進行風險分析。本書引入遺傳程序設計、信息擴散技術對洪水預報及水庫實時調度進行研究;將改進集對分析綜合評判模型引入調度方案決策中;基于模擬模型建立水庫群聯合防洪調度模型;利用模糊風險對防洪調度進行風險分析等。研究通過引入新理論和方法,擴展了防洪調度研究的深度、可以更好地發現數據中的信息,為水庫調度提供依據。

1.4.2　本書結構及技術路線

本書在分析水庫防洪調度相關問題的基礎上,通過對洪水預報模型研究,建立水庫及水庫群防洪實時調度模型,探討利用水庫合理調度實現洪水資源的途徑,并對調度的效益和風險進行分析,最后將本書提出的理論成果應用于灤河流域水群防洪優化調度研究,以對理論成果進行驗證。

本書共8章,其結構及內容簡介如下。

(1)第1章:緒論。系統闡述了水庫防洪調度研究、洪水資源化研究的目的和意義,綜述了水庫防洪調度及洪水資源化的國內外研究現狀,并結合中國研究現狀分析了當前水庫汛限水位動態控制研究中存在的問題以及今后研究發展的趨勢,提出研究的方法、內容及技術路線。

(2)第2章:灤河流域概況及流域水庫調度存在的問題。本章對研究區——灤河流域的自然地理、水文氣象、工程情況進行介紹,并分析了灤河流域水資源的特點以及工程運用方面存在的問題。

(3)第3章:基于數據挖掘技術的洪水預報模型。利用遺傳程序和信息擴散技術,建立洪水預報模型。根據歷史降雨、前期土壤含水量以及相應的實測洪水數據,借助遺傳程序技術自動擬合研究區降雨、前期土壤含水量與次洪量的關系;將各實測數據根據前期土壤含水量大小進行分類,每個前期土壤含水量數據對應一組降水、洪量樣本,利用信息擴散近似推理這種擅長挖掘小樣本信息技術,對不同前期土壤含水量條件下的降水量、次洪量關系進行回歸;利用上述數據挖掘方法對陡河流域原降雨、徑流相關圖(關系)進行修整,在此基礎上,結合研究區對應不同降水特征的單位線,借助信息擴散技術使單位線光滑,進行洪水過程的預報。以灤河流域的陡河水庫為實例,驗證洪水預報模型的效果。

(4)第4章:基于改進集對分析的水庫防洪實時調度模型。根據實時洪水預報模型計算出的預報洪水過程及水庫當前的蓄水狀態,模擬生成出若干個可行的水庫防洪調度方案,分別計算各方案對應的水庫調度的最高水位、最大泄流量等參數指標。綜合考慮模擬方案的水庫調度的最高水位、水庫當前水位、當前入庫流量、預報的洪水過程、水庫的泄流過程及下游的洪水過程、下游安全泄流能力、洪水預報的精度等各方面因素,利用改進集對分析模型對各個備選方案進行模糊綜合評判,選取當前時段水庫防洪調度的方案。以灤河流域的陡河水庫為實際算例,進行水庫防洪實時調度模型的檢驗和適用性驗證。

(5)第5章:基于模擬技術的水庫群聯合防洪調度模型。借助建立的水庫防洪實時調度模型,先分別對水庫群中的各單庫進行模擬調度以生成各水庫的可行調度方案,利用馬斯京根模型對各調度方案泄流過程進行河道洪水演進計算,分析各水庫下泄洪水組合后在下游形成的洪水過程及洪峰,綜合考慮各單庫的評價指標以及下游形成洪峰指標,逐時段決策水庫群的調度策略。以灤河流域潘家口、大黑汀以及桃林口水庫群為實例對模型進行驗證。

(6)第6章:水庫防洪預報調度風險分析理論。在對風險定義進行闡述和分析后,論述了風險分析的主要內容,風險分析的步驟及影響因子等。給出了防洪預報調度水庫和下游防洪風險率和風險度的定量化計算公式,并論述了防洪預報調度風險分析的基本思路和水庫及下游的風險分析方法,對風險分析的諸多方法作了分析比較,其中定性與定量相結合的風險分析方法對水庫調度風險問題是較適宜的,每種方法都有其優缺點,需要根據研究對象具體分析,靈活運用。

(7)第7章:基于信息擴散的水庫防洪調度風險及效益分析。利用信息擴散技術分析洪水預報誤差,并在此基礎上分析水庫防洪調度的風險和效益問題,計算水庫實時防洪調度決策的風險率,并對洪水資源化的效益進行分析。以灤河流域的潘家口水庫、大黑汀水庫、桃林口水庫以及陡河水庫為實際算例,具體分析其調度中存在的風險及可能產生的效益。

(8)第8章:結論與展望。總結了本書取得的主要成果、創新之處,并對今后進一步深入研究進行了展望。

本書的技術路線如圖1.1所示。