Page 206 - 水库安全运行管理理论与模式研究

水库安全运行管理理论与模式研究
Research on the Theory and Mode of Safe Operation Management of Reservoirs

分析方法解决梯级水电站群调度问题。高桂霞基于大系统分解协调理论，建立了
串、并联水库群的防洪优化调度模型。高仕春等采用大系统分解协调法求解系统
联合调度，分析计算三峡和清江两梯级水库群联合调度的补偿效益。

随着现代计算及技术的发展和进步，很多拥有全局优化性能、通用性强且始
于并行计算的启发式算法逐渐应用于水库群联合优化调度的研究中，用这类算法
求解目标组合问题时可以得到除最优解以外的非劣解，便于研究和比较，如遗传
算法、粒子群算法、人工神经网络和蚁群算法等。例如，叶碎高等通过引入免疫

机制，将遗传算法应用在多目标梯级水库群优化调度中，结果表明算法效率较高。
王少波等研究了基于改进粒子群算法的水电站水库优化调度。舒卫民等基于人工
神经网络的非线性决策特点，提出了水库群优化调度规则的人工神经网络模型。
徐刚等将蚁群算法应用在梯级水电站群优化调度中。近年来，有学者采用多种算

法相结合的混合算法，这些混合算法可以弥补原有算法存在的不足，如刘攀等基
于贝尔曼最优化原理将库群调度问题按阶段划分，形成若干个多目标决策的子问
题，采用混合编码的遗传算法对子问题求解，所提出的动态规划 - 遗传算法在清
江梯级库群优化调度中取得了很好的效果。

对于复杂的水库群联合优化调度模型，经典算法的改进虽然在一定程度上降
低了求解维数，但也有可能陷于局部最优，在处理多水库多目标任务时，尤其是
针对大规模水库群的非线性优化目标时还是易出现“维数灾”问题。大系统分解
协调法在降维上具有优势，但其操作复杂、鲁棒性差、协调因子的选取计算困难；

启发式进化算法不依赖于目标函数的梯度信息，尤其适于处理传统搜索方法解决
不了的复杂问题和非线性问题，具有较快的收敛速度和较高的求解精度，但启发
式算法对初始解的要求较高，对构建的优化调度模型的依赖较高，同时算法的搜
索方式以及进化方式决定着算法收敛的效率。

（三）受水区供水水库群引水与供水联合优化调度的特点及关键
1. 连通条件下的水库群调度的不确定性
气候变化和人类活动改变了水循环的变化过程，直接影响到了区域水资源的
供给。研究区域的来水总体呈减少趋势，特别是近年来，气候的异常变化和旱涝

急转等极端突发事件的发生越来越频繁，这会对区域内的水循环过程产生重要影
响，也会对现有水库（群）的供水功能和效率带来重大挑战。水库的来水具有显
著的随机性，而水库调度是需要有预见性、针对性和计划性的，因此极端水文现

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