水文模型單目標(biāo)優(yōu)化和水庫群調(diào)度多目標(biāo)決策方法研究.pdf

1、水文預(yù)報和流域水資源利用及管理是水科學(xué)研究中的兩大重要內(nèi)容，前者通過各類水文模型實現(xiàn)，后者主要依靠修建水庫樞紐、引調(diào)水工程等工程設(shè)施和水庫調(diào)度等非工程措施。其中，流域水庫群的聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度是充分發(fā)揮其防洪、發(fā)電、供水、航運(yùn)和生態(tài)等水資源綜合效益，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的有效工具。此外，水庫群系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行高度依賴可靠的水文預(yù)報信息，同時又對水文系統(tǒng)造成影響，使得自然條件下水文現(xiàn)象的演變規(guī)律發(fā)生改變，給水資源的開發(fā)利用帶來巨大挑戰(zhàn)，兩者關(guān)系

2、密切。因此，尋求有效的水文模型參數(shù)率定方法以提高水文模型的預(yù)報精度、探索合理的水庫群調(diào)度規(guī)則方案一直是水科學(xué)中面臨的兩類關(guān)鍵技術(shù)難題。本文圍繞解決水文預(yù)報模型單目標(biāo)參數(shù)優(yōu)化和水庫群調(diào)度規(guī)則多目標(biāo)決策這兩個參數(shù)類優(yōu)化問題展開了研究。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴為解決非線性水文預(yù)報模型參數(shù)全局優(yōu)化率定問題，開發(fā)了一種混合遺傳布谷鳥算法（GACS），4個復(fù)雜約束優(yōu)化測試問題的仿真實驗檢驗了GACS算法的有效性。GACS算法通過實數(shù)編碼個

3、體方式提高算法的執(zhí)行效率，采用自適應(yīng)交叉變異機(jī)制和精英保留策略強(qiáng)化算法的尋優(yōu)能力和收斂性能；利用基于個體適應(yīng)度和約束違反項兩屬性比較的錦標(biāo)賽選擇算子處理約束條件，巧妙地回避了罰函數(shù)法中罰參數(shù)的優(yōu)選難題；引入標(biāo)準(zhǔn)布谷鳥算法的Lévy flight搜索機(jī)制，擴(kuò)大種群搜索范圍和多樣性，進(jìn)一步提高算法的全局搜索能力。⑵建立了一種改進(jìn)的非線性變指數(shù)參數(shù)馬斯京根模型—VEP-NLMM-L，成功應(yīng)用GACS算法實現(xiàn)了對該模型的參數(shù)優(yōu)化率定，并通過發(fā)生

4、在不同流域、不同類型的典型洪水計算實例（算例1-3）驗證了 VEP-NLMM-L模型的有效性和適用性。針對傳統(tǒng)線性和非線性馬斯京根模型存在考慮因素不全、預(yù)報精度低及適應(yīng)性弱等缺點，VEP-NLMM-L模型加入如下改進(jìn)：引入指數(shù)參數(shù)β建立非線性槽蓄曲線方程；加入旁側(cè)入流系數(shù)參數(shù)χ考慮沿河道旁側(cè)入流的影響；劃分不同入流級別（i=1,2,L）并采用不同指數(shù)參數(shù)值βi表征河道洪水傳播的非恒定流特性；模型包含(2L+2)個參數(shù)、(L-2)個模型結(jié)

5、構(gòu)約束。⑶構(gòu)建了NSGA-Ⅱ—SEABODE多目標(biāo)決策方法框架。NSGA-Ⅱ算法解決多目標(biāo)優(yōu)化問題以生成有限備選決策方案集，SEABODE多屬性決策方法完成對備選決策方案集的進(jìn)一步評價、排序和篩選問題；SEABODE法是一種基于k階p級有效或[k, p]-Pareto最優(yōu)概念的決策方案逐次淘汰方法，它克服了傳統(tǒng)聚合類多屬性決策方法（AHP、TOPSIS、Vague集、灰色關(guān)聯(lián)分析等）存在的一些問題；數(shù)值實例演示了SEABODE法進(jìn)行多屬

6、性決策的過程，說明了該方法的有效性。⑷應(yīng)用NSGA-Ⅱ—SEABODE法進(jìn)行了嘉陵江枯水年水庫群供水調(diào)度規(guī)則優(yōu)化提取及篩選決策研究。首先，設(shè)計了一種由單個水庫改進(jìn)限制供水規(guī)則和并聯(lián)水庫群共同供水任務(wù)分配水規(guī)則組成的水庫群供水調(diào)度規(guī)則；然后，建立了由水庫供水風(fēng)險指標(biāo)體系和反映用水戶缺水影響的缺水指標(biāo)共同構(gòu)成的水庫（群）供水調(diào)度規(guī)則評價指標(biāo)體系；其次，以水庫群供水系統(tǒng)總供水缺水率和單個水庫時段供水任務(wù)的破壞深度最小為目標(biāo)函數(shù)，建立了嘉陵江水