梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法.doc
考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型及其算法研究
考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型及其算法研究节能减排、促进能源结构调整、大力发展可再生能源与清洁能源、贯彻落实“绿水青山就是金山银山”的发展理念,是我国能源发展的战略部署之一,水电作为目前开发技术成熟的清洁能源,在我国能源供给中发挥着十分重要的作用,水电规模的不断扩大以及大型水电站群的建成为我国社会主义现代化建设提供了能源保障,我国水电开发仍处于一个高速发展的黄金时期。
因此,对己建水电站群水库的优化调度,不断提高水能资源利用效率,实现精细化生产,是水库科学管理运行的重要环节。
梯级水库短期优化调度直接指导水电站水库的实际生产运行,本文分别从水库调度理论、模型与求解算法等方面入手,对梯级水库短期优化调度中的几个热点难点问题进行了深入研究,并在梯级水库上下游水库流量关系、有后效性问题的求解、维数灾等几个理论性问题取得了一定的创新性研究成果,并结合雅砻江流域梯级水电站实例进行了深入探讨,主要工作包括:(1)考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型研究。
由于短期优化调度的调度期往往为1日,调度周期较短,梯级水库上下游水库之间的流量关系对水库短期优化调度结果产生较大影响;水流在天然河道中的演进既有平移作用,又有坦化作用,而在目前的梯级水库短期优化调度中,坦化作用往往被忽略,这导致所编制发电计划在实际执行中产生偏差,而造成水能资源的浪费。
本文将水流演进约束加入梯级水库短期优化调度模型,采用马斯京根法,通过上游水库出库流量过程演算下游水库入库流量过程,对水流在天然河道中的实际传播过程进行模拟,编制更符合实际运行的发电计划,以减小水库实际运行中的运行误差提高水资源利用效率。
(2)马斯京根法与逐次逼近算法(DPSA)耦合算法及其应用研究。
马斯京根法进行需根据上库出库流量过程进行水流演进,基于此,利用DPSA算法逐水库进行优化计算时,其他水库水位变化过程已知的特点,将马斯京根法与DPSA算法耦合,求解考虑水流演进的梯级水库短期优化调度模型,制定梯级水库短期优化调度策略,以锦东、官地梯级水电站为例,分别采用只考虑水流滞时的DPSA算法与考虑了水流演进的耦合算法分别进行了求解,并对结果进行了对比分析。
基于动态规划的梯级水电站长期优化调度研究
基于动态规划的梯级水电站长期优化调度研究摘要：本文首先介绍了基于动态规划的梯级水电站水库优化调度的问题描述，然后在文章中分析了基于动态规划的梯级水电站长期优化调度的方法，主要内容包括基于动态规划的模型建立以及动态规划模型的求解以及结果检验。
关键词：动态规划；梯级水电站；长期优化；优化调度；调度研究引言随着我国经济与社会的快速发展，梯级水电站长期调度工作需要相关工作人员更好的找到不同时间段梯级水电站的优化调度措施。
想要彻底分析基于动态规划的梯级水电站长期优化调度，需要有效分析天然入库径流与目标函数及其最优解之间的关系。
动态规划常常被用来规划梯级水电站长期优化调度工作，可以有效得出不同时段梯级水电站的优化调度方案。
动态规划是根据水电站发电经济效益的最大期望值作为目标值，尽可能的满足水电站不同时段不同库容组合状态下的最佳决策。
1 问题描述基于动态规划的梯级水电站长期优化调度研究工作，首先是需要相关工作人员将关注点放在外送交易以及撮合交易的电量比例，以及外送交易以及撮合交易之间的量价关系函数。
在结合实际梯级水电站水库的调度期内梯级水电站水库入库径流变化情况、梯级水电站水库入库前与入库后的实际水位，优先电量总量以及优先电量电价等，满足梯级水电站水库实际运行中需要满足的一系列约束条件，主要包括电力调度约束条件以及水力约束条件，进一步开展梯级水电站的优化调度工作，尽可能实现梯级水电站在优化调度过程中可以实现最大的经济效益，彻底落实基于动态规划的梯级水电站长期优化调度[1]。
2基于动态规划的梯级水电站水库优化调度方法2.1基于动态规划的模型建立梯级水电站水库优化调度可以基于动态规划建立对应的模型。
建立模型的理论依旧是假设对于已经存在的实数集中的不同元素，不同的元素一一对应的目标值有很大的随机性，将一一对应的目标值再次划分组和成一个新的集合，将这一个新集合设置成为变量族，变量族就是一个动态规划中的随机过程。
通常情况下，随机过程可以用一个函数去表示，函数的自变量就是最开始的实数集，实数集的数值内容主要为时间或者对应数值的指标集合，函数的变量就是随机变量这一个新集合中包含的数值。
梯级水库群优化调度并行动态规划方法
梯级水库群优化调度并行动态规划方法
王森;马志鹏;李善综;熊静
【期刊名称】《中国农村水利水电》
【年(卷),期】2017(0)11
【摘要】针对动态规划方法求解梯级水库群优化调度易造成计算耗时长、求解效率低等缺点,提出了梯级水库群优化调度并行动态规划方法。
该方法将调度期内所有离散状态点组合计算求解作为父任务,采用Fork/Join多核并行框架将父任务分解为多个子任务进行并行化求解。
以西江干流梯级水库群长期发电优化调度为研究实例,在多核配置上验证所提方法的有效性。
计算结果表明,在4核并行环境下,最大加速比可达到3.84,大幅度缩减计算耗时,计算效率显著提升。
【总页数】4页(P204-207)
【关键词】梯级水库群;优化调度;多核并行;动态规划;Fork/Join
【作者】王森;马志鹏;李善综;熊静
【作者单位】珠江水利科学研究院;水利部珠江河口动力学及伴生过程调控重点实验室;水利部珠江水利委员会技术咨询中心
【正文语种】中文
【中图分类】TV697.1
【相关文献】
1.粗粒度并行自适应混合粒子群算法及其在梯级水库群优化调度中的应用 [J], 王森;马志鹏;李善综;熊静
2.梯级水库群优化调度并行自适应混沌整体退火遗传算法 [J], 王森;马志鹏;李善综;王凌河
3.基于Fork/Join多核并行框架的梯级水库群优化调度 [J], 王森;马志鹏;李善综;王凌河;熊静
4.梯级水电站群长期发电优化调度多核并行随机动态规划方法 [J], 王森;程春田;武新宇;李保健;
5.多层嵌套动态规划并行算法在梯级水库优化调度中的应用 [J], 蒋志强;纪昌明;孙平;王丽萍;张验科
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流域梯级水库防洪优化调度数学模型及PSODP解法
流域梯级水库防洪优化调度数学模型及PSODP解法
刘群明;陈守伦;刘德有
【期刊名称】《水电能源科学》
【年(卷),期】2007(25)1
【摘要】根据最大削峰准则,建立流域梯级水库防洪优化调度数学模型,采用马斯京根方程模拟梯级水库间洪水流动。
引入粒子群优化(PSO)与死亡罚函数相结合的混合算法PSODP求解模型。
实例计算表明,模型不仅有效地减小了整个流域梯级水库的洪灾损失风险,而且提高了流域梯级水电站的经济效益,同时验证了PSODP算法是可行、有效的,是求解此类问题的一种新的高效计算方法。
【总页数】4页(P34-37)
【关键词】流域梯级水库;防洪优化调度;优化模型;粒子群优化算法;死亡罚函数【作者】刘群明;陈守伦;刘德有
【作者单位】河海大学水利水电工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TV697
【相关文献】
1.基于B/S架构和面向对象技术的梯级水库群防洪优化调度系统设计与实现 [J], 王森;马志鹏;周毅;熊静
2.简述水库防洪调度计算流程设计方法——以尤溪流域水库防洪调度为例 [J], 周光乙;张仁凌;罗涛;纪艳华;林家顺
3.梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法 [J], 于清春
4.逐次优化算法在梯级水库防洪优化调度中的应用 [J], 钱镜林;张松达;夏梦河
5.流域梯级水库事故风险分析与防洪联合调度实现 [J], 佟瑞鹏;陈大为
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《大型梯级引水工程自主优化调度模型及其仿真研究》范文
《大型梯级引水工程自主优化调度模型及其仿真研究》篇一一、引言随着社会经济的快速发展和人口的不断增长，水资源的需求日益增加，而水资源的分布却极不均衡。
因此，大型梯级引水工程的建设成为了解决水资源空间分布不均的重要手段。
然而，如何有效地进行引水工程的调度，保证其在不同时段、不同地区的水资源供给和分配，成为了当前研究的热点问题。
本文将重点探讨大型梯级引水工程自主优化调度模型及其仿真研究，以期为实际工程提供理论支持。
二、大型梯级引水工程概述大型梯级引水工程是指由多个水库、引水渠道和电站等组成的复杂水系，其目的是在保证防洪、发电等综合效益的同时，实现水资源的合理调配和利用。
这种工程具有规模大、涉及面广、影响因素多等特点，因此需要建立一套科学、有效的调度模型来指导其运行。
三、自主优化调度模型构建针对大型梯级引水工程的特性，本文提出了一种自主优化调度模型。
该模型以水资源利用的最大化为目标，综合考虑了防洪、发电、生态保护等多方面的需求。
模型采用多目标决策分析方法，通过建立数学规划模型，对引水工程的运行进行优化。
1. 目标函数设定：以水资源利用的最大化为目标，同时考虑防洪、发电等综合效益。
2. 约束条件设定：包括水库水位、引水流量、电站发电量等实际运行中的限制条件。
3. 模型求解：采用智能优化算法，如遗传算法、粒子群算法等，对模型进行求解。
四、仿真研究为了验证自主优化调度模型的有效性，本文采用仿真研究的方法。
通过构建大型梯级引水工程的仿真系统，模拟实际运行中的各种情况，对模型进行测试。
1. 仿真系统构建：根据实际工程情况，建立包括水库、引水渠道、电站等在内的仿真系统。
2. 模拟运行：在仿真系统中输入不同的气象、水文等信息，模拟引水工程的实际运行情况。
3. 结果分析：对仿真结果进行分析，评估模型的优化效果和实际应用价值。
五、结论通过自主优化调度模型及其仿真研究，我们可以得出以下结论：1. 自主优化调度模型能够有效地指导大型梯级引水工程的运行，实现水资源的合理调配和利用。
防洪物资调运的优化模型 精品
防洪物资调运的优化模型本文首先将题中所给的交通图抽象成一张无向图,以每百件物资在各边上运输所需费用为权值赋给各边.利用弗洛伊德(Floyd)算法求出各点之间的最短路径,滤去无用数据,找出我们需要的两单位之间的最短路径,所得结果即为问题1所要求的最优公路交通网数学模型(见表2和图3).对于问题2,在重点保证国家储备库的前提下,将问题抽象为一个多阶段单目标的规划问题,以总的运输费用最低为目标,采用带模糊条件的物资调运系统(GTSWFC)模型并且引入惩罚函数对物资进行优化调运.其具体调运过程分成四个阶段:第一阶段,只给储备库调运物资,使其达到预测库存量;第二阶段,只给八个仓库调运物资,直到满足其预测库存量;第三阶段,重新考虑储备库,只给它们调运物资,并使其达到最大库存量;第四阶段,只给八个仓库调运物资,直至所有仓库及企业自己的库存都达到最大.对于问题3,运用问题2中带模糊条件的物资调运系统(GTSWFC)模型可以解答出问题3,得到20天后各库的库存量为对于问题4,在汛期来临后,需改进对问题2所建的模型,即在其基础上分三种情况来考虑:情况一,灾情在调运过程的第一阶段发生;情况二,灾情在第二阶段发生;情况三,灾情在调运过程的第三阶段或第四阶段发生.在情况一和情况二中,各个仓库或储备库未达到其预测库存量,此时情况紧急,根据问题1的方法,求出两个单位之间运输所耗时间最少的路径.通过引入“虚拟”运输时间量化“紧急程度越大的单位,就尽量多运输”这一模糊行为,以总的运输所耗时间最少为目的改进带模糊条件的物资调运系统(GTSWFC)模型.在情况三中,由于各个仓库和储备库都已达到预测库存量,此时视为情况不紧急状态,可以以总运输费用最少为目标确定路径.通过所建防洪物资调运的优化模型,在现实生活中,可以根据实际情况,做出合理的决策,使得总的运输费用或所耗时间达到最优,减少损失,为防洪抗洪工作提供可性行方法.1.问题的重述（略）2.模型的假设1.为了简化问题,我们按照题中附件1所示按照各单位的顺序依次标号,如1表示企业1,5表示仓库2,13表示储备库2等;2.取企业1、企业2和企业3的预测库存和最低库存都为0;3.为了做好某种防洪抗涝物资的储备,假设在问题2的解决中没有发生洪灾,并且公路交通不受影响;4.根据实际情况,假设高速公路的平均速度是普通公路的两倍;5.假设有充足的运输车供调运物资;6.由于企业是输出单位,故假设各企业之间是不运输物资的.3.符号说明ijk x : 表示在灾情未发生时,第k 阶段从单位i 到单位j 的每天调运量,其中(,1,,13;1,,4)i j k ==; ij x : 表示灾情发生后, 从单位i 到单位j 的每天调运量;i a : 表示单位i 的现有库存量,其中(1,,13)i =; i b : 表示单位i 的预测库存量,其中(1,,13)i =; i c : 表示单位i 的最大库存量,其中(1,,13)i =; i e : 表示单位i 的最小库存量,其中(1,,13)i =;ij d : 表示在灾情未发生时,从单位i 到单位j 的每百件物资的最低运费, ij d (,1,,13)i j =可以表示为:22;ij i j d i j i j ⨯+⨯⎧⎪=⨯⎨⎪⨯⎩高速公路路程普通公路路程 1.2,(从到需要经过高速公路和普通公路)高速公路路程(从到只经过高速公路)普通公路路程 1.2(从到只经过普通公路)ij d ': 表示在灾情发生后,从单位i 到单位j 的每百件物资的最低运费; k n : 表示在灾情未发生时,第k 阶段调运方案所需的时间; n : 表示在灾情发生后,调运物资所耗费的时间;ij t : 表示在灾情未发生时,从单位i 到单位j 调运每百件物资所耗费的时间; ij t : 表示在灾情发生后,从单位i 到单位j 调运每百件物资所耗费的时间;i h ：表示在灾情发生后,(4,,13)i =地的物资相对紧缺程度;k z : 表示在灾情未发生时,第k 阶段总的运费; z : 表示在灾情发生后,总的运输所耗时量.4.问题的分析及模型的建立与求解4.1 问题1的解答 4.1.1 问题1的分析题中指出,现在是提前为防洪抗涝做准备.我们可以认为,在这个过程中,灾情还未发生,时间比较充裕.因此,在决定交通网络的模型时,我们只考虑两个单位之间运输成本最低的路线.很显然,可以把问题抽象成求任意两点间的最小路径问题.4.1.2 问题1模型的建立与求解在题目所给的交通图中,以标有数字的公路交汇点为顶点,交汇点之间的连线为边,将其余无用边和顶点删除,形成一幅无向图.再以每百件物资在各边上运输所需费用为权值赋给各边,有以下两种情况:图 1 图 2 情形1.两公路交汇点之间是普通公路(如图1):在图1中，我们给交汇点20和交汇点22之间的路线重新赋予权值,新的权值=两交汇点之间的距离⨯普通公路的单位运输成本,即80⨯1.2=96;情形2.两公路交汇点之间是高速公路(如图2):在图2中，我们给交汇点7和交汇点27之间的路线重新赋予权值,新的权值=两交汇点之间的距离⨯高速公路的单位运输成本,即70⨯2=140.从而,我们得到了任意两交汇点间路线新的权值(见表1):表1路线权值路线权值路线权值路线权值[1]～[2] 48 [6]～[11] 64 [14]～[17]112 [25]～[26] 21.6[1]～[33] 72 [7]～[10] 96[15]～[42]33.6 [26]～[27] 84[1]～[34] 54 [7]～[27] 140 [15]～[18]69.6 [27]～[40] 64[2]～[3] 42 [8]～[15] 76 [15]～[25]55.2 [28]～[29] 72[2]～[7] 60 [8]～[14] 72 [16]～[21]69.6 [28]～[42] 38.4[2]～[9] 74.4 [8]～[28] 100 [16]～[23]78 [29]～[30] 74.4[3]～[10] 50.4 [9]～[27] 48 [16]～[18]150 [30]～[39] 18[3]～[36] 60 [9]～[40] 33.6 [17]～[23]62.4 [31]～[32] 60[4]～[6] 36 [9]～[31] 62.4 [18]～[19]26.4 [32]～[34] 30[4]～[5] 20 [10]～[12]62.4[18]～[23]54 [32]～[39] 74.4[4]～[29] 80 [11]～[25] 80 [18]～[25] 60 [32]～[38] 81.6[4]～[30] 84 [11]～[27] 96 [19]～[22] 86.4 [32]～[35] 117.6 [5]～[6] 56 [11]～[15] 112 [19]～[26] 33.6 [33]～[36] 48 [5]～[40] 76 [12]～[13] 96 [20]～[22] 96 [33]～[37] 45.6 [5]～[39] 170 [13]～[27] 100 [20]～[24] 60 [35]～[39] 204 [6]～[40] 36 [13]～[20] 81.6 [21]～[22] 54 [37]～[38] 42 [6]～[41]57.6[14]～[23]60[24]～[26]36[41]～[42]31.2问题转化为求该无向图的任意两点的最小路径.针对该无向图,我们利用弗洛伊德(Floyd)算法[4]来求出各点之间的最短路径,其基本思想是:假设求从顶点i v 到j v 的最短路径.（i v ，…，k v ）和（k v ，…，j v ）分别是从i v 到k v 和从k v 到j v 的中间顶点的序号不大于1k -的最短路径,则将（i v ，…，k v ，…，j v ）和已经得到的从i v 到j v 且中间顶点序号不大于1k -的最短路径相比较,其长度较短者便是从i v 到j v 的中间顶点的序号不大于k 的最短路径.这样,在经过n 次比较后,最后求得的必是从i v 到j v 的最短路径.按此方法,可以同时求得各对顶点间的最短路径.由此可根据该算法,用C++语言编写程序（见附件）求出每对顶点之间的最短路径.在得到的结果中,将无用的结果滤去,筛选出我们需要的各单位之间的最短路径,见表2:表2路 线权值路 线权值 企业1→仓库1 24→26→25→15→42→28 184.8仓库1→储备库1 28→42→41→6→40→27 227.2 企业1→仓库2 24→26→19→18→23 150仓库1→储备库2 28→29→30146.4 企业1→仓库3 24→26→27→9→31→32→35408仓库2→仓库3 23→18→19→26→27→9→31→32→35486 企业1→仓库4 24→26→27→9→31 230.4仓库2→仓库423→18→19→26→27→9→31308.4 企业1→24→26→19→22204 仓库2→23→18→19→22166.8仓库5仓库5企业1→仓库624→26→27→9→2→3→36344.4仓库2→仓库623→18→19→26→27→9→2→3→36422.4企业1→仓库724→26→25→15→42→28→29256.8仓库2→仓库723→18→15→42→28→29267.6企业1→仓库824→26→27→9→31→32→38372仓库2→仓库823→18→19→26→27→9→31→32→38450企业1→储备库124→26→27120仓库2→储备库123→18→19→26→27198企业1→储备库224→26→25→11→6→4→3321.6仓库2→储备库223→18→15→42→28→29→30342企业2→仓库141→42→2869.6仓库3→仓库435→32→31177.6企业2→仓库241→42→15→18→23188.4仓库3→仓库535→32→31→9→27→26→19→22492企业2→仓库341→6→40→9→31→32→35367.2仓库3→仓库635→32→34→1→33→36321.6企业2→仓库441→6→40→9→31189.6仓库3→仓库735→32→39→30→29284.4企业2→仓库541→42→15→18→19→22247.2仓库3→仓库835→32→38199.2企业2→仓库641→6→40→9→2→3→36 303.6仓库3→储备库135→32→31→9→27288企业2→仓库741→42→28→29141.6仓库3→储备库235→32→39→30210企业2→仓库841→6→40→9→31→32→38331.2仓库4→仓库531→9→27→26→19→22314.4企业2→储备库141→6→40→27157.6仓库4→仓库631→9→2→3→36238.8企业2→储备库241→6→4→30177.6仓库4→仓库731→32→39→30→29226.8企业3→仓库134→32→39→30→29→28268.8仓库4→仓库831→32→38141.6企业3→仓库234→32→31→9→27→26→19→18→23486仓库4→储备库131→9→27110.4企业3→仓库334→32→35147.6仓库4→储备库231→32→39→30152.4企业3→仓库434→32→3190仓库5→仓库622→19→26→27→9→2→3→36428.4企业3→仓库534→32→31→9→27→26→19→22404.4仓库5→仓库722→19→18→15→42→28→29326.4企业3→仓库634→1→33→36174仓库5→仓库822→19→26→27→9→31→32→38456企业3→仓库734→32→39→30→29196.8仓库5→储备库122→19→26→27204企业3→仓库834→32→38111.6仓库5→储备库222→19→18→15→42→28→29→30400.8企业3→储备库134→32→31→9→27200.4仓库6→仓库736→3→2→9→40→6→4→29362企业3→储备库234→32→39→30122.4仓库6→仓库836→33→37→38135.6仓库1→仓库228→42→15→18→23195.6仓库6→储备库136→3→2→9→27252仓库1→仓库328→29→30→39→32→35356.4仓库6→储备库236→33→1→34→32→39→3296.4仓库1→仓库428→42→41→6→40→9→31259.2仓库7→仓库829→30→39→32→38248.4仓库1→仓库528→42→15→18→19→22254.4仓库7→储备库129→4→6→40→27216仓库1→仓库628→42→41→6→40→9→2→3→36373.2仓库7→储备库229→3074.4仓库1→仓库728→2972仓库8→储备库138→32→31→9→27252仓库1→仓库828→29→30→39→32→38320.4仓库8→储备库238→32→39→30174储备库1→储备库227→40→6→4→30220表2中,只给出了从单位i到单位j(i j)的最短路径, 单位j到单位i的最短路径可将从单位i到单位j的最短路径反序排列便可得到,单位成本相同.下面,再将上面求得的各单位之间最短路径综合起来,算出它们的合集,所得结果即为该地区公路交通网的模型.如图3所示:图34.2 问题2的解答 4.2.1 问题2的分析问题2要求我们在重点保证国家级储备库的情况下,给出包括调运量及调运路线的合理的调运方案. 我们可以综合各企业、仓库和储备库的不同情形,考虑灾情未发生时,以总的运输费用最低为目标,将调运过程分成四个阶段:首先,重点考虑储备库,只给储备库调运物资,达到其预测库存量为止.第二个阶段只给八个仓库调运物资,以满足它们的预测库存.第三个阶段,重新重点考虑储备库,只给它们调运物资,直到满足它们的最大库存;第四阶段,将多余的物资调往八个仓库,直至所有仓库及企业自己的库存都到达最大.4.2.2 问题2模型的建立我们规定第k 阶段从单位i 到单位j 的调运量为ijk x ,每百件最低运输成本为ij d .若满足i j =,则0ijk x =,且0ij d =.经过计算从单位i 到单位j 的运输成本ij d 如下:000184.8150408230.4204344.4256.8372120321.600069.6188.4367.2189.6247.2303.6141.6331.2157.6177.6000268.8486147.690404.4174196.8111.6200.4122.4184.869.6268.80195.6356.4259.2254.4373.272320.4227.21()ij d =46.4150188.4486195.60486308.4166.8422.4267.6450198342408367.2147.6356.44860177.6492321.6284.4199.2288210230.4189.690259.2308.4177.60314.4238.8226.8141.6110.4152.4204247.2404.4254.4166.8492314.40428.4326.4456204400.8344.4303.6174373.2422.4321.6238.8428.40362135.6252296.4256.8141.6196.872267.6284.4226.8326.43620248.421674.4372331.2111.6320.4450199.2141.6456135.6248.40252174120157.6200.4227.2198288110.42042522162520220321.6177.6122.4146.4342210152.4400.8296.474.41742200⎛⎫⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪ ⎪⎪⎪ ⎪⎪⎝⎭这里我们引入在k 阶段从单位i 到单位j 调运量ijk x 的惩罚函数[6]()ijk f x ,当i i a b >时, ()0ijk f x >(惩罚函数为正值,即表示当单位i 的现有库存量i a 大于其预测库存量i b ,需从单位i 向单位j 调运防洪物资);如果i i a b ≤,那么()0ijk f x =(惩罚函数为0,表示无需从单位i 向单位j 调运防洪物资).其函数如下:0(),0ijk i i ijk i ix a b f x a b >>⎧⎪=⎨≤⎪⎩问题2强调在重点保证国家级储备库的情况下,选择合理的调运方案{}ijk x .该方案需要满足以下四个条件:(1).先对国家级储备库进行调运;(2).依次满足各储备库和仓库的预测库存量,并且最终不能超过其最大库存量;(3).总运费最小;(4).日产量多的企业,适当多运输.满足条件(1)～(4)的物资调运系统称为带模糊条件的系统[5],简记作GTSWFC.系统必须要在优先满足条件(1)的情况下,依次满足各储备库和仓库的预测库存量、最大库存量.因为题中已给出三个企业的日产量,所以要使得系统的总运费最小时,本题中我们认为条件(3)和(4)也应当综合考虑.因为要优先保证国家储备库的库存量,所以我们将调运过程分为四个阶段进行考虑:第一阶段:当国家储备库未达到其预测库存量,此时优先考虑给国家储备库调运物资,即只考虑由可调运出物资的企业或仓库向这两个储备库调运物资,为了满足调运成本最低,可得GTSWFC 模型为:1113111112min ij ij i j z n d x ===∑∑111,12,112121111,13,1131311 0(1,,11;12,13)i i i i ij n x b a n x b a s t x i j ==⎧=-⎪⎪⎪=-⎨⎪⎪⎪≥==⎩∑∑第二阶段:当国家储备库已达到其预测库存量时,此时考虑只给仓库1到仓库8中需要调运物资的仓库调运物资,直到它们的库存量达到预测库存量,并且满足调运过程中所花的费用最小;其GTSWFC 模型为:111122211min ij ij i j z n d x ===∑∑13131113121112121121313124411131122112231212()(403020)()(403020)...4,,11,1,,11i i ij i i i j i ii i ij ij ji i i j j j ij a n n b n x a n n b s t n x n x n x b a i x i j =========⎧++++≥-⎪⎪⎪++++≤⎪⎨⎪⎪+-≤-=⎪⎪≥=⎩∑∑∑∑∑∑∑∑∑第三阶段:完成前两阶段的调运方案后,所有的储备库和仓库都已达到它们的预测量;此时对于多余的物资,仍然按照优先保证国家储备库的原则,在未达到国家储备库的最大库存量的前提下,保证运输费用最低;其GTSWFC 模型是:313333112min ij ij i j z n d x ===∑∑131312314131112312134433,12,31212133,13,3131313()(403020)()(403020) 01,2,3;12,13i ii i i i i i i i i i ij a n n n b a n n n b c c n x b c s t n x b c x i j ======⎧+++++≥⎪⎪⎪+++++≤++⎪⎪⎪⎪+≤⎨⎪⎪+≤⎪⎪⎪⎪≥==⎪⎩∑∑∑∑∑∑ 第四阶段:前三阶段完成后,各个仓库都已达到它们的预测库存量,并且两个储备库已达到其最大库存量.此时我们考虑怎样调运物资,使这8个仓库的库存也达到最大库存,而且所花费的运费最小.具体的GTSWFC 模型为:111144414min ij ij i j z n d x ===∑∑13111234121311131312341134414()(403020)()(403020)...04,,11i i i i i i i i ij j j i ij a n n n n b c c a n n n n c s t n x b c x j =====⎧++++++≥++⎪⎪⎪++++++≤⎪⎨⎪⎪+≤⎪⎪≥=⎩∑∑∑∑∑ 用LINGO 对这四个阶段的模型进行求解,得出在完成各个阶段的调运方案后,每天的调运量ijk x .具体数值如下列表所示:表4(第一阶段每天的调运量1ij x )单位 储备库1 储备库2企业1 600 0 企业2 310 50 企业3 0 500 仓库3 0 150 仓库590完成第一阶段的调运方案,共需费用240796元.表5(第二阶段每天的调运量2ij x )单位 仓库1 仓库2 仓库4 仓库6 仓库7 仓库8 企业1 25 3 12 0 0 0 企业2 15 0 0 0 15 0 企业3 0 0 4 3 0 13 仓库542完成第二阶段的调运方案,共需费用150902.3元.表6(第三阶段每天的调运量3ij x )单位 储备库1 储备库2企业1 40 0 企业2 20 10 企业320完成第三阶段的调运方案,共需费用202933.9元.表7(第四阶段每天的调运量4ij x )单位 仓库1 2 3 4 5 6 7 8 企业1 0 13 0 0 36 0 0 1 企业2 13 0 2 2 0 8 4 0 企业3 0 0 11 0 0 0 0 9完成第四阶段的调运方案,共需费用320643.1元.由前面的模型可以解出经过1234n n n n +++天,各个储备库和仓库都已经达到它们的最大库存量;若此时3个企业继续生产物资,则不到70天,可使3个企业的仓库也达到它们的最大库存量,本题中因为灾害还未发生,物资没有消耗,所以我们认为这3 个企业暂时停止生产.4.3 问题3的解答根据问题2的调运方案模型模型,我们可以解出执行第一阶段的调运方案的时间为11(01)n n <<天,前两个阶段的调运方案所需天数为12n n +,前三个阶段的调运方案所需天数为123n n n ++,这四个阶段的调运方案都执行所需天数为1234n n n n +++天后.当调运方案已经执行了20天时,根据前面的调运方案可知1212320[,]n n n n n ∈+++,所以我们认为方案已经实施20天后,正在执行第三阶段的调运方案.此时仓库1到仓库8已经达到预测库存量,并且在这个阶段仅给两个储备库,所以由问题2的第三阶段调运方案的GTSWFC 模型可以解出第三阶段已向储备库1和储备库2调运的物资量为:33,12,3,13,311879,251.i i i i xx====∑∑从而我们可知20天后各个储备库和仓库的储存量,具体如表8:表8(单位:百件)单位企业 1 企业 2 企业3仓库 1 仓库 2 仓库 3 仓库 4 仓库 5 仓库 6 仓库 7 仓库 8 储备库1储备库2储存量0 0 3 500 600 300 350 400 300 500 600 3879 27514.4 问题4的解答 4.4.1问题4的分析问题4指出因洪水而使得部分交通中断,此时灾情已经发生,我们所给的模型必须考虑解决紧急调运的问题.而在问题2中,我们假设灾情没有发生,是以运输成本最低为目的,分四个阶段来调运物资的.灾情发生后,由于部分路线中断和情况紧急,所以问题2中的模型不再适用于问题4.为此我们在问题2模型的基础上分三种情况来考虑:情况一、灾情在调运过程的第一阶段发生;情况二、灾情在调运过程的第二阶段发生;情况三、灾情在调运过程的第三阶段或第四阶段发生.4.4.2 问题4模型的建立在情况一和情况二中,由于各个仓库和储备库未达到其预测库存量,这里我们为了在最短时间内将防洪物资运送到各个仓库及储备库,只考虑运输所耗的时间,耗时最短的路线为最优路线.由前面的假设可知,灾情发生后高速公路的速度是普通公路的两倍.以任意两顶点间所需时间为其边的权值,除去洪水冲断的路外,应用弗洛伊德(Floyd)算法[1],得出最优路线(见表9):表9i j→路线时间i j→路线时间企业1→仓库1 24→26→25→15→8→28138仓库1→储备库128→8→15→11→2796企业1→仓库2 24→26→25→18→23108仓库1→储备库228→29→30122企业1→仓库3 24→26→25→15→11→6→5→39→35245．5仓库2→仓库323→18→15→11→6→5→39→35254．5企业1→仓库4 24→26→25→15→11→6→5→39→32→31306．5仓库2→仓库423→18→15→11→6→5→39→32→31315．5企业1→仓库5 24→20→22130仓库2→仓库523→18→19→22139企业1→仓库6 24→20→13→27→7→10→3→36294仓库2→仓库623→18→15→11→27→7→10→3→36306企业1→仓库7 24→26→25→15→11→6→5→4→29177仓库2→仓库723→17→14→8→28→29183企业1→仓库8 24→26→25→15→11→6→5→39→32→38324．5仓库2→仓库823→18→15→11→6→5→39→32→38333．5企业1→储备库1 24→20→13→27143仓库2→储备库123→18→15→11→27155企业1→储备库2 24→26→25→15→11→6→5→39→30209．5仓库2→储备库223→18→15→11→6→5→39→30218．5企业2→仓库1 41→42→2858仓库3→仓库435→32→31148企业2→仓库2 41→42→15→18→23157仓库3→仓库535→39→5→40→27→13→20→22301．5企业2→仓库3 41→6→5→39→35155．5仓库3→仓库635→32→34→1→33→36368企业2→仓库4 41→6→5→39→32→31216．5仓库3→仓库735→39→5→4→29118．5企业2→仓库5 41→42→15→18→19→22206仓库3→仓库835→32→38166企业2→仓库6 41→6→11→27→7→10→3→36239仓库3→储备库135→39→5→40→27128．5企业2→仓库7 41→6→5→4→2987仓库3→储备库235→39→3066企业2→仓库8 41→6→5→39→32→38234．5仓库4→仓库531→32→39→5→40→27→13→20→22362．5企业2→储备库1 41→6→11→2788仓库4→仓库631→32→34→1→33→36220企业2→储备库2 41→6→5→39→30119．5仓库4→仓库731→32→39→5→4→29179．5企业3→仓库1 34→32→39→5→4→29→28214．5仓库4→仓库831→32→38118企业3→仓库2 34→32→39→5→6→11→15→18→23290．5仓库4→储备库131→32→39→5→40→27189．5企业3→仓库3 34→32→35123仓库4→储备库231→32→39→30127企业3→仓库4 34→32→31102仓库5→仓库622→20→13→27→7→10→3→36324企业3→仓库5 34→32→39→5→40→27→13→20→22337．5仓库5→仓库722→20→13→27→40→5→4→29233企业3→仓库6 34→1→33→36145仓库5→仓库822→20→13→27→40→5→39→32→38380．5企业3→仓库7 34→32→39→5→4→29154．5仓库5→储备库122→20→13→27173企业3→仓库8 34→32→3895仓库5→储备库222→20→13→27→40→5→39→30265．5企业3→储备库1 34→32→39→5→40→27164．5仓库6→仓库736→3→10→7→27→40→5→4→29211企业3→储备库2 34→32→39→30102仓库6→仓库836→33→37→38113仓库1→仓库2 28→8→14→17→23123仓库6→储备库136→3→10→7→27151仓库1→仓库3 28→29→4→5→39→35178．5仓库6→储备库236→3→10→7→27→40→5→39→30243．5仓库1→仓库4 28→29→4→5→39→32→31239．5仓库7→仓库829→4→5→39→32→38197．5仓库1→仓库5 28→8→15→18→19→22196仓库7→储备库129→4→5→40→2760仓库1→仓库6 28→8→15→11→27→7→10→3→36247仓库7→储备库229→3062仓库1→仓库7 28→2960仓库8→储备库138→32→39→5→40→27207．5仓库1→仓库8 28→29→4→5→39→32→38257．5仓库8→储备库238→32→39→30145储备库1储备库227→40→5→39→3092．5下面,再将上面求得的各单位之间最快路径综合起来,算出它们的合集,所得结果即为该地区公路交通网的模型.如图4所示:图4情况一、灾情在调运过程的第一阶段发生:在问题2的第一阶段中,我们优先考虑国家储备库,只给这两个储备库调运物资,这里我们假设在调运之前,灾情已经发生.所以原来问题2中的模型在这里已不再适用.此时我们根据各个储备库和仓库的物资相对紧缺程度进行物资调运.比较各个储备库和仓库的紧缺程度i h ,如果预测库存量小于现有库存量,我们认为其紧缺程度为0;否则,当i h 的值越大,其紧缺程度越大.其中i h 可以表示为:i h -=-第i 个单位的预测库存量现有库存量第i 个单位的现有库存量最低库存量.经计算,可得各个单位的紧缺程度(见表10):表10单位 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13i h 3 547 0 1213 0 14 219 1 178即各个储备库和仓库的相对紧缺程度为:仓库2>仓库1>仓库7>仓库8=储备库1>仓库4>储备库2>仓库6.考虑到当某单位的紧缺程度越大,应调运给该单位的物资也就越多.为了量化“紧缺程度越大的单位,就尽量多运输”这一模糊行为.我们作如下处理:对(4,,13)i h i =大的单位,调整调运物资到该单位所耗的时间(1,,13)ji t j =,形成“虚拟”运输时间ji t ,其中ji t 满足i h 越大,相应的ji t 就越小.用ji t 代替ji t 后进行规划,使得调运方案满足总的运输耗时最少.现选取ji t 为:(1)(4,,13;1,,13),ij ij i t t h i j βμ=-==其中β是正参数,反映了紧缺程度和总运输所耗时间在决策中的重要程度.由于这里灾情已经发生,我们认为紧缺程度是很重要的,于是这里β取值要满足一定的情况,本题的情况可以表示为图4:图4记()1()i i f h h βμ=-,则()ij ij i t t f h =.对于01β<<,11ββ=>和,函数()i f h 类似于[0,1]上的“降半凹(凸)分布”(如图4),下面说明ij t 的合理性:(1)显然,ij t 满足0ij ij t t <<;(2)ij t 时连续递减的,即μ越大,则相应的ij t 越小;(3)参数β的选取可使紧缺程度和运输所耗时间的“重要程度”这一模糊概念得到量化;(4)ij t 的选取便于计算和控制.于是综合考虑上面的分析,我们得到GTSWFC 模型为:131314min ij ij i j z n t x ===∑∑1β=1β> 01β<<11()i f h()i h μ1311313131414,,13()(403020) 0,1,,13;ij j ji ij i i i j i ij n x b a j n x b e n s t x i j ====⎧≥-=⎪⎪⎪⎪≤-+++⎨⎪⎪⎪≥=⎪⎩∑∑∑∑情况二、灾情在调运过程的第二阶段发生:第一阶段的调运方案结束后,两个国家储备库已达到其预测库存量,我们认为它们的紧缺程度为0.此时类似情况一的分析,我们只考虑8个仓库的物资相对紧缺程度.可得各单位的相对紧缺程度为(见表11):表11单位 4 5 6 7 8 9 10 11i h 3 547 0 1213 014 2191通过“虚拟”运输时间ji t 来量化“紧缺程度越大的单位,就尽量多运输”这一模糊行为.在满足调运过程中所消耗的时间最少的前提下,得到其GTSWFC 模型为:111111min ij ij i j z n t x ===∑∑1111111111313111411214,,11()(403020) 0,1,,11ij j ji ij ij i i i j i j i ij n x b a j n x n x b a n n s t x i j ======⎧≥-=⎪⎪⎪⎪+≤-++++⎨⎪⎪⎪≥=⎪⎩∑∑∑∑∑∑情况三、灾情在调运过程的第三阶段或第四阶段发生:无论是第三阶段还是第四阶段,各个储备库和仓库都已达到了预测库存量,这里我们认为预测库存量即发生灾情下,物资充足够用的量.此时,按照问题一中的讨论,以总运输费用最低为目标,进行物资调运的分配.此时,除去洪水冲断的路外,利用弗洛伊德(Floyd)算法可得新的路线为(见表11):表11i j →路 线 成本i j →路 线成本 企业1→24→26→25→15→42→28 184.8 仓库1→28→42→41→6→40→27227.2企业1→仓库2 24→26→19→18→23150仓库1→储备库228→29→30146.4企业1→仓库3 24→26→25→15→42→28→29→30→39→32→35541.2仓库2→仓库323→18→15→42→28→29→30→39→32→35552企业1→仓库4 24→26→25→15→42→28→29→30→39→32→31483.6仓库2→仓库423→18→15→42→28→29→30→39→32→31494.4企业1→仓库5 24→20→22156仓库2→仓库523→18→19→22166.8企业1→仓库6 24→20→13→12→10→3→36410.6仓库2→仓库623→18→15→42→41→6→40→9→2→3→36492企业1→仓库7 24→26→25→15→42→28→29256.8仓库2→仓库723→18→15→42→28→29267.6企业1→仓库8 24→26→25→15→42→28→29→30→39→32→38505.2仓库2→仓库823→18→15→42→28→29→30→39→32→38516企业1→储备库1 24→20→13→27241.6仓库2→储备库123→18→15→11→27331.6企业1→储备库2 24→26→25→15→42→28→29→30331.2仓库2→储备库223→18→15→42→28→29→30342企业2→仓库1 41→42→2869.6仓库3→仓库435→32→31177.6企业2→仓库2 41→42→15→18→23188.4仓库3→仓库535→32→39→30→29→28→42→15→18→19→22610.8企业2→仓库3 41→6→4→30→39→32→35387.6仓库3→仓库635→32→34→1→33→36321.6企业2→仓库4 41→6→4→30→39→32→31330仓库3→仓库735→32→39→30→29284.4企业2→仓库5 41→42→15→18→19→22247.2仓库3→仓库835→32→38199.2企业2→仓库6 41→6→40→9→2→3→36 303.6仓库3→储备库135→32→34→1→2→9→27372企业2→仓库7 41→42→28→29141.6仓库3→储备库235→32→39→30210企业2→仓库8 41→6→4→30→39→32→38351.6仓库4→仓库531→32→39→30→29→28→42→15→18→19→22553.2企业2→储备库1 41→6→40→27157.6仓库4→仓库631→32→34→1→33→36264企业2→储备库2 41→6→4→30177.6仓库4→仓库731→32→39→30→29226.8企业3→仓库1 34→32→39→30→29→28268.8仓库4→仓库831→32→38141.6企业3→仓库2 34→32→39→30→29→28→42→15→18→23464.4仓库4→储备库131→32→34→1→2→9→27314.4企业3→34→32→35147.6 仓库4→31→32→39→30152.4企业3→仓库4 34→32→3190 仓库5→仓库6 22→20→13→12→10→3→36446.4 企业3→仓库5 34→1→2→9→27→13→20→22 502 仓库5→仓库7 22→19→18→15→42→28→29326.4 企业3→仓库6 34→1→33→36 174 仓库5→仓库8 22→19→18→15→42→28→29→30→39→32→38 574.8 企业3→仓库7 34→32→39→30→29 196.8 仓库5→储备库1 22→20→13→27277.6 企业3→仓库8 34→32→38 111.6 仓库5→储备库2 22→19→18→15→42→28→29→30400.8 企业3→储备库1 34→1→2→9→27 224.4 仓库6→仓库7 36→3→2→9→40→6→4→29362 企业3→储备库2 34→32→39→30 122.4 仓库6→仓库8 36→33→37→38 135.6 仓库1→仓库2 28→42→15→18→23195.6仓库6→储备库1 36→3→2→9→27 224．4 仓库1→仓库3 28→29→30→39→32→35 356.4 仓库6→储备库2 36→33→1→34→32→39→30296.4 仓库1→仓库4 28→29→30→39→32→31 298.8 仓库7→仓库8 29→30→39→32→38 248.4 仓库1→仓库5 28→42→15→18→19→22 254.4 仓库7→储备库1 29→4→6→40→27 216 仓库1→仓库6 28→42→41→6→40→9→2→3→36 373.2 仓库7→储备库2 29→3074.4 仓库1→仓库7 28→2972仓库8→储备库1 38→37→33→1→2→9→27 330 仓库1→仓库8 28→29→30→39→32→38 320.4 仓库8→储备库238→32→39→30 174 储备库1储备库227→40→6→4→30220此时的GTSWFC 模型是:313'11min ij ij i j z d x ===∑∑3131431(403020)4,,13 0,1,2,3ij i j ij j ji ij n x n n x b c j s t x i j ===⎧=++⎪⎪⎪⎪+≤=⎨⎪⎪⎪≥=⎪⎩∑∑∑5.模型优缺点及改进方向5.1 模型的优点(1)本文首先将题中所给的交通图抽象成一张无向图,然后以每百件物资在各边上运输所需费用为权值赋给各边.并利用弗洛伊德(Floyd)算法求出我们所需要的各单位之间的最短路径,从而得出最优的公路交通网数学模型(见表2和图3);(2)在问题2的解答中,为重点保证国家储备库,我们抽象出一个多阶段单目标的规划的GTSWFC模型,运用此模型还可以解出问题3;(3)对于问题4,在汛期来临后,在改进问题2模型的基础上,分三种情况来考虑调运,以使情况紧急和情况不紧急时,相应的总运输耗时和总运输费用最优.5.2 模型的缺点(1)在问题2的建模过程中,我们考虑的是灾情未发生时的情况;(2)在问题4的建模过程中,我们认为情况一的灾情发生时,调运方案还未执行.5.3 模型的改进方向本文的模型只是从单方面(总运输费用或总运输耗时量)考虑最优运输方案.在实际问题中,可以将两方面综合考虑建立一个多阶段多目标的带模糊条件的物资调运系统(GTSWFC)模型.从而使得总运输费用和总运输耗时量同时达到最优,以提高物资调运的综合效率,并能在紧急情况下,保证物资缺乏严重的地方在最短时间内获得它们所需要的物资,以缓解各地的灾情.这样模型的可操作性会更好.。
水电站水库防洪优化调度的模型与方法
Ｖ０ ． ４ Ｎｏ． １１ ２ Ｆ ｂ． ２ ０ ｅ ，Ｏ ８
水 电 站 水 库 防 洪 优 化 调 度 的 模 型 与 方 法
张晋新 ， 吴 萍
（ 河海大学 水利水电工程学 院， 南京 ２０９） １ ８ ０
［ 要】 水库 防 洪调度 是一种确 保水库及 下游安 全 的控 制 运行 方 法 ， 摘 通过 建 立水 电站 水库优 化调 度模 型 ， 用动 态规 划方 法 ， 以计算 单一 水库 或者 梯级 水 电站 群 的最优 调 度 方案 ， 而 利 可 从
［ 中图分类号】 Ｔ ６７ ［ Ｖ９ 文献标识码】 Ａ ［ 文章编号】 １ ６ ７７（ ０） 一 ０２ ０ ０ — １ ２ ８０ Ｏ９ — ３ ０ ５０ ２
211189553_考虑分级防洪目标的梯级水库汛控水位调度模型及应用
２０２３年４月水 利 学 报ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ第５４卷 第４期文章编号：０５５９－９３５０（２０２３）０４－０４１４－１２收稿日期：２０２２－０５－０９；网络首发日期：２０２３－０４－０７网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２３０４０６．１１１１．００１．ｈｔｍｌ基金项目：国家重点研发计划项目（２０２１ＹＦＣ３２００３０３）作者简介：朱迪（１９９５－），博士生，主要从事水库防洪调度研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈｕｄｉ５５５＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：周研来（１９８５－），教授，主要从事水库群调度研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙａｎｌａｉ．ｚｈｏｕ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ考虑分级防洪目标的梯级水库汛控水位调度模型及应用朱 迪，周研来，陈 华，郭生练，王 俊（武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉 ４３００７２）摘要：围绕中小洪水减压、大洪水保安和特大洪水降损等防洪目标，构建了面向分级防洪目标的梯级水库汛控水位优化调度模型，针对不同频率设计洪水，基于“模拟－优化”框架，采用仿生进化算法对调度模型进行了高效求解，并利用熵权法对调度方案进行了多目标评价，比选了梯级水库汛控水位方案。
以金沙江中下游６个梯级水库和三峡水库组成的梯级水库为研究对象，研究结果表明：相比原汛限水位方案，在不降低原防洪标准的前提下，选定的方案可使梯级水库水位抬高０．３６～６．２２ｍ，发电量增加６．２８亿～１９．２６亿ｋＷ·ｈ，增幅为１．１８％～４．２７％，经济效益显著，可为梯级水库汛控水位的规划设计提供技术支撑。
关键词：汛控水位；模拟－优化框架；防洪调度；分级防洪目标；多目标优化 中图分类号：ＴＶ２１３．９文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．１３２４３?ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｘｂ．２０２２０３６０１ 引言据水利部统计［１］，１９９０年至２０２０年期间，我国洪水灾害造成累计超过４．８万亿元的直接经济损失，数额巨大。
防洪水库调度管理信息系统建设方案优化策略研究方案思路与框架构建方法
防洪水库调度管理信息系统建设方案优化策略研究方案思路与框架构建方法一、引言防洪水库是我国重要的水利工程，对于防止洪水灾害具有重要的作用。
为了提高防洪水库的调度管理水平，现有的调度管理信息系统需要进行优化。
本文将研究防洪水库调度管理信息系统建设方案的优化策略，并提出相应的研究方案思路与框架构建方法。
二、防洪水库调度管理信息系统的优化策略1. 数据采集与传输优化当前防洪水库调度管理信息系统的数据采集与传输存在一定的问题，如数据采集不及时、传输速度较慢等。
为了优化系统的数据采集与传输过程，可以采用现代化的传感器技术和通信网络技术，实现数据的实时采集与快速传输。
同时，建立数据传输的质量控制机制，确保数据的准确性和完整性。
2. 模型建立与改进防洪水库调度管理信息系统的模型建立与改进是提高系统效能的关键。
可以采用先进的数学模型和算法，对水库的水位、流量、降雨等参数进行精确建模，并进行多情景模拟与优化分析。
此外，还可以引入人工智能技术，通过学习和优化算法，提高系统对复杂变化环境的适应能力。
用户界面是防洪水库调度管理信息系统与用户交互的重要环节。
通过优化用户界面的设计，可以提高用户的使用便捷性与工作效率。
在设计用户界面时，应考虑到用户的操作习惯和需求，采用直观、简洁的界面风格，提供个性化的功能设置与界面定制，以增强系统的可用性。
4. 数据可视化与分析为了方便用户对防洪水库数据进行分析与决策，应加强系统的数据可视化与分析功能。
可以采用图表、曲线、动态模拟等方式，将数据直观地展示给用户，并提供数据查询、统计、报表等功能，帮助用户进行数据分析与决策，提高系统的应用价值。
三、防洪水库调度管理信息系统的研究方案思路1. 调研与需求分析首先，对现有的防洪水库调度管理信息系统进行调研，了解其功能、特点和存在的问题。
然后，进行需求分析，明确用户的需求和系统的功能要求，为后续的优化工作提供基础。
2. 系统设计与开发在系统设计与开发阶段，根据需求分析的结果，采用适当的开发工具与技术，进行系统的设计与编码。
梯级水电站优化调度模型与算法
梯级水电站优化调度的意义
提高水能利用率
增加发电量
通过优化调度，可以更加合理地利用水资 源，提高水能的利用率，从而减少浪费。
优化调度可以更好地适应水文条件的变化 ，提高水能的利用效率和发电效益，增加 发电量。
降低运行成本
具体实现过程中，编码方式、适应度函数、选择策略、交叉和变异操作等关键参数 和方法的合理选择与设计是关键。
基于粒子群算法的优化调度
粒子群算法是一种基于群体行为的优化算法，通过模拟鸟群、鱼群等生物群体的行为规律来 进行优化搜索。
在梯级水电站优化调度中，粒子群算法可用于求解机组组合、水库调度等优化问题，具有易 于实现、收敛速度快、鲁棒性好的优点。
运行。
系统数据库设计
数据库选型
采用关系型数据库管理系统（RDBMS），如 MySQL或PostgreSQL。
数据表设计
设计数据表用于存储水电站运行数据、模型参数 和调度决策结果等。
数据安全
通过设置用户权限、备份数据和定期维护等措施 ，确保数据的安全性和可靠性。
05
梯级水电站优化调度系 统实现与测试
01
测试数据准备
02
系统测试方案 设计
系统性能评估 指标设定
03
04
系统性能评估 结果分析
06
梯级水电站优化调度系 统的应用与推广
系统应用案例介绍
案例一
某地区梯级水电站，通过引入优化调 度模型，提高了水电站的发电效率和 经济效益，同时减少了弃水和弃风。
案例二
某大型流域梯级水电站，采用先进的 优化算法，实现了水电站群的协同调 度，提高了整体发电效益。
水库调度PSO优化模型及求解方法
文章编号:1001-4098(2010)01-0105-08水库调度PSO优化模型及求解方法朱记伟1,张洪波2,辛 琛3,张 莉1(1.西安理工大学,陕西西安 710048;2.长安大学,陕西西安 710054;3.陕西秦安河流研究所,陕西西安 710018)摘 要:水库优化调度是水资源系统工程的一个典型,其实质是一个非线性的不等式约束优化问题,然而现行的求解方法中针对离散精度和复杂约束处理两个问题一直考虑不足,相关方面的研究也较少。
将连续域寻优的粒子群算法引入到水资源系统工程中,建立水库调度的PSO优化模型,避免因离散而引起的寻优瓶颈,并针对传统粒子群算法的趋同性问题和复杂约束问题,提出退火罚函数法和混沌变异因子法,使改进后的粒子群能更有效地解决水库调度问题。
通过实例分析,验证该方法的可靠性,为水库调度提供了一种新的求解途径。
关键词:水库优化调度;改进粒子群;非线性约束优化中图分类号:N945;T V697 文献标识码:A1 引言水资源系统工程是系统工程领域的一个重要分支,而水库调度是水资源系统问题中的一个典型,其本质上是一个带不等式约束的非线性优化问题。
在求解的过程中,通常把水库的泄量作为决策变量,而把水库的库水位(或蓄水量)作为状态变量进行寻优。
但水库系统是一个动态、多变、非平衡、开放耗散的“非结构化”或“半结构化”系统,内部的关系比较复杂,约束条件相对较多,这使得水库调度问题较一般的非线性约束优化更为复杂和难于求解。
目前,解决水库优化调度问题较为常用的方法包括动态规划法(D P)、逐步优化算法(PO A)、和遗传算法(GA)等。
其中动态规划最为成熟,认可度相对较高。
但至今这几种方法在解决水库优化问题时仍存在缺陷。
如动态规划存在维数灾和求解时间过长的问题;PO A算法虽然解决了动态规划的维数灾问题,但当水库多于2座时,PO A法收敛速度将大大降低,占用计算机内存也随之增加;大系统协调方法由于需增加协调因子,计算比较复杂,收敛速度慢;而遗传算法是一种隐并行、随机、自适应、稳健的搜索算法,克服了上述传统优化方法的不足,为水库优化调度提出了一种全新的思路。
215502019_梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型方法
２０２３年５月水 利 学 报ＳＨＵＩＬＩ ＸＵＥＢＡＯ第５４卷 第５期文章编号：０５５９－９３５０（２０２３）０５－０５０７－１２收稿日期：２０２２－０６－１３；网络首发日期：２０２３－０１－１８网络首发地址：ｈｔｔｐｓ：??ｋｎｓ．ｃｎｋｉ．ｎｅｔ?ｋｃｍｓ?ｄｅｔａｉｌ?１１．１８８２．ＴＶ．２０２３０１１６．１６３０．００５．ｈｔｍｌ基金项目：国家重点研发计划项目（２０２１ＹＦＣ３２００３０３）；国家自然科学基金联合基金重点项目（Ｕ２０Ａ２０３１７）作者简介：周研来（１９８５－），教授，主要从事水库群调度研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｙａｎｌａｉ．ｚｈｏｕ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通讯作者：郭生练（１９５７－），挪威工程院外籍院士，主要从事水文水资源研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｌｇｕｏ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型方法周研来，郭生练，王 俊，熊立华，刘 攀，陈 华（武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，湖北武汉 ４３００７２）摘要：水库汛期运行水位协同浮动旨在不增加防洪风险前提下，挖掘中小洪水利用潜力，提升流域水资源利用水平和供水保障能力，已成为防洪与水资源高效利用领域的研究热点和难点。
从防洪库容置换与风险防控出发，基于动态预见期和预泄能力约束，嵌套运用预泄预蓄法和库容补偿法，解析了梯级水库汛期运行水位协同浮动关系；考虑帕累托最优解集和最优前沿的动态变化特性，建立了面向动态多目标的梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型；把环境变化检测、随机再生种群和基于参考点的帕累托前沿预测策略引入智能算法，提出求解调度模型的动态多目标智能算法，基于风险效益评价指标以评估调度方案，为梯级水库汛期运行水位协同浮动运用提供技术支撑。
关键词：汛期运行水位；协同浮动；风险防控；动态多目标算法 中图分类号：ＴＶ１２２文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．１３２４３?ｊ．ｃｎｋｉ．ｓｌｘｂ．２０２２０４６０１ 研究背景因受季风气候影响，我国降水时程分布不均，水资源供需矛盾十分突出，水库汛期弃水与汛后缺水现象频发，针对中小洪水（重现期小于等于２０年一遇）实施水库汛期运行水位协同浮动是提升流域水资源利用水平和供水保障能力的关键非工程措施之一［１］。
乌江梯级水库联合优化调度方案研究
乌江梯级水库联合优化调度方案研究随着人口的不断增长和经济的快速发展，水资源的合理利用与安全调度变得尤为重要。
乌江梯级水库位于中国贵州省，是该地区重要的水利工程之一。
为了更好地满足乌江下游的用水需求、保障农田灌溉和水电发电，乌江梯级水库的联合优化调度方案被提出并引起了广泛的关注。
一、乌江梯级水库概述乌江梯级水库由一系列多个水库组成，其中包括乌江源水库、寨黎水库、黄果树水库、云雾山水库等。
这些水库相互之间通过调度水位，实现联合调度。
乌江梯级水库集水面积广阔，水库容积大，有较好的水能调配能力。
二、优化调度原则乌江梯级水库联合优化调度方案的制定需要遵循以下原则：1. 综合考虑上下游水库的水文情况，确保流域内各个水库的运行安全；2. 平衡上下游的洪水调度，避免洪水灾害的发生；3. 尽量满足下游农田灌溉和城市生活用水的需求；4. 充分利用水库的水能，提高水电发电效益。
三、优化调度模型针对乌江梯级水库联合优化调度方案的制定，可以采用优化调度模型。
该模型基于水文数据、水库特性和目标函数，通过数学方法计算最优的调度方案。
常见的优化调度模型有线性规划、动态规划和遗传算法等。
四、调度方案分析通过应用优化调度模型，可以得到多种调度方案，并进行方案之间的比较和分析。
在考虑乌江梯级水库的调度方案时，应综合考虑下游农田灌溉、城市用水和水电发电等因素。
根据实际情况和需求，可以确定最优的调度方案。
五、调度方案实施与效果评估将制定好的调度方案实施于乌江梯级水库，通过实际调度运行情况进行监测和评估。
根据评估结果，及时调整和优化调度方案，以适应变化的情况和需求。
同时，应考虑调度方案对水库周边环境和生态的影响，实现水资源的可持续利用。
六、优化调度的挑战与展望乌江梯级水库联合优化调度方案的制定面临着一些挑战，如水文数据的获取与精度、调度方案的实施问题等。
未来，可以结合先进的水文模型、水情预报和智能技术，进一步改进调度方案，提高水资源的利用效率和水库的调度能力。
梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告
梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告一、研究背景与意义梯级水库群是指由多个水库协同调度完成不同目的的水库群，通常包括水能调峰、供水、灌溉等多种用途。
梯级水库群的优化调度能够最大限度地发挥水资源的综合效益，提高水资源利用率，实现节约用水。
因此，对梯级水库群优化调度研究已经成为水文学和水资源管理领域中的研究热点之一。
目前，国内外学者已经开展了大量的梯级水库群优化调度研究，提出了多种优化调度方法和模型。
然而，这些方法和模型普遍存在着以下问题：一是大多数模型采用静态优化方法，难以应对实际水文情况的变化；二是很多模型只考虑单一目标，难以兼顾多目标调度的需求；三是很多模型对于不确定因素处理不够充分，对于水库调度的实际效果存在一定的风险；四是在模型计算时未充分考虑水库蓄水量和出流量的限制条件，导致计算结果不够准确。
基于此，本研究旨在从动态和多目标的角度出发，构建梯级水库群优化调度的动态最优化模型，应用该模型进行优化调度探究，提高梯级水库的调度效率和水资源的综合利用效益。
二、主要研究内容及研究计划1. 研究目标本研究的核心目标是构建梯级水库群的动态最优化模型，使水库的调度能够适应不同水文情况的变化，同时兼顾多种调度目标，并对不确定因素进行全面考虑。
通过对该模型的应用，进一步提高梯级水库群的调度效率和水资源的综合利用效益。
2. 主要研究内容（1）分析梯级水库群的特点和调度需求，探讨不同调度目标的权衡和取舍。
（2）基于各水库的水文情况和调度要求，构建系统动态模型，并建立动态规划模型，求解梯级水库群的最优调度策略。
（3）建立模型的模拟测试平台，利用真实水文数据进行模拟计算，并通过对不同目标的仿真比较，验证模型的实效性和实用性。
3. 研究计划及预期成果研究时间为两年，计划分三个阶段进行：（1）第一年：完成对梯级水库群调度问题的研究，探讨不同调度目标的权衡和取舍，建立系统动态模型。
（2）第二年：基于动态规划方法，构建梯级水库群的动态最优化模型，求解最优调度策略；同时，应用仿真测试对模型的效果进行验证。
防洪水库调度管理信息系统建设方案优化策略研究方案思路与框架构建方法选择优化提升
防洪水库调度管理信息系统建设方案优化策略研究方案思路与框架构建方法选择优化提升一、引言在我国，防洪工作一直是重要的国家战略之一，而洪水调度管理对于防洪工作的效果和成效至关重要。
为了提升现有的防洪水库调度管理信息系统的性能和效能，本文将研究优化策略，并提出相应的解决方案，以保障防洪工作的顺利进行。
二、优化策略研究1. 收集与分析现有系统数据首先，我们需要收集和分析现有防洪水库调度管理信息系统的运行数据，包括系统的性能指标、用户反馈、系统界面等。
通过对这些数据的综合分析，可以找到系统中存在的问题和不足之处。
2. 制定优化目标根据对现有系统的分析，确定需要优化的目标和指标，如提升系统的响应速度、提高系统的稳定性等。
明确优化目标能够为后续的方案提出和评估提供指导。
3. 确定优化方案根据优化目标，制定相应的优化方案。
例如，可以通过优化系统的算法来提升系统的运行速度；通过增加系统的硬件资源来提升系统的处理能力等。
优化方案应该依据实际情况和需求，具有可行性和可操作性。
4. 评估优化方案对于制定的优化方案，需要进行评估来确定其可行性和效果。
评估可以通过模拟实验、实际测试等方法来进行。
根据评估结果，对优化方案进行调整和优化，直至达到预期的效果。
5. 实施优化方案在确定优化方案的基础上，进行实施。
实施过程中需要充分考虑各种因素，如资源投入、时间安排等。
同时，需要进行系统的备份和恢复工作，以保障系统的正常运行。
三、框架构建方法选择优化提升在防洪水库调度管理信息系统的建设中，框架构建方法的选择对于系统的性能和效果至关重要。
为了优化系统的建设过程和结果，可以采用以下方法：1. 敏捷开发敏捷开发是一种高效的开发方法，它强调迭代开发和灵活性。
通过敏捷开发，可以更好地适应需求的变化，提高开发效率和质量。
2. 模块化设计模块化设计可以将系统划分为若干个独立的功能模块，每个模块相对独立，易于开发和维护。
通过模块化设计，可以提高系统的可扩展性和可维护性。
求解水库优化调度问题的动态规划_遗传算法_刘攀
( 1)
i= 1
式中: Ei 代表第 i 时段的效益; Ft 代表整个时段的
总效益. 当描述的为多目标问题时, 他们都为向量.
约束条件为:
( 1) 水量平衡约束: V i+ 1 = V i + ( Q Ii - Qoi ) $t ;
其中: V i 代表时段 i 的水库库容, 当研究对象为水
库群时为向量; Qoi 为第 i 时段的出库流量; $t 为时
段长度.
( 2) 上( 编号为 k) 、下( 编号为 k + 1) 水库间的
水量平衡方程:
Qk+ Ii
1
=
Qkoi +
Qi ;
其中
Q k+ Ii
1,
Qkoi ,
Qi
分别表示 i 时段下水库( k+ 1) 的入库流量、上水库 ( k) 的出库流量和两水库间的区间流量.
( 3) 水库库容约束: V i [ V i [ V i ; 其中 V i , V i 分
性的条件下, 目标函数可递推为
M ax Fi+ 1 = Fi + Ei+ 1
( 2)
( 2) 水库调度末所蓄能量最大, 为了更好的反 映多目标特征, 直接采用水库末库容而不采用水库
群总蓄量指标, 即
M ax V i+ 1
( 3)
式中: V i+ 1 代表时段末 i + 1 的水库库容, 对于水库
群则为 1 个向量.
一定满足的条件是: 在假定水库的泄流能力足够大
的情形下( 不考虑泄流能力制约引起的水库水位无
法下泄约束) , 由目标函数效益 Fi+ 1, m 以及调度末 水位 V i+ 1, m 必定构成 1 个非劣解. 对第 i 阶段的决
水库群梯级调度【范本模板】
洮河流域梯级电站水库群的联合调度模型实施梯级水库的集中联合调度，主要目的在于提高了流域水能利用率,提高发电效率。
水库群的集中调度管理主要依靠“乌江流域卫星水情自动化系统”。
流域遭遇来水特枯年份，在上下游来水极不均衡情况下，不仅要实现流域各梯级电站的水库零弃水，而且还要完成集团公司下达的年度发电计划。
梯级电站水库特征水位表3.4。
2水库的特征水位根据装机规模论证和水库回水特征，经调洪验算确定水库的特征水位为:水库校核洪水位2004.0m水库设计洪水位2002。
00m水库正常蓄水位2002.00m水库汛期限制水位2001.00m（5～10月）水库发电死水位2000.0m3。
4。
3汛期库水位本电站水库为日调节，其发电出力主要受来水流量控制，汛期来水量一般大于电站额定引用流量，水库汛限水位2001.00m。
当中、小洪水流量Q <603m3/s时，水库水位 2002.00m.当洪水流量二十年一遇（P=5%) 1680 m3/s >Q≥603 m3/s时，水库水位 2002。
00m。
当洪水流量2360m3/s(设计洪水)〉Q≥ (P=5％) 1680 m3/s时，水库设计洪水位2002.00m。
当洪水流量Q>设计洪水2360m3/s时，水库水位由2002。
00m逐渐上升到最高洪水位2004.00m,在任何情况下，水库水位不得高于2004.00m.3.4设计标准及水库水位3.4.1枢纽设计标准正常蓄水位1968.80m，相应库容780万m3；设计洪水标准为3。
33%,设计洪水位1969。
1m，相应洪峰流量2110m3/ s，相应库容1000万m3；校核洪水标准为0。
5%,校核洪水位1970.5m，校核洪峰流量3230m3/s，相应库容1362万m3；最低发电水位1966m。
3。
4。
2汛期库水位根据来水量规定如下：流量为 20.00—632.00 m3/s时，水位1969。
10-1968.50 m流量为 632。
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梯级水库防洪优化调度的动态规划模型及解法-
摘要：本文构建了梯级水库防洪调度优化模型，利用M法模拟了梯级水库中的水流动状态，模型是一种后效性的动态规划模型，探讨了对应的解法，指出一类简易的多维动态规划递推解法；而实例分析说明，模型具备一定的科学性，所取得的成果比较具有代表性，研讨出来的办法求解迅速，并且可操作性强，是一类高效的计算模式以及演算办法。
Abstract：In this paper，cascade reservoirs flood control scheduling optimization model is constructed，M method is used to simulate the water flow state of cascade reservoirs. This model is an aftereffect dynamic programming model. This paper discusses the corresponding method，points out a kind of multi-dimensional dynamic programming recursive solution. And the instance analysis shows that the model has certain scientific nature，the results of it are representative，the calculation method by the discussion is quick，and the maneuverability is strong. It is a kind of high efficient calculation model and calculation method.
关键词：梯级水库；优化调度；动态模型；规划；求解
0 引言
当前，中国已经建有各种水库8.6万个，大规模水库482个，中规模水库3000个。
中国的大部分水库并不是独立的个体，而是融入梯级水库群里，可谓联系紧密。
在梯级开发的流域内修筑一个新的建筑抑或采取一类防洪举措，都能对梯级水库群带去一定的改变。
梯级水库构建完成以后，河流洪水的特征以及区
域构成都将产生改变，特别是在上游拥有调水功能的水库，洪水的时间、空间分布将产生颠覆性的改变。
在工程的防洪设计的同时，假如工程上游拥有调水以及蓄水能力较强的业已修建完成抑或近段时间就要修建完成的梯级水库抑或梯级水库群，就要权衡到水库调节洪水的功用与对下游设计断面的作用。
假如设计规划针对的是洪水调节功能健全的水库建筑，而且要担负下游防洪的职责；那必须研讨该建筑对下游防洪的效益。
1 水库防洪任务和目标
通常情况下，水库在汛期遇到洪水的时候防洪要分成三种：一种是工程自身的防洪需要，通常用坝前水位显示；一种是库区防洪需求，通常是由于库区淹水抑或库尾回水而引发，淹水范畴和水库坝前水位、入库流量相关，在库区防洪标准既定的情况下（相应的入库规划洪水给定），库区防洪也由坝前水位显示；一种是担负下游防洪区的防洪工作，一般是以河道安全泄洪量标识，抑或依照堤防安全高程和水位流量的相关数据，核算出河道安全流量。
并且，水库自身的防洪功能在全部水库中都能够体现，在上述三种防洪需求中，下游防洪工作应让水库尽可能频繁削峰，阻拦或储蓄洪水；库区以及大坝防洪需求，需要水库尽可能下泄，让坝前水位下降，保护水库库区淹水导致的财物耗损；并且腾出防洪库容，用来调蓄后续洪水。
所以，两者有着一定的矛盾；另外，防洪级别不一而足，下游以及库区的防洪准则比大坝防洪准则要宽松，然而下游以及库区防洪标准孰高孰低，要根据实际状况确定。
进而为明确防洪需求孰先孰后、调整防洪需求以及防洪和发电功能的发挥奠定了基础。
2 水库防洪调度现状分析
2.1 传统水库防洪调度策略
常规调度方法是一种半经验和半理论的方法，借助水库的防洪能力图、防洪调度图等经验性图表进行调度。
具体来讲，目前主要有以下调度策略：
①最大削峰标准。
就是说：洪峰流量要尽可能缩减。
②最小灾害肆虐时间标准。
就是说：防洪管控截面流量越过允许范畴内的安全流量的时间尽可能缩短。
③最强防洪安全标准。
就是说：在迎合下游防洪管控截面安全泄量的前提下，尽量下泄，以保存防洪库容，预防以后更大规模洪水的侵袭。
①与②把下游防洪需求放在非关键位置，所以使用在大规模洪峰过境的情况；③则应用在小型洪水的排泄中。
2.2 存在的问题
传统调度策略主要是将线性规划、非线性规划、动态规划等应用于水库防洪调度中。
这些防洪调度技术为水库防洪调度提供了一种解决办法，但是难以适应实时防洪形势的变化，并且难以模拟调度人员的经验知识。
并且传统调度方法
未能彻底解决以下几个矛盾：
①设计与实际运用不相适应的矛盾。
运行阶段由于水文资料的积累，特别是发生了几次特大洪水以后，人们对本流域水文规律认识加深。
将运行后的资料加入原设计所依据的水文系列，导致洪水统计参数有了明显变化，因而设计洪水也有变化。
如按原设计确定的汛限水位进行洪水调节计算，最高库水位超过了原设计最高洪水位，则说明原设计标准偏低。
②水库本身安全与下游防洪安全的矛盾。
这是水库汛期控制运用的主要任务。
当水库上、下流域普降大暴雨，水库本身防洪安全与下游防洪安全的矛盾非常突出，具体表现为从下游防洪出发，要求水库多蓄水、少泄水，而从水库安全出发则要求水库早泄水、多泄水。
解决这一问题的关键在于：分析矛盾，掌握规律，研究预报，确定出水库何时开闸，泄流量多大，何时关闸等一套合理的蓄泄原则。
在汛期按照预定的泄流方式调度水库时应达到如下要求：如果某次洪水与下游防洪标准相当，则应保证下游河道的泄流量在允许安全泄量以下或相等；如果某次洪水与原设计或校核洪水相当，则水库调洪最高水位以不超过设计或校核洪水位为原则；如果某次洪水为可能最大洪水，亦应采取有效措施确保大坝安全。
③防洪与兴利的矛盾。
我国北方年降水大部分集中在汛期，而汛期内降水又集中于几场暴雨。
为了水库防洪安全，整个汛期库水位降的较低，不敢蓄水，导致许多水库，尤其是北方以灌溉、供水、发电为主的大型多年调节水库，汛后无水可蓄。
解决防洪与兴利矛盾的关键是对未来水文规律的了解和预测，如果对未来的来水情况能够
准确预测，水库的调度运用就变得简单，防洪与兴利的矛盾就会迎刃而解。
但是目前中长期水文预报还不可靠，未达到可利用的程度，防洪与兴利的矛盾将长期存在，伴随着整个防洪调度过程。
3 梯级水库防洪优化调度模型
权衡到如图1中的梯级水库防洪调度疑问。
水库1与水库2不但要满足施工自身的防洪需求，还要权衡到库区铁道防洪需求以及下游县级市的防洪需求。
如果上游水库1入库洪水流程能够测出，两个水库间的洪水流程也能够预先知道，在迎合下游县级市防洪需求的基础上，以两水库联手调节和储蓄一段洪水时的调洪库容最小化为优化标准，找到洪水在体积水库的最合适时段以及空间调配方法，就是说订立两水库的最优防洪调度模式。
假定3小时为单位时限，将洪水流程分成T个时段（t=1，2，，T），I1t 以及ILt分别显示上游水库入库洪水流程以及区间洪水流程；O1t以及O2t则分开显示水库出库流量；V1.t+1以及V2.t+1则是第t时间段末库容，构建下面的数学模型。
3.1 目标函数
梯级水库调用的总调洪水库容极小值是：
通过这样的处置以后，能够看到：动态规划顺序递推法求解梯级水库防洪调度模型，这类换算办法笔者将其叫做简易化二维动态规划算法；换算的难度稍
微增长，然而换算量没有显著提升。
5 案例分析
5.1 案例概述
以汉江流域某个梯级水库防洪调度情况为例子，这两个梯级水库一个是季调节能力水库，一个是不完全年调节能力水库，核定洪水位下的防洪库容不大，对100年才遭遇一次抑或之下的洪水，这个梯级水库洪区区域构成是上游、区间、全流域型三种，以第三类为防洪重点。
5.2 水库防洪优化调度过程
针对50年一遇的洪水，在汛期来临前运用上述优化调度模型对该梯级水库进行全流域优化调度后，对洪峰及洪水流量进行了有效的调节，图2即为洪水来临时洪水和调节后的出库流量流程。
从图2看出，第一时段的洪水来临的时候应适度增大泄量预泄，腾出一些库容，本时段重点是看洪水入库的时候水库的起调水位；第二时段应管控水库泄量，该时段重点是水库应管控泄流量多寡，其呈现出了蓄水以及防水的冲突抑或库区防洪和下游防洪需求的冲突，是一类高层级协调课题；第三时段――水库水位消落，其重点是水库泄流量多寡，它对水库水位的消落速率有极大影响。
而且，以上游水库出库流量多寡最为关键――当产生区间抑或全流域型洪水的时候，要由上游水库拦挡洪水再腾出库容。
5.3 优化调度效果
总的来说，未调节前，该汛期出现了2个洪峰，出库水量巨大，使得下游面临非常大的防空压力。
对汛期洪水进行优化调度后，在库区只出现了1个洪峰，并且出库水量始终在可控范围内，大大减轻了下游的防洪压力。
6 结束语
综上，利用上面列出的算式，能够对梯级水库防洪优化调度的动态规划给出有建设性的意见；而通过两库联手调节洪水的模式，能够极有成效地管控洪峰，并且能够优化梯级水库布局，保护沿河流域的居民生命财产安全。