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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明公开了一种流域大规模复杂防洪系统实时风险调度方法及系统，该方法包括采用MA‑parzen窗法估计洪水预报误差，并随机模拟预报误差情景集；降维分解流域防洪系统，建立实时风险调度模型；采用完美嵌套循环框架构建并行模块，并耦合MATLAB分布式集群和CPU并行技术对模型进行优化，基于改进多目标蜉蝣算法求解，得到约简误差情景集对应的实时防洪调度方案集；基于系统目标决策‑物理属性‑空间几何特征耦合的聚类法提取典型调度方案，进行实时风险调度决策。本发明解决了由水文不确定性和智能优化算法嵌套计算带来的高维复杂计算问题，提高实时防洪调度的稳定性和运行效率，有利于获得实时精准的防洪调度方案。

主权项：1.流域大规模复杂防洪系统实时风险调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、收集复杂防洪系统各防洪工程的洪水资料和工程特性资料，确定洪水预报误差为防洪调度中的风险因子，采用MA-parzen窗法估计洪水预报误差的概率密度函数，获得分布参数，基于蒙特卡洛随机模拟洪水预报误差生成初始误差情景集并输入预构建的情景网络约简模型，采用梯度法驱动模型，得到约简误差情景集；步骤S2、构建Martini3-Zhukov’sWBS双层模型并对复杂防洪系统进行系统分解降维，得到Z个子系统，基于子系统构建目标函数库和约束条件库，采用动态准则剔除的权重调整法确定子系统各目标权重，线性加权转化为评估子系统安全度的总目标函数，构建流域大规模复杂防洪系统实时多目标风险调度模型；步骤S3、基于多任务完美嵌套循环的集群并行技术对流域大规模复杂防洪系统实时多目标风险调度模型进行优化，将约简误差情景集叠加至各防洪工程的预报入流并输入优化后的流域大规模复杂防洪系统实时多目标风险调度模型，采用基于DebyeWaller因子优化的改进多目标蜉蝣算法求解，迭代次数种群得到约简误差情景集对应的实时防洪调度方案集；步骤S4、基于系统目标决策-物理属性-空间几何特征耦合的聚类法提取约简误差情景集对应的典型调度方案，基于典型调度方案对实时防洪调度方案集进行决策，选出最优方案作为流域大规模复杂防洪系统实时风险调度方案；所述步骤S2进一步为：步骤S21、构建Martini3-Zhukov’sWBS双层模型并基于Martini3-Zhukov’sWBS双层模型对复杂防洪系统降维分解，得到Z个协同子系统，Z为大于2的正整数；步骤S22、分别构建各子系统目标函数库，采用动态准则剔除的权重调节法评估各目标权重，线性加权转化为评估子系统安全度的总目标函数；步骤S23、分别构建各子系统实时防洪风险调度模型的约束条件库，包括：水量平衡约束、水库泄流约束、水库特征水位约束、调度期初末水位控制约束、水库泄流变幅约束、蓄滞洪区水量平衡约束、蓄滞洪区容量约束和防洪控制点安全约束；步骤S24、基于总目标函数和约束条件库，构建流域大规模复杂防洪系统实时多目标风险调度模型；所述步骤S21进一步为：步骤S21a、对复杂防洪系统进行流域概化和地理空间判别，确定分解的子系统目标个数；步骤S21b、根据空间地理位置将复杂防洪流域系统进行分区，由于流域边界的不规则性分区越小越好但不应小于防洪工程个数，采用Zhukov’s法对邻近分区逐步聚类，按照子系统间面积差异最小化原则将流域大规模复杂防洪系统分解为Z个子系统，Z为大于2的正整数；步骤S21c、依据防洪工程属性对子系统继续分解，编码防洪工程建立索引体系；步骤S21d、采用Martini3模型根据地理位置-工程属性-目标效能分析子系统内防洪工程间的相依关系，相依关系越紧密则为一个子系统的概率越大；步骤S21e、检验上述步骤S21b分解子系统的合理性，确定复杂防洪流域各子系统成员，若子系统分解有误，为协调均衡防洪任务合理分配防洪工程，采用最短欧氏距离法将防洪工程重新隶属子系统，确定最终Z个子系统内部结构，统计子系统中水库个数、防洪控制点个数和蓄滞洪区个数；所述步骤S22进一步为：步骤S22a、构建流域大规模复杂防洪各个子系统的目标函数库，包括子系统内水库群防洪安全、下游防洪保护区安全和蓄滞洪区安全；步骤S22b、采用动态准则剔除的权重调整法确定各目标权重，线性加权构建子系统的总目标函数。

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