一种基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法

本技术属于洪水资源化，涉及水资源管理、洪水预测与防控、水资源优化调度，特别涉及一种基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法。

背景技术：

1、受季风气候影响，中国半干旱半湿润地区水资源时程分布极为不均。近年来，随着经济的快速发展与社会用水需求的不断增长，诸多流域汛期防洪减灾困难和非汛期水资源短缺的矛盾愈发突出。湖泊作为“蓄泄兼筹”的多功能调蓄水库，是导致上游因洪致涝的关键节点，也肩负着水资源供给的重要任务。因此，在保证湖泊堤防和下游防洪安全的前提下，如何科学合理地挖掘湖泊流域的洪水资源，实现从“灾害水”向“资源水”的转变，是当前研究的热点问题。

2、目前，汛限水位分期运用以及汛末提前蓄水调度成为“洪水资源化”的常用手段，相比起传统的水库蓄水调度，湖泊的水文要素对不同区域入湖径流组分的响应程度更为敏感，同时湖泊不同下泄通道的组合运用对湖区周边蓄滞洪区可能带来的防洪风险也是不可忽略的，因此在生产实践过程中通常会采用水文水动力学模型数值模拟来代替水库调洪演算过程。

3、然而，水文水动力模型通常仅用于高精度的数值模拟计算，面对湖泊流域复杂的河网拓扑关系和不同层次防洪排涝工程调度的协调时，若要实现水资源智能综合管理与方案决策，还需要进一步构建目标导向的优化决策模型。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法，耦合水文水动力学模型与多目标优化算法，把洪水演进模型与工程优化调度有机结合，实现局部复杂河网地区水流精细化模拟与水资源的综合治理。

2、为解决上述技术问题，本发明是采用下述技术方案实现的：

3、第一方面，本发明提供一种基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法，包括：

4、获取包含蓄水时机与蓄水调度规则的蓄水策略样本库，并将其输入到预构建的湖泊及其蓄滞洪区联合运用的水文水动力模型中，获取每个蓄水策略样本的蓄水时机、蓄水调度规则和评价指标的三维映射关系；

5、根据所述三维映射关系，采用knn最临近算法提取三维映射关系中评价指标的特征值数据；

6、以提取的评价指标特征值数据作为计算依据，采用nsga-ii智能优化算法对蓄水时机与蓄水调度规则进行最优解搜索迭代，获取最优蓄水策略。

7、进一步的，所述包含蓄水时机与蓄水调度规则的蓄水策略样本库，包括：

8、后汛期蓄水时机方案集：t＝{t0+t,t0+2t,…,te}；

9、其中，蓄水时机是指蓄水调度的开始时间，t为历年洪水持续时间排频拟合曲线95％频率所对应的的洪水持续时间，t0为第一个蓄水时机，te为最后一个蓄水时机，te应小于后汛期结束日期；

10、后汛期蓄水调度规则方案集：

11、

12、其中，蓄水调度规则是指不同水位条件下，多个下泄闸门组合下泄的泄流量的排列组合形式；

13、j为下泄闸门，j＝1,2,…,m；i为蓄水方案，i＝1,2,…,n；

14、为湖水位处于汛限水位时第j个闸门第i种方案时的下泄流量，为湖水位处于正常蓄水位时第j个闸门第i种方案时的下泄流量；qu、qd分别为下泄总量的上下限；

15、将蓄水时机方案集与蓄水调度规则方案集排列组合得到蓄水策略样本库。

16、进一步的，所述湖泊及其蓄滞洪区联合运用的水文水动力模型，其构建包括以下步骤：

17、基于mike11建立一维河网水动力模型，基本方程为：

18、

19、

20、式中：x和t分别为空间坐标和时间坐标；z为断面平均水位；q为断面流量；a为断面面积；c为谢才系数；q为侧向入流流量；g为重力加速度；r为水力半径；α为动量修正系数；|q|是q的绝对值；

21、基于mike21建立二维洪泛区水动力模型，基本方程为：

22、

23、

24、

25、式中：x、y为笛卡尔坐标系；t为时间；h为水深；u、v分别为x、y两个方向的平均流速；s为源汇项；g为重力加速度；η为河底高程；ρ为水的密度；ρ0为水的相对密度；pa为大气压强；τax、τay为风载作用力，τax＝ρacds|ωax|ωax，τay＝ρacds|ωay|ωay；ρa为空气密度；ωax、ωay为水面以上10m位置的风速；cds为拖拽系数；τbx、τby为河床阻力，n为河床糙率；f为科氏力系数，ω为地球自转的角速度0.729×10-4,为纬度；sxx、sxy、syx、syy为辐射应力分量；txx、txy、tyx、tyy为水平粘滞应力分量；us、vs为源汇项水流流速。

26、基于mikeflood建立一、二维耦合洪水演进模型，包括：

27、建立标准连接，将连接线映射到一个或多个网格单元的边界上形成耦合线，一维模型为二维模型提供边界流量，二维模型则将耦合线上的平均水位值返回给一维模型；

28、建立侧向连接，将二维模型的网格单元从侧面连接到一维模型的河段上，耦合线由坐标确定，耦合线映射到的网格单元需要参与耦合，采用水工建筑物的流量公式计算通过侧向连接的水流大小。

29、进一步的，所述湖泊及其蓄滞洪区联合运用的水文水动力模型，还包括对一维河网水动力模型河道糙率及二维洪泛区水动力模型下垫面糙率进行参数率定与验证：

30、选取实况年的实测降雨径流与水位数据，对比研究区水文站实测水位与模拟水位的平均水位差绝对值与最大水位差绝对值，并观察水位变化过程、峰现时间是否基本一致。

31、进一步的，所述湖泊及其蓄滞洪区联合运用的水文水动力模型还包括输入条件：

32、一维河网水动力模型的输入条件包括河网文件、断面文件、边界文件和参数文件；

33、二维洪泛区水动力模型的输入条件包括mesh不规则三角网文件、糙率文件、初始水深文件；

34、二、二维耦合洪水演进模型的输入条件包括链接方式。

35、进一步的，所述获取包含蓄水时机与蓄水调度规则的蓄水策略样本库，并将其输入到预构建的湖泊及其蓄滞洪区联合运用的水文水动力模型中，获取每个蓄水策略样本的蓄水时机、蓄水调度规则和评价指标的三维映射关系，包括以下步骤：

36、将蓄水策略样本库输入到构建的水文水动力模型中，对后汛期的洪水过程进行模拟：

37、

38、

39、

40、zt＝zi,i＝tend                        (9)

41、式中：re为后汛期蓄水过程中湖泊代表水文站的水位超限率，zmax为后汛期蓄水过程中湖泊代表水文站的最高蓄水位，wd为后汛期蓄水过程中湖泊代表水文站的弃水总量，zt后汛期蓄水过程中湖泊代表水文站的汛末蓄水位，其中re和zmax两项反映防洪指标，wd和zt两项反映蓄水指标；

42、ti为后汛期中湖水位超过汛限水位的时段数；zi为第i时段的平均湖水位；t1为后汛期的时段数；t2为主汛期的时段数；qij为第j个闸门在第i时段的平均下泄流量；tend为后汛期结束日期；zl为汛限水位过程线；

43、采用均匀分布方法形成蓄水时机(时)、蓄水调度规则(量)、评价指标(标)的“时-量-标”三维映射关系和图像

44、进一步的，所述根据所述三维映射关系，采用knn最临近算法提取三维映射关系中评价指标的特征值数据，包括以下步骤：

45、基于knn最临近算法对获取的指标数据进行数据插值，获取任意蓄水时机与蓄水调度规则下，防洪指标和蓄水指标的数据样本；两个蓄水策略样本之间的欧氏距离公式如下：

46、

47、式中：d为两个样本间的欧式距离；t1、t2为起蓄时间；q1、q2为下泄总量。

48、进一步的，所述以提取的评价指标特征值数据作为计算依据，采用nsga-ii智能优化算法对蓄水时机与蓄水调度规则进行最优解搜索迭代，获取最优蓄水策略，，包括：

49、设定目标函数为防洪目标和蓄水目标；

50、设定决策变量为蓄水时机和下泄总量；

51、设定约束条件；

52、采用nsga-ii智能优化算法进行最优解搜索迭代，得到汛末蓄水策略问题两目标间的非劣前沿曲线；

53、对pareto前沿拟合函数求导，得到防洪目标与蓄水目标之间的置换关系曲线，进而获取最优蓄水策略。

54、进一步的，所述目标函数为：

55、

56、

57、式中：f1为防洪目标；为第t日起蓄，下泄总量为q时的最高蓄水位；zmax、zminzmin为所有可行蓄水策略下的最高蓄水位的上下限zmax-gap＝zmax-zmin；为第t日起蓄，下泄总量为q时的水位超限率；为所有可行蓄水方案下水位超限率的上下限；α1、β1为防洪指标的权重因子；

58、f2为蓄水目标；为第t日起蓄，下泄总量为q时的汛末蓄水位；z'tztarget为蓄水目标水位；zt,max、为所有可行蓄水策略下汛末蓄水位的上下限为第t日起蓄，下泄总量为q时的弃水量；wd,max、为所有可行蓄水策略下弃水量的上下限α2、β2为蓄水指标的权重因子；

59、所述约束条件为：

60、tmin≤t≤tmax                            (13)

61、qmin≤q≤qmax                            (14)

62、zmax,tq≤zmax≤zw                            (15)

63、zr≤zt,tq≤z′r                            (16)

64、rmin≤re,tq≤rmax                            (17)

65、式中：公式13为蓄水时机约束，公式14为控制流量约束，公式15为最高水位约束，公式16为目标水位约束，公式17为水位超限率约束；

66、tmin、tmax分别为后汛期的起止时间；qmax、qmin分别为湖泊水位达正常蓄水位时闸门下泄总量的最大值和最小值；zw为破圩滞洪警戒水位；zr、z'r分别为汛期分期控制调整前后的汛限水位；rmax、rmin分别为水位超限率约束的上下限。

67、以蓄水时机和下泄总量作为决策变量，以“时-量-标”三维映射关系所提取的数据作为目标的计算依据，采用nsga-ii智能优化算法进行最优解搜索迭代，得到汛末蓄水策略问题两目标间的非劣前沿曲线，通过对pareto前沿拟合函数求导，可以得到防洪目标与蓄水目标之间的置换关系曲线，进而对蓄水策略进行比选，获取最优蓄水策略。

68、第二方面，本发明提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述的基于水文水动力模型的湖泊汛末蓄水策略智能优化方法。

69、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

70、(1)将平原湖泊水文水动力学模型与多目标遗传算法相耦合，能够实现对洪水演进过程与淹没动态的精细化模拟，有利于对洪水资源利用风险与效益进行精准评估；

71、(2)基于智能算法的多目标寻优策略可以有效规避局部最优解,在降低湖泊防洪风险的同时进一步提高蓄水效率，从而提高优化调控的可靠性，对于解决洪水资源最大化问题效果良好，本发明能够为过水型湖泊洪水资源利用与避险策略制定提供系统的理论支撑。