基于数字孪生的水利工程多目标四预调度方法与流程

本发明涉及水利防洪调度，具体地涉及基于数字孪生的水利工程多目标四预调度方法。

背景技术：

1、水利工程防洪兴利调度由工程洪水调度和水资源综合利用调度两部分组成，实现在防治洪水灾害的同时，有效利用洪水资源，协调防洪与兴利制约关系。工程洪水调度目标是通过过流建筑物的运行调度，在保证工程安全的前提下，顺利下泄上游来水。兴利调度任务为水资源综合利用，主要目标是通过兴利综合调度，在满足工程自身安全、过洪、灌溉、航运、生态等要求前提下，最大程度减少弃水，实现优化调度；

2、现有技术的防洪兴利调度方法，其技术方案都是基于丰富的实践经验和水文资料，根据不同流域、季节的水文特点进行灵活调整；

3、现有技术的优点在于：对于小型水库工程，现有技术的调度方法较为简单、实用；

4、但随着气候变化与经济社会高速发展共同作用下，水利防洪、发电、供水、航运、生态等需求不断提高，对水利工程防洪兴利调度决策精细化、科学化的需求也不断提高，现有技术的缺陷则逐渐浮现；

5、现有技术的缺陷在于：

6、1.由于现有技术是基于经验和过往的历史资料，从而无法进行量化预测，过度依赖人的经验，对于现代精细化决策的适应度非常低；

7、2.由于现有技术依赖人的经验进行决策，从而无法适用于大型水利工程的调度需求；

8、3.由于现有技术无法量化决策过程，从而造成了预见期短，且调度精度有限的问题；

9、4.由于现有技术预见期短，且调度精度有限，于是进一步又产生了难以应对复杂情况，以及造成了协调防洪与兴利矛盾困难的问题。

技术实现思路

1、本发明针对上述问题，提供基于数字孪生的水利工程多目标四预调度方法，其目的在于实现数据在各单元模块间精准快速流转；根据预演结果，精确掌握洪水过洪的持续时间、洪峰流量；实现优化调度预案，且充分发挥水利工程防洪兴利综合调度作用；提升防洪兴利调度精细化、科学化水平，且最大限度地利用水资源，获得尽可能大的综合运行效益。

2、为解决上述问题，本发明提供的技术方案为：

3、一种基于数字孪生的水利工程多目标四预调度方法，包含以下步骤：

4、s100.构建水利工程数据底板；

5、s200.执行来水预报子流程；

6、s300.执行洪水演进子流程；

7、s400.执行洪水预警子流程；

8、s500.执行多目标智能调度子流程；

9、s600.执行三维可视化子流程。

10、优选地，所述水利工程数据底板包含数据库存储、数据文件存储，用于存储水利工程的上游洪水影响范围内的dem数据、dom数据、水下地形数据、水文站点监测数据；其中：

11、所述上游洪水影响范围内的dem数据的精度为格网尺寸不大于2m；

12、所述dom数据的精度为分辨率不大于0.5m空间分辨率；

13、所述水下地形数据的精度为断面间隔不大于200m，且测点间距不大于1m，且格网尺寸不大于5m；

14、所述水文站点监测数据包含监测范围内的各观测站点的实时降雨量数据、按时间顺序排列的历史降雨量数据、蒸散发数据、重要控制断面的实时水位、重要控制断面的历史水位、流量数据。

15、优选地，s200中所述来水预报子流程具体包含以下步骤：

16、s210.以所述上游洪水影响范围内的dem数据为基础，通过gis工具软件的水文分析模块，对上游洪水影响范围划分小流域，并确定汇流关键断面；具体包含以下步骤：

17、s211.对dem基础数据进行洼地填充；

18、s212.确定水流方向；

19、s213.计算得到汇流累积量；

20、s214.确定流域面积；

21、s215.提取河网，并对河网分级；

22、s216.最终对所述上游洪水影响范围划分所述小流域，并确定所述汇流关键断面；

23、s220.根据s210中得到的所述上游洪水影响范围的流域特征，以新安江模型作为基础，构建来水预报模型，同时设定所述新安江模型的参数；其中：所述新安江模型的参数包含：流域面积、流域蒸散发能力折射系数、流域总蓄水容量、蓄水容量抛物线指数、流域的平均自由水容量、流域的自由水蓄水容量曲线指数、自由水蓄水容量对壤中流的出流系数、自由水蓄水容量对地下水的出流系数、深层水消退系数、地下径流消退系数；

24、s230.获得关于所述新安江模型的最优参数值组合；具体包含以下步骤：

25、s231.为所述新安江模型的参数赋予一组参数初始值；

26、s232.读取所述水利工程数据底板中的监测范围内的所述历史降雨量数据、所述蒸散发数据作为模型初始输入值进行模拟计算，计算得到并输出关于所述汇流关键断面的流量过程；所述汇流关键断面的流量过程为按时间顺序排列的流量值的集合；

27、s234.将s232输出的所述汇流关键断面的流量过程与历史实测的流量过程进行对比，采用纳什效率系数或均方根误差，量化所述新安江模型的模拟精度，对所述新安江模型的参数进行率定；

28、s235.重复执行s231～s234，逐步逼近直至得到所述最优参数值组合；

29、s240.将实测降雨量、实测流域蒸散发量输入进所述新安江模型；

30、s250.通过所述新安江模型计算得到所述上游洪水影响范围内的所述汇流关键断面的预报流量过程；

31、s260.将s250中得到的所述汇流关键断面的预报流量过程实时存储到所述水利工程数据底板中，作为所述洪水演进子流程的初始数据。

32、优选地，所述洪水演进子流程具体包含以下步骤：

33、s310.概化所述汇流关键断面到工程坝前河道；具体包含以下步骤：

34、s311.将入口断面设为所述上游洪水影响范围内的所述汇流关键断面；

35、s312.基于所述水利工程数据底板中的所述水下地形数据、所述水文站点监测数据，将河道形态简化为具有代表性特征的线段集合或面域集合；

36、s313.设置河道断面，具体包含设置干流控制断面间距的值、支流河道控制平均断面间距的值；

37、s320.采用未经简化的动力波方程构建一维河道的水动力洪水演进模型，按下式表达：

38、

39、其中：x为里程，单位为m；t为时间，单位为s；z为水位，单位为m；b为过水断面宽度，单位为m；q为流量，单位为m3/s；q为侧向单宽流量，单位为m2/s；a为过水断面面积，单位为m2；g为重力加速度，单位为m/s2；u为断面平均流速，单位为m/s；β为校正系数，无量纲；r为水力半径，单位为m；c为谢才系数，按下式表达：

40、c＝r1/6/n

41、其中：n为曼宁糙率系数；

42、s330.进行模拟计算，直至模拟结果与实测数据的吻合度达到人工预设的吻合度阈值；具体包含以下步骤：

43、s331.读取所述水利工程数据底板中的监测范围内的河道纵剖面数据、河道横断面数据、历史流量、水位数据，作为模型初始输入值，输入所述一维河道的水动力洪水演进模型，进行模拟计算，输出河道各断面在人工预设的时间段内按时间顺序排列的水位、流量、流速；

44、s332.将s331输出的水位、流量、流速与历史实测数据进行对比，然后采用levenberg-marquardt优化算法对关键参数进行自动率定；所述关键参数包含所述曼宁糙率系数；

45、s333.将模拟结果与实测数据进行比对，获得吻合度的验证结果；

46、s333.重复执行s331～s333，直至模拟结果与实测数据的吻合度达到所述吻合度阈值；

47、s340.从所述水利工程数据底板中读取所述来水预报子流程中得到的所述汇流关键断面的预报流量过程；

48、然后通过所述一维河道的水动力洪水演进模型计算得出河道各断面、坝前断面在人工预设的时间段内按时间顺序排列的水文变化过程；所述水文变化过程包含水位、流量、流速；

49、s350.模拟得到洪水演进的淹没范围，并计算得到淹没面积、淹没深度；具体包含以下步骤：

50、s351.以所述上游洪水影响范围内的dem数据为基础，将影响区域按人工预设的分辨率进行网格化剖分；

51、s352.从输入的各个断面的水文变化过程线中，读取各个断面通过网格的水文过程线数据；然后通过插值计算，得到其他各网格中相应的水文过程线数据；

52、s353.逐一将每个网格中的洪水水位值与这个网格的地形高程值比较，然后根据比较结果，做出如下操作：

53、如果这个网格的所述洪水水位值高于这个网格的所述地形高程值，则判定这个网格被洪水淹没；

54、否则，判定这个网格未被洪水淹没；

55、s354.将s353中所有被判定为被洪水淹没的网格提取并集合，得到模拟得到洪水演进的所述淹没范围；

56、s355.逐一计算s353中所有被判定为被洪水淹没的网格的所述淹没面积、所述淹没深度；

57、s356.将s355的计算结果打包，然后保存为洪水演进淹没范围预演结果gis图层；再将所述洪水演进淹没范围预演结果gis图层存入所述水利工程数据底板，供后续的所述三维可视化子流程调用。

58、优选地，s320中还包含用于表征河道拓扑结构的河流编码循环结构、用于表征断面相对位置的断面编码循环结构；其中：所述断面编码循环结构嵌套在所述河流编码循环结构中；

59、所述河流编码循环结构包含河流数、河流编码、河流编码数组；所述河流编码数组写为：riverid[j]＝{“1”，“2”，“3”，…“j”}；其中：

60、j为所述河流数的计数器；riverid为所述河流编码；riverid[j]为所述河流编码数组；

61、所述河流编码在所述河流编码数组中的顺序用于表征河网的所述河道拓扑结构；

62、所述断面编码循环结构包含河道上断面数存储数组、断面编码存储数组；其中：

63、所述河道上断面数存储数组写为：secnum[k]＝{w1，w2，…，wk}；其中：k为关于河道上断面数的计数器；w为河道上断面数的总数；

64、所述断面编码存储数组写为：sec1[w1]＝{“01-1”，“02-1”，…，“w-1”}，sec2[w2]＝{“01-2”，“02-2”，…，“w-2”}，…，sec l[wl]＝{“01-l”，“02-l”，…，“w-l”}；其中：l为关于断面编码的计数器；

65、所述断面编码在所述断面编码存储数组中的顺序用于表征断面之间的相对位置关系。

66、优选地，s400中所述洪水预警子流程具体包含以下步骤：

67、s410.将各河道堤防对应的防洪水位的数值设为预警阈值；所述防洪水位包含设防水位、警戒水位、保证水位；

68、s420.根据所述来水预报子流程的结果、所述洪水演进子流程的结果，将各河道堤防通过网格单元的水位值与这个河道堤防对应的所述防洪水位的值进行比较，然后根据比较结果做出如下操作：

69、如果这个河道堤防的网格单元的水位值低于这个河道堤防的网格单元对应的所述设防水位，则将这个河道堤防的网格单元的洪水风险等级设为蓝色；

70、如果这个河道堤防的网格单元的水位值不低于这个河道堤防对应的所述设防水位，且低于这个河道堤防的网格单元对应的所述警戒水位，则将这个河道堤防的网格单元的洪水风险等级设为黄色；

71、如果这个河道堤防的网格单元的水位值不低于这个河道堤防对应的所述警戒水位，且低于这个河道堤防的网格单元对应的所述保证水位，则将这个河道堤防的网格单元的洪水风险等级设为橙色；

72、如果这个河道堤防的网格单元的水位值高于这个河道堤防的网格单元对应的所述保证水位，则将这个河道堤防的网格单元的洪水风险等级设为红色；

73、s430.将s420的结果按对应颜色发出进行预警。

74、优选地，s500中所述多目标智能调度子流程具体包含以下步骤：

75、s510.根据所述来水预报子流程、所述洪水演进子流程得到的洪水流量过程，按照防洪约束要求，确定下泄流量过程；

76、s520.利用生态调度模型、灌溉调度模型、航运调度模型、发电调度模型、多目标协调模型，将所述下泄流量过程按照目标要求分别确定发电流量过程、泄水闸流量过程；

77、s530.在s520的基础上，制定优化发电计划、泄水闸优化控制计划。

78、优选地，s520中，所述生态调度模型按下式表达：

79、

80、其中：为总下泄流量，单位为m3/s；qrmin为最低生态流量要求，单位为m3/s；

81、s520中，所述灌溉调度模型按下式表达：

82、

83、其中：zu,t为t时段的上游水位，单位为m；为人工预设的最低上游灌溉水位，单位为m；

84、s520中，所述航运调度模型的目标要求为在时段内上下游最小通航深度最大化；所述航运调度模型的目标函数按下式表达：

85、

86、其中：obj1表征所述航运调度模型的目标函数；t为总时段；hu为时段t的上游可通航深度，单位为m；hd为时段t的下游可通航深度，单位为m；

87、所述航运调度模型的约束条件包含以下内容：

88、工程库区水量平衡方程，按下式表达：

89、qgen+qirri+qz+rspill＝i

90、上下游航运水位约束，按下式表达：

91、

92、上下游水头约束，按下式表达：

93、δz≤δzmax

94、下泄流量变幅约束，按下式表达：

95、δr≤rrange

96、工程库区水位与航深的关系曲线、下游水位与航深的关系曲线、非负约束；

97、上述约束中：qgen为发电流量，单位为m3/s；qirri为灌溉流量，单位为m3/s；qz为泄水闸下泄流量，单位为m3/s；rspill为漫滩流量，单位为m3/s；i为来流，单位为m3/s；zu,min为上游最低通航水位，单位为m；zu,max为上游最高通航水位，单位为m；zu,ship为上游通航水位，单位为m；zd,min为下游最低通航水位，单位为m；zd,max为下游最高通航水位，单位为m；zd,ship为下游通航水位，单位为m；δz为上下游水头，单位为m；δzmax为工程规定最大上下游水头，单位为m；δr为相邻时段的下泄流量之差，单位为m3/s；rrange为人工预设的最大下泄流量变幅，单位为m3/s；

98、s520中，所述发电调度模型的目标函数按下式表达：

99、

100、其中：obj2表征所述发电调度模型的目标函数；ρ(t)为t时段的电价系数；n(t)为电站在时段t的出力；δt为时段t内的时间间隔；

101、所述发电调度模型的约束条件包含以下内容：

102、工程库区水量平衡方程，按下式表达：

103、qgen+qirri+qz＝i

104、电站发电水头约束，按下式表达：

105、δzmin≤δz≤δzmax

106、工程库区控制水位约束，按下式表达：

107、zu≤zo

108、电站发电流量约束，按下式表达：

109、qgen≤qgenmax

110、电站发电出力约束，按下式表达：

111、nmin≤n≤nmax

112、非负约束；

113、上述约束中：δzmin为工程规定最小上下游水头，单位为m；zu为上游水位，单位为m；zo为工程正常蓄水位，单位为m；qgenmax为工程规定的最大发电流量，单位为m3/s。

114、优选地，s520中，所述多目标协调模型采用隶属度函数表征期望目标的实现程度、满意度，按下式表达：

115、

116、其中，fi(zi)为第i个目标函数的隶属度函数；zi为第i个目标函数的函数值；为第i个目标函数的最优值；为第i个目标函数的最差值，或人工预设的下限；

117、各个目标的最优值、最差值具体包含以下内容：

118、生态目标：下泄流量大于等于qrmin时，隶属度为1；小于qrmin时隶属度为0；

119、灌溉目标：蓄水位大于等于zo时，隶属度为1；目标函数下限约束结合工程要求，由人工预设并设置隶属度为0；

120、航运目标：当调度期各时段中上游水位最小值最大化时的隶属度函数为1；目标函数下限约束由人工预设并设置隶属度为0；

121、发电目标：调度期内发电量最大时隶属度为1；目标函数下限约束结合工程要求，由人工预设并设置隶属度为0。

122、优选地，s600中所述三维可视化子流程中，利用可视化引擎调用所述水利工程数据底板中的工程场景数据、水利专业模型计算成果数据，然后进行渲染呈现；其中：

123、所述工程场景数据包含水利工程的所述上游洪水影响范围内的dem数据、所述dom数据、所述水下地形数据；

124、所述水利专业模型计算成果数据包含所述洪水演进淹没范围预演结果gis图层、河道水位、流速、来水量、断面水位变化、水体流向；

125、所述三维可视化子流程中根据所述上游洪水影响范围内的dem数据、所述dom数据、所述水下地形数据所述洪水演进淹没范围预演结果gis图层、河道水位、流速、来水量、断面水位变化、水体流向，形成水体建模，在三维场景进行可视化洪水预报预演。

126、本发明与现有技术对比，具有以下优点：

127、1.由于本发明以数字孪生数据底板汇聚水利工程防洪兴利多目标调度四预所需的空间数据、监测数据、历史数据等高精度基础数据，并在调度过程中实时写入模型计算成果数据，供其他模块调用，从而实现了数据在各单元模块间精准快速流转；

128、2.由于本发明利用洪水预报模型和洪水演进模型对水利工程上游来水情况进行预报预演，从而可以根据预演结果，精确掌握洪水过洪的持续时间、洪峰流量；

129、3.由于本发明依托多目标智能调度模型，预演运行调度，从而实现了优化调度预案，且充分发挥水利工程防洪兴利综合调度作用；

130、4.由于本发明依托多目标智能调度模型，从而提升了防洪兴利调度精细化、科学化水平，且最大限度地利用水资源，获得尽可能大的综合运行效益。