一种基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，该方法为：构建水库防洪调度系统的数字孪生场景；获取防洪调度系统的物理数据和数字孪生场景下的虚拟数据，并基于物理数据对数字孪生场景进行实时更新；基于实时更新的防洪调度系统数字孪生场景，结合多种机器学习算法构建洪水预报模型；结合各洪水预报模型的预测结果不确定性，构建水库防洪优化调度模型，求解得到防洪优化调度策略；构建洪水风险评估体系，根据预报结果和防洪优化调度策略对防洪风险进行分析评估，指导实际防洪调度。本发明专利技术降低了在不确定洪水预报情况下生成的调度策略所带来的风险，保证水库上下游的安全，能有效降低洪水风险。风险。风险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法


[0001]本专利技术属于水库防洪调度领域，具体涉及一种基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法。

技术介绍

[0002]洪水作为最危险的自然灾害之一，经常影响人类的正常社会生活。近年来，受全球季风气候等因素的影响下，中国洪水灾害发生的频率与强度不断增加，严重影响经济发展，威胁人类的生存安全。人们通过修建水库和其他水工建筑物以拦截洪水，保护上下游的安全，减少洪水造成的损失。水库防洪调度，作为一种非工程措施，利用水库的调蓄作用和控制能力，有计划地控制调节洪水，在风险控制与水资源利用之间不断寻找平衡。为能更好地规避洪水风险，实施预报调度可以利用预报信息，提前判断洪水的量级，确定水库的预泄时间，腾出防洪库容，实现对洪水的有效拦截，达到提高洪水资源利用率的目的。但受当前技术水平的限制，洪水预报具有较高的不确定性，进而给水库的防洪调度带来潜在的风险。因此研究在不确定洪水预报下的水库防洪调度是非常必要且有现实意义的。
[0003]传统的调度系统兼容性较差，有时会出现延迟情况，较难本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建水库防洪调度系统的数字孪生场景；S2、获取水库防洪调度系统的物理数据和数字孪生场景下的虚拟数据，基于物理数据对水库防洪调度系统的数字孪生场景进行实时更新；S3、基于实时更新的水库防洪调度系统数字孪生场景，结合多种机器学习算法，构建多种洪水预报模型；S4、结合各洪水预报模型的预测结果不确定性，构建水库防洪优化调度模型，采用多目标遗传算法进行求解，获取优化后的防洪调度策略；S5、构建洪水风险评估体系，根据预测结果和优化后的防洪调度策略对防洪风险进行分析评估，指导实际防洪调度。2.如权利要求1所述的基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，所述的步骤S1中构建水库防洪调度系统的数字孪生场景，具体包括如下步骤：S11、建立水库防洪调度系统的物理模块；S12、基于水库防洪调度系统的物理模块，以及现有的水库防洪调度控制运行计划，提取调度规则，建立水库防洪调度系统的运行模块；S13、构建水库防洪调度系统的数字孪生场景，包括水库在汛期前后以及洪水来临期间的运行状态，具体包括预泄过程、泄洪过程、水位运行变化过程、闸门或泄洪洞启闭状态、以及水库下游重要防洪控制断面流量过程。3.如权利要求2所述的基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，所述的S11中建立水库防洪调度系统的物理模块，具体是基于水库所处流域的气象数据、水文数据、地形数据，以及水库自身的工程属性和设计标准，构建三维的物理模块。4.如权利要求2所述的基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，所述S12中所述的提取调度规则是指提取水库在应对小洪水或超标准洪水时的调度规则。5.如权利要求1所述的基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，所述步骤S2中所述的对水库防洪调度系统的数字孪生场景进行实时更新包括根据物理实体的监测数据实时更新目标水库所在流域的物理模块的数据以及水库调度系统的虚拟状态数据，物理模块的数据包括场景所处流域的降雨数据、蒸发数据、上下游河道淤积数据、水库自身的坝体安全数据、上游水库群的下泄流量数据、上游干支流的径流数据；虚拟状态数据包括水库实时水位状态数据、径流量状态数据、泄洪洞泄流状态、溢洪道闸门启闭状态、上游河道水位状态数据、下游重要防洪控制断面的水位状态数据及流量状态数据。6.如权利要求1所述的基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，所述步骤S3中所述的构建多种洪水预报模型包括以下步骤：S31、采用自相关分析和互相关分析方法，确定历史降雨数据、历史径流数据、历史蒸发数据、当前降雨数据和当前蒸发数据与当前径流序列之间的关系，优选出模型的驱动因子；采用Gamma Test对数据进行降噪处理，将优选出的驱动因子进行排列组合并分别进行噪声
估计，选出噪声最小的组合作为驱动因子；建立驱动因子与预测因子之间的映射关系；S32、搜集历史洪水数据并将其划分为训练集和测试集；构建基于各机器学习算法的水库洪水预报模型；在模型参数的确定上，采用智能算法进行寻优，寻找可行域内的最优参数组合方案，得到洪水预报模型；S33、采用训练好的洪水预报模型进行预测，得到不同模型下的预报结果，以此作为调度模型的不同情景下的入库径流序列，从而模拟采用不同预报模型带来的预报误差。7.如权利要求1所述的基于数字孪生的考虑预报不确定性的水库防洪优化调度方法，其特征在于，所述步骤S4中所述的结合各洪水预报模型的预测结果不确定性，构建水库防洪优化调度模型，采用多目标遗传算法进行求解，获取优化后的防洪调度策略，具体包括以下步骤：S41、选取水库在单位时间段内的下泄流量为决策变量，以多个预报模型预测的径流序列作为输入；S42，考虑水库的上游和下游安全，确定优化调度模型的目标函数...

【专利技术属性】
技术研发人员：于欣廷，尹志伟，许月萍，郭玉雪，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：