CN103679285A - 改善江湖关系的水库群联合运行调度系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种改善江湖关系的水库群联合运行调度系统及方法，其特征在于：该系统包括水文信息采集模块、水库工况接入模块、信息传输模块、数据预处理模块、江湖关系调度决策模块、显示终端模块。本发明克服已有的水库调度技术缺点，以实现江湖两利为目标，提供有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群联合运行调度系统及方法，针对表征江湖关系的控制性水文和水生态参数开展多目标优化调控，实现有利于改善江湖关系的跨流域、多目标、一体化水利工程群远程联合调控。

Description

改善江湖关系的水库群联合运行调度系统及方法

技术领域

本发明涉及水利工程优化调控技术领域，具体涉及一种有利于改善江湖关系的江河及通江湖泊水库群联合运行调度系统和方法。

背景技术

流域内江、河、湖水体常常交汇联通，形成复杂江湖交汇水系。江湖交汇水系往往具有大尺度、多维度耦合(一维河流、二维湖泊及局部三维水体)、强人为干扰(水利工程、取水工程、土木工程)的显著特点。江湖关系一词特指江湖交汇水系之间的不同形态水域互相连通、互相影响的共存共生关系。以典型的长江中游地区长江、鄱阳湖、洞庭湖交汇水系为例，江湖关系状态反映了长江与通江湖泊之间的动态平衡，对通江湖泊水文、水环境和水生态的演变格局起主导作用。江湖关系会受到水利工程建设和运行的强烈影响，例如，长江中上游、洞庭湖流域、鄱阳湖流域内已建成多座大型水利水电工程，形成了独特的“上下游”、“干支流”水库群空间分布格局；上述水利工程发挥了巨大经济社会效益(发电、航运、补水等)，但也对长江中游江湖水系施加了强烈的人为扰动，改变着江湖关系自然演变过程，继而引起诸如三口分流比、湖泊冲淤、蓄泄能力、湿地健康状态等不利变化。

由于长江中游及通江湖泊地区是在水利工程群综合作用下的江湖河交汇复杂系统，除长江上游控制性水库外，两湖流域所建的大量水利工程也会对江湖关系产生影响，维护江湖关系健康必须对长江中上游及通江湖泊水库群实施一体化联合优化调度。传统河湖健康研究多“就湖论湖”、“就河论河”，很少涉及江湖关系。此外，传统水库优化调度实践大多以发挥发电和防洪效益为根本目标，常见水库调度范围也大多仅限于单个水库的库区或坝下河段水量调度，很少涉及改善江湖关系这一重要问题，针对类似长江中游江湖河交汇复杂系统的远距离上下游一体化水库群联合调控仍是空白。如何通过长江中上游水库群和两湖已建水库群的水量联调联控，既兼顾长江中上游水库群多种功能的发挥，又能保障两湖防洪、供水和水生态环境保护需水要求，是水资源和水环境保护领域的难点技术问题，现有方法尚不能实现这一目标。本专利发明了一种针对江湖交汇水系的长江干流重大水利工程优化调度及其与通江湖泊出入湖水库群水量联控联调的途径与方法，实现有利于改善江湖关系的跨流域、多目标、一体化水利工程群远程联合调控。

发明内容

发明目的：本发明针对已有的水库调度技术缺点，以实现江湖两利为目标，提供一种改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群联合运行调控系统和方法，针对表征江湖关系的控制性水文参数开展多目标优化调控，实现有利于改善江湖关系的跨流域、多目标、一体化水利工程群远程联合调控。

技术方案：本发明改善江湖关系的水库群联合运行调度系统，包括水文信息采集模块、水库工况接入模块、信息传输模块、数据预处理模块、江湖关系调度决策模块、显示终端模块。

其中的水文信息采集模块，由各个功能前端测量设备子模块组成，能够在河流控制性断面和通江湖泊控制性站点定时定量监测采集用于计算表征江湖关系状态的流量、流速、水位、水温、泥沙等水文参数。

水库工况接入模块包括江河上游控制性水库工况接入子模块和通江湖泊流域入湖水系控制性水库工况接入子模块，分别用于接入江河上游控制性水库和通江湖泊流域内入湖支流水系控制性水库群的实时制组运行工况、库区水位、下泄水量、气象的基本水库调度信息。

信息传输模块，由有线通信网和无线局域网组成，其中水文信息采集模块获得的现场数据流通过3G无线传输方式进行通讯传输，经无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块；水库工况接入模块的数据流直接通过各个水库管理站机房的有线通信网传输到系统控制中心的数据预处理模块进行处理。

数据预处理模块用于数据接受和存储、标准化预处理、水文短期预报分析；数据预处理模块包括信息库子模块和水文预报子模块；其中的信息库子模块用于接受并标准化集中存储所采集的水文信息和水库工况数据；所述的水文预报子模块，采用统计回归和数据驱动方法建立短期预测单元，利用采集的水文信息、水库工况数据生成短期水文预报信息，供江湖关系调度决策模块使用。

江湖关系调度决策模块，包括江湖关系状态分析子模块、水库群联合调度分析子模块和专家决策分析子模块；其中的江湖关系状态分析子模块接收数据预处理模块提供的当前及短期预测水文数据，用于计算表征江湖关系状态的关键参数，分析调度期内江湖联通性和水生态环境状态；所述的水库群联合调度分析子模块，针对接收到的数据预处理模块的水库工况信息，通过设置不同的目标函数内指标权重值，采用多分组差分进化算法(MGDE)，优化计算得到有利于改善江湖关系的水库群联合调度方案；所述的专家决策分析子模块接收水库群联合调度分析子模块所得水库群联合调度备选方案，结合江湖关系状态分析子模块提供的江湖关系状态预测，对不同水库群联合调度备选方案所引发的江湖关系变化趋势进行比较，提出最终的调度决策方案。

显示终端模块由高性能服务器及其显示终端组成，对水文数据、水库工况信息、数据预处理中间过程、调度决策结果进行图像化展示。

上述系统中，江湖关系状态分析子模块，包括江湖连通性状态分析单元、通江湖泊水生态环境状态分析单元。

进一步的，江湖连通性状态分析单元，接受水文信息采集模块传输的、数据预处理模块存储的江河上游干流流量、江河入湖流量、江河干流沙量、江河入湖沙量等关键水文参数数据，分析计算表征江湖连通性状态的江湖水沙交换量、分流分沙比、江湖顶托值。

进一步的，通江湖泊水生态环境状态分析单元，接受水文信息采集模块传输的水文信息，包括控制性水文站水位、洲滩湿地水位等关键参数数据，分析计算表征通江湖泊水生态环境状态的湖泊生态需水量满足率。

上述系统中，水库群联合调度分析子模块，包括控制性指标拟合单元、调度优化分析计算单元，其中：

进一步的，控制性指标拟合单元用于分析江河中上游水库群及通江湖泊水系组成和水情的特点，基于历史数据、水文信息采集模块和水库工况接入模块获取的长序列相关数据，应用最小二乘原理，建立江河中上游及通江湖泊出入湖水库群的控制下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系。

进一步的，调度优化分析计算单元，基于水库群的控制下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系，确定水库群及通江湖泊联合调度的优化目标函数和约束条件，通过设置不同的目标函数内指标权重值，采用多分组差分进化算法(MGDE)进行有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，将得出的一组各控制水库预测调度过程水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息解集输入专家决策分析子模块。

进一步的，专家决策分析子模块接受调度优化分析计算单元的水库群联合调度备选方案，结合江湖关系状态分析子模块中的江湖联通性和水生态环境状态预测结果，对接收的调度优化分析计算单元各控制水库预测调度过程的水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息，进行基于整个湖水系调度区域的、相应调度时期的、最有利于江湖关系的调度方案决策分析，得出符合实际情况的最终优选方案。

利用上述的改善江湖关系的水库群联合运行调度系统，本发明的江河及通江湖泊水库群联合运行调度方法，按以下步骤进行：

(1)信息采集和传输：由水文信息采集模块各个功能前端测量设备子模块，在河流断面和通江湖泊控制性站点定时定量监测采集用于计算表征江湖关系的多个关键水文参数，包括河流断面流量、断面平均流速、断面平均水位、断面水温、断面泥沙量、站点流速、站点水位、站点水温、站点合沙量等；同时，由水库工况接入模块的江河上游控制性水库工况接入子模块和通江湖泊流域入湖水系控制性水库工况接入子模块，分别接入江河上游控制性水库和湖泊流域内支流入湖水系控制性水库群的机组运行工况、库区水位、下泄水量、气象等水库调度实时信息。

上述水文信息采集模块获得的现场数据流通过无线传输方式进行通讯传输，经3G无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块；同时，水库工况接入模块获得的数据流直接通过各个水库管理站机房的有线通信网传输到系统控制中心的数据预处理模块。

(2)数据预处理：由数据预处理模块的信息库子模块接受并标准化集中存储水文信息采集模块采集的水文信息、水库工况接入模块传输的水库工况数据；由水文预报子模块利用采集的水文信息、水库工况数据，采用统计回归和数据驱动方法生成短期水文预报信息，包括江湖水系的水位和流量时空分布预测数据集，供江湖关系调度决策模块使用。

(3)江湖关系状态分析：由江湖关系调度决策模块的江湖关系状态分析子模块分析和预测江湖关系状态情况，包括江湖连通性状态分析和通江湖泊水生态环境状态分析；其中的江湖连通性状态分析，由江湖关系状态分析子模块内的江湖连通性状态分析单元接受水文信息采集模块传输的、数据预处理模块存储的江河上游干流流量、江河入湖流量、江河干流沙量、江河入湖沙量等关键水文参数数据，分析计算表征江湖连通性状态的江湖水沙交换量、分流分沙比、江湖顶托值；其中的通江湖泊水生态环境状态分析，由江湖关系状态分析子模块内的通江湖泊水生态环境状态分析单元接受水文信息采集模块传输的、数据预处理模块存储的控制性水文站水位、洲滩湿地水位等关键参数数据，分析计算得出表征通江湖泊水生态环境状态的湖泊生态需水量满足率。

(4)江河中上游及通江湖泊水库群联合运行优化调度计算：由水库群联合调度分析子模块接受水文信息采集模块和水库工况接入模块传输的、数据预处理模块存储的水文信息和水库工况信息，进行江河中上游及通江湖泊水库群联合运行优化调度计算，提出的水库群联合调度备选方案；具体分为两个步骤。

①通过控制性指标拟合分析，明确江河中上游水库群对通江湖泊水系水情的影响，具体由水库群联合调度分析子模块的控制性指标拟合单元接受水文信息采集模块传输的、数据预处理模块存储的水文信息和水库工况信息，应用最小二乘原理分析得出江河中上游及通江湖泊出入湖水库群的下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系。

②由水库群联合调度分析子模块的调度优化分析计算单元进行有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群联合优化调度计算分析；所述的计算方法以有利于改善江湖关系的为调度目标，以水库运行基本设计规程为约束条件，通过设置不同的目标函数内指标权重值，采用多分组差分进化算法(MGDE)，进行江河中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，得出水库群联合调度备选方案，即各控制水库预测调度过程水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息解集，输入专家决策分析子模块；同时，所生成的即优化调度方案的相关参数信息输入江湖关系状态分析子模块中，对各个备选调度方案对江湖关系状态变化进行预测分析。

(5)专家决策分析：专家决策分析子模块接收调度优化分析计算单元的水库群联合调度备选方案，即优化调度参数信息，结合江湖关系状态分析子模块中的各备选方案下江湖关系状态变化预测分析结果，即对各备选方案下的水库预测调度过程的水位、流量、出力、主要控制断面和站点水位、流量数据等信息，进行基于整个湖水系调度区域的、相应调度时期的、最有利于江湖关系的调度方案决策分析，得出符合实际情况的最终优选方案。

(6)调度信息可视化：由显示终端模块的高性能服务器及其显示终端对水文数据、水库工况信息、数据预处理中间过程、调度决策信息进行图像化展示。

上述方法中，表征江湖关系状态分析包括江湖连通性状态分析和通江湖泊水生态环境状态分析，江湖连通性状态包括江湖分流分沙比、江湖水沙交换量、江湖顶托三个方面的共5个参数，通江湖泊水生态环境状态由湖泊最小生态需水量关键参数表征，具体计算方法如下：

①江湖分流、分沙比表征了水利工程影响下江河总流量中对通江湖泊的直接影响力。具体参数计算方法为：A＝Q_in1/Q_r，B＝S_in1/S_r，式中，A为分流比；B为分沙比；Q_in1、S_in1分别为江河通过进出口进入湖泊的水量和泥沙量，Q_r、S_r分别为湖泊进出口处上游江河干流流量和泥沙量。

②江湖水沙交换系数表征了江湖之间水沙相互交换关系，体现入湖或出湖物质流通能力。具体参数计算方法为：水量交换系数C＝(Q_in1+Q_in2)/Q_out，泥沙交换系数D＝(S_in1+S_in2)/S_out，式中，Q_in2、S_in2分别为湖泊流域内入湖支流入湖流量和泥沙量，Q_out、S_out分别为通江湖泊出湖水量及泥沙量。

③江湖顶托系数表征通江湖泊与干流连接处干流水体是否对湖泊水体有顶托作用：E＝(H₁-H₂)/ΔL式中，E为江湖顶托表征参数；H₁为所选通江湖泊内距离江湖出入口距离最远的水文站水位，H₂为所选通江湖泊江湖出入口水位，ΔL为两站点的顺水流方向的长度。

④湖泊生态需水量满足率表征在变化江湖关系影响下通江湖泊控制性生态区域所需水位的满足程度：F＝h_o/h_min，式中，F为湖泊生态需水量表征参数；h_o为临近通江湖泊洲滩湿地水文站实测水位平均值，h_min为由维持洲滩湿地正常功能所需的最小生态水位。

上述方法中，所建立的江河中上游及通江湖泊水库群联合调度计算方法，是在满足江河上游控制性水库及通江湖泊流域水利工程群基本调度目标的前提下，以改善江湖关系为第一目标，明确调度目标函数和约束条件，采用多分组差分进化算法(MGDE)，进行有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，提出改善江湖关系的联合调度准则如下：

其中的目标函数为： $F=\max [\mathrm{\α}(\frac{A}{A_o}+\frac{B}{B_o})+\mathrm{\β}(\frac{C}{C_o}+\frac{D}{D_o})+\mathrm{\γ}\frac{E}{E_o}+\mathrm{\λ}\frac{F}{F_o}];$ 其中，F为江湖关系状态表征，亦即开展优化调度的根本目标；A～F分别为分流比、分沙比、水量交换系数、泥沙交换系数、江湖顶托表征参数、湖泊生态需水量表征参数；A_o～F_o分别为江湖关系健康条件下的分流比、分沙比、水量交换系数、泥沙交换系数、江湖顶托表征参数、湖泊生态需水量表征参数的基准目标值的设定方法为：根据长期历史统计资料去除人为影响干扰后的各指标平均值；α～λ分别为各指标权重值，其取值范围均为[0，1]，且α+β+γ+λ＝1，在每次相应调度决策分析时期，均根据相应时期需要赋予各指标不同权重值。

进一步的，其中的约束条件为：

①控制性水库水量平衡约束： $V_{t+1}^i=V_t^i+(I_t^i-Q_t^i)\×\mathrm{\Δt},t=\mathrm{1,2},...,T,i=\mathrm{1,2}....,m;$ 式中，

和

分别为水库i第t+1时段和第t时段初的库容；

和分别为水库t第i时段的平均入库和下泄流量，其中的下泄流量

为发电引用流量

和弃水流量

之和；Δt为时段间隔。

②控制性水库出力约束： $N_{t,\min }^i\≤N_t^i\≤N_{t,\max }^i;$ 式中， $N_t^i=9.81{\mathrm{\η}}_t^i{q}_t^i{h}_t^i,$ 其中

和

分别为电站i第t时段的效率系数、发电引用流量和平均水头，

为电站i第t时段的最小、最大出力约束。

③控制性水库蓄水位约束：

式中，

分别为水库i第t时段初最低、最高水位约束，该约束包括各水库本身具有的最低、最高水位限制以及调度期内设定的调节库容对应水位限制，取交集部分。

④控制性水库下泄流量约束：

式中，

分别为水库i第t时段最小、最大下泄流量约束，该约束包括水库下游防洪流量、补水流量、通航流量和生态基流等约束条件，取交集部分。

⑤各水库下泄能力约束：

式中，

为第t时段水库i的坝前平均水位，为对应水位下水库的最大下泄能力。

上述方法中，江河中上游及通江湖泊水库群联合运行调度方法采用多分组差分进化算法(MGDE)进行水库群优化调度分析，主要包括如下步骤：

(1)算法基本参数设置。

(2)在可行搜索空间内随机初始化群体NP，群体中的每个个体X_i表示江河中上游及通江湖泊水库群以时段水位作为个体内变量的一条初始可行调度过程线。例如以三峡水库、丹江口水库、长沙综合水利枢纽、峡江水利枢纽联合调度为例，则 $X_i=(Z_{1,i}^s,Z_{2,i}^s,...Z_{T,i}^s,Z_{1,i}^d,Z_{2,i}^d,...Z_{T,i}^d,Z_{1,i}^c,Z_{2,i}^c,...Z_{T,i}^c,Z_{1,i}^x,Z_{2,i}^x,...Z_{T,i}^x),$ 分别代表三峡水库、丹江口水库、长沙综合水利枢纽、峡江水利枢纽t时段第i组初始化群体的水位，T为调度时段总数。

如此，以各水库水位作为变量，通过水量平衡原理计算各时段的下泄流量过程，进而得到各水库电站出力过程，并且通过下泄流量与泥沙、通江湖泊湖区代表站水位的相关关系，得到主要控制断面水位数据，从而计算出目标函数值。

(3)将上述计算目标函数值作为群体中每个个体适应度值。

(4)各子群内个体依据差分进化原理进行进化循环更新。

①按照适应度降序对种群进行重新排序，确定全局最佳个体Xg；

②将排序后的个体序列X＝{X₁，X₂，…X_i，…，X_NP}(分入m个子群，每个子群中个体数量为n＝NP/m，令

则第k子群可表示为

其中k＝1，2，…，m及r＝1，2，…，n；

③对于各子群内个体，按照差分进化思想循环进行进化更新操作：

I.令子群进化代数lg＝1，设置每个子族群中的最优个体变量Xb^k，lg(令该变量初始值为

)，，其中k＝1，2，…，m；

II.采用变异、交叉及选择策略，对各个子群中的个体进行进化操作；

III.lg＝lg+1，重复步骤I-II直到设定的子群进化代数lg＝Ggroup。

④当各子群完成进化后，将所有子群内个体重新混合组成新的群体。

(5)计算结束，输出全局最优个体Xg作为优化计算结果。

上述方法求解通过对整个群体循环进行分组进化与混合操作，而在每个分组内部采用类似于差分进化(DE)的策略对个体不断进行更新。

进一步的，具体计算步骤如下：

步骤1.算法基本参数设置，包括：种群规模NP，子群数量m，各子群内包含个体数量n＝NP/m，交叉因子CR∈[0，1]，缩放因子F∈[0，1.2]，预先设定最大混合迭代次数Gshuff和各子群内差分进化代数Ggroup，其中Gshuff一般设置为2000～5000，个体变量维数越高，混合迭代次数越多；Ggroup一般设置为子群内个体数量两倍，即Ggroup＝2n。

步骤2在可行调度空间内按照随机初始化群体，其中x_j，i表示个体X_i的第j维变量，

表示第j维变量空间的取值范围，根据各水库水位约束条件确定。

步骤3根据上述调度目标函数值计算每个个体适应度。

步骤4有限次循环计算，采用类似差分进化的策略进行各个子群内个体进化。

①按照适应度降序对种群进行重新排序，确定最佳个体Xg。

②根据以下策略将其划分为m个族群：个体1分入第1子群，个体2分入第2子群，......，个体m分入第m子群，第m+1个体分入第1子群，以此类推。令排序后的个体序列为X＝{X₁，X₂，…，X_NP}，则族群的划分方法可用下式表示，其中M^k表示第k个子群：

$M^k=\{Y_r^k=X_{k+m(r-1)},k=\mathrm{1,2},...,m,r=\mathrm{1,2},...,n\}.$

③对于各子群内个体，循环进行进化更新操作：

I.令子群进化代数lg＝1，设置每个子族群中的最优个体变量Xb^k，lg，令该变量初始值为

其中k＝1，2，…，m；

II.采用类似差分进化的变异、交叉及选择策略，对各个子群中个体进行如下进化操作：

变异：采用全局最优个体Xg作为基向量，族群内最优个体Xb^k，lg，和随机从族群中选择互不相同的个体

作为差分向量，通过下式得到变异个体。

$V_r^{k,\lg +1}=\mathrm{Xg}+F[({\mathrm{Xb}}^{k,\lg }-Y_{r1}^{k,\lg })+(Y_{r2}^{k,\lg }-Y_{r3}^{k,\lg })]$

交叉：在变异产生的个体

和族群中的个体

之间进行交叉操作得到试验个体 $U_r^{k,\lg +1}=\{u_{r,1}^{k,\lg +1},u_{r,2}^{k,\lg +1},...,u_{r,D}^{k,\lg +1}\},$ 交叉操作如下式所示：

$u_{r,j}^{k,\lg +1}=\left\{\begin{array}{cc}{v}_{r,j}^{k,\lg +1},& \mathrm{ifrand}\left(\mathrm{0,1}\right)\≤\mathrm{CRorj}=j_{\mathrm{rand}}\\ y_{r,j}^{k,\lg },& \mathrm{otherwise}\end{array}\right..$

选择：将试验个体与当前族群中的个体

按照下式进行比较，适应度值较大的个体比较有利：

$Y_i^{k,\lg +1}=\left\{\begin{array}{cc}{U}_i^{k,\lg +1},& \mathrm{iff}\left(U_i^{k,\lg +1}\right)>f\left(Y_i^{\lg }\right)\\ Y_i^{\lg },& \mathrm{otherwise}\end{array}\right..$

III.lg＝lg+1，重复步骤I-II直到设定的子群内进化代数lg＝Ggroup。

④当各子群完成进化后，将所有子群内个体重新混合组成新的群体。

步骤5计算结束，输出全局最优个体Xg作为优化计算结果。

与现有技术相比，本发明实现了有利于江湖关系的跨流域、多目标、一体化江河上下游水库群的一体化联合调度，突破了传统水库优化调度实践大多以发挥发电和防洪效益为根本目标的局限性，克服了现有技术大多仅限于单个水库的库区或坝下河段水库水量调度的不足；针对江湖河交汇复杂系统，本发明既兼顾了江河干流控制性水库群多种功能的发挥，又保障了通江湖泊水生态环境保护需水等湖泊健康要求，具有显著刨新性和广阔的工程推广应用价值。

附图说明

图1本发明江河及通江湖泊水库群联合运行调度系统结构示意图；

图2本发明江河及通江湖泊水库群联合运行调度方法流程示意图；

图3本实施例优选方案单库调度和多库联合调度结果比较图；

图4本实施例单库调度和多库联合调度下两个通江湖泊江湖连接处水位比较图。

具体实施方式

根据下述实施例，可以更好地理解本发明。然而，本领域的技术人员容易理解，实施例所描述的内容仅用于说明本发明，而不应当也不会限制权利要求书中所详细描述的本发明。

为了更清楚的说明本发明的内容，下面通过实施例，并结合附图对本发明作进一步的描述。

本实施例选取长江中上游及通江湖泊的江湖交汇水系为实施对象，亦即江河选取为长江，通江湖泊选取为鄱阳、洞庭两湖，并运用本发明提供的长江中上游及通江湖泊水库群联合运行调度系统及方法，开展有利于改善江湖关系的长江中上游及通江湖泊水库群联合运行调度，提供跨流域、多目标、一体化水库群远程联合调控。

本实施例提供的长江中上游及通江湖泊水库群联合运行调度系统，如附图1所示，由水文信息采集模块1、水库工况接入模块2、信息传输模块3、数据预处理模块4、江湖关系调度决策模块5、显示终端模块6组成，其中：

1.所述的水文信息采集模块1，由各个功能前端测量设备子模块7组成，用于采集表征江湖关系状态的多个关键水文参数信息，所涉及具体设备包括：用于在河流控制性断面和通江湖泊控制性站点监测水文信息的流量传感器、流速传感器、水位水压传感器、温度传感器以及泥沙浓度测量传感器等各类传感器、传感器电缆、电源电缆和传感器数据显示终端。各种前端测量设备定时对控制断面/站点的流量、流速、水位、水温、泥沙等重要水文指标进行监测。各功能传感器采集的信息通过各自的串行端口传输给监测装置显示终端设备，通过3G无线信息传输方式进行数据传输，经无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块4。

2.所述的水库工况接入模块2包括江河上游控制性水库工况接入子模块8和通江湖泊流域入湖水系控制性水库工况接入子模块9，分别用于接入长江上游控制性水库和通江湖泊流域内入湖支流水系控制性水库群的实时机组运行工况、库区水位、下泄水量、气象等基本水库调度信息。所述的水库工况接入模块2由接入端口和通信线路组成，从各控制性水库监控中心获取的信息通过有线通信网络传输到系统控制中心的数据预处理模块4。

3.所述的信息传输模块3，由有线通信网和无线局域网组成，其中水文信息采集模块1获得的现场数据流通过3G无线传输方式进行通讯传输，经无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块4的监测主机上；水库工况接入模块2的数据流经过接入端口，直接通过各个水库管理站机房的有线通信网传输到系统控制中心的数据预处理模块4的监测主机上。信息采集网络以数据预处理模块4的监测主机作为中心节点，各功能前端测量设备7的数据显示终端设备通过3G无线网络直接与数据预处理模块4的监测主机通信，同时各个水库管理站机房通过有线网络直接与数据预处理模块4的监测主机通信，组成一个覆盖各河流控制性断面、通江湖泊控制性站点和各个水库管理站的信息传输网络，实现由各前端测量设备7定时定量采集数据的、通过协议协同感知的、以3G无线网络进行信息传输的水文信息监测网络。

4.所述的数据预处理模块4用于数据接受和存储、标准化预处理、水文短期预报分析；数据预处理模块4包括信息库子模块10和水文预报子模块11；其中的信息库子模块10用于接受所采集的水文信息和水库工况数据，经过标准化预处理数据流程后集中存储在模块服务器的数据库中，并提供查询、预分析分析功能，供江湖关系调度决策模块5和显示终端模块6调用；所述的水文预报子模块11，采用统计回归和数据驱动方法建立短期预测单元，利用信息库子模块10中的水文信息和水库工况数据，生成不同水库调度工况下的水文时空分布特征规律，采用神经网络方法进行历史数据学习后生成数据驱动模式的短期水文预报模型，以供江湖关系调度决策模块5调用。

5.所述的江湖关系调度决策模块5，包括江湖关系状态分析子模块12、水库群联合调度分析子模块13和专家决策分析子模块14。

其中的江湖关系状态分析子模块12接收水文信息采集模块1传输的、数据预处理模块4存储的长江上游干流流量、长江入湖流量、长江干流沙量、长江入湖沙量等关键水文参数数据，用于计算表征江湖关系状态的关键参数，由江湖连通性状态分析单元15和通江湖泊水生态环境状态分析单元16，分析调度期内江湖联通性和水生态环境状态，包括江湖分流比、江湖分沙比、江湖水量交换系数、江湖泥沙交换系数、江湖顶托系数、湖泊最小生态需水量等。

其中的水库群联合调度分析子模块13，包括控制性指标拟合单元17、调度优化分析计算单元18，其中控制性指标拟合单元17用于分析长江中上游水库群及通江湖泊水系组成和水情的特点，基于历史数据、水文信息采集模块1和水库工况接入模块2获取的长序列相关数据，应用最小二乘原理，建立长江中上游及通江湖泊出入湖水库群的控制下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系；调度优化分析计算单元18，基于水库群的控制下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系，确定水库群及通江湖泊联合调度的优化目标函数和约束条件，通过设置不同的目标函数内指标权重值，采用多分组差分进化算法(MGDE)，进行有利于改善江湖关系的长江中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，将得出的一组各控制水库预测调度过程水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息解集输入专家决策分析子模块14。

其中的专家决策分析子模块14，接受调度优化分析计算单元18的水库群联合调度备选方案，结合江湖关系状态分析子模块12中的江湖联通性和水生态环境状态预测结果，对接收的调度优化分析计算单元18各控制水库预测调度过程的水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息，进行基于整个湖水系调度区域的、相应调度时期的、最有利于江湖关系的调度方案决策分析，得出符合实际情况的最终优选方案。

6.所述的显示终端模块6由一组高性能服务器及其大屏幕显示终端组成，对采集的水文数据、接入的水库工况信息、数据预处理中间过程、优化调度备选方案、调度专家决策结果等进行图像化展示。

本实施例涉及到的控制性水库群，包括在长江干流上游的控制性水库，在长江干流最大支流汉江上选取的控制性水库，在通江湖泊洞庭湖流域内的入湖支流控制性水库群，在通江湖泊鄱阳湖流域内的入湖支流控制性水库群。具体而言，针对可能的水库群联合调度模式包括以下7种情况：

(1)有利于洞庭湖、鄱阳湖江湖关系的长江干流上游水库调度模式；

(2)有利于洞庭湖、鄱阳湖江湖关系的洞庭湖流域水库调度模式；

(3)有利于鄱阳湖江湖关系的鄱阳湖流域水库调度模式；

(4)有利于洞庭湖、鄱阳湖江湖关系的长江干流上游水库调度、洞庭湖流域水库群联合调度模式；

(5)有利于鄱阳湖江湖关系的长江干流上游水库调度、鄱阳湖流域水库群联合调度模式；

(6)有利于洞庭湖、鄱阳湖江湖关系的洞庭湖流域、鄱阳湖流域水库群联合调度模式；

(7)有利于洞庭湖、鄱阳湖江湖关系的长江干流上游、洞庭湖流域、鄱阳湖水库群联合调度模式。

以上述的第1和第7种模式为例，选取长江上游控制性水库、长江支流汉江控制性水库、通江湖泊洞庭湖流域支流湘江上的长沙综合水利枢纽，鄱阳湖流域支流赣江上的峡江水利枢纽。本实例中以上述四个水库为调度对象，运用本发明提供的长江中上游及通江湖泊水库群联合运行调度方法(图2)，按以下步骤进行：

(1)信息采集和传输：由水文信息采集模块1各个功能前端测量设备子模块7，在长江干流和汉江支流的控制性断面、通江湖泊控制性站点，定时定量监测采集用于计算表征江湖关系的多个关键水文参数，包括河流断面流量、流速、水位、水温、泥沙量、站点流速、站点水位、站点水温、站点含沙量等；同时，由水库工况接入模块2的江河上游控制性水库工况接入子模块8和通江湖泊流域入湖水系控制性水库工况接入子模块9，分别接入长江上游控制性水库和湖泊流域内支流入湖水系控制性水库群的机组运行工况、库区水位、下泄水量、气象等水库调度实时信息。

上述水文信息采集模块1获得的现场数据流通过无线传输方式进行通讯传输，经3G无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块4；同时，水库工况接入模块2获得的数据流直接通过各个水库管理站机房的有线通信网传输到系统控制中心的数据预处理模块4。

(2)数据预处理：由数据预处理模块4的信息库子模块10接受并标准化集中存储水文信息采集模块1采集的水文信息、水库工况接入模块2传输的水库工况数据；由水文预报子模块11利用采集的水文信息、水库工况数据，采用统计回归和数据驱动方法生成短期水文预报信息，包括江湖水系的水位和流量时空分布预测数据集，供江湖关系调度决策模块5使用。

(3)江湖关系状态分析：由江湖关系调度决策模块5的江湖关系状态分析子模块12分析和预测江湖关系状态情况，包括江湖连通性状态分析和通江湖泊水生态环境状态分析；其中的江湖连通性状态分析，由江湖关系状态分析子模块12内的江湖连通性状态分析单元15接受水文信息采集模块1传输的、数据预处理模块4存储的长江上游干流流量、长江入湖流量、长江干流沙量、长江入湖沙量等关键水文参数数据，分析计算表征江湖连通性状态的江湖水沙交换量、分流分沙比、江湖顶托值；其中的通江湖泊水生态环境状态分析，由江湖关系状态分析子模块12内的通江湖泊水生态环境状态分析单元16接受水文信息采集模块1传输的、数据预处理模块4存储的控制性水文站水位、洲滩湿地水位等关键参数数据，分析计算得出表征通江湖泊水生态环境状态的湖泊生态需水量满足率。

(4)长江中上游及通江湖泊水库群联合运行优化调度计算：由水库群联合调度分析子模块13接受水文信息采集模块1和水库工况接入模块2传输的、数据预处理模块4存储的水文信息和水库工况信息，进行长江中上游及通江湖泊水库群联合运行优化调度计算，提出水库群联合调度备选方案；具体分为两个步骤。

①通过控制性指标拟合分析，明确长江中上游水库群对通江湖泊水系水情的影响，具体由水库群联合调度分析子模块13的控制性指标拟合单元17接受水文信息采集模块1传输的、数据预处理模块4存储的水文信息和水库工况信息，应用最小二乘原理分析得出长江中上游及通江湖泊出入湖水库群的下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系。

②由水库群联合调度分析子模块13的调度优化分析计算单元18进行有利于改善江湖关系的长江中上游及通江湖泊水库群联合优化调度计算分析；所述的计算方法以有利于改善江湖关系的为调度目标，以水库运行基本设计规程为约束条件，通过设置不同的目标函数内指标权重值，采用多分组差分进化算法(MGDE)进行长江中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，得出水库群联合调度备选方案，即各控制水库预测调度过程水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息解集，输入专家决策分析子模块14；同时，所生成的即优化调度方案的相关参数信息输入江湖关系状态分析子模块12中，对各个备选调度方案对江湖关系状态变化进行预测分析。

(5)专家决策分析：专家决策分析子模块14接收调度优化分析计算单元18的水库群联合调度备选方案，即优化调度参数信息，结合江湖关系状态分析子模块12中的各备选方案下江湖关系状态变化预测分析结果，即对各备选方案下的水库预测调度过程的水位、流量、出力、主要控制断面和站点水位、流量数据等信息，进行基于整个湖水系调度区域的、相应调度时期的、最有利于江湖关系的调度方案决策分析，得出符合实际情况的最终优选方案。

(6)调度信息可视化：由显示终端模块6的高性能服务器及其显示终端对水文数据、水库工况信息、数据预处理中间过程、调度决策信息进行图像化展示。

在上述实施方法过程中，表征江湖关系状态分析包括江湖连通性状态分析和通江湖泊水生态环境状态分析，江湖连通性状态包括江湖分流分沙比、江湖水沙交换系数、江湖顶托三个方面的共5个参数，通江湖泊水生态环境状态由湖泊最小生态需水量关键参数表征，具体计算结果如下：

(1)分流比A＝Q_in1/Q_r，分沙比B＝S_in1/S_r，Q_in1、S_in1分别为长江通过分流进入湖泊的水量和泥沙量，Q_r、S_r分别为长江干流流量和泥沙量，此实施例中进出口指荆江三口(松滋口、太平口、藕池口)分流，Q_r、S_r分别取长江枝城站多年平均径流量和含流量，Q_r＝14500m³/s，S_r＝1.135kg/m³。

(2)水量交换系数C＝(Q_in1+Q_in2)/Q_out，泥沙交换系数D＝(S_in1+S_in2)/S_out，式中，Q_in2、S_in2分别为湖泊支流入湖年流量和年泥沙量，Q_out、S_out分别为通江湖泊出湖年水量及年泥沙量；对于洞庭湖，Q_in2＝9500m³/s，S_in2＝0.865kg/m³，对于鄱阳湖Q_in2＝3950m³/s，S_in2＝0.92kg/m³。

(3)江湖顶托表征参数E＝(H₁-H₂)/ΔL，对于洞庭湖，H₁为鹿角水文站水位，H₂为城陵矶水文站水位；对于鄱阳湖，H₁星子水文站水位，H₂为湖口水文站水位，ΔL为上述两站点的顺水流方向的长度。

(4)湖泊生态需水量满足率表征在变化江湖关系影响下通江湖泊控制性生态区域所需水位的满足程度：F＝h_o/h_min，式中，F为湖泊生态需水量表征参数；h_o为临近通江湖泊洲滩湿地水文站实测水位平均值，h_min为由维持洲滩湿地正常功能所需的最小生态水位，对洞庭湖取25.0m，对鄱阳湖取1350m。

上述实施例中，所建立的长江中上游及通江湖泊水库群联合调度计算方法，是在满足长江上游控制性水库及通江湖泊流域水利工程群基本调度目标的前提下，以改善江湖关系为第一目标，明确调度目标函数和约束条件，采用多分组差分进化算法(MGDE)进行有利于改善江湖关系的长江中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，提出优化江湖关系的联合调度准则。

其中的目标函数为： $F=\max [\mathrm{\α}(\frac{A}{A_o}+\frac{B}{B_o})+\mathrm{\β}(\frac{C}{C_o}+\frac{D}{D_o})+\mathrm{\γ}\frac{E}{E_o}+\mathrm{\λ}\frac{F}{F_o}];$ 其中，F为江湖关系状态表征，亦即开展优化调度的根本目标；A～F分别为分流比、分沙比、水量交换量、泥沙交换量、江湖顶托表征参数、湖泊生态需水量表征参数；A_o～F_o分别为江湖关系健康条件下的分流比、分沙比、水量交换量、泥沙交换量、江湖顶托表征参数、湖泊生态需水量表征参数的基准目标值，设定方法为，根据长期历史统计资料去除人为影响干扰后的各指标平均值；α～λ分别为各指标权重值，其取值范围均为[0，1]，且α+β+γ+λ＝1；在每次相应调度决策分析时期，均根据相应时期需要赋予各指标不同权重值，本实例中针对蓄水期调度，即9-10月，这一时段最主要的目标是保证通江湖泊的供水安全，江湖顶托表征参数和湖泊生态需水量表征参数相对重要，取α＝β＝0.2，γ＝λ＝0.3。

其中的约束条件为：

①控制性水库水量平衡约束： $V_{t+1}^i=V_t^i+(I_t^i-Q_t^i)\×\mathrm{\Δt},t=\mathrm{1,2},...,T,i=\mathrm{1,2}....,m;$ 式中，

和

分别为水库i第t+1时段和第t时段初的库容；

和

分别为水库i第t时段的平均入库和下泄流量，其中的下泄流量

为发电引用流量

和弃水流量

之和；Δt为时段间隔；

②控制性水库出力约束： $N_{t,\min }^i\≤N_t^i\≤N_{t,\max }^i;$ 式中， $N_t^i=9.81{\mathrm{\η}}_t^i{q}_t^i{h}_t^i,$ 其中和

分别为电站i第t时段的效率系数、发电引用流量和平均水头，

为电站i第t时段的最小、最大出力约束；

③控制性水库蓄水位约束：式中，

分别为水库i第t时段初最低、最高水位约束，该约束包括各水库本身具有的最低、最高水位限制以及调度期内设定的调节库容对应水位限制，取交集部分；

④控制性水库下泄流量约束：

式中，

分别为水库i第t时段最小、最大下泄流量约束，该约束包括水电站水库下游补水流量、通航流量和生态基流等约束条件，取交集部分；

⑤各水库下泄能力约束：

式中，

为水库i第t时段的坝前平均水位，

为对应水位下水库的最大下泄能力。

根据上述步骤，得出的最终的优选的水库群联合调度方案，包括仅长江上游控制性水库调度的单库调度方案和长江上游控制性水库、丹江口水库、长沙综合水利枢纽、峡江水利枢纽联合调度两种方案。单库调度和联合调度水库水位变化结果见图3，单库调度和联合调度下城陵矶和湖口水位见图4。可以看出，在蓄水期通过水库群的联合优化调度，城陵矶水位平均提高0.73m，湖口水位平均提高0.85m，分流比达到30％，分沙比达到35％，洞庭湖水量交换系数为1.1，泥沙交换系数为0.85，鄱阳湖湖水量交换系数为0.95，泥沙交换系数为1.2，两湖生态需水量满足率均达到了85％以上，因此可知通过本发明中提供的水库群联合调控方法，显著改善了通江湖泊健康，实现了有利于江湖关系的水库群一体化联合优化调控，取得了显著效益。

上述实例并非对本发明的限制，本发明也不仅限于上述举例，本技术领域的普通技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种改善江湖关系的水库群联合运行调度系统，其特征在于：该系统包括水文信息采集模块(1)、水库工况接入模块(2)、信息传输模块(3)、数据预处理模块(4)、江湖关系调度决策模块(5)、显示终端模块(6)，其中：

所述的水文信息采集模块(1)，由各个功能前端测量设备子模块(7)组成，能够在河流控制性断面和通江湖泊控制性站点定时定量监测采集用于计算表征江湖关系状态的流量、流速、水位、水温、泥沙参数；

所述的水库工况接入模块(2)包括江河上游控制性水库工况接入子模块(8)和通江湖泊流域入湖水系控制性水库工况接入子模块(9)，分别用于接入江河上游控制性水库和通江湖泊流域内入湖支流水系控制性水库群的实时机组运行工况、库区水位、下泄水量、气象等基本水库调度信息；

所述的信息传输模块(3)，由有线通信网和无线局域网组成，其中水文信息采集模块(1)获得的现场数据流通过3G无线传输方式进行通讯传输，经无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块(4)；水库工况接入模块(2)的数据流直接通过各个水库管理站机房的有线通信网传输到系统控制中心的数据预处理模块(4)进行处理；

所述的数据预处理模块(4)用于数据接受和存储、标准化预处理、水文短期预报分析；数据预处理模块(4)包括信息库子模块(10)和水文预报子模块(11)；其中的信息库子模块(10)用于接受并标准化集中存储所采集的水文信息和水库工况数据；所述的水文预报子模块(11)，采用统计回归和数据驱动方法建立短期预测单元，利用采集的水文信息、水库工况数据生成短期水文预报信息，供江湖关系调度决策模块(5)使用；

所述的江湖关系调度决策模块(5)，包括江湖关系状态分析子模块(12)、水库群联合调度分析子模块(13)和专家决策分析子模块(14)；其中的江湖关系状态分析子模块(12)接收数据预处理模块(4)提供的当前及短期预测水文数据，能够计算表征江湖关系状态的关键参数，分析调度期内江湖联通性和水生态环境状态；所述的水库群联合调度分析子模块(13)，针对接收到的数据预处理模块(4)的水库工况信息，采用多分组差分进化算法优化计算得到有利于改善江湖关系的水库群联合调度方案；所述的专家决策分析子模块(14)接收水库群联合调度分析子模块(13)所得水库群联合调度备选方案，结合江湖关系状态分析子模块(12)提供的江湖关系状态预测，对不同水库群联合调度备选方案所引发的江湖关系变化趋势进行比较，提出最终的调度决策方案；

所述的显示终端模块(6)由高性能服务器及其显示终端组成，对水文数据、水库工况信息、数据预处理中间过程、调度决策结果进行图像化展示。

2.如权利要求1所述的一种改善江湖关系的水库群联合运行调度系统，其特征在于：所述的江湖关系调度决策模块(5)由江湖关系状态分析子模块(12)、水库群联合调度分析子模块(13)和专家决策分析子模块(14)组成；其中：

所述的江湖关系状态分析子模块(12)，包括江湖连通性状态分析单元(15)、通江湖泊水生态环境状态分析单元(16)：其中，

所述的江湖连通性状态分析单元(15)，接受水文信息采集模块(1)传输的、数据预处理模块(4)存储的江河上游干流流量、江河入湖流量、江河干流沙量、江河入湖沙量等关键水文参数数据，分析计算表征江湖连通性状态的江湖水沙交换量、分流分沙比、江湖顶托值；

通江湖泊水生态环境状态分析单元(16)，接受水文信息采集模块(1)传输的水文信息，包括控制性水文站水位、洲滩湿地水位等关键参数数据，分析计算表征通江湖泊水生态环境状态的湖泊生态需水量满足率；

所述的水库群联合调度分析子模块(13)，包括控制性指标拟合单元(17)、调度优化分析计算单元(18)，其中：

控制性指标拟合单元(17)能够分析江河中上游水库群及通江湖泊水系组成和水情的特点，基于历史数据、水文信息采集模块(1)和水库工况接入模块(2)获取的长序列相关数据，应用最小二乘原理，建立江河中上游及通江湖泊出入湖水库群的控制下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系；

调度优化分析计算单元(18)，能够基于水库群的控制下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系，确定水库群及通江湖泊联合调度的优化目标函数和约束条件，通过设置不同的目标函数指标权重值，并采用多分组差分进化算法进行有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，将得出的一组各控制水库预测调度过程水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息解集输入专家决策分析子模块(14)；

所述的专家决策分析子模块(14)，能够接受调度优化分析计算单元(18)的水库群联合调度备选方案，结合江湖关系状态分析子模块(12)中的江湖联通性和水生态环境状态预测结果，对接收的调度优化分析计算单元(18)各控制水库预测调度过程的水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据信息，进行基于整个湖水系调度区域的、相应调度时期的、最有利于江湖关系的调度方案决策分析，得出符合实际情况的最终优选方案。

3.利用权利要求1-2所述系统进行江河及通江湖泊水库群联合运行调度方法，其特征在于：按以下步骤进行：

1)信息采集和传输：由水文信息采集模块(1)各个功能前端测量设备子模块(7)，在河流断面和通江湖泊控制性站点定时定量监测采集用于计算表征江湖关系的多个关键水文参数，包括河流断面流量、流速、水位、水温、泥沙量，通江湖泊控制性站点流速、水位、水温、含沙量；同时，由水库工况接入模块(2)的江河上游控制性水库工况接入子模块(8)和通江湖泊流域入湖水系控制性水库工况接入子模块(9)，分别接入江河上游控制性水库和湖泊流域内支流入湖水系控制性水库群的机组运行工况、库区水位、下泄水量、气象等水库调度实时信息；

上述水文信息采集模块(1)获得的现场数据流通过无线传输方式进行通讯传输，经3G无线通讯传输到系统控制中心的数据预处理模块(4)；同时，水库工况接入模块(2)获得的数据流直接通过各个水库管理站制房的有线通信网传输到系统控制中心的数据预处理模块(4)：

2)数据预处理：由数据预处理模块(4)的信息库子模块(10)接受并标准化集中存储水文信息采集模块(1)采集的水文信息、水库工况接入模块(2)传输的水库工况数据；由水文预报子模块(11)利用采集的水文信息、水库工况数据，采用统计回归和数据驱动方法生成短期水文预报信息，包括江湖水系的水位和流量时空分布预测数据集，供江湖关系调度决策模块(5)使用；

3)江湖关系状态分析：由江湖关系调度决策模块(5)的江湖关系状态分析子模块(12)分析和预测江湖关系状态情况，包括江湖连通性状态分析和通江湖泊水生态环境状态分析；其中的江湖连通性状态分析，由江湖关系状态分析子模块(12)内的江湖连通性状态分析单元(15)接受水文信息采集模块(1)传输的、数据预处理模块(4)存储的江河上游干流流量、江河入湖流量、江河干流沙量、江河入湖沙量等关键水文参数数据，分析计算表征江湖连通性状态的江湖水沙交换量、分流分沙比、江湖顶托值；其中的通江湖泊水生态环境状态分析，由江湖关系状态分析子模块(12)内的通江湖泊水生态环境状态分析单元(16)接受水文信息采集模块(1)传输的、数据预处理模块(4)存储的控制性水文站水位、洲滩湿地水位等关键参数数据，分析计算得出表征通江湖泊水生态环境状态的湖泊生态需水量满足率；

4)江河中上游及通江湖泊水库群联合运行优化调度计算：由水库群联合调度分析子模块(13)接受水文信息采集模块(1)和水库工况接入模块(2)传输的、数据预处理模块(4)存储的水文信息和水库工况信息，进行江河中上游及通江湖泊水库群联合运行优化调度计算，提出水库群联合调度备选方案；具体分为两个步骤：

①首先，通过控制性指标拟合分析，明确江河中上游水库群对通江湖泊水系水情的影响，具体由水库群联合调度分析子模块(13)的控制性指标拟合单元(17)接受水文信息采集模块(1)传输的、数据预处理模块(4)存储的水文信息和水库工况信息，应用最小二乘原理分析得出江河中上游及通江湖泊出入湖水库群的下泄流量与通江湖泊各湖区代表站水位的相关关系；

②由水库群联合调度分析子模块(13)的调度优化分析计算单元(18)进行有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群联合优化调度计算分析；所述的计算方法以有利于改善江湖关系为调度目标，以水库运行基本设计规程为约束条件，通过设置不同的目标函数指标权重值，采用多分组差分进化算法进行江河中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，得出水库群联合调度备选方案，即各控制水库预测调度过程水位、流量、出力、主要控制断面水位、流量数据等信息解集，输入专家决策分析子模块(14)；同时，所生成的即优化调度方案的相关参数信息输入江湖关系状态分析子模块(12)中，对各个备选调度方案对江湖关系状态变化进行预测分析；

5)专家决策分析：专家决策分析子模块(14)接收调度优化分析计算单元(18)的水库群联合调度备选方案，即优化调度参数信息，结合江湖关系状态分析子模块(12)中的各备选方案下江湖关系状态变化预测分析结果，即对各备选方案下的水库预测调度过程的水位、流量、出力、主要控制断面和站点水位、流量数据等信息，进行基于整个湖水系调度区域的、相应调度时期的、最有利于江湖关系的调度方案决策分析，得出符合实际情况的最终优选方案；

6)调度信息可视化：由显示终端模块(6)的高性能服务器及其显示终端对水文数据、水库工况信息、数据预处理中间过程、调度决策信息进行图像化展示。

4.根据权利要求3所述的调度方法，其特征在于：表征江湖关系状态分析包括江湖连通性状态分析和通江湖泊水生态环境状态分析，江湖连通性状态包括江湖分流分沙比、江湖水沙交换系数、江湖顶托三个方面的共5个参数，通江湖泊水生态环境状态由湖泊最小生态需水量关键参数表征，具体计算方法如下：

1)江湖分流、分沙比表征了水利工程影响下江河对通江湖泊的物质输移直接影响力，具体参数计算方法为：A＝Q_in1/Q_r，B＝S_in1/S_r，式中，A为分流比；B为分沙比；Q_in1、S_in1分别为江河通过出入口进入湖泊的水量和泥沙量，Q_r、S_r分别为出入口处上游江河干流流量和泥沙量；

2)江湖水沙交换系数表征了江湖之间水沙相互交换关系，体现入湖或出湖物质流通能力，具体参数计算方法为：水量交换系数C＝(Q_in1+Q_in2)/Q_out，泥沙交换系数D＝(S_in1+S_in2)/S_out，式中，Q_in2、S_in2分别为湖泊流域内的支流入湖流量和泥沙量，Q_out、S_out分别为通江湖泊出湖流量及泥沙量；

3)江湖顶托系数表征通江湖泊与干流连接处干流水体对湖泊水体存在高水位顶托还是低水位引流作用：E＝(H₁-H₂)/ΔL，式中，E为江湖顶托表征参数；H₁为所选通江湖泊内距离江湖出入口距离最远的水文站水位，H₂为所选通江湖泊江湖出入口水位，ΔL为两站点的顺水流方向的长度；

4)湖泊生态需水量满足率表征在变化江湖关系影响下通江湖泊控制性生态区域所需水位的满足程度：F＝h_o/h_min，式中，F为湖泊生态需水量表征参数；h_o为临近通江湖泊洲滩湿地水文站实测水位平均值，h_min为由维持洲滩湿地正常功能所需的最小生态水位。

5.根据权利要求3所述的调度方法，其特征在于：江河中上游及通江湖泊水库群联合调度计算方法，是以改善江湖关系为目标，按照多分组差分进化算法进行有利于改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群优化调度分析，得出改善江湖关系的江河中上游及通江湖泊水库群联合调度准则：

1)目标函数为： $F=\max [\mathrm{\α}(\frac{A}{A_o}+\frac{B}{B_o})+\mathrm{\β}(\frac{C}{C_o}+\frac{D}{D_o})+\mathrm{\γ}\frac{E}{E_o}+\mathrm{\λ}\frac{F}{F_o}];$ 其中，F为江湖关系状态表征参数，亦即开展优化调度的根本目标；A～F分别为分流比、分沙比、水量交换系数、泥沙交换系数、江湖顶托表征参数、湖泊生态需水量表征参数；A_o-F_o分别为江湖关系健康情形下的分流比、分沙比、水量交换系数、泥沙交换系数、江湖顶托表征参数、湖泊生态需水量表征参数的基准目标值，设定方法为，根据长期历史统计资料去除人为影响干扰后的各指标平均值；α～λ分别为各指标权重值，其取值范围均为[0，1]，且α+β+γ+λ＝1，在每次相应调度决策分析时期，根据相应时期需要赋予各指标不同权重值；

2)约束条件包括以下几个：

①控制性水库水量平衡约束： $V_{t+1}^i=V_t^i+(I_t^i-Q_t^i)\×\mathrm{\Δt},t=\mathrm{1,2},...,T,i-\mathrm{1,2}....,m;$

式中，

和分别为水库i在第t+1时段和第t时段初的库容；

和

分别为水库i在第t时段平均入库和下泄流量，其中的下泄流量

为发电引用流量

和弃水流量

之和；Δt为时段间隔；

②控制性水库出力约束： $N_{t,\min }^i\≤N_t^i\≤N_{t,\max }^i;$

式中，

其中

和

分别为电站i在第t时段的效率系数、发电引用流量和平均水头，

为电站i在第t时段的最小、最大出力约束；

③控制性水库蓄水位约束： $Z_{t,\min }^i\≤Z_t^i\≤Z_{t,\max }^i;$

式中，

分别为水库i在第t时段初最低、最高水位约束，该约束包括各水库本身具有的最低、最高水位限制以及调度期内设定的调节库容对应水位限制，取交集部分；

④控制性水库下泄流量约束： $Q_{t,\min }^i\≤Q_t^i\≤Q_{t,\max }^i;$

式中，

分别为水库i在第t时段最小、最大下泄流量约束，该约束包括水电站水库下游补水流量、通航流量和生态基流等约束条件，取交集部分；

⑤各水库下泄能力约束： $Q_t^i\≤Q_{\max }^i\left(Z_{t,\mathrm{avg}}^i\right),t=\mathrm{1,2},...,T,i=\mathrm{1,2}....,m;$

式中，为第t时段水库i坝前平均水位，

为对应水位下水库的最大下泄能力。

6.根据权利要求3所述的调度方法，其特征在于：采用多分组差分进化算法进行有利于改善江湖关系的水库群联合运行调度分析，包括如下步骤：

1)算法基本参数设置；

2)在可行搜索空间内随机初始化群体NP；

3)根据初始化群体NP计算目标函数值并作为个体适应度值；

4)各子群内个体依据差分进化原理进行进化循环更新；

①按照适应度降序对种群进行重新排序，确定全局最佳个体Xg；

②将排序后的个体序列X＝{X₁，X₂，…X_i，…，X_NP}分入m个子群，每个子群中个体数量为n＝NP/m，令

则第k子群可表示为

其中k＝1，2，…，m，r＝1，2，…，n；

③对于各子群内个体，按照差分进化思想循环进行进化更新操作：

I.令子群内进化代数lg＝1，设置每个子群中的最优变量为Xb^k，lg，令该变量初始值为 ${\mathrm{Xb}}^{k,1}=Y_1^{k,1},$ 其中k＝1，2，…，m；

II.采用变异、交叉及选择策略，对各个子群中的个体进行进化操作；

III.lg＝lg+1，重复步骤I-II直到设定的子群进化代数lg＝Ggroup；

④当各子群完成进化后，将所有子群内个体重新混合组成新的群体；

5)计算结束，输出全局最优个体Xg作为优化计算结果。

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