CN114331033A - 梯级水库消落期运行水位协同调度方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供梯级水库消落期运行水位协同调度方法及装置，方法包括：步骤一，将水库消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期；步骤二，构建适应消落期流量季节性特征的水库多级供水目标函数，以水库出库流量为决策变量，仿生进化算法为求解算法，推求梯级水库消落期运行水位协同调度方案集；步骤三，对各梯级水库分别采用水动力学方法分别模拟水库分期消落水位调度的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程；步骤四，以最大化发电量、河道外供水量、泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度、水位日上涨率和最小化防洪风险、污染影响时间、污染团浓度为评价指标，以组合距离评估法为决策方法，优选水库调度方案。
Description
技术领域
本发明属于水库调度技术领域，具体涉及一种梯级水库消落期运行水位协同调度方法及装置。
背景技术
水库消落期运行水位调度是面向多重水资源利用需求，涉及发电、防洪、供水、航运等常态化调度和泥沙减淤、环境生态保障等非常态化及应急调度的重要课题。水库消落期运行水位调度研究起步较晚，从水库规模来看，以单一水库调度和多年调节水库年末消落水位控制为主；从调度目标来看，梯级水库消落运用方式侧重考虑消落期发电效益；从调度时段步长来看，因消落期分期不明，多数研究以月或旬为调度时段步长，长短期嵌套调度甚少，总体来看尚未形成“分阶段消落-多目标融合-长短期嵌套”的水库调度方法。水库消落期运行水位协同调度的技术难点和挑战包括：①受梯级水库调节的互馈影响，消落期分期不明，表征极值流量季节性特征的难度大；②构建适应消落期流量季节性特征的多级供水调度并实现常规化、非常规化和应急调度的多目标融合难度大；③实现中长期径流预测、短期洪水预报与水库分阶段消落的嵌套调度极具挑战。
发明内容
本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供梯级水库消落期运行水位协同调度方法及装置，基于“分期-优化-仿真-决策”框架，运用数据挖掘技术、仿生进化算法、水动力学法、多目标决策分析等方法协同配合，构建与高效求解水库消落期运行水位协同调度的通用模型，提出了梯级水库消落期运行水位协同调度方法，可为流域水库消落期运行水位协同调度方案的科学制定提供理论依据与技术支撑。
本发明为了实现上述目的，采用了以下方案：
<方法>
本发明提供梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，消落期分期：运用数据挖掘技术表征水库消落期极值流量的季节性特征，将水库消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期；
步骤二，消落水位优化：构建适应消落期流量季节性特征的水库多级供水目标函数，以水库出库流量为决策变量，仿生进化算法为求解算法，推求梯级水库消落期运行水位协同调度方案集；
步骤三，水动力仿真：对方案集中各梯级水库(可依从上游至下游顺序)分别采用水动力学方法分别模拟水库分期消落水位调度的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程；
步骤四，多目标决策分析：以步骤二得到的最大化发电量、河道外供水量以及步骤三得到的泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度、水位日上涨率和最小化防洪风险、污染影响时间、污染团浓度为评价指标，以组合距离评估法为决策方法，优选水库调度方案。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤一中，首先对水库长系列逐日入库流量资料，分别采用年最大值和年最小值取样法构建极值流量和发生时间的序列对
和
然后运用数据挖掘技术将水库的消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期三分期，枯水期和汛前消落期取外包线，过渡期取内包线。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤二中，多级供水目标是指面向不同区域、不同消落期分期的多重水资源利用需求的供水调度目标；针对枯水期和过渡期的水库调度，考虑中长期径流预测结果，以有效预见期内发电量最大化和供水量最大化为目标，常态化调度目标函数如下：
式中，HG和WS分别为发电量最大化和供水量最大化目标函数；max{·}为最大化函数；M为年数；N为水库数目；
为第i个水库有效预见期；Ki和
分别为第i个水库机组出力系数和发电引用流量；
和
分别为第i个水库河道外供水流量、灌溉流量和调水流量；Δt为计算时段；
针对汛前消落期的水库调度，考虑短期洪水预报结果，以有效预见期内防洪风险最小化和发电量最大化为优化目标，常态化调度目标函数如下：
式中，FR为防洪风险最小化目标函数；Vi(t)为第i个水库t时刻的库容；
为第i个水库汛限水位对应的库容；min{·}为最小化函数。
以出库流量为决策变量，考虑水库水位、流量和出力约束，采用仿生进化算法协同优化梯级水库消落期运行水位协同调度。上述调度目标属于常态化调度范畴，水库在消落期可适时开展非常态化和应急调度工作，如回水区泥沙减淤调度、水污染(如水华、瞬排型等)事故应急调度、洪水脉冲生态调度等。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤二中，水库常态化调度及各水库/电站需满足以下约束条件：
①水量平衡约束
式中，Vi(t)和Vi(t+1)分别为第i个水库t时刻和t+1时刻的库容；
和
分别为第i个水库t时刻的入库流量、出库流量和损失流量；
②无时滞影响的水库水力联系
式中，
和
分别为第i+1个水库t时刻的入库流量和区间入流；
③水库水位约束
式中，Z(t)为第i个水库t时刻的库水位；
为第i个水库运行水位下限，通常为死水位；
为第i个水库运行水位上限，汛期取汛限水位、非汛期取正常蓄水位；
④水库出库流量约束
式中，
为第i个水库出库流量下限，需综合考虑灌溉、航运和生态环境需求来定；
为第i个水库出库流量上限，由下游堤防过流能力、水电站过流能力和水库泄流能力决定；
⑤水电站出力约束
式中，
和
分别为第i个水库水电站的出力下限和上限。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤二中，对于水库在消落期开展的非常态化和应急调度工作，非常态化和应急供水调度及各水库/电站还需满足以下附加约束条件：
①面向泥沙减淤调度目标的水位变幅约束：
Zi(t+1)-Zi(t)|≤δi，
式中，δi为第i个水库的水位变幅量；
②面向水污染事故应急调度目标的约束：
为应对水华和瞬排型水污染事故，水库需启动应急调度方案，通过加大水库出库流量以减少下游水污染事件的污染影响时间、污染团浓度和延长污染推移距离，水库下游控制断面的流量需满足如下约束集：
式中，
为第i个水库下游控制断面t时刻的流量；
为常规调度方案下第i个水库下游控制断面t时刻的流量；
为第i个水库下游控制断面的行洪能力；
③面向洪水脉冲生态调度的约束集：
对于第i个水库，
和
分别为人造洪水脉冲过程的起始时刻、峰现时刻和终止时刻，且满足
涨水与落水过程形状对称，水库下游控制断面的水位和流量需满足如下约束集：
式中，
和
分别为第i个水库下游水文站控制断面的起涨流量和t时刻流量；
和
分别为洪水脉冲峰现历时的最小值和最大值；
为第i个水库下游水文站控制断面t时刻水位；fi(·)为第i个水库下游水文站控制断面的水位与流量转换函数；
为洪水脉冲峰历时内第i个水库下游控断面k时刻的水位，其中
和
分别为洪水脉冲峰历时内第i个水库下游水文站控断面的水位涨幅率最小值和最大值；
和
分别为第i个水库下游水文站控断面的洪水脉冲起始时刻水位和峰现时刻水位；
和
分别第i个水库水文站下游控断面的洪水脉冲峰现历时内的水位变幅最小值最大值。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤二中，用仿生进化算法求解消落期运行水位协同调度问题按如下步骤进行：
①设置NSGA-II算法参数和初始化种群：设置交叉概率Pc、变异概率Pm、种群规模Npop和最大迭代次数Imax；采用实数编码方式编码并随机生成Npop规模的决策变量，即水库出库流量
②生成子代种群：执行拥挤竞标赛选择操作选择适应度较大的个体以生成子代种群；执行概率Pc的交叉操作重组两个亲代的染色体以生成子代种群；执行概率Pm的变异操作以保持种群基因的多样性；三个操作算子用于生成Npop规模的新子代种群Q0；
③评价种群适应度和计算中间种群的拥挤距离：对于第w次迭代，评价种群Qk的适应度；将第w-1次迭代的种群Qk-1和第w次迭代的种群Qk合并为规模为2·Npop的中间种群Ak；执行快速非支配排序将中间种群划分为不同等级；计算不同等级种群的拥挤距离；
④生成新种群和评价种群适应度：执行拥挤竞标赛选择算子，从中间种群Ak中选出规模Npop的新亲代种群Ak+1；对种群Ak+1执行交叉操作和变异操作生成规模Npop的子代种群Qk+1；评价种群Qk+1的适应度；
⑤判断计算终止条件：若当前迭代次数小于最大迭代次数Imax，则重复步骤②至⑤；否则终止计算并输出优化结果。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤三中，水库上游回水区泥沙冲淤模拟结果用于评估泥沙减淤调度效果，水库下游水污染扩散模拟结果用于评估水污染事故应急调度效果，水库下游洪水演进模拟结果用于评估洪水脉冲生态调度效果，相关评价指标的数学式如下：
式中，ΔS为梯级水库上游回水区的多年平均泥沙减淤量；ΔT,ΔC,ΔL分别为梯级水库下游水污染事故的多年平均污染影响时间变化量，污染团浓度变化量和污染推移距离变化量；Δzdown和Δψdown分别为梯级水库下游水文站控制断面的多年平均水位上涨幅度变化量和水位日上涨率变化量；Sopt(i，j)为第j年第i个水库消落水位优化调度方案对应的年泥沙淤积量；Topt(i，j)，Copt(i，j)和Lopt(i，j)分别为第j年第i个水库消落水位优化调度方案对应的年污染影响时间，污染团浓度和污染推移距离；Δzopt(i,j)和Δψopt(i,j)分别为第j年第i个水库消落水位优化调度方案对应的年水位上涨幅度和水位日上涨率；Sbench(i,j)为第j年第i个水库消落水位常规调度方案对应的年泥沙淤积量；Tbench(ij)，Cbench(i,j)和Lbench(i,j)分别为第j年第i个水库消落水位常规调度方案对应的年污染影响时间，污染团浓度和污染推移距离；Δzbench(i,j)和Δψbench(i,j)分别为第j年第i个水库消落水位常规调度方案对应的年水位上涨幅度和水位日上涨率。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，还可以具有以下特征：在步骤四中，用组合距离评估法优选水库调度方案的具体步骤如下：
①基于调度方案和水动力仿真结果构建评价指标矩阵(X)：
式中，xuv为第u个调度方案第v个评价指标值，且xuv≥0；U和V分别为调度方案的数目和评价指标的数目；
②归一化和加权平均评价指标：
ruv＝wv·yuv，
式中，Cbenefit和Ccost分别为效益型和成本型评价指标集；yuv为第u个调度方案第v个评价指标的归一化值；wv(0<wv<1)为第v个评价指标的权重系数，且
ruv为第u个调度方案第v个评价指标的归一化加权值；
③识别负理想点并计算欧几里德距离和曼哈顿距离：
ns＝[nsv]1×V，
式中，ns和nsv分别为负理想点方案和第v个评价指标的负理想点值；Eu和Tu分别为欧几里德距离和曼哈顿距离；
④采用阈值函数构建相对评价指标矩阵：
Rm＝[hul]U×U，
hul＝(Eu-El)+(g(Eu-El)×(Tu-Tl))，
式中，Rm为相对评价指标矩阵；hul为第u个调度方案第l个评价指标的相对距离；g(·)为衡量两个调度方案间欧几里德距离或曼哈顿距离的阈值函数；θ为阈值函数的参数，取值范围为[0.01,0.05]；
⑤计算各调度方案得分并确定最优调度方案：
式中，Hu为第u个调度方案的评分，分值最高者为最优调度方案。
<装置>
进一步，本发明还提供能够自动实现上述<方法>的梯级水库消落期运行水位协同调度装置，其特征在于，包括：
消落期分期模块，运用数据挖掘技术表征水库消落期极值流量的季节性特征，将水库消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期；
消落水位优化模块，构建适应消落期流量季节性特征的水库多级供水目标函数，以水库出库流量为决策变量，仿生进化算法为求解算法，推求梯级水库消落期运行水位协同调度方案集；
水动力仿真模块，对方案集中各梯级水库分别采用水动力学方法分别模拟水库分期消落水位调度的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程；
多目标决策分析模块，以消落水位优化模块得到的最大化发电量、河道外供水量以及水动力仿真模块得到的泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度、水位日上涨率和最小化防洪风险、污染影响时间、污染团浓度为评价指标，以组合距离评估法为决策方法，优选水库调度方案；
调度模块，根据优选的调度方案调控各水库的运行；以及
控制模块，与消落期分期模块、消落水位优化模块、水动力仿真模块、多目标决策分析模块、调度模块均通信相连，控制它们的运行。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度装置，还可以包括：输入显示模块，与消落期分期模块、消落水位优化模块、水动力仿真模块、多目标决策分析模块、调度模块、控制模块均通信相连，根据用户输入的操作指令，显示相应的信息。
优选地，本发明提供的梯级水库消落期运行水位协同调度装置，还可以具有以下特征：输入显示模块能够根据操作指令对消落期分期模块的水库消落期分期情况进行显示，并能够根据操作指令对消落水位优化模块推求的梯级水库消落期运行水位协同调度方案集进行显示，而且能够根据操作指令对水动力仿真模块模拟的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程以图表或者动态图方式进行显示，还能够根据操作指令对多目标决策分析模块确定的优选水库调度方案进行显示，以及根据操作指令对调度模块的调控情况和各水库的运行情况进行显示。
发明的作用与效果
1.从分阶段消落角度看，本发明基于年最大值流量序列和年最小值流量序列，运用数据挖掘技术可有效表征水库消落期极值流量的季节性特征，为制定水库分阶段消落水位提供分期依据。
2.从多目标融合角度看，本发明构建的多级供水目标不仅可适应消落期流量季节性特征，而且可融合常规化调度、非常规化调度和应急调度目标。
3.从长短期嵌套角度看，本发明不仅可实现中长期径流预测与枯水期、过渡期水库消落的嵌套调度，而且可实现短期洪水预报与汛前消落期水库消落的嵌套调度，可显著提高流域水资源综合利用效益。
附图说明
图1为本发明涉及的梯级水库消落期运行水位协同调度方法的流程图；
图2为本发明实施例涉及的基于数据挖掘的水库消落期三分期示意图；其中(a)为年最大值流量序列，(b)为年最小值流量序列，(c)为分期结果；
图3为本发明实施例涉及的水库消落期高水位运行方案、均匀消落运行水位方案和提前消落运行水位方案(a)及梯级水库汛前消落期调度的Pareto前沿解集(b)示意图；
图4为本发明实施例涉及的水库回水区泥沙冲淤、下游水污染扩散和下游洪水演进建模示意图；
图5为本发明实施例涉及的基于多目标决策分析的调度方案优选示意图，其中(a)对应平水年组、枯水年组，(b)对应丰水年组，(c)对应洪水。
具体实施方式
以下结合附图对本发明涉及的梯级水库消落期运行水位协同调度方法及装置的具体实施方案进行详细地说明。
<实施例>
如图1所示，本实施例所提供的梯级水库消落期运行水位协同调度方法包括如下步骤：
步骤一，消落期分期：
基于年最大值流量序列(如图2(a))和年最小值流量序列(如图2(b))，运用数据挖掘技术中的聚类算法切分水库枯水期，对过渡期取内包线得到枯水期、过渡期和汛前消落期三分期结果(如图2(c))。
步骤二，消落水位优化：
以日为时间步长、消落期(如12月1日至次年6月10日)为调度期，对于枯水期/过渡期水库调度，将多年(如1950-2020年)入库或区间流量序列按径流序列排频，划分为丰水年组(频率≤33％)、平水年组(33％<频率<67％)和枯水年组(频率≥67％)；对于汛前消落期水库调度，按年最大值法对汛前消落期多年逐日入库或区间流量序列选样，并推求不同频率(如10％、5％、2％、1％、0.1％)的设计洪水，按上游与区间来水同频率法或最可能地区组成法推求水库入库流量。
以三种典型消落方案，即高水位运行方案、均匀消落运行水位方案和提前消落运行水位方案(如图3(a))作为库水位约束，采用NSGA-II算法优化各分期不同来水情景下梯级水库消落调度。以汛前消落期为例，图3(b)展示了梯级水库调度的Pareto前沿解集。
步骤三，水动力仿真：
先用四边形网格和三角形网格混合方式搭建河段的计算网格(如图4)；然后用MIKE 21软件模拟水库回水区泥沙冲淤变化，用MIKE Ecolab软件模拟水库下游水污染扩散过程，用MIKE Flood软件模拟水库下游洪水演进过程。依据模拟结果，计算水库回水区泥沙减淤量、水库下游污染影响时间、污染团浓度、污染推移距离、水位上涨幅度和水位日上涨率指标。
步骤四，多目标决策分析：
建立评价指标矩阵，其中效益型指标有发电量、河道外供水量、泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度和水位日上涨率，成本型指标有防洪风险、污染影响时间和污染团浓度。
基于组合距离评估法优选水库调度方案：当梯级水库在枯水期/过渡期遭遇平水年组或枯水年组时(如图5(a))，推荐采用得分最高的高水位运行方案指导梯级水库枯水期/过渡期运行水位协同调度；当梯级水库在枯水期/过渡期遭遇丰水年组时(如图5(b))，推荐采用得分最高的均匀消落运行水位方案指导梯级水库枯水期/过渡期运行水位协同调度；当梯级水库在汛前消落期遭遇洪水时(如图5(c))，推荐采用得分最高的提前消落运行水位方案指导梯级水库汛前消落期运行水位协同调度。
进一步，本实施例还提供了能够自动实现上述方法的梯级水库消落期运行水位协同调度装置，该装置包括消落期分期模块、消落水位优化模块、水动力仿真模块、多目标决策分析模块、调度模块、输入显示模块以及控制模块。
消落期分期模块运用数据挖掘技术表征水库消落期极值流量的季节性特征，将水库消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期。
消落水位优化模块构建适应消落期流量季节性特征的水库多级供水目标函数，以水库出库流量为决策变量，仿生进化算法为求解算法，推求梯级水库消落期运行水位协同调度方案集。
水动力仿真模块对方案集中各梯级水库分别采用水动力学方法分别模拟水库分期消落水位调度的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程。
多目标决策分析模块以消落水位优化模块得到的最大化发电量、河道外供水量以及水动力仿真模块得到的泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度、水位日上涨率和最小化防洪风险、污染影响时间、污染团浓度为评价指标，以组合距离评估法为决策方法，优选水库调度方案。
调度模块根据优选出的调度方案调控各水库的运行。
输入显示模块与消落期分期模块、消落水位优化模块、水动力仿真模块、多目标决策分析模块、调度模块、控制模块均通信相连，根据用户输入的操作指令，显示相应的信息。例如，输入显示模块能够根据操作指令对消落期分期模块的水库消落期分期情况进行显示，并能够根据操作指令对消落水位优化模块推求的梯级水库消落期运行水位协同调度方案集进行显示，而且能够根据操作指令对水动力仿真模块模拟的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程以图表或者动态图方式进行显示，还能够根据操作指令对多目标决策分析模块确定的优选水库调度方案进行显示，以及根据操作指令对调度模块的调控情况和各水库的运行情况进行显示。
控制模块与消落期分期模块、消落水位优化模块、水动力仿真模块、多目标决策分析模块、调度模块、输入显示模块均通信相连，控制它们的运行。
以上实施例仅仅是对本发明技术方案所做的举例说明。本发明所涉及的梯级水库消落期运行水位协同调度方法及装置并不仅仅限定于在以上实施例中所描述的内容，而是以权利要求所限定的范围为准。本发明所属领域技术人员在该实施例的基础上所做的任何修改或补充或等效替换，都在本发明的权利要求所要求保护的范围内。
Claims (10)
1.梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一，消落期分期：运用数据挖掘技术表征水库消落期极值流量的季节性特征，将水库消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期；
步骤二，消落水位优化：构建适应消落期流量季节性特征的水库多级供水目标函数，以水库出库流量为决策变量，仿生进化算法为求解算法，推求梯级水库消落期运行水位协同调度方案集；
步骤三，水动力仿真：对方案集中各梯级水库分别采用水动力学方法分别模拟水库分期消落水位调度的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程；
步骤四，多目标决策分析：以步骤二得到的最大化发电量、河道外供水量以及步骤三得到的泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度、水位日上涨率和最小化防洪风险、污染影响时间、污染团浓度为评价指标，以组合距离评估法为决策方法，优选水库调度方案。
2.根据权利要求1所述的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于：
其中，在步骤一中，首先对水库长系列逐日入库流量资料，分别采用年最大值和年最小值取样法构建极值流量和发生时间的序列对
和
然后运用数据挖掘技术将水库的消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期三分期，枯水期和汛前消落期取外包线，过渡期取内包线。
3.根据权利要求1所述的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于：
其中，在步骤二中，多级供水目标是指面向不同区域、不同消落期分期的多重水资源利用需求的供水调度目标；针对枯水期和过渡期的水库调度，考虑中长期径流预测结果，以有效预见期内发电量最大化和供水量最大化为目标，常态化调度目标函数如下：
式中，HG和WS分别为发电量最大化和供水量最大化目标函数；max{·}为最大化函数；M为年数；N为水库数目；
为第i个水库有效预见期；Ki和
分别为第i个水库机组出力系数和发电引用流量；
和
分别为第i个水库河道外供水流量、灌溉流量和调水流量；Δt为计算时段；
针对汛前消落期的水库调度，考虑短期洪水预报结果，以有效预见期内防洪风险最小化和发电量最大化为优化目标，常态化调度目标函数如下：
式中，FR为防洪风险最小化目标函数；Vi(t)为第i个水库t时刻的库容；
为第i个水库汛限水位对应的库容；min{·}为最小化函数。
4.根据权利要求1所述的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于：
其中，在步骤二中，对于水库在消落期开展的非常态化和应急调度工作，非常态化和应急供水调度及各水库/电站还需满足以下附加约束条件：
①面向泥沙减淤调度目标的水位变幅约束：
|Zi(t+1)-Zi(t)|≤δi，
式中，δi为第i个水库的水位变幅量；
②面向水污染事故应急调度目标的约束：
为应对水华和瞬排型水污染事故，水库需启动应急调度方案，通过加大水库出库流量以减少下游水污染事件的污染影响时间、污染团浓度和延长污染推移距离，水库下游控制断面的流量需满足如下约束集：
式中，
为第i个水库下游控制断面t时刻的流量；
为常规调度方案下第i个水库下游控制断面t时刻的流量；
为第i个水库下游控制断面的行洪能力；
③面向洪水脉冲生态调度的约束集：
对于第i个水库，
和
分别为人造洪水脉冲过程的起始时刻、峰现时刻和终止时刻，且满足
涨水与落水过程形状对称，水库下游控制断面的水位和流量需满足如下约束集：
式中，
和
分别为第i个水库下游水文站控制断面的起涨流量和t时刻流量；
和
分别为洪水脉冲峰现历时的最小值和最大值；
为第i个水库下游水文站控制断面t时刻水位；fi(·)为第i个水库下游水文站控制断面的水位与流量转换函数；
为洪水脉冲峰历时内第i个水库下游控断面k时刻的水位，其中
和
分别为洪水脉冲峰历时内第i个水库下游水文站控断面的水位涨幅率最小值和最大值；
和
分别为第i个水库下游水文站控断面的洪水脉冲起始时刻水位和峰现时刻水位；
和
分别第i个水库水文站下游控断面的洪水脉冲峰现历时内的水位变幅最小值最大值。
5.根据权利要求1所述的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于：
其中，在步骤二中，用仿生进化算法求解消落期运行水位协同调度问题按如下步骤进行：
①设置NSGA-II算法参数和初始化种群：设置交叉概率Pc、变异概率Pm、种群规模Npop和最大迭代次数Imax；采用实数编码方式编码并随机生成Npop规模的决策变量，即水库出库流量
②生成子代种群：执行拥挤竞标赛选择操作选择适应度较大的个体以生成子代种群；执行概率Pc的交叉操作重组两个亲代的染色体以生成子代种群；执行概率Pm的变异操作以保持种群基因的多样性；三个操作算子用于生成Npop规模的新子代种群Q0；
③评价种群适应度和计算中间种群的拥挤距离：对于第w次迭代，评价种群Qk的适应度；将第w-1次迭代的种群Qk-1和第w次迭代的种群Qk合并为规模为2·Npop的中间种群Ak；执行快速非支配排序将中间种群划分为不同等级；计算不同等级种群的拥挤距离；
④生成新种群和评价种群适应度：执行拥挤竞标赛选择算子，从中间种群Ak中选出规模Npop的新亲代种群Ak+1；对种群Ak+1执行交叉操作和变异操作生成规模Npop的子代种群Qk+1；评价种群Qk+1的适应度；
⑤判断计算终止条件：若当前迭代次数小于最大迭代次数Imax，则重复步骤②至⑤；否则终止计算并输出优化结果。
6.根据权利要求1所述的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于：
其中，在步骤三中，水库上游回水区泥沙冲淤模拟结果用于评估泥沙减淤调度效果，水库下游水污染扩散模拟结果用于评估水污染事故应急调度效果，水库下游洪水演进模拟结果用于评估洪水脉冲生态调度效果，相关评价指标的数学式如下：
式中，ΔS为梯级水库上游回水区的多年平均泥沙减淤量；ΔT,ΔC,ΔL分别为梯级水库下游水污染事故的多年平均污染影响时间变化量，污染团浓度变化量和污染推移距离变化量；Δzdown和Δψdown分别为梯级水库下游水文站控制断面的多年平均水位上涨幅度变化量和水位日上涨率变化量；Sopt(i,j)为第j年第i个水库消落水位优化调度方案对应的年泥沙淤积量；Topt(i,j)，Copt(i，j)和Lopt(i,j)分别为第j年第i个水库消落水位优化调度方案对应的年污染影响时间，污染团浓度和污染推移距离；Δzopt(i,j)和Δψopt(i,j)分别为第j年第i个水库消落水位优化调度方案对应的年水位上涨幅度和水位日上涨率；Sbench(i，j)为第j年第i个水库消落水位常规调度方案对应的年泥沙淤积量；Tbench(i，j)，Cbench(i，j)和Lbench(i，j)分别为第j年第i个水库消落水位常规调度方案对应的年污染影响时间，污染团浓度和污染推移距离；Δzbench(i,j)和Δψbench(i,j)分别为第j年第i个水库消落水位常规调度方案对应的年水位上涨幅度和水位日上涨率。
7.根据权利要求1所述的梯级水库消落期运行水位协同调度方法，其特征在于：
其中，在步骤四中，用组合距离评估法优选水库调度方案的具体步骤如下：
①基于调度方案和水动力仿真结果构建评价指标矩阵(X)：
式中，xuv为第u个调度方案第v个评价指标值，且xuv≥0；U和V分别为调度方案的数目和评价指标的数目；
②归一化和加权平均评价指标：
ruv＝wv·yuv，
式中，Cbenefit和Ccost分别为效益型和成本型评价指标集；yuv为第u个调度方案第v个评价指标的归一化值；wv(0<wv<1)为第v个评价指标的权重系数，且
ruv为第u个调度方案第v个评价指标的归一化加权值；
③识别负理想点并计算欧几里德距离和曼哈顿距离：
ns＝[nsv]1×V，
式中，ns和nsv分别为负理想点方案和第v个评价指标的负理想点值；Eu和Tu分别为欧几里德距离和曼哈顿距离；
④采用阈值函数构建相对评价指标矩阵：
Rm＝[hul]U×U，
hul＝(Eu-El)+(g(Eu-El)×(Tu-Tl))，
式中，Rm为相对评价指标矩阵；hul为第u个调度方案第l个评价指标的相对距离；g(·)为衡量两个调度方案间欧几里德距离或曼哈顿距离的阈值函数；θ为阈值函数的参数，取值范围为[0.01,0.05]；
⑤计算各调度方案得分并确定最优调度方案：
式中，Hu为第u个调度方案的评分，分值最高者为最优调度方案。
8.梯级水库消落期运行水位协同调度装置，其特征在于，包括：
消落期分期模块，运用数据挖掘技术表征水库消落期极值流量的季节性特征，将水库消落期划分为枯水期、过渡期和汛前消落期；
消落水位优化模块，构建适应消落期流量季节性特征的水库多级供水目标函数，以水库出库流量为决策变量，仿生进化算法为求解算法，推求梯级水库消落期运行水位协同调度方案集；
水动力仿真模块，对方案集中各梯级水库分别采用水动力学方法分别模拟水库分期消落水位调度的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程；
多目标决策分析模块，以所述消落水位优化模块得到的最大化发电量、河道外供水量以及所述水动力仿真模块得到的泥沙减淤量、污染推移距离、水位上涨幅度、水位日上涨率和最小化防洪风险、污染影响时间、污染团浓度为评价指标，以组合距离评估法为决策方法，优选水库调度方案；
调度模块，根据优选出的调度方案调控各水库的运行；以及
控制模块，与所述消落期分期模块、所述消落水位优化模块、所述水动力仿真模块、所述多目标决策分析模块、所述调度模块均通信相连，控制它们的运行。
9.根据权利要求8所述的梯级水库消落期运行水位协同调度装置，其特征在于，还包括：
输入显示模块，与所述消落期分期模块、所述消落水位优化模块、所述水动力仿真模块、所述多目标决策分析模块、所述调度模块、所述控制模块均通信相连，根据用户输入的操作指令，显示相应的信息。
10.根据权利要求9所述的梯级水库消落期运行水位协同调度装置，其特征在于：
其中，所述输入显示模块能够根据操作指令对所述消落期分期模块的水库消落期分期情况进行显示，并能够根据操作指令对所述消落水位优化模块推求的梯级水库消落期运行水位协同调度方案集进行显示，而且能够根据操作指令对所述水动力仿真模块模拟的上游回水区泥沙冲淤变化、下游水污染扩散和下游洪水演进过程以图表或者动态图方式进行显示，还能够根据操作指令对所述多目标决策分析模块确定的优选水库调度方案进行显示，以及根据操作指令对所述调度模块的调控情况和各水库的运行情况进行显示。
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