本發明涉及水庫防洪，具體為一種基于預測模型的水庫防洪調度方法。

背景技術：

1、水庫防洪調度是通過控制水庫的蓄水和放水過程，有計劃地調節洪水，以達到減免洪水災害的目的。預測模型是決策支持系統(dss)中的重要部分，是防洪與電力生產調度、決策的基礎理論研究和應用基礎研究的關鍵技術之一。預測精度的高低直接影響到優化調度的決策分析。在水庫防洪調度中，定量預測方法得到了廣泛的應用。20世紀30年代末，定量預測的科學基礎開始創立。到了20世紀50年代至70年代，定量預測方法沿著計量經濟學、濾波方法、自回歸滑動平均模型、時間序列分析法和指數平滑技術等方向迅速發展。為了提高水庫防洪調度的準確性和效率，現代研究不斷引入新的預測技術和優化算法。例如，人工神經元網絡、遺傳算法以及模擬退火算法等優化算法理論被應用到水文預報中，以解決現有方法難以解決的一些復雜問題。這些新技術可能開辟一條新的研究思路和研究途徑。

2、在申請公布號為cn110930016a的中國發明申請中，公開了一種基于深度q學習的梯級水庫隨機優化調度方法，包括描述水庫的入庫徑過程：建立馬爾科夫決策過程mdps模型；建立概率轉移矩陣：建立梯級水庫隨機優化調度模型；確定模型的約束函數：引入深度神經網絡，提取梯級水庫徑流狀態特征，同時實現對調度模型的目標值函數進行近似表示和優化；將強化學習運用到水庫隨機優化調度中；建立dqn模型；采用深度強化學習算法，求解梯級水庫隨機優化調度模型。

3、在以上發明申請中，基于深度q學習的梯級水庫隨機優化調度方法，實現了梯級水庫隨機優化調度，使得在調度期內充分利用發電機組，用電需求和各種約束條件得到滿足，年平均發電收益最大，但側重于在調度期內充分利用發電機組，無法有效減少洪水造成的生命和財產損失。

4、為此，本發明提供了一種基于預測模型的水庫防洪調度方法。

技術實現思路

1、(一)解決的技術問題

2、針對現有技術的不足，本發明提供了一種基于預測模型的水庫防洪調度方法，本發明通過測量下游河道實時水位和流速，計算水庫最大下泄流量，依據水庫抗洪容量和水庫最大下泄流量，計算水庫第二抗洪容量風險系數ekf，向外發送水庫抗洪預警，有助于實時了解水庫和下游河道的洪水狀況，為制定有效的防洪措施提供科學依據，進一步細化了防洪風險評估，有助于更精確地掌握水庫的防洪能力，從而解決了背景技術中記載的技術問題。

3、(二)技術方案

4、為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：一種基于預測模型的水庫防洪調度方法，包括如下步驟：

5、測量水庫區域檢測周期內的降雨量pt，計算流域土壤含水量pa,t+1，依據降雨量pt和流域土壤含水量pa,t+1，計算降雨徑流jut+1；

6、從水庫運行數據中獲取水庫容量q、單位時間發電用水量fd、單位時間供水量gs，結合降雨徑流jut+1，計算水庫抗洪容量krt+1，并進一步計算水庫第一抗洪容量風險系數dkf，向外發送下泄分析指令；

7、接收到下泄分析指令后，測量下游河道實時水位swt和流速lst，計算水庫最大下泄流量xat，依據水庫抗洪容量krt+1和水庫最大下泄流量xat，計算水庫第二抗洪容量風險系數ekf，向外發送水庫抗洪預警；

8、收到水庫抗洪預警后，獲取水庫抗洪容量krt+1和最大下泄流量xat，計算水庫最大抗洪時長sc，記為下游河道淹沒倒計時。

9、進一步的，使用雨量計周期性測量水庫區域檢測周期內的降雨量pt，計算流域土壤含水量pa,t+1：

10、pa,t+1＝k(pa,t+pt)

11、其中，以歷史流域實測雨洪資料中選擇最近久旱無雨后降水量較大且產生徑流的降雨過程為例，假定該次降雨的前期土壤含水量接近零，即pa,0＝0，k為土壤含水量消退系數，k的計算公式如下：

12、

13、其中，im為經實測而來的土壤最大缺水量，由于季節不同，ep及k值都是變量，其中ep為逐月蒸發能力，則k值是每月不相同的常數，深圳流域的ep及k值具體如圖2。

14、進一步的，獲取降雨量pt和流域土壤含水量pa,t+1，計算降雨徑流jut+1：

15、

16、其中，in表示流域土壤最大含水量。

17、進一步的，從水庫運行數據中獲取水庫容量q、單位時間發電用水量fd、單位時間供水量gs，并使用水位計測量水庫實時水位，依據實時水位計算獲得水庫實時水量rst，結合降雨徑流jut+1，計算水庫抗洪容量krt+1：

18、krt+1＝q-fd*t-gs*t-rst-(rkt+jut+1)

19、其中，rkt為入庫徑流量：

20、rkt＝rst-rst-1

21、t為數據的檢測時間順序編號。

22、進一步的，獲取水庫抗洪容量krt+1，計算水庫第一抗洪容量風險系數dkf：

23、

24、其中，krb為水庫的抗洪容量預警值，為水庫容量q的0.2倍。

25、進一步的，當水庫第一抗洪容量風險系數dkf超過時，向外發送下泄分析指令，為歷史所有水庫第一抗洪容量風險系數dkf的均值。

26、進一步的，接收到下泄分析指令后，測量下游河道實時水位swt和流速lst，依據下游河道歷史水文數據獲取下游河道每個水位對應的橫截面數據和警戒水位jw，計算水庫最大下泄流量xat：

27、

28、其中，hmjw表示警戒水位對應的下游河道橫截面面積，表示下游河道實時水位對應的下游河道橫截面面積。

29、進一步的，獲取水庫抗洪容量krt+1和水庫最大下泄流量xat，計算水庫第二抗洪容量風險系數ekf：

30、

31、當第二抗洪容量風險系數ekf超過時，向外發送水庫抗洪預警。

32、進一步的，接收到水庫抗洪預警后，獲取水庫抗洪容量krt+1和最大下泄流量xat，計算水庫最大抗洪時長sc：

33、

34、其中，[]為向下取整函數。

35、進一步的，輸出水庫最大抗洪時長sc，記為下游河道淹沒倒計時，依據下游河道淹沒倒計時進行轉移避險。

36、(三)有益效果

37、本發明提供了一種基于預測模型的水庫防洪調度方法，具備以下有益效果：

38、1、測量水庫區域檢測周期內的降雨量pt，計算流域土壤含水量pa,t+1，依據降雨量pt和流域土壤含水量pa,t+1，計算降雨徑流jut+1，有助于預測洪水發生的可能性和規模，確保數據的準確性，為后續分析和計算提供可靠的基礎。從而及時采取防洪措施，減少洪水災害的損失。

39、2、從水庫運行數據中獲取水庫容量q、單位時間發電用水量fd、單位時間供水量gs，結合降雨徑流jut+1，計算水庫抗洪容量krt+1，并進一步計算水庫抗洪容量風險系數kf，向外發送下泄分析指令，可以直觀地反映水庫在面臨洪水時的風險程度，更加準確地評估水庫防洪能力的可靠性，為決策者提供科學依據。

40、3、接收到下泄分析指令后，測量下游河道實時水位swt和流速lst，計算水庫最大下泄流量xat，依據水庫抗洪容量krt+1和水庫最大下泄流量xat，計算水庫第二抗洪容量風險系數ekf，向外發送水庫抗洪預警，有助于實時了解水庫和下游河道的洪水狀況，為制定有效的防洪措施提供科學依據，進一步細化了防洪風險評估，有助于更精確地掌握水庫的防洪能力。

41、4、收到水庫抗洪預警后，獲取水庫抗洪容量krt+1和最大下泄流量xat，計算水庫最大抗洪時長sc，記為下游河道淹沒倒計時，能夠直觀地了解洪水即將到來的緊迫性，從而提高警惕性，可以根據下游河道淹沒倒計時進行時間安排，提前做好撤離、防災準備等工作，減少災害帶來的損失。