預(yù)報模型不確定性分析下的防洪削峰調(diào)度風(fēng)險研究.pdf

1、對防洪為主的調(diào)節(jié)性能較弱的水庫來說，汛期面臨較大的防汛壓力，洪水漲落迅速，集流時間短等因素對降雨徑流預(yù)報和洪水調(diào)度提出了更高的要求。降雨徑流模型在防洪預(yù)報調(diào)度中具有重要作用，然而由于模型參數(shù)具有不確定性，由傳統(tǒng)優(yōu)選方法獲得的“最優(yōu)參數(shù)”也具有不唯一性，模型參數(shù)的不確定性帶來的是預(yù)報過程的不確定性，導(dǎo)致在傳統(tǒng)模型做出的單一預(yù)報過程的基礎(chǔ)上制定的防洪調(diào)度決策有一定的風(fēng)險性，而由調(diào)度規(guī)則制定的調(diào)度決策并未對洪水過程進行完全削峰，且方案的調(diào)整主

2、要依據(jù)人工經(jīng)驗，從預(yù)報過程到調(diào)度過程不確定性問題一直存在。針對預(yù)報調(diào)度過程中的不確定性問題，本文以湘江流域的湖南省雙牌水庫為研究實例，通過具體計算分析，驗證了本文所提模型、方法、策略的合理性和實用性，主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）在充分分析降雨徑流資料的基礎(chǔ)上，結(jié)合GLUE（Generalized Likelihood Uncertainty Estimation）方法體系和蒙特卡洛隨機取樣方法，以確定性系數(shù)為目標，進行不同時段為

3、步長的長時間連續(xù)預(yù)報模擬，經(jīng)過大量模擬，獲得新安江模型參數(shù)取值范圍的概率分布，并對新安江模型的參數(shù)的不確定性進行分析，驗證了“異參同效”的水文現(xiàn)象，對特定流域新安江模型縮小參數(shù)取值范圍提供參考，為提高預(yù)報水平打下基礎(chǔ)。
　　（2）建立水庫防洪調(diào)度削峰優(yōu)化模型，提出入庫過程削峰目標下閘門運行的策略。利用逐步優(yōu)化算法（Progressive Optimality Algorithem，POA）在不考慮閘門變化約束的情況下對入庫過程進行

4、削峰計算，以確定性系數(shù)為目標，通過分析滿足約束的溢洪道閘門狀態(tài)變化過程的多種組合擬合削峰過程，在保證水庫上下游安全的前提下，尋找針對場次洪水的多種調(diào)度策略，對提高上下游防洪安全有實際意義和應(yīng)用價值。
　　（3）將預(yù)報模型參數(shù)不確定性應(yīng)用到調(diào)度決策風(fēng)險分析中，提出一種削峰目標下考慮風(fēng)險的決策自動調(diào)整策略。由于預(yù)報模型參數(shù)具有不確定性，即使在觀測到實際降雨的情況下也可能產(chǎn)生較大的預(yù)報誤差，因此，根據(jù)預(yù)報結(jié)果做出的防洪調(diào)度決策存在一定的