粒子群算法在水库防洪优化调度中的应用分析

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1、华中科技大学硕士学位论文1绪论1.1问题的提出洪涝灾害一直是人类的心腹之患。特别是在我国长江流域，除青藏高原部分地区外，各地都可能出现暴雨洪水，流域内洪灾连绵不断。治理洪灾成为历朝历代治国安邦的大事，采取防洪措施，以防治洪水泛滥、缩小淹没范围和减缓灾害损失。一般来说，防洪措施可分为两类，一类为工程措施，主要有堤防、河道整治、分洪蓄洪工程和水库工程等，扩大河道泄洪能力，分流疏导和拦蓄洪水，以实现防洪的目的；另一类为非工程措施，主要有洪水预报警报、洪水调度、洪泛区管理、洪水保险、河道管理、非常洪水防治预案以及有关法律法规和

2、经济等非工程的防洪对策，以达到预防和减轻洪水威胁、充分发挥工程的作用和减轻洪水灾害的目的。长江是我国最大的河流，流域面积180万平方公里，河长6300km，仅次于尼罗[1]3河和亚马逊河，为世界第三长河；年平均径流量接近1万余亿m，仅次于亚马逊河和刚果河，居世界第三位。但长江给两岸人民带来丰富水资源的同时，也经常爆发流域性大洪水，严重威胁两岸人民的生命财产安全，特别是在中游河段，洪水经常泛滥成灾，成了历来防洪的关键地段。历史上，这一河段经常发生大水灾，损失极其严重。建国后的1954年大洪水，在堤防有所加强，广大军民大力

3、防守、抢救和3采取分洪措施的情况下，分洪和堤防漫溃的洪量仍达到1000余亿m，有4755万亩农田被淹，受灾人口达到1888万人，因灾直接死亡3.3万人，京广铁路100天不能[2]正常运行。1998年大洪水，长江上游连续多次洪峰冲击下游，虽然最大洪峰流量3仅6万多m/s，但由于下游河道淤塞，河床抬高，以及洞庭湖的萎缩、调蓄作用下降，导致下游河段水位一直居高不下，很多河段超过历史最大洪水位，防洪压力极大。虽经过全国军民奋力抗洪，并利用葛洲坝、隔河岩等水库的调蓄作用，勉强保住了荆江河段，避免了荆江分洪区的启用，但是城陵矶附近

4、及以下河段多处出现险情和溃堤现象，损失仍然十分惨重。建国以来，国家针对长江流域严峻的防洪形势有计划的进行了大规模的防洪工1华中科技大学硕士学位论文程建设，使长江中下游地区防洪形势得到了初步改善。按照如今的防洪工程情况，中下游干流堤防防洪标准大概为20年一遇级别，其中荆江河段安全流量仅有360000m/s，约相当于十年一遇级别。超过上述标准，即需运用分蓄洪措施。而分蓄洪区内人口大量增长，经济也有较好的发展，因此，分洪区的启用代价越来越大。3即使启用了分蓄洪区，荆江河段也只能承受枝城来量不超过80000m/s，约相当于40

5、年一遇的洪水。超过这一流量时，荆江大堤将极有可能溃决。经大量水利专家多年研究，只能通过修建三峡水库来治理长江中游洪灾，利用三峡水库调蓄洪水，对中游地区，特别是荆江地区实施防洪补偿调度，以提高荆江河段的防洪能力。如今，三峡工程已基本完工，正常运行，并开始发挥应有的防洪作用。特别是2010年大洪3水，三峡入库洪峰流量达到70000m/s，超过98年大洪水的峰值，通过三峡调蓄，3下泄流量限制在40000m/s及以下，大大减轻了下游的防洪压力，整个下游河段没有出现重大险情和溃堤现象，经济损失也相对很小。但三峡水库现在还是根据调

6、度图和调度规则来进行常规调度，不能充分发挥三峡水库的防洪作用。如今，随着全流域监测站点的信息化普及，对流域水文预报准确性的提高和预见期的延长，为防洪优化调度创造了有利条件。因此，有必要研究水库优化调度模型，在常规调度的基础上，更大地发挥水库在防洪减灾中的作用。1.2选题的研究意义本文研究将粒子群优化算法应用到水库防洪优化调度中来。选取三峡水库为研究对象，下游防洪控制站城陵矶站为保护对象，研究粒子群优化算法在水库防洪优化调度中的应用，包括水文预报、设计洪水计算、洪水演进以及水库调度等关键技术。在三峡水库对长江中游的防洪补

7、偿调度中，水文预报主要包括三峡来水预报和城陵矶区间流量预报两个方面。其中三峡来水预报现阶段已经比较准确，本文重点研究洪水出三峡后，与城陵矶区间流量汇合，在城陵矶站产生的流量预报和分析计算。洪水出三峡后，到达城陵矶的时间大概为两天左右。所以在对城陵矶补偿调度的时候，需要对城陵矶流量进行两天的短期预报，根据此预报流量，得到三峡水库2华中科技大学硕士学位论文的最大安全下泄流量。否则，在没有预报的情况下盲目下泄，下泄量大了可能会导致城陵矶站出现险情，下泄量小了导致三峡水库的水位一直维持较高水平，不利于对后期洪水的调控。本文拟利

8、用人工神经网络法，对城陵矶站流量和水位进行两天预报研究。设计洪水是指具有某一设计标准的洪水过程线，本文建立洪水过程线放大优化模型，采用粒子群优化算法（PSO法）优化放大过程线，减少人工计算量，提高同频放大精度。洪水演进是防洪调度中非常关键的一个部分，马斯京根洪水演进模型因其算式表达简单、参数量少、演算精度高等优点，在工程中得到了广