摘要：圍繞貴州省內(nèi)烏江流域梯級水庫防洪調(diào)度問題，開展了基于知識庫和快速場景推理的智能防洪優(yōu)化調(diào)度研究?；诤Ａ康姆篮檎{(diào)度方案，對調(diào)度經(jīng)驗知識進行組織與重構(gòu)，按照“單元-網(wǎng)絡(luò)-圖譜”的總體思路，構(gòu)建流域梯級水庫群防洪調(diào)度知識庫。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)流域防洪方案特征確定用于場景匹配的數(shù)值類、要素類及模糊類等特征信息，通過計算防洪調(diào)度方案各特征信息的權(quán)重，基于快速場景匹配與推理技術(shù)，優(yōu)選與目標案例匹配度最高的典型案例，實現(xiàn)了流域智能化防洪調(diào)度。以烏江梯級水庫群為實例進行的應(yīng)用分析表明：典型洪水場景下削峰率達47%，模型求解耗時5.3 s，而采用傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃模型的求解耗時為211 s，求解效率大幅提高。所提方法解決了傳統(tǒng)調(diào)度中實時方案計算的時效性問題，且所得方案蘊含調(diào)度決策經(jīng)驗，調(diào)度過程對實際洪水的變化適應(yīng)性更強。

關(guān) 鍵 詞：梯級水庫； 防洪調(diào)度知識庫； 場景推理； 知識圖譜； 場景快速匹配； 烏江流域

中圖法分類號： TV697.13

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.09.002

0 引 言

水庫是洪水防治的重要工程措施，可通過汛期蓄水有效攔截洪水［1-2］。目前，隨著氣候變暖，極端天氣出現(xiàn)頻率增加，導致徑流不確定性大幅增加［3］，給水庫防洪帶來了嚴峻考驗。近年來國內(nèi)外對于水庫防洪調(diào)度研究較多。劉達等［4］采用基于約束條件檢驗的決策樹分析法，研究了飛來峽水庫洪水的資源化問題；荊柱等［5］基于面向多區(qū)域防洪的梯級水庫群協(xié)同調(diào)度策略，研究了金沙江下游水庫群的協(xié)同防洪問題；Lu等［6］基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析了水庫防洪存在的風險；覃暉等［7］提出了一種自適應(yīng)柯西變異多目標差分進化算法，研究了三峽水利樞紐的防洪調(diào)度問題；吳瓊［8］采用動態(tài)水位限制及變動離散機制對動態(tài)規(guī)劃算法進行降維處理，研究了流溪河流域的防洪調(diào)度；Wang等［9］提出了一種結(jié)合ε-約束法的改進禿鷹搜索算法（CABES）并用于洪水調(diào)度。

隨著水利工程群的日益擴大，傳統(tǒng)方法已不能完全滿足現(xiàn)在的調(diào)度需求［10］。利用信息化技術(shù)、智能優(yōu)化與知識推理技術(shù)促進流域水利改革與發(fā)展，實現(xiàn)有關(guān)水利工程的自動化、智能化調(diào)度是水利行業(yè)未來發(fā)展的趨勢［11］。因此，進一步尋求更加智能的調(diào)度方法，對推進智慧水利建設(shè)具有重大意義［12］。

知識圖譜技術(shù)是人工智能技術(shù)的重要組成部分［13］，通過將散亂的知識有效地組織起來，表達成更接近于人類認知世界的形式。該技術(shù)在電網(wǎng)工程［14］、故障診斷［15］、電商［16］、文獻計量分析［17］等多個領(lǐng)域中發(fā)揮了重要作用，提升了智能決策水平。然而，由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資料管理機制薄弱等問題，知識圖譜技術(shù)在水利行業(yè)應(yīng)用研究較少。因此，亟需從物理機制出發(fā)，對海量防洪領(lǐng)域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行信息提取與整合［18］，并凝練水庫群防洪調(diào)度邏輯，對調(diào)度經(jīng)驗知識進行組織與重構(gòu)，構(gòu)建防洪領(lǐng)域知識圖譜，以期進一步完善現(xiàn)有防洪調(diào)度系統(tǒng)功能，提高系統(tǒng)防洪調(diào)度智慧化水平。

本文以烏江流域梯級水庫為研究對象，基于長系列歷史典型洪水及大量模擬洪水的模擬調(diào)度結(jié)果，對調(diào)度經(jīng)驗知識進行組織與重構(gòu)，構(gòu)建烏江流域梯級水庫防洪調(diào)度知識庫。在此基礎(chǔ)上，確定用于場景匹配的特征信息，并計算各特征信息的權(quán)重，最后基于快速場景匹配與推理技術(shù)，從知識庫中尋找與目標案例匹配度最高的典型案例，從而實現(xiàn)烏江流域梯級水庫群基于防洪知識庫和智能匹配技術(shù)的智能化洪水調(diào)度。

1 防洪調(diào)度知識庫構(gòu)建

防洪調(diào)度知識庫按照“單元-網(wǎng)絡(luò)-圖譜”3個主要步驟進行構(gòu)建，如圖1所示。

1.1 防洪基本知識單元構(gòu)建

防洪基本知識單元構(gòu)建包括實體節(jié)點與語義類識別抽取、節(jié)點屬性抽取以及實體節(jié)點屬性鏈接3部分。

（1） 實體節(jié)點與語義類識別抽取。實體是指具有可區(qū)別性且獨立存在的某種事物，如水庫、水文站點等，是知識圖譜最基本的元素；語義類指同種特性的實體構(gòu)成的集合，如水庫群、控制站、水雨情等。

（2） 節(jié)點屬性抽取。不同的語義類與實體的屬性分為對象屬性和數(shù)據(jù)屬性兩種，對象屬性的值對應(yīng)語義類或者實體節(jié)點，數(shù)據(jù)屬性的屬性值對應(yīng)具體的數(shù)值或者數(shù)組。

（3） 實體節(jié)點屬性鏈接。將節(jié)點的基本水情、工情以及空間地理位置等基礎(chǔ)屬性信息與實體節(jié)點進行耦合鏈接，構(gòu)建單一防洪節(jié)點的基本知識單元，并采用知識框架類的方式對節(jié)點單元進行知識存儲與表示。

1.2 防洪知識體系網(wǎng)構(gòu)建

考慮不同洪水條件下水庫單元與控制站點單元之間的防洪調(diào)度響應(yīng)關(guān)系以及水庫間的防洪任務(wù)聯(lián)系，將不同的基本知識單元進行有機組織，構(gòu)建防洪知識體系網(wǎng)，具體包含以下內(nèi)容：

（1） 根據(jù)水庫與控制站點之間的位置、空間距離等空間拓撲聯(lián)系，建立水庫與水庫、水庫與控制站點、控制站點與控制站點之間的基本空間拓撲聯(lián)系，以距離為關(guān)系屬性將不同水庫節(jié)點與控制站節(jié)點進行互聯(lián)。

（2） 結(jié)合水庫節(jié)點與控制站節(jié)點之間的水文水力聯(lián)系，篩選出與各個控制站點聯(lián)系緊密的水庫節(jié)點，并根據(jù)不同水庫節(jié)點對防洪控制節(jié)點的調(diào)度聯(lián)系，初步確定兩者之間的調(diào)度關(guān)系，并將其作為關(guān)系屬性添加到控制站節(jié)點和與之相鏈接的水庫節(jié)點之間。

1.3 防洪調(diào)度知識庫構(gòu)建

（1） 洪水場景模擬生成。

采用歷史典型設(shè)計洪水法或多站洪水隨機模擬法對多站點不同頻率不同地區(qū)組成的洪水過程進行隨機模擬。

（2） 防洪調(diào)度樣本生成。

根據(jù)不同洪水過程，結(jié)合現(xiàn)有調(diào)度規(guī)則擬定不同水庫調(diào)度方案，綜合生成不同來水背景場以及模型初始邊界場。通過水庫優(yōu)化調(diào)度模型、河道洪水演進模型等進行流域防洪調(diào)度模擬，計算不同洪水過程、水庫運用條件下，不同控制站點的水位、流量變化過程，獲取大量調(diào)度樣本。

（3） 歷史防洪方案知識提取。

剖析歷史調(diào)度方案，對歷史調(diào)度方案中的調(diào)度目標，面臨的水情、工情，水庫啟用組合，水庫調(diào)度方式，相應(yīng)的調(diào)度效果，以及調(diào)度過程中需要考慮的其他要素的發(fā)生時間、影響空間以及要素涉及的量與影響程度等進行提取，形成防洪基本知識點。

（4） 構(gòu)建歷史方案知識庫。

將提取的知識要素點進行串聯(lián)，并將得到的不同水庫對不同控制站點的調(diào)度關(guān)系模型作為關(guān)系屬性對水庫節(jié)點和控制站節(jié)點進行鏈接，構(gòu)建歷史調(diào)度案例知識庫。

（5） 防洪調(diào)度知識庫修正。

對歷史調(diào)度案例進行復(fù)演，基于調(diào)度誤差，對調(diào)度響應(yīng)關(guān)系進行重復(fù)訓練，如直接對模型輸出建立誤差自回歸模型進行結(jié)果校正。誤差較為明顯時，則需要對歷史案例進行重構(gòu)解析，重新篩選相關(guān)要素特征，同時核查水庫調(diào)度方案與調(diào)度效果是否有誤。

2 防洪優(yōu)化調(diào)度方案獲取方法

2.1 水庫防洪優(yōu)化調(diào)度模型

本文選用最大下泄流量最小模型作為水庫防洪優(yōu)化模型，以獲取知識庫中案例洪水的防洪調(diào)度方案。

2.1.1 目標函數(shù)

最大下泄流量最小模型一般采用下游防洪控制斷面洪峰流量最小作為目標?？杀硎緸?/p>

q*max=minTt=1

（qt+Qq，t）2

（1）

式中：q*max為下游最大流量的最小值；qt為t時段水庫出庫流量；Qq，t為t時段的區(qū)間洪水流量；T為調(diào)度時段長度。

2.1.2 約束條件

（1） 水量平衡約束。

Vt=Vt-1+（Qt-qt）Δt

（2）

式中：Vt是第t階段末的水庫庫容；Vt-1是第t階段初的水庫庫容；Qt是第t階段內(nèi)的平均入庫流量；Δt為第t時段的時段長。

（2） 防洪庫容約束。

tdt0（（Qt-qt）Δt）≤V防

（3）

式中：t0、td是超過下游安全泄量的洪水起止時間；V防是水庫的防洪庫容。

（3） 閘門最大泄流能力約束。

qt≤q（Zt，Bt）

（4）

式中：Zt表示各時刻的水庫蓄水位；Bt代表泄水建筑物的操作方式，根據(jù)閘門開度與下泄能力對應(yīng)關(guān)系，選擇相應(yīng)的閘門開度；q（Zt，Bt）表示水庫蓄水位為Zt，閘門開度為Bt時的最大下泄能力。

（4） 調(diào)度期末水位約束。

Z1=Zbegin

ZT+1=Zend

（5）

式中：Z1、ZT+1表示調(diào)度期初期、末期水庫調(diào)度水位；Zbegin、Zend表示水庫實際的起調(diào)水位及期末水位。

（5） 非負約束。

qt≥0

（6）

2.2 模型高效求解方法

鯨魚優(yōu)化算法（whale optimization algorithm，WOA）是受海洋中鯨群捕食行為的啟發(fā)而提出的一種優(yōu)化算法［19］。該算法模擬鯨魚捕食時通過包圍捕食、氣泡捕食、隨機捕獵機制進行覓食的行為。首先以當前初始情況的最優(yōu)解作為鯨魚首領(lǐng)位置，其余鯨魚把首領(lǐng)的位置作為獵物位置，從而逐步更新自己的位置，直至達到最優(yōu)位置。

（1） 初始階段。設(shè)在第t輪迭代中，第i只鯨魚的位置表示為Xi，t，為擴大鯨魚的搜索范圍，Xi，t會隨機選擇一個鯨魚r進行位置更新，此階段鯨魚位置的計算公式為

Xi，t+1=Xr，t-A·Dr

（7）

式中：Xr，t為第t輪迭代中隨機鯨魚r的位置。

A為系數(shù)向量：

A=a·（2r1-E）

（8）

a=2-2t/tmax

（9）

Dr為鯨魚i和鯨魚r在當前輪次中的隨機距離：

Dr=CXr，t-Xi，t（10）

C=2r2（11）

式中：r1和r2為［0，1］之間的隨機變量；E表示單位矩陣；tmax為最大迭代次數(shù)。

（2） 收縮包圍。鯨魚個體通過不斷向最優(yōu)個體靠攏，逐漸縮小鯨魚的位置范圍，位置更新公式為

Xi，t+1=Xm，t-A·Dm

（12）

Dm=CXm，t-Xi，t

（13）

式中：Xm，t為第t輪中最佳鯨魚m的位置;Dm為鯨魚i和最佳鯨魚m之間的距離。當|A|≥1時，WOA采用搜索覓食擴大搜索范圍；當|A|<1時，采用收縮包圍減小搜索范圍。

（3） 螺旋更新。螺旋更新主要用于計算鯨魚的氣泡捕食，首先計算鯨魚到最優(yōu)個體的距離，然后計算迭代鯨魚的位置，公式為

Xi，t+1=De·ebl·E·cos2πl(wèi)+Xm，t

（14）

De=Xm，t-Xi，t

（15）

式中：參數(shù)b為對數(shù)螺線的常量系數(shù);l為［-1，1］之間的隨機數(shù);De表示鯨魚個體和最優(yōu)個體之間的確定距離。

由于鯨魚存在圍捕和氣泡捕食兩種方式，可以設(shè)置隨機數(shù)p∈［0，1］，用于選取鯨魚的位置更新公式：

Xi，t+1=De·ebl·E·cos2πl(wèi)+Xm，t p<0.5

Xi，t+1=Xr，t-A·Drp>0.5

（16）

（4） 基于萊維飛行的種群初始化策略［20］。萊維飛行過程能夠較好地模擬自然界中的隨機行為，因而被廣泛應(yīng)用于仿生算法的初始化過程［21］，使用萊維飛行初始化鯨魚算法的步驟如下：

① 隨機生成第1個隨機個體X0；

② 基于前一個個體Xi的位置對每個個體Xi+1的位置都進行萊維飛行運動，公式為

Xi+1=Xi+lLevy（λ）E

（17）

式中：l為步長控制量；Levy（λ）為隨機搜索路徑，兩者關(guān)系為

Levy（λ）～u=i-λ 1<λ≤3

（18）

基于嵌入萊維飛行的鯨魚優(yōu)化算法，以水庫下泄流量峰值最小為目標，對水庫調(diào)度過程進行優(yōu)化，具體流程如下：

（1） 劃分水電站水庫調(diào)度期時段，確定決策變量及其取值范圍。

（2） 將出庫流量作為決策空間個體的位置，使用萊維飛行策略隨機初始化個體的位置，并設(shè)置WOA參數(shù)。

（3） 利用適應(yīng)度函數(shù)計算鯨群個體適應(yīng)度值，找到并保存當前群體中最優(yōu)鯨群個體。

（4） 當?shù)螖?shù)小于最大迭代次數(shù)時，更新WOA參數(shù)。

（5） 計算種群中的個體適應(yīng)度值，找到并保存當前群體中最優(yōu)鯨群個體。

（6） 輸出最優(yōu)鯨群個體的適應(yīng)度值及最佳決策變量，即時段下泄流量、水位變化過程。

3 基于知識庫和快速場景推理的水庫群智能防洪優(yōu)化調(diào)度

3.1 水庫群優(yōu)化調(diào)度總體思路

基于知識庫和快速場景推理法的水庫防洪優(yōu)化調(diào)度主要有以下步驟：

（1） 使用知識庫構(gòu)建方法來建立防洪調(diào)度方案知識庫，并查詢出每一個案例洪水的相關(guān)信息。

（2） 以下游控制站點的洪峰流量最小為目標，建立梯級水庫防洪優(yōu)化調(diào)度模型，并利用鯨魚優(yōu)化算法求解該模型，獲取該案例洪水的解決方案，并將該案例洪水的解決方案更新到防洪調(diào)度方案知識庫中。

（3） 重復(fù)以上步驟，更新所有案例洪水的解決方案，這樣防洪調(diào)度方案知識庫將包含所有案例洪水的對應(yīng)解決方案。

（4） 確定案例匹配的特征信息，然后計算各特征信息的權(quán)重。

（5） 根據(jù)目標洪水場景的主要過程，計算目標案例與防洪知識庫中各典型案例的匹配度，選取匹配度最高的典型案例作為基礎(chǔ)，使用相同水位控制法生成目標洪水的調(diào)度方案。

（6） 根據(jù)實際情況對調(diào)度方案進行人工修正。

圖2為基于知識庫和場景推理的水庫群優(yōu)化調(diào)度流程。

3.2 案例匹配的特征信息選取

目標案例與典型案例的快速匹配，是通過比較各自的特征信息，找到與目標案例特征信息最接近的典型案例。案例的主要特征信息可以基于其屬性分為3類，分別是數(shù)值類、要素類、模糊類。有確定數(shù)值的特征信息是數(shù)值類，沒有確定數(shù)值的且用文字描述的特征信息是要素類，沒有確定數(shù)值但有一定范圍的特征信息是模糊類。用于案例洪水匹配的特征信息及其類別如表1所列。

3.3 基于粗糙集的特征權(quán)重計算

為區(qū)分不同屬性特征的重要性，利用粗糙集理論確定各屬性特征的客觀權(quán)重［22］。根據(jù)粗糙集理論，有知識庫系統(tǒng)S=（U，R，F(xiàn)，V），U是方案庫里的歷史方案集，R是屬性集，C是條件集，D是決策集，決策通常指“事件級別”且R=C∪D，決策集D對條件集C的依賴程度為

rC=Card（posC（D））Card（U）

（19）

rC-1=Card（posC-1（D））Card（U）

（20）

因子i的客觀權(quán)重為

wi1=riC-rC-1n-1i=1rC-rC-1

（21）

wi1和wi2分別代表客觀權(quán)重和主觀權(quán)重（專家給出），整體權(quán)重為

wi=α×wi1+（1-α）×wi2

（22）

3.4 目標案例和典型案例匹配度計算方法

匹配案例的提取原理是將典型案例與目標案例進行屬性的匹配度計算，并按照一定方法將各典型案例的屬性權(quán)重進行疊加計算。本文采用基于模糊集屬性的匹配度計算方法計算目標案例和典型案例的結(jié)構(gòu)匹配度。對于普通集合A，其為某個論域U上的一個子集。為了描述元素u對U上的一個模糊集合的隸屬關(guān)系，用［0，1］中的數(shù)值表示這種關(guān)系的不分明性。論域U上的函數(shù)即為模糊集合的隸屬函數(shù)。此處選用最簡單常用的隸屬函數(shù)，即（半）梯形函數(shù)：

A（x）=1x<a

b-xb-aa≤x≤b

0x>b

（23）

計算目標案例事件P與典型案例Q的數(shù)值/模糊屬性的匹配度，即求其隸屬函數(shù)的重合區(qū)域比例，故有：

sim（pi，qi）=A（pi∩qi）A（pi）+A（qi）-A（pi∩qi）

（24）

由于要素屬性只具有屬性值，所以要素屬性的匹配度，在屬性相同的情況下取1，屬性不同的情況下取0：

sim（pi，qi）=

1pi=qi

0pi≠qi

（25）

結(jié)合結(jié)構(gòu)匹配度和屬性匹配度及相應(yīng)的權(quán)重，得到總體匹配度方程為

Sim（P，Q）=S（P，Q）×ni=1wisim（pi，qi）

（26）

3.5 目標洪水求解結(jié)果修正

案例洪水與目標洪水不可避免地存在差異，基于場景推理法求解后，目標洪水的求解結(jié)果中可能存在出庫流量波動的情況，需針對這些問題進行一定的人工修正，使水庫出庫流量更加平滑?？梢圆捎脙煞N方法進行修正：

（1） 觀察前后水庫水位變化和入庫流量變化的趨勢來修正水庫水位。若入庫流量總體呈上升或下降趨勢且沒有出現(xiàn)尖頂?shù)那闆r，那么該時段水庫水位變化的主要趨勢應(yīng)該是一致的，不應(yīng)該出現(xiàn)水位的大幅波動，根據(jù)這一點，可以修正水庫水位，并修正水庫的出庫流量。

（2） 通過觀察水庫出庫流量的變化過程來修正水庫出庫流量。如果出庫流量反復(fù)上下波動，并且出現(xiàn)多個尖頂?shù)那闆r，但入庫流量并沒有上下波動，那么需要對出庫流量進行試算修正，使其盡可能平滑的同時滿足水量平衡約束。接著根據(jù)修正后的出庫流量反推水庫水位的變化過程，如果水庫水位不符合相關(guān)約束條件，則需要重新進行試算，以使水庫水位符合約束條件。

4 研究實例

4.1 研究對象

烏江是長江上游南岸最大的一條支流，本文研究對象為貴州烏江水電開發(fā)有限責任公司所屬的9個梯級水庫，分別是洪家渡、東風、索風營、烏江渡、大花水、格里橋、構(gòu)皮灘、思林、沙沱水庫，各梯級水庫的位置如圖3所示。

烏江流域主要洪峰期集中在6月和7月，洪峰流量巨大且持續(xù)時間較長，給洪水預(yù)報和防洪安全帶來了巨大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)調(diào)度方法需要準確的徑流預(yù)測結(jié)果，且當預(yù)測流量發(fā)生變化時需要較長的時間重新進行模擬計算。因此，迫切需要一種智能化的調(diào)度方法，在洪水即將來臨時及時為烏江梯級提供防洪調(diào)度方案，從而指導梯級水庫群的聯(lián)合防洪調(diào)度。

4.2 結(jié)果與分析

給定目標洪水，基于目標洪水的主要特征，確定2014年7月12～30日烏江梯級整體的洪水過程與本次目標洪水過程相似?？紤]到烏江梯級涉及水庫眾多，結(jié)果分析時將各個水庫分開并從案例匹配和解決方案2個方面進行分析。梯級水庫典型案例與目標案例洪水的數(shù)值類特征信息如表2所列，梯級各水庫、各區(qū)間目標洪水與案例洪水對比及方案運行情況對比如圖4所示。

以洪家渡水庫為例，從表2、圖4結(jié)果可以看出，典型案例洪水與目標案例洪水對應(yīng)的場景要素很接近，目標洪水過程與案例洪水過程也很貼合，說明方案匹配的結(jié)果較好。從目標案例的運行結(jié)果來看，由于洪家渡水庫是烏江梯級的龍頭水庫，具有多年調(diào)節(jié)能力，在洪水到來期間洪家渡水庫基本可采取全力攔蓄洪水的策略，匹配的案例也是如此，進一步說明了結(jié)果的合理性。

此外，從圖4可以看出，經(jīng)烏江梯級水庫群聯(lián)合防洪后，梯級末尾的沙沱水庫出庫流量明顯減小，最大出庫流量為12 700 m3/s，還原后最大出庫流量約為24 000 m3/s，削峰率達47%；該場洪水來洪量為121億m3，梯級水庫群泄洪量為94億m3，攔蓄了27億m3約22%的來洪量。

從求解效率角度看，采用相似場景推理法生成解決方案，耗時為5.3 s。而采用傳統(tǒng)的動態(tài)規(guī)劃法，將梯級水庫群拆分成單個水庫進行計算，總共耗時21.1 s，相較而言場景推理法通過從知識庫中搜索案例進行匹配，而不進行完整的求解計算，在時效性上具有優(yōu)勢。

前述提到基于場景推理法求解得到的結(jié)果存在一定的波動，需要進行一定的人工修正。以構(gòu)皮灘水庫、思林水庫為例，初步修正后的結(jié)果如圖5所示，可以看出經(jīng)初步修正后思林水庫出庫流量的尖峰得到了改善。

5 結(jié) 論

本文圍繞烏江流域梯級水庫群防洪調(diào)度問題，開展了基于知識庫和快速場景推理的烏江梯級水庫群智能化防洪調(diào)度研究。提出的基于知識庫和快速場景推理的洪水調(diào)度方法，可以避免動態(tài)規(guī)劃所面臨的由于維數(shù)災(zāi)效應(yīng)而導致求解時間過長、時效性無法保證的難題。在烏江梯級水庫實例應(yīng)用中，典型洪水場景下洪峰流量削峰率達47%，梯級水庫群攔蓄了27億m3約22%的來洪量，模型求解耗時5.3 s，相比動態(tài)規(guī)劃的求解耗時21.1 s，求解效率大幅提高。同時規(guī)避了復(fù)雜的邊界約束配置、模型選擇、結(jié)果整理等計算環(huán)節(jié)。由于該方法以人工經(jīng)驗和歷史調(diào)度方案蘊含的調(diào)度知識為出發(fā)點，所得到的調(diào)度方案在滿足防洪要求的前提下更加貼合實際。研究成Pe+XACYtxKUsq7c7/0QepufAKvf1pnh30e8UrpZ4/eU=果可為其他流域梯級水庫群的聯(lián)合防洪調(diào)度提供參考。

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（編輯：郭甜甜）

Intelligent flood dispatching of Wujiang River based on knowledge base and scenario reasoning

GAO Ying

（Guizhou Wujiang Hydropower Development，Guiyang 550002，China）

Abstract：

Focusing on the flood dispatching of Wujiang Cascade Reservoir in Guizhou Province，a research on intelligent flood dispatching based on knowledge base and rapid scenario reasoning was carried out.First，based on the calculation of massive operation plans，the operation experience and knowledge were organized and reconstructed.Besides，according to the overall idea of "unit-network-graph"，a preliminary knowledge base for flood dispatching was constructed.On this basis，according to the characteristics of the flood dispatching plans，the feature information of numerical type，essential type and fuzzy type used for scene matching was determined.By calculating the weight of each characteristic information of the flood dispatching plan，and based on fast scene matching and scenario reasoning，a typical plan with the highest matching degree was selected，thus the intelligent flood dispatching of basins was implemented.Taking cascade reservoirs on Wujiang River as an example，an application analysis was conducted，revealing that under typical flood scenario，the peak flow reduction reached 47%.The time taken for solving the scenario was 5.3 seconds using proposed method，while dynamic programming took 21.1 seconds，demonstrating that the efficiency of the solution was significantly improved.The proposed method can solve the timeliness problem of real-time solution calculation in traditional operation.The proposed solution incorporates scheduling decision-making experience，making the dispatch process more adaptable to changes in actual flood conditions.

Key words：

cascade reservoirs； knowledge base for flood dispatching； scenario reasoning； knowledge graph； fast scene matching； Wujiang River Basin