34、水库运行策略的多目标优化：原理与实践

水库运行策略的多目标优化：原理与实践

1. 数据与水库运行模型

1.1 数据收集与处理

本研究的分析期为 2009 年至 2019 年，以每日为时间步长。数据涵盖了水库的入流、水位、出流序列，以及存储高程曲线、面积高程曲线和蒸发损失。在机器学习模型中，数据标准化通常是必要的。本研究采用标准评分方法进行数据标准化，公式为：$X_n = (X - \mu)/\sigma$，其中 $X$ 是未标准化的变量值，$\sigma$ 是标准差，$\mu$ 是时间序列的平均值。

1.2 水库运行模型构建

基于分析期的数据构建了水库运行模型，该模型整合了水平衡、大坝组件的物理特性以及由机器学习模型集成的放水决策组件。水平衡方程如下：
$S_{t+1} = S_t + IN_t - Q_{spill,t} - Q_{c,t} - EVP_t$
其中，$S_{t + 1}$（需满足 $S_{t + 1} \geq 0$）和 $S_t$ 分别对应水库下一个时间步（$t + 1$）和当前时间步 $t$ 的存储体积；$IN_t$ 是当前时间步 $t$ 的入流；$EVP_t$ 是当前时间步 $t$ 的蒸发损失，根据水库表面积和年份月份计算；$Q_{spill,t}$ 是当前时间步 $t$ 的溢流水量，根据溢洪道顶部以上的高度计算；$Q_{c,t}$ 是当前时间步 $t$ 的控制出流。

1.3 水库运行模型流程

以下是水库运行模型的流程图：

graph TD
    A[开始：存储 t=1] --> B[确定水库水位和表面积]