36、水库运行策略的多目标优化研究与应用

水库运行策略的多目标优化研究与应用

模型扩展与评估方向

在水库运行模型方面，若条件允许，可对模型进行扩展，纳入经济变量。这样就能直接依据决策成本来评估水库的运行情况。同时，对于融入水库入流预测的运行模型性能，以及将降雨数据作为输入变量的情况，都需要进行评估。此外，还可以考虑评估不同的情景，包括系统组件可能出现的变化，例如增加已安装的水电容量。未来的研究还可以针对不同季节（如旱季或雨季）评估不同的优化公式。

机器学习在水库运行中的应用

机器学习在水库运行领域有着广泛的应用，以下是其关键要点：
1. 核心概念与原理
- 数据驱动与模型构建 ：机器学习通过数据驱动模型（DDM）来模拟和预测水库运行情况。数据的可用性和质量至关重要，在构建模型时，需要进行数据分区，包括训练数据、验证/交叉验证数据以及测试/验证数据。同时，输入变量的选择（IVS）也十分关键，需要综合考虑多种因素，如平均互信息（AMI）等。
- 模型类型与特点 ：常见的机器学习模型包括人工神经网络（ANN）、决策树（DT）、随机森林（RF）等。ANN具有强大的非线性映射能力，但也存在一些缺点，如难以解释模型内部机制。决策树和随机森林则具有较好的可解释性。
2. 应用场景与案例
- 水库运行策略优化 ：通过机器学习可以对水库的运行策略进行多目标优化，考虑防洪、发电、灌溉供水等多个目标。例如，在Hatillo水库的案例中，利用机器学习技术对水库的运行进行了优化，提高了水库的综合效益。