水库调度优化在区域防洪与供水保障中的应用研究

我国多数区域面临着“旱涝并存、年内错配、区域不均”的水资源时空矛盾，水库调度在防洪与供水之间的协调问题日益突出。特别是在洪水频发期，传统调度方式难以兼顾泄洪安全与蓄水需求，导致风险增高或水资源浪费；而在枯水季节，水源紧张进一步暴露出调度机制刚性大、响应慢等短板。随着水利信息化与智能化技术的发展，如何借助科学的优化方法实现水库调度的动态决策与高效调控，正成为区域水资源系统运行管理的关键方向。

一、水库调度优化的理论基础与关键问题

（一）水库多目标调度的基本原理

水库调度是在防洪与供水双重目标下对库容进行动态分配的过程，具有明显的季节性与目标冲突性 [1]。为实现调度协同，需构建多目标优化模型，常以防洪削峰率、供水满足率、出流稳定性等为目标函数，并设置库容、水位、水文条件等约束。优化方法中，广泛采用 Pareto 解集分析，结合动态规划、MOPSO、NSGA-II 等算法，实现对调度周期内的全局优化，提升系统在多目标条件下的综合调控能力。

（二）当前调度模式的局限性

传统水库调度多依赖经验规则或静态调度曲线（如汛限水位线和设计运用线），虽有操作性强的优点，但难以应对突变水情与实时需求。典型问题包括：一是调度响应滞后，依赖人工判断，缺乏预见性；二是缺乏实时气象—水文融合预测机制，导致调度决策存在较大不确定性；三是缺乏库群联合调度系统，单库独立运行导致整体效能低下。尤其在梯级水库系统中，若无联合优化策略，极易造成上游泄洪、下游洪涝的调度错配，降低整体效益。

（三）优化调度的基本框架与流程

调度优化通常需基于“预测 - 决策 - 反馈”闭环机制展开。首先，通过布设高密度水雨情自动测报站、引入气象水文融合模型（如 WRF-Hydro），实现对未来1–5 天来水的精准预测；其次，基于调度目标构建多目标优化模型，并引入智能算法如改进型遗传算法（IGA）对调度方案进行全周期仿真推演；最后，调度结果需进入反馈调整模块，根据实测水情与误差修正模型进行动态修正，并实现方案再优化。这一流程需依托一体化调度平台，实现数据采集、模型运行、预案管理与指令下达的一体化集成。

二、水库调度优化方法及其在防洪与供水中的融合应用

（一）优化模型的构建与求解方法

构建调度优化模型需首先明确调度周期（如日尺度或小时尺度），其次建立目标函数组。典型目标包括：最大化削峰率、最小化供水短缺率、最小化生态流量偏离度等。约束条件涵盖库容限制、出入流平衡、下游流量控制、泄洪设施能力等。求解方法方面，常用的有模拟退火算法（SA）适用于局部极小值回避，NSGA-II 适合处理高维多目标问题，近年亦有研究引入深度强化学习（DRL）方法，构建“状态—动作—奖励”的调度策略框架，在复杂环境中实现自适应策略搜索。模型需经过多组情景（设计洪水年、枯水年、丰水年等）验证，确保其鲁棒性[2]。

（二）防洪视角下的调度优化策略

防洪期调度的核心是合理调配库容以拦截洪峰。应依托实时雨情预测，对未来入库洪峰过程进行动态滚动预报，并通过调整汛限水位实现库容前置释放。例如，某水库在梅雨期通过动态调整汛限水位至设计水位下 1.5m，腾出 1.8 亿 m³ 防洪库容，显著降低了下游洪水风险。同时，需建立库群梯级调度方案，上游水库适当错峰泄洪，下游库快速削峰，保障重要城镇与耕地不被淹没。此外，应明确“超标洪水应急调度图”，在极端洪水下通过优先牺牲非重点区域，保障核心区域安全。

（三）供水保障下的优化策略

供水调度关注于枯水期的水源调蓄与均衡供应。应构建基于预测用水量的月度用水计划，将农业、工业、生态与生活用水按优先级排序进行调配。部分地区采用“双线调度法”，将城市生活用水设为硬约束，农业用水为软约束，确保关键需求优先满足。同时，可引入多水源联合调度机制，如城市水厂可灵活切换地表水与地下水，提高系统抗旱能力。例如，某水库引入应急引水 + 地下水轮替机制，有效应对了枯水期水源紧张问题。

（四）防洪与供水目标的协同调度机制

协同调度的核心在于调度策略的“动态切换”能力。可通过引入模糊综合评判法，将不确定因素（如未来降雨强度、用水突增）转化为模糊隶属度，在模型中形成调度权重函数，动态调整防洪与供水目标权重。在调度执行层面，应建立季节性调度曲线切换机制，例如设置“汛期 + 缓冲期 + 枯水期”三段水位控制策略，分别匹配洪水防御、库容蓄水与应急供水目标。此外，数字孪生流域系统（Digital Twin Basin）在近年开始应用于调度系统构建，结合流域模拟、传感监控与优化模型，实现实时仿真与调度同步执行。

三、典型区域案例分析与实证研究

（一）研究区概况与数据来源

研究区位于典型的季风气候影响区，具有明显的降水季节性与洪旱交替特征。该区域多年平均降水量约 1100mm ，且 70% 以上的降水集中于 6 月至 9月之间，水资源时空分布极不均衡。区域内设有一座中型调蓄水库，承担防洪控制与多源供水任务，下游分布有重要城市建成区与灌溉农业区。研究所使用的数据主要包括近二十年间的实测水文资料（入库流量、库水位、降雨量）、区域用水统计数据（工业用水、农业灌溉、城镇生活用水量），以及遥感反演的土地利用分类信息，用以描述用水结构和地表产汇流特性。模型选取三个代表性年份进行调度策略模拟与评估，分别对应洪水偏丰、水文平稳和来水偏枯三种典型水文情景。

（二）模型构建与仿真流程

采用基于多目标规划的非线性水库调度模型，目标函数设置为最大化洪峰削减率、最小化供水缺口率、最小化下游超限流量风险因子。模型以小时级时间步长运行，调度周期涵盖典型汛期与枯水期。系统约束条件包括水库有效库容上限与下限、水位 - 库容曲线、泄洪能力、下游生态流量要求与用水需求强度等。设定两类调度情景：一为基于传统静态调度规则的常规策略，另一为基于非支配排序遗传算法（NSGA-II）优化结果的动态策略。通过对比两类策略在不同水文年的调度绩效，评估优化方法在系统运行效率与安全保障方面的提升效果。

（三）实证结果分析

仿真分析结果表明，在丰水年情景下，优化调度方案可使下游洪峰流量削减比例提升超过 15%，并在关键断面处将预警超限频率降低 20% 以上，显著改善区域防洪能力。在枯水年情景中，优化策略有效提高了水库水资源配置效率，供水保障率较常规策略提升近 10% ，尤其在工业与城市生活用水方面供给更为稳定 [3]。此外，农业灌溉错峰比重显著上升，系统用水峰谷差有所平抑。多目标权重分析结果显示，在防洪与供水权重分配为 6:4 时系统运行最为平衡，既保持了防洪安全，也保障了基本用水需求。

总结：

水库调度优化在区域防洪与供水保障中具有重要意义。通过构建多目标模型并引入智能优化算法，可显著提升调度的科学性与应变能力，实现防洪减灾与供水稳定的双重目标。研究结果表明，优化调度不仅提升了系统运行效益，也为区域水资源管理提供了可行路径，具有广泛的推广价值。

参考文献：

[1] 莫军成 , 徐悦 , 杨家亮 , 等 . 洞庭湖流域水库联调及分蓄洪关键技术研究 [M]. 中国水利水电出版社 :202408.189.

[2] 何中政 , 辛秀钰 , 魏博文 , 等 . 基于 SPADE 算法的梯级水库群联合防洪优化调度 [J]. 南水北调与水利科技 ( 中英文 ),2024,22(04):651-660.

[3] 郭晓麒 . 潮白河流域水库群防洪优化调度研究 [D]. 华北水利水电大学 ,2024.000486.