水庫(kù)群防洪調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述1.1國(guó)外研究進(jìn)展最早的水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度思想在1946年由國(guó)外的Masse提出并開(kāi)始應(yīng)用于實(shí)際工程[3]，當(dāng)時(shí)僅對(duì)單一水庫(kù)進(jìn)行了求解[4]。1.線性規(guī)劃方法南非的Windsor[5]首次在水庫(kù)調(diào)度領(lǐng)域引入該方法，1973年他將水庫(kù)調(diào)度問(wèn)題中的非線性關(guān)系轉(zhuǎn)化為線性關(guān)系，并進(jìn)行求解。2.非線性規(guī)劃方法1989年，Simonovic和Savic[6]在進(jìn)行水庫(kù)調(diào)度研究時(shí)，使用非線性規(guī)劃（NonlinearProgramming，NLP）和動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法進(jìn)行智能系統(tǒng)的求解。3.大系統(tǒng)理論Jamshidi[7]利用大系統(tǒng)法(Large-ScaleSystem)為了能夠解決流域類大型區(qū)域的水電開(kāi)發(fā)問(wèn)題，使用該方法將整個(gè)流域劃分為多個(gè)區(qū)域，即子流域，在此基礎(chǔ)上，每個(gè)區(qū)域自成一個(gè)小系統(tǒng)，這是地域上的劃分，再?gòu)臅r(shí)段上進(jìn)行分解，這就形成了流域-子流域（小系統(tǒng)）-按時(shí)間再次劃分的系統(tǒng)的三層結(jié)構(gòu)。4.動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法最早將動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法（DynamicProgramming,DP）應(yīng)用到水庫(kù)調(diào)度中的是美國(guó)人Little[8]，他在研究水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度時(shí)，考慮到了徑流具有隨機(jī)性和實(shí)時(shí)性，于是采用該方法進(jìn)行求解。之后，馬爾柯夫過(guò)程理論、隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃、逼近法等理論相繼被提出和應(yīng)用。BrunoDias[9]等在2013年研究電力系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化時(shí)綜合使用了該方法和并行處理技術(shù)。上述運(yùn)用的一些方法都是傳統(tǒng)的優(yōu)化方法，除了這些傳統(tǒng)方法外，還有一種智能優(yōu)化算法。智能優(yōu)化算法基于數(shù)學(xué)思想，結(jié)合生物學(xué)、物理學(xué)和人工智能等多種交叉學(xué)科，按照種群演化機(jī)制和規(guī)則進(jìn)行搜索，尋找到滿足要求的最優(yōu)解，運(yùn)用智能優(yōu)化算法進(jìn)行求解時(shí)，并行處理，速度快、效率高。當(dāng)前智能優(yōu)化算法已經(jīng)成為研究最優(yōu)演化計(jì)算方面的熱門方法，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)它進(jìn)行了研究和改進(jìn)。智能優(yōu)化算法的原理與自然界中生物進(jìn)化和遺傳相關(guān)，且在應(yīng)用時(shí)，它不要求目標(biāo)和約束有必定的條件，即適用性很強(qiáng)，因此能夠廣泛地應(yīng)用到各類優(yōu)化問(wèn)題中去。同時(shí)，智能優(yōu)化算法還有一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是它不會(huì)出現(xiàn)“維數(shù)災(zāi)”問(wèn)題，求解過(guò)程中，不需要像傳統(tǒng)優(yōu)化算法一樣離散，在應(yīng)用到水庫(kù)調(diào)度中時(shí)，也就不會(huì)因?yàn)樘菁?jí)水庫(kù)級(jí)數(shù)的增加而造成離散點(diǎn)數(shù)過(guò)多的問(wèn)題。當(dāng)前在水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中，智能優(yōu)化算法應(yīng)用較多，主要包括以下幾種：遺傳算法（GA）、粒子群算法（PSO）、蟻群算法（ACO）、差分進(jìn)化算法（DE）等。1.粒子群算法1995年，J.Kennedy和R.C.Eberhart等[10]首次提出了粒子群算法。2008年，Alexandre等[11]提出了一個(gè)基于群體智力的多目標(biāo)技術(shù)，即精英突變多目標(biāo)粒子群優(yōu)化技術(shù)（EM-MOPSO），這個(gè)技術(shù)的目的是解決水庫(kù)群的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題。2.蟻群算法蟻群算法（ACO）的原理是利用信息素，模擬自然界中螞蟻尋找食物的路徑來(lái)進(jìn)行搜索，由Colorni等[12]提出。Jalali等[13][14]針對(duì)水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的蟻群算法，在多種群實(shí)現(xiàn)搜索算子，解決了算法未成熟收斂的缺陷。3.改進(jìn)算法L.Lakshminarasimman等[15]基于改進(jìn)混合差分演化算法對(duì)梯級(jí)流域水庫(kù)群的短期調(diào)度進(jìn)行了優(yōu)化。D.NageshKumar等[16]在希拉德水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度中使用了折疊動(dòng)態(tài)規(guī)劃。El-SaidMohamedSaidAhmed等[17]利用懲罰函數(shù)法，將水位和下泄流量的限制通過(guò)懲罰系數(shù)合并為了一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，并利用模擬退火的優(yōu)化算法進(jìn)行了求解。1.2國(guó)內(nèi)研究進(jìn)展我國(guó)對(duì)于水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度問(wèn)題的研究起步比國(guó)外晚一些，在上世紀(jì)60年代才開(kāi)始且并未得到重視，直至80年代，專家學(xué)者們才開(kāi)始重視這一領(lǐng)域的研究，當(dāng)時(shí)國(guó)家正在修建大量水利工程，水庫(kù)調(diào)度也得以運(yùn)用于這些工程的運(yùn)行調(diào)度中去。1.線性規(guī)劃方法該方法在各類工程優(yōu)化問(wèn)題中應(yīng)用較多，尤其是水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度。王厥謀[18]在研究丹江口水庫(kù)的調(diào)度問(wèn)題時(shí)，使用線性規(guī)劃方法建立模型。1990年，許自達(dá)[19]采用該方法進(jìn)行了水庫(kù)群的防洪優(yōu)化調(diào)度研究，并進(jìn)行了實(shí)例分析。王棟、曹升樂(lè)[20]使用線性規(guī)劃模型時(shí)，加入了防洪的考慮因素。葛文波、王蓉[21]于2009年在研究梯級(jí)電站樞紐工程的聯(lián)合調(diào)度問(wèn)題時(shí)，也應(yīng)用了該方法。2.非線性規(guī)劃方法這個(gè)方法通常需要與其他方法結(jié)合使用，如2001年，羅強(qiáng)等[22]在研究水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度時(shí)，考慮到水庫(kù)群在水系圖（地域）上的分布特點(diǎn)，可以聯(lián)通水系用水系網(wǎng)絡(luò)圖來(lái)表示，并且對(duì)于網(wǎng)絡(luò)圖的方法，它占用的空間相對(duì)來(lái)說(shuō)比較小，計(jì)算速度較快，基于上述優(yōu)點(diǎn)，他們建立了非線性的網(wǎng)絡(luò)模型，并提出了對(duì)應(yīng)的新解法。3.大系統(tǒng)理論1981年，張勇傳建立了一種MDP模型[23]，該模型結(jié)合了實(shí)時(shí)的徑流預(yù)報(bào)，使用大系統(tǒng)理論對(duì)流域進(jìn)行了分解，分級(jí)求解，從而簡(jiǎn)化求解過(guò)程。2000年，楊侃、張靜儀和董增川[24]在該理論的基礎(chǔ)上，融入網(wǎng)絡(luò)分析，對(duì)長(zhǎng)江流域的防洪體系和優(yōu)化調(diào)度進(jìn)行探究。謝柳青、易淑珍[25]于2002年提出一種結(jié)合了動(dòng)態(tài)規(guī)劃和洪水演變?cè)淼拇笙到y(tǒng)分解算法，同樣的，也是將大型流域分為小系統(tǒng)來(lái)分別求解，并通過(guò)成果分析證明了其性能的優(yōu)良性。4.動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法1987年，胡振鵬、馮尚友[26][27]運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃，進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度研究，提出一種通過(guò)預(yù)報(bào)進(jìn)行決策并實(shí)施的調(diào)度方法，并且在應(yīng)用中得到了較好的效果。1999年，梅亞?wèn)|[28]為了更好地進(jìn)行水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度的優(yōu)化模型求解，研究了一種運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的簡(jiǎn)化遞推方法。李雨、郭生練等[29]在建立梯級(jí)水庫(kù)防洪優(yōu)化調(diào)度模型后，使用該方法處理約束，將其轉(zhuǎn)化為無(wú)約束問(wèn)題，并進(jìn)行求解。王麗萍、孫平等[30]與2015年在動(dòng)態(tài)規(guī)劃的基礎(chǔ)上，改進(jìn)其運(yùn)算速度，融入并行方法，提高了算法計(jì)算效率。傳統(tǒng)的優(yōu)化算法無(wú)法很好的處理維度較高的問(wèn)題，并且適用性不高。因此，能夠處理復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題的智能算法逐漸興起并且不斷發(fā)展，到現(xiàn)在，智能優(yōu)化算法已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域大量運(yùn)用。下面介紹一些常用的智能優(yōu)化算法：1.粒子群算法2006年，袁鵬等[31]運(yùn)用了PSO算法，并進(jìn)行改進(jìn)，融入了慣性權(quán)重的理論，并且應(yīng)用在洪水調(diào)度的模型中。謝維等[32]于2010年在粒子群算法的基礎(chǔ)上，融入文化算法理論，提出了一種改進(jìn)算法，該算法運(yùn)用于維度較高的復(fù)雜的水庫(kù)調(diào)度模型時(shí)，求解的結(jié)果較好，計(jì)算速度和效率較高。2.蟻群算法陳立華等[33]在研究雅礱江流域的梯級(jí)水庫(kù)調(diào)度時(shí)，采用該方法求解。該方法不會(huì)出現(xiàn)早熟易收斂現(xiàn)象，提高了解集質(zhì)量。3.遺傳算法鄭姣等[34]在運(yùn)用遺傳算法時(shí)，為了解決收斂、出現(xiàn)局部最優(yōu)解的問(wèn)題，在遺傳算法的基礎(chǔ)上引入穩(wěn)定繁殖的理論，克服了早熟的缺點(diǎn)。此后，萬(wàn)芳等[35]、高燕等[36]分別對(duì)遺傳算法應(yīng)用過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行改進(jìn)，融入新的理論算法，并應(yīng)用于工程實(shí)例中，證明了改進(jìn)后的優(yōu)良性能。4.其他改進(jìn)算法多種智能優(yōu)化算法在水庫(kù)優(yōu)化調(diào)度領(lǐng)域中被應(yīng)用，周超[37]（2008）、梁偉[38]（2008）、陳立華[39]（2010）、何向陽(yáng)[40]（2011）、李想[41]（2012）、鄒進(jìn)[42]（2013）、鄭慧濤[43]（2013）、李波[44]（2014）等對(duì)各類智能優(yōu)化算法進(jìn)行了探索，針對(duì)其中出現(xiàn)的問(wèn)題進(jìn)行研究，結(jié)合其他理論與算法進(jìn)行改進(jìn)，并在實(shí)際應(yīng)用中證明了改進(jìn)后的優(yōu)良性能。1.3存在問(wèn)題及發(fā)展趨勢(shì)1.3.1存在問(wèn)題我國(guó)對(duì)于梯級(jí)水庫(kù)群的優(yōu)化調(diào)度研究在近幾十年快速地發(fā)展，已經(jīng)有較為完善的體系和理論。隨著我國(guó)水電開(kāi)發(fā)的不斷進(jìn)行，流域系統(tǒng)趨于復(fù)雜化，在梯級(jí)水庫(kù)的聯(lián)合調(diào)度上也出現(xiàn)了新的挑戰(zhàn)。目前的梯級(jí)水庫(kù)群調(diào)度方法和技術(shù)尚不能滿足要求，許多問(wèn)題還需要進(jìn)行研究解決。（1）梯級(jí)水庫(kù)群的防洪調(diào)度非常復(fù)雜，設(shè)計(jì)區(qū)域廣、考慮部門多、綜合性強(qiáng)，需要進(jìn)行多目標(biāo)多方面考慮。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，通常以啟發(fā)式算法為基礎(chǔ)，采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，如NSGA-II算法，從而能夠考慮各個(gè)目標(biāo)之間的統(tǒng)一與權(quán)衡，處理好多個(gè)目標(biāo)函數(shù)。但是在使用NSGA-II算法時(shí)，仍有優(yōu)化效率低、可能出現(xiàn)局部解的問(wèn)題，因此還需要進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化。（2）我們所建立的水庫(kù)群聯(lián)合防洪調(diào)度模型實(shí)際上難以反映復(fù)雜的實(shí)際水庫(kù)調(diào)度情況。目前防洪調(diào)度大多針對(duì)典型洪水進(jìn)行調(diào)度，但是實(shí)際情況下的洪水具有不確定性，如何結(jié)合預(yù)報(bào)進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)度時(shí)接下來(lái)需要研究的問(wèn)題。（3）水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度是需要在實(shí)際工程中進(jìn)行運(yùn)用的，要與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程相結(jié)合。經(jīng)過(guò)新學(xué)科、新技術(shù)、新理論的補(bǔ)充發(fā)展，防洪優(yōu)化調(diào)度理論也在不斷進(jìn)步，如何將其更好地應(yīng)用于實(shí)際工程中去，是需要進(jìn)一步研究的課題。（4）模型復(fù)雜，難以理解并進(jìn)行使用。水庫(kù)（群）防洪優(yōu)化調(diào)度中涉及的理論過(guò)于專業(yè)化和復(fù)雜化，使用起來(lái)也很困難，因此難以大規(guī)模地進(jìn)行推廣和應(yīng)用。（5）計(jì)算量很大，速度慢，耗費(fèi)時(shí)間長(zhǎng)。無(wú)論是建立模型還是進(jìn)行求解，都需要結(jié)合研究對(duì)象的情況進(jìn)行大量的計(jì)算，從而能夠?qū)λ媒Y(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和選擇，因此，需要具有性能較好的設(shè)備，要求能夠存貯大量數(shù)據(jù)且運(yùn)行速度快。1.3.2發(fā)展趨勢(shì)（1）結(jié)合多種優(yōu)化算法進(jìn)行求解。在前文研究背景的介紹中，可以看出，從過(guò)去單一水庫(kù)的調(diào)度到現(xiàn)在流域性水庫(kù)群的聯(lián)合調(diào)度，從過(guò)去單目標(biāo)求解到現(xiàn)在多目標(biāo)綜合考慮，水庫(kù)防洪調(diào)度問(wèn)題變得越來(lái)越復(fù)雜。一種優(yōu)化算法得到的結(jié)果具有明顯的不足，完全無(wú)法滿足我們對(duì)解集的要求，因此，未來(lái)必將是多種優(yōu)化算法結(jié)合，綜合各個(gè)算法的優(yōu)點(diǎn)，削弱其缺點(diǎn)，從而獲得更加好的效果。（2）流域?qū)崟r(shí)水文信息采集與處理。隨著流域水電的不斷開(kāi)發(fā)，防洪體系的不斷擴(kuò)大，隨機(jī)性也在不斷增強(qiáng)，這就要求更加準(zhǔn)確的流域內(nèi)水文信息。未來(lái)的防洪調(diào)度必將向?qū)崟r(shí)調(diào)度發(fā)展，因此流域的水系水文信息、氣象信息、徑流信息等必須能實(shí)時(shí)、快速地進(jìn)行更新和傳輸。（3）進(jìn)行仿真模擬。為了得到更加符合實(shí)際情況、效果更好的調(diào)度方案，可以利用計(jì)算機(jī)技術(shù)模擬調(diào)度過(guò)程，得到調(diào)度效果，再根據(jù)效果判斷方案并改進(jìn)，進(jìn)行正確的決策。參考文獻(xiàn)：[1]何中政,陳佳偉,羅智婷,李邦浩,黎良輝,路佳豪,郭海盟.考慮決策偏好的梯級(jí)水庫(kù)群水量?jī)?yōu)化調(diào)度策略研究[J].水利水電技術(shù)(中英文),1-12.[2]任康,周子航,李昕媛,黃強(qiáng).水庫(kù)群調(diào)度對(duì)非一致性入庫(kù)徑流的敏感性響應(yīng)特征研究[J].水資源保護(hù),1-13.[3]雷其鳴,牛庚,桑學(xué)鋒,柳長(zhǎng)順,李子恒,鄭陽(yáng).基于改進(jìn)強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的水庫(kù)群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度[J].南水北調(diào)與水利科技(中英文),1-15.[4]趙紫薇,楊哲,張全旺,宋松柏.考慮預(yù)報(bào)不確定性的梯級(jí)水庫(kù)群聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度[J].水利水電科技進(jìn)展,1-18.[5]王亞?wèn)|,張雨新.復(fù)雜水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度模型研究及優(yōu)化處理[J].水利發(fā)展研究,2025,25(07):60-67.[6]任明磊,張琪,趙麗平,夏志昌,陳智洋.考慮洪水預(yù)報(bào)信息的水庫(kù)群防洪聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度研究與應(yīng)用[J].中國(guó)防汛抗旱,2025,35(03):9-14+20.[7]黃顯峰,王浩天,高玉琴,譚毅苗.基于改進(jìn)PSO算法的水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度[J].水利水電技術(shù)(中英文),1-13.[8]張玉倫,陳洲,鄧翔,楊麗麗.分水江流域水庫(kù)群聯(lián)合預(yù)報(bào)調(diào)度研究[J].海河水利,2025,(04):66-73+80.[9]蔣佳怡,徐斌,岳浩,王慧麗,朱聆瑋,王心榕,覃馨漫,譚佳穎,趙增海,王也.梯級(jí)水庫(kù)群風(fēng)光水多能互補(bǔ)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度模型[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,1-18.[10]吳劭輝,魯東輝,王靈敏,龔陽(yáng)杰,唐喜珍,胡世明,韓子潮.基于改進(jìn)遺傳算法的水庫(kù)群聯(lián)合防洪優(yōu)化調(diào)度研究[J].中國(guó)防汛抗旱,2025,35(06):49-56.[11]林鋒.珠江流域水庫(kù)群聯(lián)合防洪優(yōu)化調(diào)度研究[J].內(nèi)蒙古水利,2024,(11):40-42.[12]鐘加星,董增川,孟金玉,王凱,胡友兵,趙夢(mèng)杰.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的黃河上游梯級(jí)水庫(kù)群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度規(guī)則提取[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2024,52(06):30-37.[13]王寧.IABC-PSO算法優(yōu)化調(diào)度水庫(kù)群應(yīng)用研究[J].水利建設(shè)與管理,2024,44(09):71-76+84.[14]盧鵬,周鵬程,韓兵,楊開(kāi)斌.流域梯級(jí)水庫(kù)群多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法及應(yīng)用[J].云南水力發(fā)電,2024,40(09):175-182.[15]胡應(yīng)權(quán),莫和建.烏江梯級(jí)水庫(kù)群枯水期生態(tài)流量?jī)?yōu)化調(diào)度策略研究與應(yīng)用[A]中國(guó)水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)梯級(jí)調(diào)度控制專業(yè)委員會(huì)2024年年會(huì)論文集[C].中國(guó)水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)梯級(jí)調(diào)度控制專業(yè)委員會(huì),中國(guó)水力發(fā)電工程學(xué)會(huì)梯級(jí)調(diào)度控制專業(yè)委員會(huì),2024:6.[16]翁志明,高璽煒,李曉英.基于改進(jìn)智能算法水庫(kù)群防洪優(yōu)化調(diào)度研究[J]