梯级水库风险传播控制：面向气候韧性水系统管理的贝叶斯-鲁棒协同方法

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Propagated Risk Control in Cascading Water Reservoirs: A Synergistic Bayesian-Robust Approach for Climate-Resilient Water System Management

本文提出一种贝叶斯网络（BN）与鲁棒优化相结合的创新框架，通过构建风险传播模型解析梯级水库风险关联机制，并采用进化多目标直接策略搜索（EMODPS）和深度不确定性决策（DMDU）方法制定鲁棒运行策略（ROPs）。该研究突破了传统孤立式水库管理模式，实现了对径流不确定性下水电-生态多目标权衡的优化调控，为复杂水系统风险管理提供了新范式。

　　

鲁棒运行策略

图6展示了梯级水库在未来径流不确定性（即模拟径流集）下的鲁棒运行模型结果。图6a显示了随机种子实验的所有优化解（即鲁棒目标值）以及通过非支配排序得到的非支配解。每个标记点代表一个可行解（按R(f_Risk^mean)值着色），所有可行解构成鲁棒目标的帕累托前沿。

结论

本研究通过开发贝叶斯网络（BN）风险传播模型和鲁棒运行模型，为流域风险评估与管理贡献了创新策略。结果表明，与历史运行策略（HOP）相比，ROP能有效降低未来径流不确定性下的整体风险。通过严格的样本外评估和情景发现分析，ROP展现出通过优化空间风险传播实现风险削减的优越性。