流量预测不确定性对级联水库最优调度所带来的经济和环境协同效益的影响

《Journal of Hydrology》：Impacts of inflow forecast uncertainties on economic and environmental co-benefits for cascade reservoirs optimal scheduling

预测不确定性量化与梯级水库多目标调度耦合方法研究，提出改进的MMFE模型与蒙特卡洛-拉丁超立方模拟生成动态 inflow 场景，结合改进 Shuffling Frog 算法求解经济与环境协同效益 Pareto 前沿。清河流域案例表明预测不确定性使发电量波动达1.1亿千瓦时，风险指数最高达48%。

　　随着全球人口的增长和城市化进程的加快，水资源的承载能力正面临前所未有的挑战，这不仅威胁着人类社会的可持续发展，也对水资源管理提出了更高的要求。在这一背景下，水库作为重要的水资源基础设施，其在供水、防洪、可再生能源开发以及生态系统安全和社会经济发展方面发挥着关键作用。然而，由于水库调度涉及复杂的多目标优化问题，且在中长期入库流量预测中存在显著的不确定性，如何有效应对这些不确定性并实现科学合理的调度成为研究的重点。

中长期入库流量预测误差的增加，使得多级水库调度中的经济目标与环境流量服务之间的权衡变得更加复杂。揭示预测误差对协同效益和风险信息的影响，有助于提高水库调度的科学性和可靠性。本文提出了一种新的方法，通过耦合预测不确定性模拟与水库调度优化，对中长期预测误差对多目标调度的影响进行量化分析。这一方法结合了动态预测误差演化过程的分析和蒙特卡洛模拟（MCS）增强的拉丁超立方抽样（LHS）技术，从而生成滚动入库流量预测情景。最终，采用改进的多目标洗牌青蛙跳跃算法（IMOSFLA）对多目标调度模型进行求解，并将其整合到预测不确定性模拟框架中。该方法被应用于清河流域的多级水库系统，结果表明，该方法能够动态识别和量化从滚动入库流量预测传播到水库多目标调度中的不确定性与风险信息。随着预测不确定性增加，模拟的水电效益在0.4亿千瓦时到1.5亿千瓦时之间波动，而水库运行风险的概率（包括发电不足、弃水、环境水流放和短缺）则分别达到16%、18%和48%。随着预测不确定性的降低，这些风险指数也随之下降。

在水资源管理领域，多目标优化已成为解决复杂系统问题的重要手段。然而，传统的单目标调度方法已难以满足流域可持续发展的综合需求。多目标优化不仅需要考虑多个相互冲突的目标，如防洪安全与水资源利用效率之间的矛盾，还必须应对复杂的系统耦合关系和动态不确定性。在这些多目标调度模型中，优化算法的选择与改进至关重要。近年来，遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、人工鱼群算法（AFSA）、 cuckoo search（CS）等智能优化算法被广泛应用于水库调度研究。然而，这些算法在解决多目标优化问题时仍存在一些不足，如容易陷入局部最优解、参数选择困难以及对初始解的依赖性较强。因此，选择合适的智能优化算法并对其进行改进，是解决多目标水库调度问题的关键。

水库调度本质上是一个在风险与效益之间进行平衡的优化决策问题。风险的来源可以分为三类：第一类风险出现在水库入库阶段，主要由入库流量预测误差引起；第二类风险出现在水库调度优化阶段，主要受模型自身优化参数的影响；第三类风险则出现在决策阶段，主要取决于决策者的判断。其中，入库流量预测误差被视为水库调度中主要的风险来源。以往的研究多基于历史预测误差数据，将流量预测误差视为随机变量，并通过选择与误差数据样本拟合度最高的概率密度曲线来建模特定预测时段的误差分布。然而，这些研究存在两个主要局限性：一是仅关注单一风险源的静态分布，忽略了复杂系统特性（如水库间的水力联系）对风险传播的影响；二是采用静态概率模型描述误差分布，难以捕捉预测误差随时间演变的动态特征，如误差累积效应和实时修正反馈机制。本文提出的改进型MMFE方法（IMMFE）实现了对预测误差时空演变的精细化建模，不仅考虑了误差的概率分布特性，还通过滚动预测机制整合了实时观测数据，使风险评估能够适应误差累积效应和水力连接系统状态的变化，从而克服了传统静态分析方法在复杂调度场景中的适应性不足。

近年来，河流生态环境保护受到越来越多的关注，与之相关的概念如河流健康和环境流量也日益受到重视。环境流量是指在水库调度过程中，为了维持河流生态系统的健康状态，所必须保证的适当水流。国际上已有超过200种环境流量计算方法，这些方法可以分为四类：水文方法、水力方法、栖息地模拟方法和整体方法。其中，水文方法是最常用的一种。研究者们在计算环境流量时，通常会结合水文条件的变化，并借鉴Tennant方法的分类理念。例如，Yu等人（2021）提出了一种可变月流量方法，该方法考虑了水文条件的变化，并整合了Tennant方法的分类概念。He等人（2022）则使用了改进的7Q10方法来计算不同干旱年份的环境流量。这些研究表明，维持和改善河流生态环境对于保护生物多样性具有重要意义，因此，在多目标水库调度过程中，必须充分考虑环境流量因素。

尽管如此，不同地理区域的学者在计算下游河流最小环境流量的方法上尚未达成一致。此外，多级水库联合调度过程中所涉及的复杂目标和约束条件，使得目前的生态调度模型大多基于单个水库的调度和单目标研究。因此，如何在多目标优化调度模型中合理引入环境流量因素，成为当前研究的重要课题。本文通过建立一个考虑预测不确定性的多目标优化调度模型，深入探讨了预测误差对水库调度的影响。在该模型中，我们利用改进型MMFE方法模拟了预测误差的时空演化过程，并通过MCS与LHS方法生成了随机预测情景。这些情景被用作多目标调度模型的输入，从而实现了对不同调度方案的分析与计算。此外，我们还设计了三组风险实验，以深入分析预测误差水平和误差演化过程对水库调度的影响。在每个预测误差区间内，揭示了在经济与环境目标下的水资源调控响应，实现了预测误差与水库多目标调度的耦合模拟。

本文的研究方法主要包括以下几个步骤：首先，利用改进型MMFE方法对入库流量预测误差的演化过程进行模拟，分析其统计特性并生成综合的预测情景；其次，采用MCS与LHS方法生成滚动预测情景，并将其作为多目标调度模型的输入；最后，通过IMOSFLA算法对多目标调度模型进行求解，以实现对经济和环境协同效益的优化。这一方法的应用不仅有助于提高水库调度的科学性和可靠性，还为水资源管理提供了新的思路和工具。通过动态识别和量化预测误差对调度结果的影响，决策者可以更好地评估不同调度方案的风险与收益，从而制定更加合理的调度策略。

本文的研究区域为清河流域，该流域是三峡工程之后长江流域的重要支流之一，全长423公里。自1987年以来，清河流域的主干道上已建成三个大型水电站，即革勒车、高坝洲和水布垭。其中，水布垭水库是清河流域滚动开发中的首要项目，具有较长的调节能力和最大的装机容量。革勒车水库则代表了该流域在多目标调度中的关键节点。通过对这些水库的调度进行研究，我们能够更全面地了解预测误差对多目标调度的影响，以及如何在不同预测误差水平下实现经济与环境效益的平衡。

在多目标优化调度模型的构建过程中，我们不仅考虑了水电效益的最大化，还关注了环境水流的合理分配。具体而言，我们通过模拟生成的入库流量情景，分析并计算了水布垭水库和革勒车水库控制断面的最小、适宜和理想环境流量。这一分析过程有助于明确不同调度方案在环境流量方面的表现，并为决策者提供更加全面的参考依据。此外，我们还通过风险实验探讨了预测误差水平和误差演化过程对水库调度的影响。实验结果显示，随着预测不确定性的增加，水电效益的波动范围显著扩大，而环境水流的短缺和放水风险也相应增加。这些结果为水库调度提供了重要的数据支持，并有助于识别在不同预测误差水平下的关键风险因素。

在实际应用中，预测误差对水库调度的影响不仅体现在经济效益上，还可能对生态环境产生深远的影响。因此，建立一个能够同时考虑经济和环境目标的多目标优化调度模型，对于实现水资源的可持续管理具有重要意义。本文提出的模型不仅能够有效处理预测误差带来的不确定性，还能够为决策者提供更加灵活和可靠的调度方案。此外，该模型的构建和求解过程充分考虑了系统的复杂性和动态性，使得调度结果更加贴近实际需求。

为了验证所提出方法的有效性，我们以清河流域的多级水库系统为案例，进行了详细的分析和实验。通过对比不同预测误差水平下的调度结果，我们发现该方法能够准确反映预测误差对多目标调度的影响，并且能够为决策者提供科学的风险评估。此外，我们还分析了不同预测误差水平下水库调度方案的可行性，并探讨了如何在不确定环境中实现经济与环境效益的协同优化。这些分析不仅为水库调度提供了理论支持，也为实际工程应用提供了可行的解决方案。

在研究过程中，我们还注意到，预测误差的动态演化特性对风险评估具有重要影响。传统的静态分析方法往往无法准确捕捉预测误差随时间变化的动态特征，导致风险评估结果的偏差。因此，本文提出的IMMFE方法通过引入滚动预测机制，实现了对预测误差的动态建模，从而提高了风险评估的准确性。此外，该方法还能够整合实时观测数据，使风险评估更加贴近实际运行情况。这种动态耦合机制在复杂调度场景中尤为重要，因为它能够适应误差累积效应和系统状态的变化，从而提供更加可靠的风险信息。

本文的研究成果表明，预测误差对多目标水库调度的影响是显著且复杂的。在不同预测误差水平下，水库调度方案的经济与环境效益存在较大差异。因此，在实际调度过程中，决策者需要充分考虑预测误差的影响，并结合多目标优化模型，选择最优的调度策略。此外，本文还强调了在多目标优化调度模型中引入环境流量因素的重要性，因为环境流量的合理分配不仅关系到河流生态系统的健康，还对水资源的可持续利用具有深远影响。

总之，本文提出了一种新的方法，通过耦合预测不确定性模拟与多目标优化调度，实现了对预测误差对水库调度影响的动态分析。该方法不仅能够有效识别和量化不确定性与风险信息，还能够为决策者提供科学的调度建议。在清河流域的案例研究中，我们验证了该方法的可行性，并展示了其在实际应用中的优势。未来，随着预测技术的不断进步和优化算法的持续改进，这一方法有望在更多流域和水库系统中得到推广和应用，为水资源管理提供更加科学和可靠的决策支持。