★ 卢学梅（渝能（集团）有限责任公司，重庆 400020）

关键词：流式水电站；防汛应急模型；协同调度；多源数据融合

水电站作为能源领域的重要基础设施，在能源供应和经济发展中扮演着举足轻重的角色，但也面临着洪灾的严重威胁。因此，科学开展水电站的防汛应急工作至关重要，直接关系到能源供应的稳定性、社会经济的可持续发展以及人民群众的福祉。近年来我国在水电站防汛应急领域方面的相关研究不断深入，如文献 ^[1]构建了跨境河流灾害预警应急协同管理机制，为跨境河流灾害预警提供了协同管理思路，但在水电站防汛应急的针对性上有所欠缺；文献 ^[2]聚焦重大水利工程大坝深水检测及突发事件监测预警与应急处置，但在水电站防汛应急的动态风险识别和分级预警方面不够细化。基于上述研究的局限性，本文对无调节库容径流式水电站防汛应急建模与协同调度机制进行了深入研究。

1   无调节库容径流式水电站防汛应急模型设计

无调节库容径流式水电站防汛应急模型主要围绕数据采集^[3,4]、数据识别和应急预警三个模块进行优化设计，有效解决了传统模型预警过程中存在的数据操控片面、风险静态识别不佳以及预警阈值固定的问题，实现了防汛风险的精准识别与提前预警。

1.1   多维度数据采集与预处理模块设计

1.1.1   数据采集维度设计

针对无调节库容径流式水电站的防汛风险特征，本文对防汛核心影响数据进行了分类，并构建了气象、水文、设备及环境等相关数据的采集监测指标，具体的数据采集维度设计指标如表1所示。

表1 数据采集维度设计指标

1.1.2   改进卡尔曼滤波数据预处理

针对无调节库容径流式水电站防汛数据监测过程中经常出现的数据缺失、噪声干扰等问题，本文进一步采用线性插值和改进卡尔曼滤波相结合的方法进行预处理，具体步骤如下：

步骤1：缺失值修复。对采集数据进行识别，判断缺失值是否大于等于3个采样点，若连续缺失未达到3个采样点，利用线性插值进行计算和补全；针对连续缺失达到3个采样点及以上的数据， 需要结合历史同期数据进行分析计算和滑动平均补全；

步骤2：噪声抑制及修正。在完成缺失值修复后，需要进一步引入自适应噪声协方差进行卡尔曼滤波的改进，以达到抑制噪声的设计目标。通过动态修正噪声矩阵，以适配来水波动，核心公式如下：

数据动态变化状态识别方程如式（1）所示：

修正噪声矩阵观测方程如式（2）所示：

其中， X(k) = [Q_in(k) , H(k) , P(k)]，为 k时刻状态向量；A为状态转移矩阵， B为控制矩阵； w(k) , V(k)分别为过程噪声与观测噪声，其协方差矩阵Q, R通过残差ε(k) = Z(k) -HX^{(k  k-i)}进行动态修正， 具体修正系数需要满足式（3）：

基于上述修正算法实现数据预处理，输出去噪后修正的干净数据，为后续风险识别提供可靠的数据支撑。

1.2   D-S动态风险识别优化

针对传统的水电站防汛风险识别指标权重单一、无法处理多源数据冲突的问题，本文基于改进D-S方法对风险识别体系进行了优化。

1.2.1   指标体系构建

将各监测指标的风险等级评估结果作为独立证据体mi(i = 1, 2,…,5)，基于证据体数值将防汛信息动态风险等级划分为四级， 分别为安全  （蓝警） 、低风险L  （黄警）、中风险 M  （橙警）、高风险 H （红警） ^[4]。基于风险等级进行实测映射证据体的指标分

布阈值设置，例如将降雨量证据体阈值设置为m₁：若R≤20mm/24h，则m₁(S) = 0.9, m₁,(L) = 0. 1；若R>50mm 24h，则m₁(H) = 0 . 9, m₁(M) = 0 . 1。

1.2.2   冲突证据修正与融合

计算冲突系数，量化证据间的矛盾程度，具体可表示为k = A⌒B =Φ∑ m_i (A)m_j(B)(i = j)。当 k>0.5时，说明证据间存在显著冲突，需引入冲突修正因子λ调整证据权重： w_i = λ · Σ_j-1(1 -k_j) -k_i+( 1- λ)。其中 k 为第i个证据与其他证据的平均冲突系数。基于修正权重融合证据，得到综合风险度如式（4）所示：

对算法进行简化处理，最终取：R_total= max {m_total(S) , m_total(L) , m_total(M) , m_total(H)}并据此输出动态风险等级。

1.3   防汛应急分级预警阈值设计

传统静态阈值预警机制在设计过程中忽略了降雨量、流量和水位的相关性。基于此，本文采用Gumbel copula函数构建三元联合分布模型进行补充优化，动态求解降雨量、流量和水位的分级预警阈值，实现防汛风险的提前预警^[5]。

1.3.1   边缘分布与Copula函数拟合

针对降雨量R、入库流量Q_in、坝前水位H三组核心水文变量，本文采用weibull分布拟合各变量的边缘分布F(R)、F(Q_in)、F(H)，并通过极大似然估计求解分布参数，如R的形状参数k = 2. 1、尺度参数β= 35mm。本文进一步选取适配正相关及尾部依赖变量的Gumbel copula函数构建三元联合分布模型，其联合分布公式为式（4）：

其中u₁= F(R) 、u₂ =F(Q_in ) 丶u3=F(H)，θ为Copula参数。

1.3.2   分级预警阈值计算

根据防汛应急等级设定置信水平，求解联合分布下的阈值组合(R_th， Q_in,th,   H_th)，具体算法如式（5）所示：

式中为超警概率。其中，蓝警α=0.1，R_th=30mm/24h,  Q_in,th= 180m3/s、黄警α = 0.05 ,   Rth =25mm/24h,   Q_in,th =220m3/s、橙警α=0.02 , R_th=60mm 24h ,  Q_in,th= 260m3  、红警α = 0.005 ,  R_th=80mm 24h,   Q_in,th= 300m3 / s。 基 于上述计算可得到分级预警阈值曲面图，具体如图1所示。

图 1 Copula函数分级预警阈值曲面图

上图直观反映了多水文变量相关性对预警阈值的影响。该动态分级预警模式实现了对不同等级、不同类别防汛信息的精准分类与及时预警。

2   无调节库容径流式水电站防汛应急协同调度方法

基于上述预警模型，本文优化设计了无调节库容径流式水电站防汛应急协同调度体系，有效解决了传统防汛应急调度常见的目标单一、执行滞后等问题，实现了防汛资源的最优配置。

2.1   三层协同调度架构设计

针对无调节库容径流式水电站防汛模型，本文从感知、决策、执行三个环节进行了全流程的优化，设计了分布式协同架构，如图2所示。

图2 防汛应急协同调度架构图

其中， 感知层主要整合了1.1节所涉及的监测设备，通过5G+LoRa的双链路传输数据，保障了汛期通信稳定、数据丢包率<0 . 1%；决策层主要部署在云平台，其功能包含了多目标优化模块、风险方案匹配模块，可以快速精准地基于预警等级输出最优的应急调度方案；执行层通过物联网终端接收调度指令，实时反馈应急调度的执行状态，保障了调度执行的稳定性和有效性^[5]。

2.2    自适应权重 PSO多目标调度方案生成

为保持无调节库容电站调度平衡，本文以最小化风险、最大化效率为核心构建了多目标优化模型，并采用自适应权重PSO求解最优方案。模型设置了3个目标函数w₁=0.4, w₂ = 0.3, w₃= 0. 1：首先对最小化出库流量超警时间进行设置，计算公式为其中 I为指示函数，t₀为预警时刻，  t为险情解除时刻；其次计算机组运行最大化安全效率， 表达式为其中P_max = 10MW，P(t)为t时刻实际出力； 最后， 构建上下游淹没风险最小化目标函数，表达式为其中S_up= 0.5km^2 /m为上游淹没面积系数，H_up,safe = 123m为上游安全水位。

2.3   区块链驱动的多主体协同机制

针对传统防汛调度信息不透明、任务衔接差的问题，本文设计了信息任务协同双机制。该机制采用联盟链构建分布式账本，实现数据不可篡改、信息实时共享。具体区块链信息协同流程如下：

步骤1：数据上传。上传电站闸门开度/出力数据、人员转移进度及流域、流量预测指数；

步骤2：同步账本。采用实用拜占庭容错共识机制进行账本信息同步。

该流程要始终保障时延在5s以内， 并实时更新，以确保信息一致性和实时性。同时，以最小化总执行时间为目标，针对闸门调度、流量协调、人员转移等核心任务构建分配模型，具体表达式为：其中x_ij表示主体i执行任务j，T_ij为主体i执行任务j的时间。协同执行时序主体按“指令接收→任务执行→进度反馈”的时序操作， 从而保障总响应时间控制在20min内，提高了无调节库容径流式水电站防汛应急协同调度的实时性和科学性。

3   实验结果分析

本文选取某装机2 x 5MW，坝高18m的无调节库容径流式水电站作为实验对象，选取固定水位单一流量指标检测模型和坝前水位静态阈值采集模型作为对比方案，通过对比分析三组方法的应急预警效率和协同调度效果，全面验证本文应急预警模型与调度方法的实用价值。

3.1   实验环境与参数设置

实验数据选取2019-2024年汛期监测的1825组数据，含暴雨事件；

实验硬件：在取水口、尾水、上下游5km处布置8个含雨量计、水位计、流速仪等遥测站， 中控系统采用Client/Server模式，闸门配备双缸液压启闭系统；

软件：MATLAB R2022b、Python 3 .9可视化、 pandas/scipy库。数据采集频率10分钟/次， 传输延迟30秒，预警触发参数，联动时序；

数据预处理：卡尔曼滤波初始协方差 Q = 0.0ll，R=0.Il，滑动窗口大小为5；

风险识别：证据体权重λ= 0.8，风险等级划分阈值参考电站运维标准；

调度算法：PSO粒子数50， 迭代次数100，惯性权重。ω_max=0.9 ,  ωmin= 0.4。

3.2   实验步骤

利用布置在取水口、尾水及上下游处的遥测站，按10分钟/次的频率采集雨量、水位、流速等数据并采用卡尔曼滤波进行去噪，设置初始协方差并通过5大小的滑动窗口进行数据平滑。基于预处理后的数据，分别在三组模型中输入相同的预警等级参数。其中本文模型利用多源数据融合技术与改进D-S证据理论进行数据训练，另外两个传统模型依据各自原理训练，设置好相应数据，使其适应实验数据特征 。

预警性能测试：在汛期模拟不同降雨及水位变化场景，将实验数据输入训练好的三个模型，记录各模型预警结果，统计预警准确率、误警率、漏警率以及预警提前时间4个核心指标进行性能评估。

协同调度方案制定与评估：依据各模型预警结果，制定对应的协同调度方案。本文模型利用区块链机制与匈牙利算法生成协同调度方案，其他模型生成独立或基于流量的调度方案。针对各调度方案，记录出库超警时长、机组停机次数、上下游淹没面积和调度响应时间4项核心指标评估调度方案性能。

3.3   预警模型性能对比实验

选取预警准确率、误警率、漏警率、预警提前时间4项指标进行记录，具体结果如表2所示。

表2 防汛应急模型预警响应效果对比检测结果

由上表实验数据可知，本文模型通过多源数据融合技术，其预警漏警率降低44.6%以上，说明该方法可有效解决传统方法存在的信息片面问题；利用改进D-S证据理论处理数据冲突，模型预警准确率提升了21.5%以上。同时，在全面考虑防汛信息变量相关性的基础上，本文模型的误警率较传统两种方法降低了24.1%以上，且预警提前时间延长了13～17min，有效避免了预警滞后问题，为防汛协调调度工作的开展争取了宝贵的时间。

为进一步对比三组模型对应的协同调度方案性能，本文选取出库超警时长、机组停机次数、上下游淹没面积、调度响应时间4项核心指标进行对比记录，实验结果如表3所示。

表3 防汛应急协同调度方案性能对比结果

由上表结果可知，本文模型生成的协同调度方法，通过区块链机制实现了信息共享， 将出库超警时长缩短3.2h以上，有效解决了调度响应滞后、机组停机频率过高等问题。此外， 本文方法通过匈牙利算法优化任务分配， 将调度响应时间缩短14.4min以上， 并显著降低了上下游淹没面积， 实现了多目标优化调度效果，保障了协同调度的平衡性与安全性，有效提升了防汛应急效率。

3.4   实验结论

实验结果证实，本文构建的防汛应急模型可实现无调节库容径流式水电站风险的精准识别与提前预警，整体性能明显优于传统方法，为应急决策提供了可靠支撑；本文模型生成的协同调度方案通过多主体协同与多目标优化，在保障防洪安全的同时提升了发电效率，有效解决了传统调度独立决策、响应滞后的问题。此外，模型与方法基于实际电站数据设计，参数可根据不同电站场景调整，具备良好的通用性与可操作性，为该类电站防汛技术与工程实践提供了具备可操作性的技术架构，能够显著提升繁杂水文环境下电站的安全运行水平，对保障电力供应稳定、降低洪涝灾害损失具有积极的推动作用。

4   结束语

本文通过构建多源数据融合-动态风险识别-分级阈值预警三级应急模型， 以及提出架构-算法-机制三位一体的协同调度方法，为解决上述难题提供了创新性的思路与方案。实验结果表明，该预警模型预警准确率大幅提升，误警率显著降低，优化后的协同调度方案也有效缩短了出库超警时长和调度响应时间，在实际应用中展现出明显优势，为同类水电站防汛应急工作提供了极具价值的参考范例与实操指南。

作者简介：

卢学梅（1988-），女，重庆人，工程师，本科，现就职于渝能（集团）有限责任公司，研究方向为水电站运行管理。

参考文献：

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摘自《自动化博览》2026年8月刊