水库调度是国家水安全、防洪安全和能源安全的关键抓手。足球彩票水文水资源学院冯仲恺教授团队面向国家需求和国际学术前沿，近期在水库调度领域取得系列研究成果。
高效降维方法是水库调度的理论支撑。为此，针对单目标调度问题，团队提出了梯级水库群调度响应面逐步优化方法，运用人工智能方法构建表征水库非线性动力特性的响应面模型，快速推求不同水位-流量组合方案对应的水库出力，避免了高频冗余计算，极大缓解了维数灾；针对多目标调度问题，以团队前期原创的合作搜索算法为基础，提出了基于分解框架的水库群调度多目标合作搜索方法(MOCSA/D)，提升全局寻优及邻域探索能力，增强优质方案的引导力和竞争力，快速获得分布均匀的调度方案解集合，保障了综合效益和水资源利用率。
(a) RSPOA响应面模型
(b) MOCSA/D方法
图1 水库调度高效降维方法示意图
调峰调度是水库调度的核心任务之一。然而，光伏等新能源出力具有强随机性、波动性和反调峰等特性，极大加剧了电网调峰困难。为此，团队研究了光伏出力预测误差时空分布特征，构建了基于主成分降维和动态聚类的典型场景生成模型，实现对光伏预测出力的精细表征，进而提出了考虑光伏出力不确定性的水光互补调峰调度方法法，增强了水库灵活调节能力，有效降低了电网负荷峰谷差，为水光互补调度方案科学制定提供了技术支撑。
图2 水光互补调峰调度典型场景生成示意图
多维需求协同优化是保障水库调度方案实用性的关键。然而，传统方法多基于静态运行环境，未能充分考虑径流预测偏差及运行工况时变性，难以满足变化条件下水库适应性调度需求。为此，团队统筹发电、防洪、供水等综合需求，提出了考虑环境变化的水库汛期水位动态控制多维协同调度方法，通过集成预报径流模拟、风险动态评估、决策响应等策略，有效应对复杂多变环境，提高了综合运行效益，为水库均衡调度决策提供了新型有效方法。
图3 水库汛期水位动态控制多维协同调度示意图
人工智能方法是水库调度领域的前沿热点。作为经典的人工智能方法，长短时记忆神经网络(LSTM)应用广泛，但鲜有文献全面综述LSTM在水文水资源领域的应用。为此，团队梳理了1500余篇水文水资源领域LSTM相关文献，辨识了LSTM关联模型发展历程，从预报模拟、水资源管理、水库调度、多能互补等视角出发，讨论了LSTM在水文水资源领域的研究成果，给出了LSTM模型泛化能力、可解释性等前沿挑战以及时空动态建模、多模型集成等前沿方向，以期为水库调度、水文预报等相关研究提供支撑。
图4 LSTM模型及其水文水资源领域应用示意
上述成果由冯仲恺教授团队与长江水利委员会水文局等多家单位历时近2年合作完成，研究工作得到了国家重点研发计划项目（2023YFC3210500）、国家自然科学基金项目（52379009）、江苏省自然科学基金（BK20240189）等资助，发表在《Journal of Hydrology》《Energy》《Applied Energy》《Applied Soft Computing》等水文水资源、能源电力、人工智能领域国际著名期刊，助力长江、珠江、乌江等特大流域及巨型水电站科学调度管理。
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