基于知识库和场景推理的乌江智能化防洪调度

围绕贵州省内乌江流域梯级水库防洪调度问题,开展了基于知识库和快速场景推理的智能防洪优化调度研究。基于海量的防洪调度方案,对调度经验知识进行组织与重构,按照“单元-网络-图谱”的总体思路,构建流域梯级水库群防洪调度知识库。在此基础上,根据流域防洪方案特征确定用于场景匹配的数值类、要素类及模糊类等特征信息,通过计算防洪调度方案各特征信息的权重,基于快速场景匹配与推理技术,优选与目标案例匹配度最高的典型案例,实现了流域智能化防洪调度。以乌江梯级水库群为实例进行的应用分析表明:典型洪水场景下削峰率达47%,模型求解耗时5.3 s,而采用传统动态规划模型的求解耗时为21.1 s,求解效率大幅提高。所提方法解决了传统调度中实时方案计算的时效性问题,且所得方案蕴含调度决策经验,调度过程对实际洪水的变化适应性更强。