技术领域
[0001] 本发明涉及河网协同调控技术领域，尤其涉及一种复杂河网区的水安全协同调控方法及系统。
相关背景技术
[0002] 伴随近年来我国经济社会的快速发展和气候变化影响，水资源短缺、水环境污染、水生态破坏、水灾害等新老水问题日益加剧，水安全正面临着严峻的挑战，我国经济社会可持续发展受到严重威胁。根据水安全系统自身的目标对水安全系统关键要素进行优化调控，统筹推进“四水”系统治理，全面提升水安全保障能力，已成为水治理工作的重中之重。
[0003] 目前，水安全保障多以点(水库、闸坝)、线(河道、渠系)连接为核心的工程措施为主，虽然能在一定程度上解决水安全问题，但水利工程建设耗费大量人力、物力、财力，且会对水文情势和河流生境产生一定影响，同时高密度城市化地区空间资源有限，限制了大型水利工程的开发建设。但水利工程建设耗费大量人力、物力、财力，且会对水文情势和河流生境产生一定影响，同时高密度城市化地区空间资源有限，限制了大型水利工程的开发建设。而复杂河网区仍然面临城市暴雨洪涝、流域性洪水、风暴潮、咸潮上溯、内河水系水环境污染等问题。
具体实施方式
[0027] 下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0028] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
[0029] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
[0030] 为实现上述目的，请参阅图1至图7，本发明提供了一种复杂河网区的水安全协同调控方法，所述方法包括以下步骤：
[0031] 步骤S1：获取复杂河网区水资源数据，根据复杂河网区水资源数据对水安全调控系统结构进行构建，得到水安全调控系统结构数据，其中水安全调控系统结构数据包括外江洪潮调控、城市暴雨洪涝调控、外江咸潮调控、内河水环境水生态调控及河势调控五大子系统；
[0032] 步骤S2：对水安全调控系统结构中的子系统进行优化需求处理，得到子系统约束条件；根据子系统约束条件独立建立数学模型，得到子系统优化模型；
[0033] 步骤S3：对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，得到最低成本方案；根据子系统优化模型以及最低成本方案建立数学模型，得到水安全调控系统级优化模型；
[0034] 步骤S4：对水安全调控系统级优化模型进行拓扑关系梳理绘制，得到子系统拓扑连接图；
[0035] 步骤S5：根据子系统拓扑连接图对水安全协同调控模型进行系统架构构建并进行迭代优化，得到复杂河区网的水安全协同调控模型架构。
[0036] 本发明实施例中，参考图1所示，为本发明一种复杂河网区的水安全协同调控方法的步骤流程图，在本实施例中，所述复杂河网区的水安全协同调控方法的步骤包括：
[0037] 步骤S1：获取复杂河网区水资源数据，根据复杂河网区水资源数据对水安全调控系统结构进行构建，得到水安全调控系统结构数据，其中水安全调控系统结构数据包括外江洪潮调控、城市暴雨洪涝调控、外江咸潮调控、内河水环境水生态调控及河势调控五大子系统；
[0038] 本发明实施例收集复杂河网区的水资源数据，包括外江洪潮、城市暴雨洪涝、外江咸潮、内河水环境水生态和河势等方面的数据。对这些数据进行整理、清洗和分析，了解复杂河网区的水资源情况，包括水位变化、洪水频率、水质监测等。根据整理和分析的数据，确定水安全调控系统的结构，将复杂河网区划分为外江洪潮调控、城市暴雨洪涝调控、外江咸潮调控、内河水环境水生态调控及河势调控五大子系统。确定各个子系统之间的关联关系，包括数据共享、信息传递、资源调配等。
[0039] 步骤S2：对水安全调控系统结构中的子系统进行优化需求处理，得到子系统约束条件；根据子系统约束条件独立建立数学模型，得到子系统优化模型；
[0040] 本发明实施例对每个子系统进行需求分析，确定其优化目标和约束条件，例如在城市暴雨洪涝调控子系统中，优化目标可以是降低洪涝风险，约束条件可以是降雨预警、排水系统容量等。根据子系统的优化目标和约束条件，独立建立数学模型，可以使用线性规划、动态规划、最优控制理论等方法建立模型。模型的建立需要考虑各种因素，包括水资源数据、水文气象条件、工程设施等。通过求解数学模型，可以得到每个子系统的优化方案，包括调度策略、控制策略、工程规划等。
[0041] 步骤S3：对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，得到最低成本方案；根据子系统优化模型以及最低成本方案建立数学模型，得到水安全调控系统级优化模型；
[0042] 本发明实施例将各个子系统的优化方案以及相关的成本信息进行整合，形成水安全协同调控方案，考虑到各个子系统之间的协同作用和相互影响。对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，即在满足各个子系统约束条件的情况下，寻找最佳的调控方案，使得系统总成本最小化。根据子系统优化模型以及最低成本方案，建立水安全调控系统级的优化模型。这个模型将考虑各个子系统之间的协同关系，以及系统整体的性能指标。
[0043] 步骤S4：对水安全调控系统级优化模型进行拓扑关系梳理绘制，得到子系统拓扑连接图；
[0044] 本发明实施例对水安全调控系统级优化模型进行分析，了解各个子系统之间的联系和依赖关系。根据模型分析的结果，绘制子系统的拓扑连接图。可以使用图论分析方法，将各个子系统表示为节点，用边表示它们之间的联系和信息传递。拓扑连接图可以帮助理解系统的结构和运行机制，为后续的系统架构构建提供参考。
[0045] 步骤S5：根据子系统拓扑连接图对水安全协同调控模型进行系统架构构建并进行迭代优化，得到复杂河区网的水安全协同调控模型架构。
[0046] 本发明实施例根据子系统的拓扑连接图，确定各个子系统之间的信息流动和协同机制，包括数据共享、协作决策等。基于拓扑连接图，构建水安全协同调控模型的系统架构，包括模块划分、接口设计、数据流程等。进行模型的迭代优化，根据实际情况和需求不断调整和改进系统架构，以达到更好的水安全调控效果。最终得到复杂河区网的水安全协同调控模型架构，该架构能够协调各个子系统之间的工作，实现全局的水安全调控目标。
[0047] 本发明通过获取复杂河网区水资源数据来了解水资源的供需情况、水质状况、水文变化等信息，为后续的调控决策提供基础数据支持。通过构建水安全调控系统的结构，可以清晰地了解系统中各个子系统(如洪潮调控、洪涝调控等)之间的关系和相互作用方式，为下一步的优化和决策提供基础。通过对子系统的优化需求进行处理，可以明确每个子系统所面临的约束条件和优化目标，为后续建立数学模型提供具体指导。通过建立子系统的优化模型，可以将复杂问题转化为可计算的数学形式，更好地理解和分析系统的行为，并为决策提供支持。通过对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，可以在资源有限的情况下实现水资源的最优配置，降低调控成本。通过将子系统的优化模型与最低成本方案结合，可以建立水安全调控系统级的优化模型，实现各个子系统协同调控，优化整个水安全系统的性能。通过绘制子系统之间的拓扑连接图，可以清晰地揭示各个子系统之间的相互依赖关系和信息流动路径，有助于理解系统的复杂性。通过拓扑连接图，可以建立水安全调控系统的系统架构，为后续的迭代优化和系统设计提供指导。通过子系统拓扑连接图，可以构建水安全协同调控模型的系统架构，明确子系统之间的协同机制和信息交流方式。通过系统架构的迭代优化，可以不断改进和优化水安全调控模型的性能和效果，实现对复杂河区网水资源的高效调控。以上步骤包括数据收集、系统结构构建、优化需求处理、数学模型建立、最小总成本决策、系统级优化模型建立、拓扑关系梳理、系统架构构建以及迭代优化，这些效果有助于提高水资源调控系统的效率、可靠性和灵活性，实现对复杂河区网水资源的科学管理和合理利用。
[0048] 优选地，步骤S1包括以下步骤：
[0049] 采集复杂河网区水资源数据，其中复杂河网区水资源数据包括河网水文及流量数据、水生态数据、水文气象数据及河网地理信息数据；
[0050] 本发明实施例通过水文站点、水位计、流速计等设备监测河流的水文信息，包括水位、流量、水质等参数。可以通过现场观测和实时监测设备获取这些数据。通过对河流水域进行生物和生态环境的调查和监测，获取水生态数据，如水生物种类、数量、生态系统健康状况等。通过气象站点、降雨监测站等设备收集气象数据，如降雨量、蒸发量、温度、湿度等，以了解气象条件对水资源的影响。利用遥感技术获取河流地理信息，包括河道形状、长度、坡度、交汇关系等，以及河网流域的地理特征，如流域面积、水系密度等。
[0051] 根据复杂河网区水资源数据对水安全调控系统结构进行构建，得到水安全调控系统结构数据，其中水安全调控系统结构数据包括外江洪潮调控、城市暴雨洪涝调控、外江咸潮调控、内河水环境水生态调控及河势调控五大子系统。
[0052] 本发明实施例针对外江(主要大河或湖泊)的洪潮监测、预警和调控措施，包括堤防管理、泄洪调度、水文预报等。针对城市内暴雨引发的洪涝灾害的监测、预警和调控措施，包括排水系统管理、城市防洪设施建设、灾害应急响应等。针对外江潮汐带来的咸潮入侵问题，采取监测、预警和控制措施，包括潮位观测、盐度监测、水闸调度等。针对内河水域的水环境保护和水生态恢复，包括水质监测、水生态评估、生态修复措施等。针对河流河势的调控，包括水库运行管理、河道整治、流域规划等。
[0053] 本发明收集河网水文和流量数据可以提供关于河流水位、流量、洪水频率、河口流量等信息，有助于了解河流的水文特征和动态变化，为水安全调控提供基础数据。获取水生态数据可以了解河网区域的生态系统状态、湿地面积、水生物种类等信息，有助于保护和恢复水生态环境，确保水资源的可持续利用。采集水文气象数据包括降雨量、蒸发量、蒸腾量等信息，可以评估区域的水资源供需状况、水循环过程以及气候影响等因素，为水资源管理和调控提供参考依据。获取河网地理信息数据包括河道长度、地形地貌、土地利用类型等，有助于揭示河网区域的地理特征，为水安全调控系统的设计和决策提供准确的背景信息。构建外江洪潮调控子系统可以对河口区域的洪涝风险进行评估和管理，包括设计和建设防洪设施、制定洪水预警预报系统等，减轻洪水对人类和生态系统的影响。建立城市暴雨洪涝调控子系统可以通过改善城市排水系统、构建调蓄设施、提升城市防洪能力等方式，减少城市内涝风险，保障城市的正常运行。构建外江咸潮调控子系统可以通过咸潮预报、闸门控制等手段，应对河口区域的咸潮入侵问题，保护淡水资源和生态环境。建立内河水环境水生态调控子系统可通过设置水质监测网络、制定水环境保护政策和措施等，实现对内河水环境和水生态系统的保护和管理。构建河势调控子系统可通过河道治理、土地利用规划等方式，调整河网的河势、水流和水位分布，提高水资源的利用效率和调节能力。以上步骤包括提供数据基础、情境分析、风险评估、资源合理配置和精细化管理，这些效果有助于科学管理和保护复杂河网区的水资源，提高水安全调控的能力和水资源的可持续利用性。
[0054] 优选地，步骤S2包括以下步骤：
[0055] 步骤S21：获取复杂河网中的水工程系统调度阈值，其中水工程系统调度阈值包括水库水位阈值、水闸流量阈值、降雨量阈值及流量阈值；
[0056] 步骤S22：根据水工程系统调度阈值确定水安全调控系统结构中的子系统满足水动力目标的河势控导约束条件，得到子系统约束条件；
[0057] 步骤S23：根据子系统约束条件建立数学模型，得到子系统优化模型；
[0058] 其中，子系统优化模型的公式如下：
[0059]
[0060] 式中， 为子系统1的一致性目标函数，dl，j为子系统l的第j个决策变量， 为系统级分配给子系统的第j个系统级最优决策变量，gl为根据水工程系统调度的阈值及河势控导约束条件确定的子系统l的约束条件。
[0061] 作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图，在本发明实施例中步骤S2包括以下步骤：
[0062] 步骤S2l：获取复杂河网中的水工程系统调度阈值，其中水工程系统调度阈值包括水库水位阈值、水闸流量阈值、降雨量阈值及流量阈值；
[0063] 本发明实施例利用水文观测站点和数据记录设备对河流、水库等水体进行监测和测算，获取相关的水文数据，如水位、流量等。进行水资源调查，包括对水库、水闸、降雨量等水文设施和水文环境进行调查和监测，获取相应的数据。建立水文模型来模拟复杂河网的水文过程，利用模型对水位、流量等进行预测和估算，进而获取相应的阈值数据。
[0064] 步骤S22：根据水工程系统调度阈值确定水安全调控系统结构中的子系统满足水动力目标的河势控导约束条件，得到子系统约束条件；
[0065] 本发明实施例根据水安全调控系统的目标，例如洪涝调控、干旱应对、水资源分配等，确定各子系统需要满足的水动力目标。考虑水安全调控系统的实际操作限制，如水库容量、水闸流量控制范围等，制定相应的约束条件。考虑复杂河网中各子系统之间的相互影响和交互作用，确定约束条件，以确保各子系统调度的协同性和水安全性。
[0066] 步骤S23：根据子系统约束条件建立数学模型，得到子系统优化模型；
[0067] 本发明实施例使用动态规划方法建立子系统的优化模型，确定最佳调度策略，使系统在给定约束条件下达到最优性能。基于约束条件和系统目标函数，建立数学优化模型，运用线性规划、整数规划、非线性规划等方法求解最优解。利用数学模型进行系统仿真，评估不同调度策略对水资源的影响，并通过模拟实验找到最优的调度方案。
[0068] 其中，子系统优化模型的公式如下：
[0069]
[0070] 式中， 为子系统l的一致性目标函数，dl，j为子系统l的第j个决策变量， 为系统级分配给子系统的第j个系统级最优决策变量，gl为根据水工程系统调度的阈值及河势控导约束条件确定的子系统l的约束条件。
[0071] 本发明通过构建一个子系统优化模型的公式用于表达五大子系统及其约束条件的优化模型；该公式充分考虑到了子系统l的一致性目标函数 用来衡量子系统的性能或效用。在该优化模型中，目标是最小化目标函数值。通过调整子系统l的决策变量，以使目标函数 的值尽可能接近系统级最优决策变量对应的性能水平；子系统l的第j个决策变量dl，j，是在子系统级别上进行调整和优化的参数或变量，这些决策变量是可以在子系统内部进行调整的控制参数，可以通过调整它们来改善子系统的性能；系统级分配给子系统的第j个系统级最优决策变量 这些最优决策变量是在整个系统级优化过程中得出的，反映了在系统级别上的全局最佳决策；根据水工程系统调度的阈值及河势控导约束条件确定的子系统l的约束条件gl，约束条件gl≤0用于约束子系统的设计和决策，以满足系统对资源、约束条件和性能要求的限制。整体而言，该子系统优化模型旨在通过优化子系统的决策变量dl，j，使得子系统的性能接近系统级最优决策变量 并满足系统级的约束条件gl。通过最小化目标函数 可以达到提高整体水工程系统性能的目的。优化过程中需要考虑子系统之间的一致性，以确保各子系统的决策变量能够协同工作，最终达到系统级的最优性能。
[0072] 本发明确定水工程系统的调度阈值，包括水库水位阈值、水闸流量阈值、降雨量阈值以及流量阈值等参数。这些阈值用于引导水工程系统的操作和调度，以满足多样化的水资源利用要求。水工程系统调度阈值的确立为水资源管理者提供了具体的操作依据，以在不同情景下实现良好的水资源调度和利用效率，降低灾害风险。通过设置适当的阈值，可以保护水工程设施免受异常水文条件的影响，例如避免水库超汛限水位、水闸超过承载能力等，维护工程的安全性和稳定性。通过合理设置调度阈值，可以减轻洪水、干旱等水灾对水资源和社会经济的影响，提高水安全性和抗灾能力。调度阈值的设定可以实现不同水工程系统之间的协调与配合，提高整体水资源的利用效率，避免资源的浪费和冲突。根据水工程系统调度阈值，确定子系统需要满足的水动力目标的河势控制导约束条件，即确定子系统的调节约束。通过确定子系统约束条件，可以为水安全调控系统提供具体的设定指导，确保各个子系统能够按照预期目标进行水资源调节和管理。子系统约束条件的设定可以使各个子系统之间相互协调和优化，从而提高整体调控效果和响应能力，实现更精确、有效的水资源调度。约束条件的设定有助于维持水安全调控系统的稳定性，确保各个子系统的运行在可控范围内，防止系统发生不稳定的状态或失控的现象。在建立水安全调控系统中的子系统优化模型之前，需要根据约束条件和系统特性，建立相应的数学模型。这些模型可以用于分析子系统的运行规律、预测水资源调控效果，并通过优化方法得出最优解或最佳方案。子系统优化模型可以为水资源管理者提供决策支持，通过模拟和优化计算，帮助制定合理的调控策略和措施，提高水资源利用效率。通过建立模型并进行优化分析，可以实现对水资源的合理配置，提高水安全调控系统的整体效益。优化模型可以用于评估不同情景下的水资源供需状况，并提供预测和预警，帮助系统对变化做出及时应对，预防水灾风险和处理突发事件能力的提升。以上步骤包括提供操作依据、保护水工程设施、提升水安全性、协调水资源利用、提供设定指导、优化调控效果、确保系统稳定性、提供决策支持、优化资源配置和预警应对能力的提升。这些效果有助于建立高效、可靠的水安全调控系统，确保水资源的有效管理和保护。
[0073] 优选地，步骤S22包括以下步骤：
[0074] 获取水安全调控系统结构中子系统的水动力目标，得到水安全水动力目标，其中水安全水动力目标包括河势修复、流速控制、水位调控以及泄洪纳潮；
[0075] 本发明实施例获取水安全调控系统结构中子系统的水动力目标(河势修复、流速控制、水位调控以及泄洪纳潮)；该目标旨在维持或改善河道的水势条件，防止河道侵蚀、淤积等问题。实现河势修复的具体方法可以包括土地治理、河床疏浚、植被保护、河岸加固等措施，以提高河道的稳定性和可持续性。该目标是为了控制河道中的水流速度，以实现不同需求下的安全和稳定。具体方法包括设置引导堤坝、缩窄河道断面、调节开放度和枢纽等，以控制水流速度并降低洪水风险。该目标是调控水库、水闸等水工程系统的水位，以满足不同的需求，如供水、防洪、生态保护等。实现水位调控可通过调节水库蓄水量、水闸开度、流量控制等手段进行，以确保水位在安全范围内波动。该目标旨在通过有效的泄洪措施，控制洪峰流量，减轻洪涝灾害的影响。通过设置泄洪闸门、水闸、堤防等设施，灵活调节泄洪量，确保洪水安全排出，同时纳潮控制也可以实现对潮水入侵的调控。
[0076] 根据水工程系统调度阈值以及水安全水动力目标进行限制条件制定，得到子系统约束条件。
[0077] 本发明实施例通过分析历史水文数据和统计数据，了解不同水位、流量、降雨量的频率、时段和幅度，以确定系统的工作范围和限制条件。利用水文模型和数学模型，模拟系统的水动力过程，并结合阈值和水动力目标，确定子系统运行的约束条件。这可以通过使用计算机模拟软件、水文模型软件以及相关的数学和工程方法来实现。可以应用优化方法，如线性规划、整数规划、非线性规划等，将调度阈值和水动力目标作为约束条件，以最大化或最小化某个特定指标，如洪峰流量、水位变化范围等。在制定子系统约束条件时，需要考虑复杂河网中各子系统之间的相互影响和交互作用。例如，水位调控子系统的约束条件可能会影响泄洪纳潮子系统的运行，因此需要综合考虑各子系统间的协调性和水安全性。
[0078] 本发明在水安全调控系统中，不同的子系统具有不同的水动力目标。这些目标包括河势修复、流速控制、水位调控以及泄洪纳潮等。通过综合考虑水资源管理的需求和环境保护的目标，确定每个子系统所需达到的水动力目标。这些目标反映了系统对水流动态的控制和调节要求。确定水安全水动力目标可以明确系统对水动力要求的具体内容，为后续的调控和管理提供明确的目标指引。基于水工程系统调度阈值和水安全水动力目标，制定子系统约束条件，即限制子系统在实际操作中所需满足的条件。这些约束条件可以包括水库水位范围、水闸流量限制、降雨量阈值等方面的限制。子系统约束条件的制定可以确保各个子系统在操作时不超过安全范围，从而维持整个水安全调控系统的稳定性和可靠性。通过制定约束条件，可以合理分配和利用水资源，避免浪费和滥用，提高水资源的利用效率。约束条件的制定可降低水灾风险，提高系统对洪水、干旱等灾害的应对能力。约束条件有助于协调不同子系统之间的运行，实现整体水动力目标的协同作用。确定水安全水动力目标和制定子系统约束条件的过程有助于明确系统的目标和操作要求，保障系统的稳定性、资源利用效率和灾害防控能力。这些步骤为水安全调控系统提供了指导和约束，使其能够有效地管理和调控水资源。
[0079] 优选地，步骤S3包括以下步骤：
[0080] 步骤S31：对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，得到最低成本方案；
[0081] 步骤S32：根据最低成本方案对子系统约束条件进行整合，得到系统级约束条件；
[0082] 步骤S33：根据子系统优化模型以及系统级约束条件建立数学模型，得到水安全调控系统级优化模型；
[0083] 其中，水安全调控系统级优化模型的公式如下：
[0084]
[0085] 式中，F为系统级优化问题的目标函数，f1为子系统1所涉及领域的目标函数，f2为子系统2所涉及领域的目标函数，f3为子系统3所涉及领域的目标函数，f4为子系统4所涉及领域的目标函数，f5为子系统5所涉及领域的目标函数， 为子系统1的系统级约束，Ml为子系统l的第i个决策变量的优化结果，si为系统级优化的第i个决策变量， 为子系统l的第i个决策变量的优化结果。
[0086] 作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图1中步骤S3的详细步骤流程示意图，在本发明实施例中步骤S3包括以下步骤：
[0087] 步骤S31：对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，得到最低成本方案；
[0088] 本发明实施例通过对水安全协同调控方案进行成本分析和优化决策，寻找最低总成本的方案。这个过程通常涉及到考虑水资源管理、基础设施建设、系统运行和维护等方面的成本。通过综合考虑不同成本因素，并利用优化方法和决策模型，确定最低成本的水安全调控方案。
[0089] 步骤S32：根据最低成本方案对子系统约束条件进行整合，得到系统级约束条件；
[0090] 本发明实施例根据最低成本方案，对之前确定的子系统约束条件进行整合和调整，以确保子系统在实际操作中能够满足整体系统的最低成本要求。整合后的系统级约束条件反映了系统各部分之间的协调关系。
[0091] 步骤S33：根据子系统优化模型以及系统级约束条件建立数学模型，得到水安全调控系统级优化模型；
[0092] 本发明实施例根据子系统的优化模型和系统级约束条件，建立水安全调控系统的数学模型。该模型综合考虑了各个子系统之间的相互作用和系统级约束条件，以优化系统的整体性能和目标。
[0093] 其中，水安全调控系统级优化模型的公式如下：
[0094]
[0095] 式中，F为系统级优化问题的目标函数，f1为子系统1所涉及领域的目标函数，f2为子系统2所涉及领域的目标函数，f3为子系统3所涉及领域的目标函数，f4为子系统4所涉及领域的目标函数，f5为子系统5所涉及领域的目标函数， 为子系统l的系统级约束，Ml为子系统l的第i个决策变量的优化结果，si为系统级优化的第i个决策变量， 为子系统l的第i个决策变量的优化结果。
[0096] 本发明通过构建一个水安全调控系统级优化模型的公式用于五个子系统的协同调控；该公式充分考虑到了：系统级优化问题的目标函数F，表示需要最小化的总体性能指标；子系统1所涉及领域的目标函数f1，子系统2所涉及领域的目标函数f2，子系统3所涉及领域的目标函数f3，子系统4所涉及领域的目标函数f4，子系统5所涉及领域的目标函数f5，分别表示涉及不同子系统领域的目标函数，用于优化各个子系统的性能；子系统l的系统级约束 表示子系统的优化结果在系统级上需要满足的约束条件；子系统l的第i个决策变量的优化结果Ml，si为系统级优化的第i个决策变量，子系统l的第i个决策变量的优化结果为等式约束，表示子系统l的决策变量si与其优化结果 之间的差值的平方和为零。这个约束确保子系统的优化结果与实际决策变量相一致。总体而言，该公式可以理解为在水安全调控系统中，通过最小化总体性能指标F，同时优化各个子系统的目标函数f1、f2、f3、f4、f5，并满足子系统的约束和决策变量的一致性约束。
[0097] 本发明通过对水安全协同调控方案进行成本分析和优化决策，寻找最低总成本的方案。这个过程通常涉及到考虑水资源管理、基础设施建设、系统运行和维护等方面的成本。通过综合考虑不同成本因素，并利用优化方法和决策模型，确定最低成本的水安全调控方案。最低成本方案减少了对资源的浪费，通过最优的配置和利用水资源，实现了资源的高效利用，降低了运维成本。最低成本方案有助于降低水安全调控系统的总体经济成本，提高水资源管理的经济效益。基于成本分析和优化决策，最低成本方案为决策者提供了权衡不同方案的参考依据，支持决策过程的科学性和合理性。根据最低成本方案，对之前确定的子系统约束条件进行整合和调整，以确保子系统在实际操作中能够满足整体系统的最低成本要求。整合后的系统级约束条件反映了系统各部分之间的协调关系。系统级约束条件的整合确保了系统各部分的约束条件在最低成本方案下具有一致性和协同性，有利于系统的整体运行和优化调控。通过整合子系统约束条件，确定系统级约束条件，可以将最优解的搜索范围缩小，减少了计算和决策的复杂性，提高了系统级优化效率。根据子系统的优化模型和系统级约束条件，建立水安全调控系统的数学模型。该模型综合考虑了各个子系统之间的相互作用和系统级约束条件，以优化系统的整体性能和目标。通过建立水安全调控系统级优化模型，可以获取针对整个系统的最优解，实现系统的效率最大化，提高水资源的利用效率。系统级优化模型为决策者提供了指导，可以制定合理的调度策略和规划方案，优化系统的运行和管理，实现系统级水动力目标的协同实现。系统级优化模型为决策者提供了不同调控方案的比较和评估依据，支持决策过程的科学性和合理性。以上步骤包括资源节约、经济效益、决策支持、一致性与协同性、最优解搜索范围缩小、效率最大化、规划指导和决策支持等。这些步骤有助于优化水安全调控系统的整体性能，实现综合的水动力目标和最低成本运行。
[0098] 优选地，步骤S4包括以下步骤：
[0099] 步骤S4l：河势调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到河势‑洪潮拓扑关系；
[0100] 步骤S42：对河势调控子系统与外江咸潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到河势‑咸潮拓扑关系；
[0101] 步骤S43：对内河水环境水生态调控子系统与城市暴雨洪涝调控子系统的协同关系进行梳理，得到水生态‑洪涝拓扑关系；
[0102] 步骤S44：对内河水环境水生态调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到水生态‑洪潮拓扑关系；
[0103] 步骤S45：对外江咸潮调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到咸潮‑洪潮拓扑关系；
[0104] 步骤S46：对城市暴雨洪涝调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到洪涝‑洪潮拓扑关系；
[0105] 步骤S47：根据河势‑洪潮拓扑关系、河势‑咸潮拓扑关系、水生态‑洪涝拓扑关系、水生态‑洪潮拓扑关系、咸潮‑洪潮拓扑关系及洪涝‑洪潮拓扑关系进行调控关系绘制，得到子系统拓扑连接图。
[0106] 作为本发明的一个实施例，参考图4所示，为图1中步骤S4的详细步骤流程示意图，在本发明实施例中步骤S4包括以下步骤：
[0107] 步骤S41：河势调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到河势‑洪潮拓扑关系；
[0108] 本发明实施例收集河势调控子系统和外江洪潮调控子系统的相关数据，如河流水位、洪水数据、洪潮数据等。对收集到的数据进行分析，包括统计分析和时空分析。通过对河流水位和洪水、洪潮数据的比较和关联分析，了解它们之间的相互影响关系。根据数据分析结果，确定河势调控子系统和外江洪潮调控子系统之间的协同关系。例如，确定河势调控对洪潮抵御的作用，或者洪潮对河势调控的影响。根据确定的协同关系，绘制河势‑洪潮拓扑关系图，以图形化形式展示两个子系统之间的关系。
[0109] 步骤S42：对河势调控子系统与外江咸潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到河势‑咸潮拓扑关系；
[0110] 本发明实施例收集河势调控子系统和外江咸潮调控子系统的相关数据，包括咸潮数据、水位数据、盐度数据等。对收集到的数据进行分析，了解河势调控对咸潮的影响以及咸潮对河势调控的影响。可以利用统计分析和时空分析等方法进行数据处理和关联分析。根据数据分析结果，确定河势调控子系统和外江咸潮调控子系统之间的协同关系。例如，确定河势调控对咸潮入侵的控制效果，或者咸潮对河水流向和水位的影响。根据确定的协同关系，绘制河势‑咸潮拓扑关系图，以图形化形式展示两个子系统之间的关系。
[0111] 步骤S43：对内河水环境水生态调控子系统与城市暴雨洪涝调控子系统的协同关系进行梳理，得到水生态‑洪涝拓扑关系；
[0112] 本发明实施例收集内河水环境水生态调控子系统和城市暴雨洪涝调控子系统的相关数据，包括水质数据、生态指标数据、降雨数据、洪涝数据等。对收集到的数据进行分析，对水生态调控和暴雨洪涝调控之间的关系进行定量或定性的分析，包括对水质、生态状况和洪涝灾害之间的相关性分析。根据数据分析结果，确定内河水环境水生态调控子系统和城市暴雨洪涝调控子系统之间的协同关系。例如，确定水生态调控对减缓城市暴雨洪涝的作用，或者洪涝对水生态系统的影响。根据确定的协同关系，绘制水生态‑洪涝拓扑关系图，以图形化形式展示两个子系统之间的关系。
[0113] 步骤S44：对内河水环境水生态调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到水生态‑洪潮拓扑关系；
[0114] 本发明实施例收集内河水环境水生态调控子系统和外江洪潮调控子系统的相关数据，如水质数据、生态指标数据、洪潮数据等。对收集到的数据进行分析，包括对水生态和洪潮之间的关联性进行定量或定性的分析。可以使用统计分析方法、时空分析方法等来研究两个子系统之间的相互影响关系。根据数据分析结果，确定内河水环境水生态调控子系统与外江洪潮调控子系统之间的协同关系。例如，确定水生态调控对抵御外江洪潮的作用，或者外江洪潮对内河水环境和水生态系统的影响。根据确定的协同关系，绘制水生态‑洪潮拓扑关系图，以图形化形式展示两个子系统之间的关系。
[0115] 步骤S45：对外江咸潮调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到咸潮‑洪潮拓扑关系；
[0116] 本发明实施例收集外江咸潮调控子系统和外江洪潮调控子系统的相关数据，如咸潮数据、洪潮数据等。对收集到的数据进行分析，了解外江咸潮调控和洪潮调控之间的关联性。可以利用统计分析方法、数据比较和关联分析等手段来探索两个子系统之间的相互影响关系。根据数据分析结果，确定外江咸潮调控子系统与外江洪潮调控子系统之间的协同关系。例如，确定咸潮调控对减缓洪潮影响的作用，或者洪潮对咸潮调控措施的影响。根据确定的协同关系，绘制咸潮‑洪潮拓扑关系图，以图形化形式展示两个子系统之间的关系。
[0117] 步骤S46：对城市暴雨洪涝调控子系统与外江洪潮调控子系统的协同关系进行梳理，得到洪涝‑洪潮拓扑关系；
[0118] 本发明实施例通过对城市暴雨洪涝调控子系统和外江洪潮调控子系统的调控措施、设施和资源进行分析，可以确定它们之间的关联性和依赖关系。洪涝和洪潮都是水灾事件，但其发生机制和影响因素可能有所不同。因此，理解洪涝和洪潮之间的拓扑关系对于制定综合防灾减灾策略和提高水灾应对能力非常重要。
[0119] 步骤S47：根据河势‑洪潮拓扑关系、河势‑咸潮拓扑关系、水生态‑洪涝拓扑关系、水生态‑洪潮拓扑关系、咸潮‑洪潮拓扑关系及洪涝‑洪潮拓扑关系进行调控关系绘制，得到子系统拓扑连接图。
[0120] 本发明实施例需要将前面得到的河势‑洪潮拓扑关系图、河势‑咸潮拓扑关系图、水生态‑洪涝拓扑关系图、水生态‑洪潮拓扑关系图、咸潮‑洪潮拓扑关系图和洪涝‑洪潮拓扑关系图进行整合，以构建子系统之间的综合拓扑关系图。可以使用图论分析方法、网络分析方法等来描述和分析拓扑关系图。通过图形化展示子系统之间的拓扑连接，可以更清晰地了解各个子系统之间的相互作用和协同关系。拓扑关系图的绘制可以借助专业绘图工具或软件来实现，如Microsoft Visio、Graphviz等。
[0121] 本发明梳理河势‑洪潮拓扑关系可以帮助识别并优化河势调控和洪潮调控之间的协同效应，提高系统整体的调控效率和灵活性。通过了解河势和洪潮之间的关系，可以识别潜在的风险，并采取相应的风险管理策略，有效预防和减轻洪灾风险。通过梳理河势‑咸潮拓扑关系，可以确定河势调控对咸潮的调节作用，帮助优化咸潮调控策略，提高防洪效果和防潮能力。了解河势和咸潮之间的关系可以改进水资源的分配与利用，合理安排水资源调度，满足不同需求和利益的平衡。梳理水生态‑洪涝拓扑关系有助于将生态保护与洪涝防控相结合，实现生态系统的健康与城市洪涝灾害的减轻。通过认识水生态调控与洪涝调控之间的相互关系，可以合理分配和利用水资源，降低洪涝风险对水生态的影响。通过梳理水生态‑洪潮拓扑关系，可以认识水生态调控对洪潮风险的调节作用，改善洪潮灾害的防治和管理策略。通过优化水生态‑洪潮拓扑关系，实现生态系统与洪潮调控的协同效应，促进洪潮灾害与水生态的协调发展。分析外江咸潮和洪潮之间的关系，包括潮汐对洪水形成和传播的影响，以及洪水对潮汐的调节作用。外江咸潮和洪潮具有一定的周期性和规律性，了解它们之间的相互关系对于准确预测水位变化和制定调控措施非常重要。分析城市暴雨洪涝和外江洪潮对河道和排水系统的影响，包括洪水和潮汐对排水能力的限制、排水系统对洪水和潮汐的调节作用等。了解这种相互关系有助于优化城市排水系统的设计和管理，提高抗洪抗涝能力。通过绘制子系统拓扑连接图，可以清晰地显示不同子系统之间的联系和相互作用，包括河势与洪潮、河势与咸潮、水生态与洪涝、水生态与洪潮、咸潮与洪潮以及洪涝与洪潮之间的拓扑关系。这样的图形化展示可以为水灾管理部门、城市规划者和决策者提供重要的参考和决策依据。它们可以更好地理解各个子系统之间的相互影响，为制定水灾防治策略、合理规划城市建设和资源配置提供支持。此外，拓扑连接图还可以作为沟通交流的工具，帮助不同专业领域的人员之间更有效地沟通和协作。
[0122] 优选地，步骤S5包括以下步骤：
[0123] 步骤S51：通过给子系统优化模型对水安全调控系统级优化模型预设的期望值进行子系统独立优化，得到子系统优化结果数据；
[0124] 步骤S52：通过水安全调控系统级优化模型对子系统优化结果数据进行变量耦合迭代，得到系统级最优目标函数；
[0125] 步骤S53：根据系统级最优目标函数进行水安全协同调控模型进行系统架构构建，得到复杂河区网的水安全协同调控模型架构。
[0126] 其中，步骤S52包括以下步骤：
[0127] 步骤S521：将子系统优化结果导入系统优化模型，得到系统级目标函数；
[0128] 步骤S522：根据系统级目标函数对水安全调控系统级优化模型的期望值进行变量耦合，得到第二次期望值；
[0129] 步骤S523：根据第二次期望值重复执行步骤S51和步骤S521，直到系统级目标函数收敛，得到系统级最优目标函数。
[0130] 作为本发明的一个实施例，参考图5所示，为图1中步骤S5的详细步骤流程示意图，在本发明实施例中步骤S5包括以下步骤：
[0131] 步骤S51：通过给子系统优化模型对水安全调控系统级优化模型预设的期望值进行子系统独立优化，得到子系统优化结果数据；
[0132] 本发明实施例为每个子系统设定优化模型，该模型的目标是使子系统能够达到水安全调控系统级优化模型预设的期望值。优化模型可以采用数学规划方法，例如线性规划、整数规划、非线性规划等，根据具体子系统的特点和要求确定相应的优化目标和约束条件。针对每个子系统的优化模型，使用合适的优化算法进行独立优化。这可以包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。通过调整子系统的决策变量，优化算法会找到使子系统达到最佳性能的解决方案。独立优化完成后，得到了每个子系统的优化结果数据。这些数据包括子系统的最优决策变量值以及相应的目标函数值和约束条件的满足程度。
[0133] 步骤S52：通过水安全调控系统级优化模型对子系统优化结果数据进行变量耦合迭代，得到系统级最优目标函数；
[0134] 本发明实施例基于子系统优化结果数据，构建一个水安全调控系统级优化模型。该模型考虑了各个子系统的相互影响和协同调控关系。系统级优化模型的目标是最大化或最小化系统级的综合目标函数，同时满足各个子系统的约束条件。对系统级优化模型中的决策变量进行耦合迭代。这意味着在每次迭代中，根据子系统之间的相互影响，更新各个子系统的决策变量值，并重新评估系统级目标函数的值。这个过程会通过迭代来不断优化系统级的目标函数，直到达到收敛条件。当迭代过程收敛时，得到系统级最优的目标函数值，该值对应于经过变量耦合迭代后的最优解。它代表了整个水安全调控系统在考虑子系统之间相互影响和协同调控的情况下的综合性能。该目标函数可用于评估系统的效益和进行决策支持。
[0135] 步骤S53：根据系统级最优目标函数进行水安全协同调控模型进行系统架构构建，得到复杂河区网的水安全协同调控模型架构。
[0136] 本发明实施例根据得到的系统级最优目标函数，进行系统的架构构建。这涉及确定系统的组成部分、各个子系统之间的相互作用和信息交流方式。根据构建的系统架构，设计一个水安全协同调控模型架构。该架构包括各个子系统的模型、数据、信息交互方式和决策支持系统等。目标是实现子系统之间的协同工作和信息共享，以优化水安全调控系统的整体性能。建立水安全协同调控模型架构后，对其进行验证和调优。这包括使用实际数据进行模型验证，对模型参数进行校准和调整，以确保模型能够准确地反映现实情况，并提供有效的决策支持。
[0137] 其中，步骤S52包括以下步骤：
[0138] 步骤S521：将子系统优化结果导入系统优化模型，得到系统级目标函数；
[0139] 本发明实施例将子系统优化结果导入系统优化模型，得到系统级目标函数。子系统优化结果是指在之前的步骤中，对各个子系统进行单独优化得到的最优结果。将这些结果输入到系统级优化模型中，经过计算和分析，可以得到针对整个系统的目标函数。系统级目标函数通常是综合考虑了各个子系统之间的相互影响和协同作用，以及整个系统的整体性能。
[0140] 步骤S522：根据系统级目标函数对水安全调控系统级优化模型的期望值进行变量耦合，得到第二次期望值；
[0141] 本发明实施例通过将系统级目标函数与水安全调控系统级优化模型的期望值进行耦合，调整模型的参数和变量，使其更好地满足系统级目标。这个过程可以被迭代执行多次，以逐步改进模型的性能和效果。
[0142] 步骤S523：根据第二次期望值重复执行步骤S51和步骤S521，直到系统级目标函数收敛，得到系统级最优目标函数。
[0143] 本发明实施例根据调整后的期望值，再次执行子系统的优化和系统级优化模型的计算，通过迭代的方式不断优化系统的整体性能。这个过程会持续进行，直到系统级目标函数收敛到一个稳定的状态，此时得到的系统级最优目标函数即为全局最优解。
[0144] 本发明考虑到水安全问题的复杂性和多变性，单纯优化子系统可能无法达到整体性能的最优解。通过系统级优化，可以综合考虑各个子系统之间的相互影响和协同作用，寻找全局最优解。这可以确保整个系统在各个子系统之间实现最佳的协同调控效果。通过系统级最优目标函数，可以将各个子系统的优化结果进行统一，形成一个一致的决策框架。这有助于协同决策和资源配置，提高决策的一致性和有效性。系统级优化考虑了各个子系统之间的相互影响和协同作用。这包括不同水安全调控因素的综合考虑，如水位、水量、水质等方面的考虑。通过综合考虑这些因素，可以更全面地把握系统的水安全状况，制定更精确和有效的调控策略。通过步骤S52和S53，能够实现对整个系统的综合优化和建立复杂河区网的水安全协同调控模型架构，为水安全的实现和管理提供有益的效果。这不仅可以提高水安全的效果和效率，还可以降低风险和提高整个系统的韧性和可持续性。
[0145] 优选地，步骤S43中所述的外江咸潮调控子系统的作业具体步骤如下：
[0146] 步骤S431：获取外江咸潮的历史观测数据，得到外江咸潮历史数据；
[0147] 步骤S432：利用咸潮趋势函数算法对外江咸潮历史数据进行趋势计算，得到外江咸潮趋势数据；
[0148] 其中，咸潮趋势函数算法的公式如下所示：
[0149]
[0150] 式中，f(t)为咸潮趋势函数，t为咸潮趋势函数的时间变量，n为咸潮成分的数量咸潮影响成分的数量，Ak为第i个咸潮影响成分的振幅，Tk为第i个咸潮影响成分的周期，φk为第i个咸潮影响成分的相位，s为表示整体增长或衰减的速率，C为表示整体增长或衰减的指数，D为积分项中的衰减系数，u为时间积分变量，G(u)为表示咸潮的高度变化规律的潮汐高度函数，H(u)为不同咸潮影响成分之间的干涉效应函数；
[0151] 步骤S433：根据外江咸潮趋势数据进行制定外江防潮阻咸方案。
[0152] 作为本发明的一个实施例，参考图6所示，为图4中步骤S43的详细步骤流程示意图，在本发明实施例中步骤S43包括以下步骤：
[0153] 步骤S431：获取外江咸潮的历史观测数据，得到外江咸潮历史数据；
[0154] 本发明实施例收集外江咸潮的历史观测数据。这可以包括水位、潮位、流量等相关的数据。数据来源可以是水利部门、气象部门或其他专门的监测机构。对收集到的数据进行处理和整理，以确保数据的准确性和完整性。这可能包括数据清洗、去除异常值、填补缺失值等步骤。将处理后的历史观测数据存储在数据库或其他适当的数据存储介质中，以备后续分析和使用。
[0155] 步骤S432：利用咸潮趋势函数算法对外江咸潮历史数据进行趋势计算，得到外江咸潮趋势数据；
[0156] 本发明实施例根据外江咸潮的特点和历史数据，选择合适的咸潮趋势函数算法。常用的趋势函数算法包括线性回归、多项式拟合、指数平滑等。利用选定的趋势函数算法对外江咸潮历史数据进行趋势计算。根据算法的要求，将历史数据输入算法，并生成对应的咸潮趋势数据。将计算得到的外江咸潮趋势数据存储在合适的数据结构中，以备后续使用和分析。
[0157] 其中，咸潮趋势函数算法的公式如下所示：
[0158]
[0159] 式中，f(t)为咸潮趋势函数，t为咸潮趋势函数的时间变量，n为咸潮成分的数量咸潮影响成分的数量，Ak为第i个咸潮影响成分的振幅，Tk为第i个咸潮影响成分的周期，φk为第i个咸潮影响成分的相位，B为表示整体增长或衰减的速率，C为表示整体增长或衰减的指数，D为积分项中的衰减系数，u为时间积分变量，G(u)为表示咸潮的高度变化规律的潮汐高度函数，H(u)为不同咸潮影响成分之间的干涉效应函数；
[0160] 本发明通过构建一个咸潮趋势函数算法的公式用于对外江咸潮历史数据进行趋势计算，得到外江咸潮趋势数据；该公式充分考虑到了：咸潮趋势函数f(t)，表示时间变量t对应的咸潮高度变化，通过该函数可以预测或描述咸潮的高度在不同时间点的变化；咸潮趋势函数的时间变量t；咸潮成分的数量咸潮影响成分的数量n，表示咸潮影响成分的个数，每个咸潮影响成分对应一个振幅Ak、周期Tk和相位φk；第i个咸潮影响成分的振幅Ak，表示该咸潮成分的幅度大小；第i个咸潮影响成分的周期Tk，表示该咸潮成分的周期性变化；第i个咸潮影响成分的相位φk，表示该咸潮成分的起始相位角；表示整体增长或衰减的速率s，用于调整整体咸潮趋势的增长或衰减程度；表示整体增长或衰减的指数C，用于调整整体咸潮趋势的增长或衰减速度；积分项中的衰减系数D，该系数用于调节时间积分的衰减效果；时间积分变量u；表示咸潮的高度变化规律的潮汐高度函数G(u)，描述咸潮高度随时间的波动特征；不同咸潮影响成分之间的干涉效应函数H(u)，用于描述不同咸潮成分之间的叠加效应。咸潮趋势函数由两部分组成。第一部分是咸潮成分的叠加效应，通过进行正弦函数的叠加，表示了不同咸潮成分的周期性变化和振幅大小。第二部分是整体增长或衰减的趋势，通过指数函数进行表示。同时，该趋势函数还考虑了咸潮变化的波动特征和不同成分之间的相互作用效应，通过积分式中的衰减系数和干涉效应函数进行调节。综上所述，该咸潮趋势函数算法可以用于对咸潮高度的预测和描述，通过调整各个咸潮成分的振幅、周期和相位，以及整体增长或衰减的速率和指数，可以得到符合实际情况的咸潮趋势函数。
[0161] 步骤S433：根据外江咸潮趋势数据进行制定外江防潮阻咸方案。
[0162] 本发明实施例对外江咸潮趋势数据进行分析，了解咸潮的发展趋势和周期性变化。根据研究区域的特点、相关法规和防潮要求，确定外江的防潮需求。这包括防潮水位的控制范围、防潮水位的频率和持续时间等。根据趋势数据和防潮需求，制定外江防潮阻咸方案。这可以包括调整水闸的开闭策略、加强堤防的建设和维护、规划和管理洪水蓄滞区等措施，以减少外江地区的潮汐影响和咸潮入侵。对制定的防潮阻咸方案进行评估和优化。使用适当的模型或方法，考虑潮汐预报、水文和海洋参数的变化，评估方案的有效性和可行性，并进行必要的调整和改进。将制定好的外江防潮阻咸方案实施，并建立相关的监测体系，定期监测和评估防潮效果。根据监测结果，及时调整和优化防潮措施，以确保防潮效果的持续性和可靠性。
[0163] 本发明通过获取外江咸潮的历史观测数据，可以深入了解外江咸潮的特征，如潮汐的周期、幅度、频率等，这对于理解外江潮汐系统的运行规律以及与其他气象和水文要素之间的关联具有重要意义。通过咸潮趋势函数算法对历史数据进行趋势计算，可以预测外江咸潮未来的变化趋势，这有助于预测潮汐水位的高峰期、低点期以及变化幅度，为防潮规划和措施的制定提供准确的预测基础。根据外江咸潮趋势数据，可以制定符合实际的防潮阻咸方案。通过合理规划和设计防潮措施，可以减轻潮汐对河岸带、人居环境和生态环境的影响，降低洪涝和咸潮灾害的风险。综上所述，步骤S431至S433通过获取历史数据、分析趋势和制定防潮阻咸方案，有助于深入了解外江咸潮特征、预测未来趋势，并制定相应的防潮措施，实现对外江咸潮的有效管理和保护。
[0164] 优选地，步骤S46中所述的城市暴雨洪涝调控子系统的作业具体步骤如下：
[0165] 步骤S461：获取城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息；
[0166] 步骤S462：根据城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息进行平面图像转化，从而生成城市水利工程平面图；
[0167] 步骤S463：获取城市区域降水情况和洪水顶托水量，从而得到城市区域进水量；
[0168] 步骤S464：当城市区域进水量大于预设的降水最大安全阈值时，则城市暴雨洪涝调控子系统根据城市水利工程平面图对降水进行排洪蓄洪，得到城市排洪方案；
[0169] 步骤S465：当城市区域进水量小于预设的降水最小安全阈值时，则城市暴雨洪涝调控子系统根据城市水利工程平面图对城市进行抗涝引流，得到城市抗涝方案。
[0170] 作为本发明的一个实施例，参考图7所示，为图4中步骤S46的详细步骤流程示意图，在本发明实施例中步骤S46包括以下步骤：
[0171] 步骤S461：获取城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息；
[0172] 本发明实施例收集城市雨水排放系统的相关信息，包括排水管网的布局、管径、坡度等参数，泵站的位置和功率，以及排放口的位置和流量等。这些信息可以从城市水务部门、城市规划部门或相关工程设计单位获取。获取城市中存在的蓄洪区和调节池的位置、容量、流量等信息。这些信息可以从水利部门、防汛部门或相关工程设计单位获得。收集城市的抗洪排涝设施的信息，如抽水站、泵站、防洪墙、堤坝等。这些信息可以来自于水利部门、防汛部门或相关工程设计单位。
[0173] 步骤S462：根据城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息进行平面图像转化，从而生成城市水利工程平面图；
[0174] 本发明实施例将获取的城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息进行整合，以便进行后续处理。使用计算机辅助设计(CAD)软件或其他相关工具，根据整合的信息绘制城市水利工程的平面图。在平面图中标注排水管网、蓄洪区、调节池、抽水站、泵站、防洪墙、堤坝等重要的水利设施。
[0175] 步骤S463：获取城市区域降水情况和洪水顶托水量，从而得到城市区域进水量；
[0176] 本发明实施例收集城市区域的降水数据，包括降雨量、降雨强度、降雨时间等。数据可以来自气象部门、气象站、气象传感器等。根据地理信息系统(GIS)数据、水文模型或历史洪水数据，计算城市区域的洪水顶托水量。洪水顶托水量表示地表无法排泄的洪水量，需要通过排洪蓄洪系统来调节。将降水情况和洪水顶托水量相结合，计算得到城市区域的进水量。
[0177] 步骤S464：当城市区域进水量大于预设的降水最大安全阈值时，则城市暴雨洪涝调控子系统根据城市水利工程平面图对降水进行排洪蓄洪，得到城市排洪方案；
[0178] 本发明实施例将计算得到的城市区域进水量与预设的降水最大安全阈值进行比较。如果进水量超过阈值，则需要制定排洪方案。根据城市水利工程平面图，确定合适的排洪蓄洪策略。这可能包括打开蓄洪区、调节池和泵站，运行排水管网等措施，以控制城市区域的水位并排除水。对制定的排洪方案进行评估和优化。使用水力模型、水文模型或其他相关工具，模拟方案实施后的水位变化和排除效果，以确保方案的有效性和可行性。
[0179] 步骤S465：当城市区域进水量小于预设的降水最小安全阈值时，则城市暴雨洪涝调控子系统根据城市水利工程平面图对城市进行抗涝引流，得到城市抗涝方案。
[0180] 本发明实施例将计算得到的城市区域进水量与预设的降水最大安全阈值进行比较。如果进水量超过阈值，则需要制定排洪方案。根据城市水利工程平面图，确定合适的抗涝引流策略。根据制定的抗涝方案，组织相应的工作队伍和设备资源，按照预定的操作步骤进行抗涝引流，这可能涉及到调控水闸、启动水泵、打开引水管道等操作。在抗涝引流过程中，需要进行实时的监测和评估。通过水位监测、流量监测等手段，掌握引流效果，及时调整操作策略，确保抗涝工作的顺利进行。
[0181] 本发明通过获取城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息，收集了与城市水利工程相关的重要数据。这些信息包括城市的排水系统布局、蓄洪区和调节池的位置和容量以及现有的抗洪排涝设施。这些数据对于规划和管理城市水资源以及应对洪涝灾害具有重要意义。利用城市雨水排放系统信息、蓄洪区和调节池信息以及抗洪排涝设施信息进行平面图像转化，生成城市水利工程平面图。这些平面图反映了城市水利设施的布局、通道、蓄洪区和调节池的位置等重要信息。通过平面图，可以直观地了解城市水利工程的结构、连接方式以及各部分的作用，为后续的洪涝调控和抗涝措施提供了基础信息。获取城市区域降水情况和洪水顶托水量，从而得到城市区域的进水量。通过监测和分析城市区域的降水情况以及洪水顶托水量，可以计算出进入城市排水系统的水量。这为制定合理的排洪或抗涝方案提供了数据支持，帮助判断是否需要进行调控措施。当城市区域进水量大于预设的降水最大安全阈值时，城市暴雨洪涝调控子系统根据城市水利工程平面图对降水进行排洪蓄洪，得到城市排洪方案。当降水量超过城市排水系统的处理能力时，排洪方案可以包括利用蓄洪区和调节池来储存和调控水量，减少洪水对城市的影响，确保公共安全和财产安全。当城市区域进水量小于预设的降水最小安全阈值时，城市暴雨洪涝调控子系统根据城市水利工程平面图对城市进行抗涝引流，得到城市抗涝方案。当降水量较小，但仍可能导致积水或局部涝情时，抗涝方案可以包括利用城市的抗洪排涝设施，如下水道、泵站等，对城市进行引流，缓解涝情，保障正常生活和交通运行。步骤S461至S465通过获取数据、生成平面图、计算进水量并制定相应的排洪和抗涝方案，可帮助城市合理规划和管理水资源，应对洪涝灾害，减少洪水对城市的损失，维护公共安全和社会稳定。这些步骤可以提高城市水资源利用效率、降低洪涝灾害风险、增强城市抗灾能力等。
[0182] 优选地，本发明还提供一种复杂河网区的水安全协同调控系统，包括：
[0183] 系统结构构建模块，用于获取复杂河网区水资源数据，根据复杂河网区水资源数据对水安全调控系统结构进行构建，得到水安全调控系统结构数据，其中水安全调控系统结构数据包括外江洪潮调控、城市暴雨洪涝调控、外江咸潮调控、内河水环境水生态调控及河势调控五大子系统；
[0184] 子系统模型优化模块，用于对水安全调控系统结构中的子系统进行优化需求处理，得到子系统约束条件；根据子系统约束条件建立数学模型，得到子系统优化模型；
[0185] 系统级模型优化模块，用于对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，得到最低成本方案；根据子系统优化模型以及最低成本方案建立数学模型，得到水安全调控系统级优化模型；
[0186] 拓扑关系梳理模块，用于对水安全调控系统级优化模型进行拓扑关系梳理绘制，得到子系统拓扑连接图；
[0187] 模型架构构建模块，用于根据子系统拓扑连接图对水安全协同调控模型进行系统架构构建并进行迭代优化，得到复杂河区网的水安全协同调控模型架构。
[0188] 本发明通过获取复杂河网区水资源数据并对其进行分析，可以了解河网区的水资源状况和特征；基于这些数据，构建水安全调控系统的结构，将系统划分为外江洪潮调控、城市暴雨洪涝调控、外江咸潮调控、内河水环境水生态调控及河势调控五大子系统；这样的系统结构构建有助于清晰地组织和管理水资源调控措施，提高系统整体效率和可持续性。通过对每个子系统进行优化需求处理，可以明确子系统的约束条件，即其操作、性能和资源限制等。基于这些约束条件，建立数学模型来描绘子系统的行为和相互关系，能够更好地优化子系统的运行效果和资源利用。子系统的优化模型可以帮助制定有效的控制策略和决策，确保子系统之间的协调和水资源的可持续利用。在系统级别上，对水安全协同调控方案进行最小总成本决策，即在资源有限的情况下，以最小成本达到水安全的综合目标。利用子系统的优化模型和最低成本方案，建立系统级优化模型，考虑各子系统之间的相互关系和协同作用，优化整个调控系统的综合效能。这样的系统级模型优化能够提高水资源调控的整体效果，降低成本，提高水安全性和可持续性。根据子系统的拓扑连接图，对水安全协同调控模型进行系统架构构建和迭代优化。这一模块的目标是建立一个适应复杂河区网的水安全协同调控模型架构，使各子系统协同工作，提高整个水资源管理和调控系统的效率和可持续性。全面了解河网区水资源情况、构建清晰的系统结构、优化子系统运行和资源利用、降低调控成本、提高水安全性和可持续性、揭示系统拓扑关系、构建高效的调控模型架构等。这些效果有助于实现河网区水资源的综合管理和高效调控。
[0189] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
[0190] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
