成果的背景及主要用途：天津大學(xué)結(jié)合三門峽水利樞紐管理局委托“三門峽

樞紐多模目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度研究”項(xiàng)目和教育部骨干教師基金“粘性泥沙的力學(xué)模型

和人工智能模擬復(fù)合模擬研究”項(xiàng)目開展了多沙河流水庫水沙電的多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)

度的研究工作。采用科學(xué)的理論方法和先進(jìn)的技術(shù)手段，創(chuàng)新地研究調(diào)度管理系

統(tǒng)中涉及的水文預(yù)測、泥沙沖淤的智能快速模擬、高含沙洪水的“揭河底”現(xiàn)象

的特征機(jī)理、多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度、實(shí)時(shí)短期調(diào)度、調(diào)水調(diào)沙等問題，以便使水庫優(yōu)

化調(diào)度管理系統(tǒng)更科學(xué)化、智能化、系統(tǒng)化。本研究項(xiàng)目的進(jìn)行與研究結(jié)果，有

利于協(xié)調(diào)解決目前防洪、供水、泥沙淤積與蓄水發(fā)電等多目標(biāo)的優(yōu)化調(diào)度的問題，

確保在改善多沙河流水庫庫區(qū)、下游水庫及其河道的泥沙淤積情況的同時(shí)增加發(fā)

電量，提高社會(huì)效益和經(jīng)濟(jì)效益，在全國用電緊張、更加注重社會(huì)效益和生態(tài)效

益保護(hù)的今天，本項(xiàng)目的研究有重大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值。

技術(shù)原理與工藝流程簡介：本項(xiàng)目主要利用混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對黃河中下游

中長期徑流和含沙量進(jìn)行了預(yù)測，并利用模式識(shí)別的方法隨機(jī)模擬了洪水過程中

的流量過程線和含沙量過程線；對影響潼關(guān)高程和水庫泥沙淤積量的相關(guān)因子進(jìn)

行優(yōu)選，并利用其訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；將 BP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型運(yùn)用到徑流量的預(yù)測，

水庫泥沙淤積、潼關(guān)高程中去，進(jìn)行計(jì)算和預(yù)測；建立隨機(jī)微分方程模型，確定

水庫斷面水庫進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度。在完成上述專業(yè)模型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)開發(fā)基礎(chǔ)上，將利用

多目標(biāo)系統(tǒng)決策分析理論，通過從下到上逐級控制，并協(xié)調(diào)各子系統(tǒng)的運(yùn)行關(guān)系，

使各子系統(tǒng)既能實(shí)現(xiàn)各自目標(biāo)，又能滿足彼此的制約關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)整個(gè)樞紐的

綜合最優(yōu)調(diào)度。

技術(shù)水平及專利與獲獎(jiǎng)情況：該項(xiàng)成果達(dá)到國際先進(jìn)水平。

應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測：水庫多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度的效益極為明顯，往往是在

不增加水利樞紐運(yùn)行和管理成本基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)的效益，在水資源日益短期的形勢下，

其重要性也日益突出。本項(xiàng)目所研究的多沙河流以水、沙、電多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度系

統(tǒng)，可為解決防洪、供水、發(fā)電與減淤的矛盾提供新的技術(shù)手段和理論方法，可

以應(yīng)用到黃河等多沙河流的各個(gè)水利樞紐的優(yōu)化調(diào)度運(yùn)行中，能實(shí)現(xiàn)水庫樞紐經(jīng)

濟(jì)效益、社會(huì)效益和生態(tài)效益的綜合優(yōu)化及和諧統(tǒng)一。還可以應(yīng)用到含沙量較小

（但又必須涉及泥沙問題）的河流上的各個(gè)水庫樞紐上，如三峽水庫等，應(yīng)用范

圍極為廣泛，具有廣闊的應(yīng)用前景。

應(yīng)用領(lǐng)域：水利水電工程運(yùn)行管理。

合作方式及條件：技術(shù)服務(wù)。

7 大型水利水電工程可視化仿真

8 重大水利水電工程施工實(shí)時(shí)控制

9 重大泄流結(jié)構(gòu)耦合動(dòng)力安全理論及工程應(yīng)用

10 城市熱環(huán)境與建筑節(jié)能

11 建筑光環(huán)境與城市照明

12 低碳城鄉(xiāng)規(guī)劃與綠色建筑設(shè)計(jì)含沙量的概率密度分布函數(shù)；利用模糊模式交叉迭代模型和遺傳算法對