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加快模型收敛速度，提高模型计算效率 ［21］ 。对于明渠实时调度领域，其相应先验知识包括特定调度模
式下，为实现相应调度目标，预先确认的闸门开度调整趋势，以及闸门开度的大致范围。据此类先验
知识设置优化算法的初始值，并通过设置不同的概率分配控制闸门开度调整趋势，在此基础上运行优
化调度模型，能极大提高计算效率 ［22］ 。
构建 HEC-RAS 模拟模型，以获得各调度模式的先验知识。模型构建步骤包括：①从 ArcGIS 导入
地理拓扑数据；②建立相关的水工建筑物；③定义流量数据和边界条件；④制定非恒定流运行计划；
⑤使用 HEC-RAS 软件进行水力计算；⑥进行模型运算和处理分析。建模示意见图 5 所示。基于历史
调度场景，根据 HEC-RAS 模型计算结果，先验知识见表 2 所示。

图 5 HEC-RAS 模型构建图

表 2 各调度模式模拟所得先验知识
调度模式 推荐闸门开度调节趋势 推荐闸门开度初始值设置
模式 1 在闸门开度较大的基础上进行调节，调节幅度要小 初始闸门开度设置为 3
模式 2 调节幅度要小 初始闸门开度设置为 1.2
模式 3 依据单台主水泵流量-扬程-效率曲线调节 初始闸门开度设置为 2
模式 4 调节幅度要小 初始闸门开度设置为 2
模式 5 根据停水调度规则运行 根据停水调度规则运行
模式 6 无需调度 无需调度

（3）调度模式分类分析。采用 2021 年 1 月 1 日—2023 年 6 月 3 日（共 884 d）的实测运行数据，基于
DBSCAN-RF 分类算法分析渠段历史运行情况，实现调度场景分类。
a）分类因子的选取：为更全面地反映场景特性，提取王耨泵站的总流量（m ）、流量峰值（m /s）、
3
3
最大单泵流量（m /s）、Cs、Cv、峰度、偏度、进水池平均水位（m）、最大水位（m）、最小水位（m）、出
3
水池平均水位（m）、最大水位（m）、最小水位（m）与运行扬程（m）为分类因子，记为 x —x ，分类因子
1 14
的选择参考文献［15］。
b）分类因子降维：分类因子选择过少，不能全面反映场景特性；选择过多，则数据维度大，易出
现信息冗余，不利于聚类分析。根据文献［22］，提取较多的分类因子后进行降维计算，能够在充分分
析历史场景特性的基础上，降低数据的复杂度并节约计算成本，从而多方面提升算法性能。利用
SPSSPRO 平台，选用 PCA 法进行降维计算，选取方差贡献率大于 85% 的主成分，各成分的贡献率见
表 3 所示。
根据表 3，成分为 5 时方差贡献率大于 85%，按式（2）—（6）计算，提取得 5 维主成分，据此进行场
景聚类。

F =0.064x +0.087x +0.074x +0.041x +0.035x +0.02x +0.041x +0.15x +0.144x +
1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 （2）
0.147x +0.194x +0.195x +0.179x +0.122x
10 11 12 13 14
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