摘 要
大型水利枢纽工程在国家水资源配置和经济社会发展中具有重要战略意义，但其施工期涉及复杂的水资源调配问题，直接影响工程进度、生态安全及区域用水需求。本研究以大型水利枢纽施工期水资源调配为研究对象，旨在优化资源配置，平衡多方用水需求并保障工程建设顺利推进。研究基于系统动力学理论，构建了包含来水预测、用水需求分析及调度方案评估的多目标优化模型，并引入机器学习算法改进预测精度，同时结合情景模拟技术对不同工况下的水资源调配策略进行量化分析。通过案例研究验证，该模型能够有效应对复杂水文条件下的动态调配需求，显著提升水资源利用效率，减少施工期对生态环境的影响。研究创新性地提出了融合数据驱动与机理分析的混合建模方法，突破了传统单一模型在不确定性和非线性问题上的局限性，为类似工程提供了科学决策支持。研究成果不仅为大型水利枢纽施工期水资源管理提供了新思路，还对促进水资源可持续利用和生态保护具有重要参考价值。
关键词
大型水利枢纽；水资源调配；系统动力学
目 录
引言 1
1 施工期水资源需求分析 1
1.1 施工阶段用水特征 1
1.2 水资源需求预测方法 2
1.3 不同施工场景需求对比 2
1.4 需求分析中的不确定性因素 2
2 水资源调配优化模型构建 3
2.1 优化模型的基本框架 3
2.2 目标函数与约束条件设定 4
2.3 模型参数敏感性分析 4
2.4 动态优化算法选择 5
3 调配方案实施关键技术 5
3.1 水资源时空分布特性 5
3.2 调配网络布局设计 6
3.3 关键节点调控策略 6
3.4 技术实施中的风险评估 7
4 实证研究与案例分析 7
4.1 研究区背景与数据来源 7
4.2 模型应用与结果验证 8
4.3 调配方案优化效果评价 8
4.4 实践中问题与改进建议 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
大型水利枢纽工程在国家水资源配置和经济社会发展中具有重要战略意义，但其施工期涉及复杂的水资源调配问题，直接影响工程进度、生态安全及区域用水需求。本研究以大型水利枢纽施工期水资源调配为研究对象，旨在优化资源配置，平衡多方用水需求并保障工程建设顺利推进。研究基于系统动力学理论，构建了包含来水预测、用水需求分析及调度方案评估的多目标优化模型，并引入机器学习算法改进预测精度，同时结合情景模拟技术对不同工况下的水资源调配策略进行量化分析。通过案例研究验证，该模型能够有效应对复杂水文条件下的动态调配需求，显著提升水资源利用效率，减少施工期对生态环境的影响。研究创新性地提出了融合数据驱动与机理分析的混合建模方法，突破了传统单一模型在不确定性和非线性问题上的局限性，为类似工程提供了科学决策支持。研究成果不仅为大型水利枢纽施工期水资源管理提供了新思路，还对促进水资源可持续利用和生态保护具有重要参考价值。
关键词
大型水利枢纽；水资源调配；系统动力学
目 录
引言 1
1 施工期水资源需求分析 1
1.1 施工阶段用水特征 1
1.2 水资源需求预测方法 2
1.3 不同施工场景需求对比 2
1.4 需求分析中的不确定性因素 2
2 水资源调配优化模型构建 3
2.1 优化模型的基本框架 3
2.2 目标函数与约束条件设定 4
2.3 模型参数敏感性分析 4
2.4 动态优化算法选择 5
3 调配方案实施关键技术 5
3.1 水资源时空分布特性 5
3.2 调配网络布局设计 6
3.3 关键节点调控策略 6
3.4 技术实施中的风险评估 7
4 实证研究与案例分析 7
4.1 研究区背景与数据来源 7
4.2 模型应用与结果验证 8
4.3 调配方案优化效果评价 8
4.4 实践中问题与改进建议 9
结论 10
参考文献 11
致 谢 12
