国家水网以智慧调控为手段，调控模型是数字孪生水网模型平台的核心组成。错综复杂的水网是典型大系统，水网调控具有多层次、多尺度、多水源、多用户、多目标、多场景等特点，存在众多难点和挑战。针对水网调控的重点和难点，提出了模型体系构建思路：在分析水网布局结构和管理所属基础上，构建网络组成对象数据库和拓扑结构图，明晰各网络并列、串联、包含关系以及各对象的基础信息和相互关系，并实现数据库与拓扑图的动态映射；空间上，基于大系统分解协调原理分层分区做多元化的分析计算；时间上，按照预测、调控、修正的思路实施不相同时间尺度下的滚动决策；强化预演功能，采取机理和数据双驱动模式进行仿真模拟，通过自主学习逐渐完备模型参数或优化模型结构；分析调控模型体系中各类专业模型的关系和作用，构建基于多指标的调控方案综合评估模型，借鉴现代智能优化算法策略，模拟生成可行方案集，并通过演化迭代实现优化调控。

  基金项目：国家自然科学基金项目（U20A20316）；水利青年科技英才资助项目（JHYC202207）。

  党的二十大作出以中国式现代化全方面推进中华民族伟大复兴战略部署，明确要求构建现代化基础设施体系。国家水网是以自然河湖为基础、引调排水工程为通道、调蓄工程为结点、智慧调控为手段，集水资源优化配置、流域防洪减灾、水ECO保护等功能于一体的综合体系。国家水网作为国家基础设施体系的重要组成，是统筹解决水灾害、水资源、水生态、水环境问题的关键举措。目前，我国大部分水利基础设施仍然智能化水平较低、信息化共享程度不高、精细化调度不足，亟须利用数字孪生等新一代信息技术与物理水网相结合，构建新型水利基础设施。中央、国务院印发的《国家水网建设规划纲要》明确要求加快智慧发展，以自然地理、干支流水系、水利工程、经济社会信息为主要内容，建设数字孪生水网。

  数字孪生水网以物理水网为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理水网全要素和建设运行全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演，与物理水网同步仿真运行、虚实交互、迭代优化，通过新型基础设施实现对物理水网的实时监控、联合调度、风险防范。数字孪生水网总体框架包括信息化基础设施、数字孪生平台、典型业务应用等方面。而其数字孪生平台由数据底板、模型平台、知识平台等组成，各类模型尤其是水网专业模型是数字孪生平台的核心组成。大量各类水网专业模型构成了整个调控模型体系的重要部分，通过协同作用实现水网联合调控目标。本质上，水治理的目的是“要让水在适当的时候按照适当的水量和适当的水质流至适当的地方”，即对水进行科学调控。因此，构建功能强大、灵活实用、精确精准的水网调控模型体系至关重要。目前专对于水网调控的研究较少，但在水库、灌区优化调度或者水库群多目标联合调控等方面已有丰富成果。例如，根据灌区分区特性、作物种类，以及作物生育阶段水分敏感程度等，采用动态规划等优化方法研究灌区水资源优化配置，分区、分作物、分生育阶段优化灌溉；根据水库来水预测、水库功能作用、河道洪水演进等，利用预报、优化、评价等方法，对水库群进行多目标优化调度研究。这些研究成果可为水网调控模型构建提供有益借鉴，但由于水网的复杂性，水网调控模型体系构建需专门深入研究。

  数字孪生水网建设涉及多学科交叉和新技术融合，构建水网调控模型体系是实现水资源优化配置、防洪减灾、生态保护等多目标的核心。本文针对水网调控模型体系构建中存在的重点和难点，结合现代人工智能技术方法，重点围绕构建调控模型的方式、办法来进行思考，提出模型构建思路，以期为数字孪生水网建设提供参考。

  水网属典型大系统，拓扑关系错综，涉水对象繁杂，调控目标多样，运行工况复杂，水网调控具有多层次、多尺度、多水源、多用户、多目标、多场景等特点，调控模型构建存在众多难点。

  某级水网往往由多个子网组成，且子网间可能为串联关系、并联关系，子网与上级网络可能为包含关系。各网络间的接口，以及网络间大量输入、输出信息的相互关系和详细的细节内容，均需要辨析明确；网络包含对象众多，需逐一明晰对象的空间位置、相互联系，例如调蓄水量的水库，输送水体的渠道、河道，以及用水单元等，需概化为点、线等形式来形成反映物理拓扑结构的网络图，以直观反映结构关系；河道、工程等的运行管理关系复杂，可能涉及水库调度运行管理、河道管理、引调排水工程运行管理、用水户分水管理，以及生态环保监督管理等，存在多个利益主体，调控中需要大量的协调与合作，在物理网络基础上需从运行角度理清相关管理信息；水网调控涉及众多目标，需系统梳理明晰网络中各对象的要求或需求，如防洪要求、生态要求、水质要求、用水需求、发电需求、航运需求等。

  水网调控计算往往涉及对象多、目标多、约束多，范围广、时间长，水网中各河段、水库等工程的水力联系紧密，模型的构建和求解方面仍存在不少难点。在空间上，水网中各条水道纵横交织、结点密布，在众多自然河湖组成的水系基础上，又包含大量水库、渠道、隧洞、管道、泵站等水利工程，各个调控结点有自身的控制规则和调控目标，需要整体统筹调控计算。调控模型体系组成涉及专业面广，包括降水分析、产流汇流、洪水演进、调洪演算，以及生活、生产、生态、灌溉用水分析等多个角度，要实现将适量水配置在适地的目标，有必要进行水资源配置和水力调控等复杂建模和计算。在时间上，降水的时间分配不均，且来水和用水过程往往不匹配，易出现旱涝灾害，需要将水在时间上进行调配，而较久尺度下的调控计算特别大程度依赖于对未来情势的预测，由于降水、径流、洪水等存在很大的不确定性，目前中长期预报的精度还需提升，在时间维度上的调控决策模型也要进一步研究完善。

  强化数字孪生水网“四预”（预报、预警、预演、预案）功能，预演是关键。强大的仿真模型是精准模拟水网复杂运行场景、对水网实施科学调控的重要支撑手段。由于水网的复杂性，对水网进行大尺度时空模拟仿真计算存在很多困难，水量调度效果、水力调控结果的预演精度和效率均要进一步提升。在预演模型构建方面，无论是传统的机理模型还是基于数据挖掘的智能算法，都有各自短板。例如，在水动力学模拟方面，传统水力学利用圣维南方程组、达西定律、谢才公式等对恒定和非恒定流进行计算，在设计和运行中得到广泛应用。但由于机理的复杂性，以及实际情况与理想条件的差异，基于机理构建的水力模型一般经过了边界条件的简化，并采用了经验系数，随着时空尺度的增大，计算误差也累计增大，导致模拟效果不理想。随着现代智能技术发展，各类数据挖掘方法在各领域得到广泛应用，但纯数据驱动完全抛弃机理，存在泛化能力弱等问题，特别当数据代表性不充分时往往拟合效果不佳。实际应用场景的复杂性和运行边界条件的多变性对预演模型的灵活性提出了高要求，模型需要适应水网中对象数量的变更、调控目标的改变、工程运行规则的优化等多种可能出现的边界条件而变化。模型还需要具备较强的自学习能力，能够根据不断积累的历史数据自适应完善模型自身或优化模型参数，提升模拟仿真的有效性。

  水网优化调控模型的构建中，由于涉及大量调控目标和众多约束条件，基于简单的约束条件结合单一组合目标函数的传统方法难以有效刻画和解决如此复杂的多目标协调问题，需要构建全面的综合评价体系，建立各层级评价指标体系，确定因子权重，并通过综合评判方法实现对各非劣解的评估。此外，由于水网包含对象繁多，优化计算量巨大。例如，我国的河流大多采取梯级开发，水库以串联、并联、混联等方式构成了复杂的水库群，在水库群调控计算中，随着水库群优化调度规模的增加和调度时间步长的精细化，此类问题的决策变量维度逐渐增加到数百数千维，现有的约束处理策略配合传统优化算法在求解水库群联合调度高维优化问题时，常出现收敛精度、稳定性无法保障和易陷入局部最优等问题，且易发生“维数灾难”，除了不断强化提升算力外，还需要不断改进优化调控方法。

  水网以自然河湖为基础、引调排工程为通道、调蓄工程为节点，结构一般错综复杂，包含对象数量大、类型多，对象之间关联密切，且实际运行中网络的情况（如对象数量、运用方式等）也时有改变。因此，需要在全面分析水征基础上，构建网络组成对象库，能够灵活地根据实际动态调整，并可自动映射形成拓扑结构图，直观展示水网逻辑结构和基本信息，便于调控模型的构建。网络的分布结构和包含对象的信息是实施水网调控计算的基础，构建调控模型前，需要首先理清水网所包含的所有对象及其关系，包括自然水系和水利工程等。此外，调控的顺利实施离不开有效的运行管理，需梳理明晰河流、湖泊、输水工程、水库、泵站等各网络组成对象的管理所属。基于对象的基础信息，建立完备、灵活的数据库体系，根据实际变化进行动态维护，增加、删减、调整网络对象和相关信息，并实现数据库与拓扑图的自动映射，为后续复杂的调控建模和计算提供基础支撑。

  构建水网组成对象数据库，根据所研究水网的自然水系、水利工程的组成元素和分布特点，将整个网络分解为大量的节点类和链路类对象。节点类对象表示网络中连接线路的关键点，例如具有调蓄功能的水库、湖泊，具有控制水流作用的泵站、闸站，以及水流的分叉点等。链路类对象是两相邻节点的连接部分，例如河段或渠段等。针对每个网络组成对象，分类、分层构建信息库，包括对象的基础技术参数，如工程参数、河流水系特征值等，也包括相关管理信息，如运行管理单位、水务部门等，还包括附加信息，如对象的位置信息、与相邻对象的上下游逻辑关系、子网层级设定、对象自身运用规则等。总之，利用数据库技术将网络分布结构数据、对象特征参数、运行管理信息等存储形成各类关联的数据表，为计算提供数据基础。

  通过对数据库的管理，实现对网络中各个对象的管理，包括增加、删除、调整等操作，以适应实际中网络对象变化的需要。例如，若需要在原有河段增设一座泵站，则将原河段对象拆分为两个河段对象，并增加泵站节点，补充和调整相关信息；若某水库库容曲线重新复核，则可以更新该水库节点的水位与库容关系；若某分水口不再使用，则可将该对象及其下游各对象从库中删除。根据需要分层建立各类库表，通过关键字段将其关联，对信息量较大的要单独构建多个明细表，由上级数据表相关字段指向对应明细表。总之，通过建立层次分明、逻辑清晰、内容完备的网络组成对象数据库，方便灵活适应实际中的调整需求。此外将节点类对象按特性用不同节点符号表示，例如水库、泵站、闸站、分叉处等用自定义符号进行表征；链路类对象用线段表示，可根据需要使用不同的线形、色彩进行区别，例如用虚线表示暗涵、实线表示渠道，河道与渠道用不同颜色线段区分等。根据对象展示的设定规则，实现网络结构的概化显示，基于对象的位置信息和逻辑关系，可通过数据库自动映射产生对应的拓扑图，直观展示网络分布结构，并可根据实际情况变化调整数据库信息，相应动态更新拓扑图。

  水网结构复杂，组成对象繁多，较大时空尺度下的调控计算面临着建模关联多、计算维数高、预测精度低、误差累计大等问题。因此，在强化提升算力的同时，还需优化水网调控计算策略，可按照“化繁为简”“化整为零”的思想，结合大系统分解协调原理和动态决策思想，对水网调控在时空上进行分解。空间上，可基于大系统分解协调原理，按分层次、分区域的原则，将网络划分为若干小的子网，根据需要还可将子网进一步细化为更小的网络单元。时间上，可基于滚动决策思想，针对来水和用水的不确定性，耦合短尺度预测结果实施未来较长时间尺度下的预测预报，并根据监测数据进行实时水力调控等，在过程中随着实测数据的积累不断修正预测结果，动态更新调控方案。通过在时空尺度上的分解对水网进行调控，简化计算对象，修正预测偏差，动态优化决策，过程中将各个子系统的计算结果耦合，实现水网整体的时空调控分析计算。

  大系统往往具有高维数、多目标、关联性、分散性、复杂性等特点，进行整体分析和集中计算的困难很大。分解协调技术是应对大系统的有效途径，通过将大系统分解成若干相对独立的子系统，将大系统的复杂建模和求解问题转化为规模相对较小的多个子系统进行处理，使得被研究的大系统降阶、降维，以便计算处理。当大系统被分解为若干子系统后，形成多层递阶结构，逐一对各个子系统分析计算，再通过建立关联模型，综合考虑各个子系统的联系，在总体目标和约束下组成大系统的整体模型，即分解协调法。分解与协调的思路是处理大系统问题的有效方法，常构建上级“协调器”和下级多个“局域控制子系统”的模式，通过协调控制各子系统实现大系统的整体最优化。水网系统是复杂的大系统，组成对象数量和种类多，调控目标和约束条件多，对象相互之间关联复杂。利用大系统的思想，综合考虑各网络的物理结构和其管理所属等因素，将网络分解为若干子网，各子网间可能存在串联关系、并联关系，甚至更复杂的包含关系。针对各个子网，在防洪、供水、生态、发电等各个目标和多种工程运用约束条件下进行调控计算，优化局域控制子网的计算结果。通过分析各子网关联关系，逐层协调，以满足各种约束下的整体综合效益最大为目标，耦合子系统调控结果，实现整体水网的优化调控分析计算。

  变化是常态，必须接受变化和适应变化。具有复杂性的大系统往往处于随机、动态、多变的约束下，对其的调控存在大量的不确定性，且涉及的因素众多，是复杂的决策问题。在调控决策过程中，需要对各种因子进行不同时间尺度的预测预报，而由于决策因子的随机性和波动性，较长时间尺度的预测精度很难满足实际需求，根据预测预报制定的大时间尺度下的决策方案与实际情况会有较大偏差。因此，预报和其对应的调控均应是一个不断反馈和修正的过程，根据当前面临时段的实际情况，滚动预测未来形势，并据实更新调控决策，以适应变化。对应滚动修正机制，还应建立不同时间尺度调控决策互馈机制，针对长期、中期、短期调控方案实施动态调整，并在多时间尺度下滚动嵌套、联动互馈，发挥各自作用。在长期、中期、短期的调控计划基础上，根据实时监测数据进行实时调度，并根据已发生的历史调度结果，逐级反馈修正短期、中期和长期调控的边界条件，若已实施和计划存在偏差则调整余期的调控计划，再次进行不同时间尺度的调控计算，动态修正生成新的调控方案。

  在水网调控中，以水资源管理与配置为例，一般需要对来水进行动态预测，预测未来多时间尺度下（如年、月、旬、日等）的水资源情况，并根据实测数据的积累，动态调整预测结果。同时，对用水进行动态分析，根据气象条件、人口变化、用水结构等因素，滚动预测不断修正需求分析。结合来水、用水供需分析，以及输水能力等因素，实施水资源动态调配，进行滚动调控决策。

  在防洪调度方面，基于动态决策思想滚动预报洪水过程情况，实施动态防洪调控。如针对不同时期，利用不同设施和水文、水动力模型，构筑雨水情监测预报“三道防线”，对云中雨、落地雨、河道径流的雨水情进行实时监测和预报预警，实施科学调控措施。在水网调控过程中，基于滚动预测进行水量动态调控决策时，还应充分考虑输水通道和调蓄能力等因素，实现水力调控目标。对具备条件的调水工程，如南水北调中线工程，以各时期水量调度计划（供水计划）为边界条件，实施根据水情、工情的自动化实时水力调控。

  预演是数字孪生水利体系“四预”功能中的关键核心。鉴于水网的复杂性，在现代水网综合调控方面，传统的非线性优化计算方法很难取得满意的效果，需要通过预演仿真方式，对生成的典型调控方案结果和效果进行精准精确模拟，支撑作出科学决策。预演仿真功能在水网调控模型构建中十分重要，在应对大尺度水网调控问题上，先通过前述的大系统分解协调和滚动决策思路，降低尺度，简化问题，对分解后的子网调控进行模拟仿真后，经统筹协调形成整体网络调控决策结果。目前，基于传统机理模型模拟的结果往往精度不理想，尤其是在较大的时空尺度下易出现误差积累导致计算结果失真等。物理水网本身就是1:1原型，应充分利用好长期积累的原型实测数据来支持模型构建。另外，受到实际运行条件等因素限制，实际中的数据质量、代表性、完备性等都存在一定问题，完全基于数据驱动构建模拟模型也存在泛化能力弱等不足。因此，应结合机理分析和数据挖掘方法的各自优势，考虑基于机理和数据双驱动进行预演模型的构建。此外，预演模型还需具备自学习能力和灵活性，能自动适应现实中边界条件的改变，也能够随着历史数据的积累，自主学习完善自身模型结构或优化参数，不断提升模型的模拟精度和适用广度，使模型具有生命力。

  机理分析模型与数据挖掘模型各有优缺点。机理分析模型一般基于物理定律构建微分方程，能够保障计算结果符合机理规律，但由于实际应用中的复杂性，通常会对模型进行简化，各类模型参数通过经验给出，若没有基于实测数据的修正，在较大时空尺度下的模拟效果常常不理想。数据挖掘模型基于数据驱动，可利用历史数据构建精度较高的非线性回归关系，但实践中由于数据数量、质量、完备性等原因，很难获得涵盖范围广泛、每个局部都有充分数据代表的样本集，数据驱动得到的模型在训练集范围附近拟合效果佳，但泛化能力较弱，外延预测结果较差。由于完全依赖数据，计算结果甚至可能出现不符合物理机理的情况。

  机理和数据不应割裂考虑，机理分析模型通过实测数据进行参数反演和率定，而在构建数据挖掘模型时一般也需要通过机理分析选择合适的输入、输出因子。应结合机理分析和数据挖掘优势，建立机理和数据双驱动的预演模型。主要有以下构建策略：

  一是对相对简单问题的建模，可使用机理分析模型较好地刻画时，优先利用机理分析。也就是通过机理能较精准计算的，不必通过积累大量数据挖掘相关关系。

  二是根据可获取的实测数据分布范围确定合适的建模方式，分别构建模型。“巧妇难为无米之炊”，可对实测数据较完备的数据区间选择数据挖掘方式，根据数据分布情况针对性地分别构建模型，而对数据量较少甚至无实测数据支撑的区间暂使用机理分析模型，随着数据积累丰富再优化构建方式。如在南水北调中线过闸流量分析计算中，根据历史数据分布情况实施自动聚类，并按分组分别自主构建过闸流量关系模型，较好地提升了计算精度。

  三是对于建模相对复杂，且训练数据覆盖范围也有限的情况，可利用数据挖掘方法建立输入因子与机理模型关键参数的数据驱动模型，再利用这些关键参数通过机理模型计算最终的输出结果。笔者曾构建基于信息扩散的径向基神经网络来回归计算过闸流量公式中的综合过闸流量系数，再利用传统水力学公式计算得到过闸流量，取得较好的效果。

  预演仿真计算结果总会与实际存在一定偏差，尤其在较大时空尺度条件下容易出现误差积累，导致模拟结果偏差大。因此，模型需要强化基于自主学习完善自身的功能，根据实测数据的积累和不断丰富，利用日渐完善的感知体系，自动利用监测数据优化训练集，不断更新模型，提升模型的模拟精度，这样的预演模型才具有“生命力”。由于实际中边界条件的改变时有发生，模型的构建应具备灵活性，与前述的水网对象数据库和拓扑图的构建相结合，当条件发生变化，通过数据的更新反馈给计算模型，而模型程序的研发则需要具备接受动态参数组的功能，例如以动态数组等方式作为程序函数的形式参数，基于变化的条件自动修正，相比人工率定后再通过源代码修改参数的传统方式更加便利。

  根据模型构建的模式，修正方式一般可分为两种：一是对于机理和数据相融合的模型，可利用实测数据自动修正模型参数；二是对于具备单纯利用实测数据可较好构建的数据驱动模型，自动修正整个模型的结构，例如通过神经网络、随机森林、支持向量机等构建的模型。无论采取何种方式，数据是修正的基础，实际中数据的质量、数量、代表性等均对完善模型有较大影响，需要结合实际综合运用相关数据处理方法以南水北调中线工程过闸流量模拟计算为例，虽运行多年来积累了大量实时水情数据，但受控制模式和用水需求等因素影响，监测数据值多集中于少量局部范围，缺少覆盖大范围的代表性数据。笔者通过双调和样条插值法，充分利用现有实测数据的位置信息，对实测水情数据进行插值，再利用量纲分析进行计算，提升了计算精度。由于实际运行工况复杂，仅修正参数有时难以适应各种场景下的预演模拟，需要对模型计算输出值或向量与实测数据进行专门模型训练，形成对应的修正关系。对于输入数据不易精准获取的情况，例如汛期降水进入明渠等情况，也可考虑利用实测数据调整修正输入过程。

  水网调控涉及目标众多，需要统筹考虑调控的各种功能作用，在满足相关约束条件的前提下，实施多目标决策，优选调控方案。针对多目标调控，分别构建水文水资源模型、水动力学模型、水质水生态模型等各类专业模型，并将其相互配合，形成调控专业模型体系，支撑水网调控预演仿真功能，模拟不同调控措施的结果。一般对于相对简单的优化问题，可通过建立目标函数进行求解计算，但由于水网调控目标繁多、关联复杂，很难仅利用简单的函数进行描述，因此需构建多目标综合评价模型，采用“黑箱”方式对任意可行的调控方案进行量化的优劣评估，主要包括建立评价指标体系、确定评价指标权重、选择综合评价方法等环节。基于各类约束条件，生成可行调控方案，利用各专业模型进行结果模拟，通过评价模型评估方案效果对比优劣，再基于现代智能优化方法的思想，按照某种进化策略对方案进行迭代优化，最终寻找出满意的调控方案。

  水网集水资源优化配置、流域防洪减灾、水生态系统保护等功能于一体，水网调控需综合考虑防洪、供水、灌溉、发电、生态、航运等具体功能，涉及各类专业模型，主要包括：水文水资源模型，如降雨预报、气温预报、冰情预报、咸情预报、产汇流计算、径流预测、供水需水分析等；水动力学模型，如洪水演进、输水河渠水力分析、泥沙动力分析、冰水动力分析、有压管道瞬变流计算等；水质水生态模型，如水质预测、水污染溯源分析、水生态预测、生态需水分析等。各类专业模型共同作用实现不同调控方案、各类调控目标下的预演功能，形成了水网调控专业模型体系。利用各类专业模型，针对各种目标，通过用水需求分析、水量调配分析、水力调控分析，从来水、用水、输水等角度进行模拟仿真，计算分析不同调控方案的结果。

  由于水网多目标调控的复杂性，还需构建多因素综合评价体系，根据调控方案的计算结果，对调控效果和影响进行综合量化评价，可分三个主要环节：一是构建评价指标体系，综合考虑各类目标，分层级选择各评价指标，结合专业知识，分别量化确定单指标对应的各评价等级的取值区间；二是确定评价指标权重，利用主观权重法、客观权重法，或者两者相结合的方式，对各层级各评价指标进行权重确定，如利用层次分析法实现权重主观确定，利用熵权法进行客观权重赋值，利用两种方法加权合成主客观权重等；三是选择综合评价方法，根据构建的评价指标体系及调控方案模拟计算得到的指标值，利用综合评价方法对方案的相对优劣进行量化评估。目前综合评价方法很多，如模糊评价、灰色关联、集对分析、物元分析、神经网络、数据包络等，各种方法各有优缺点，可根据评价问题的特点和实际情况选择合适方法或多种方法结合运用。

  通过各类专业模型和综合评价模型，实现对调控方案的结果预演和多目标评判，对各方案的相对优劣作出量化比对，为优化调控决策奠定基础。例如，对水网进行调控效果评价，主要根据其发挥的功能作用（防洪、供水、发电、生态、航运等）和组成特点（大江大河、中小河流或输水工程为骨干）等，分类别、分层级构建评价指标体系（考虑社会、经济、环境、效率等方面），并对每个单指标量化明确等级评价区间，形成评价指标体系。采用层次分析法、熵权等方法计算指标的权重。根据给定的调控方案的各指标值，通过综合评判方法（基于评价指标体系和指标权重计算）进行综合评估，量化评判调控方案效果的优劣。

  水网调控属于典型多目标决策。多目标评价和优化问题长期以来一直是研究热点。多个目标或因子之间存在矛盾，待评价方案的某些指标值变“优”，而另外一些指标值必将变“劣”，使得多目标问题往往没有“最优解”，而只能从众多“非劣解”中寻求出所谓的“满意解”，这意味着评价结果存在一定主观性。水网调控方案优选中，可将调控的流量过程作为决策变量序列，基于专业模型和评价模型对方案效果进行多目标评估，利用优化算法寻求满意解。由于调控涉及变量多，约束条件多，控制目标多，在较大的时空尺度下，传统寻优计算的难度大。随着人工智能技术的发展，大量智能优化算法涌现，如遗传算法、粒子群算法、蚁群算法、蜂群算法、布谷鸟算法等，分析相关主流智能优化算法步骤，其基本思路均为：确定合适的评价函数，能够量化比较可行解；随机生成大量的初始可行解；利用评价函数评价各个可行解的优劣，优胜劣汰；利用某种进化策略，结合各个可行解的优劣情况，形成新的可行解的集合，通过不断演进，搜索全局最优解。进化策略是各智能优化算法的核心，如遗传算法通过选择、交叉、变异操作来更新描述可行解的“染色体”群，粒子群算法则源自对鸟群捕食行为研究，将问题的解作为“粒子”，根据各个“粒子”最优坐标和全局最优坐标，调整自身移动的距离和方向。因此，可参考智能优化算法思想，通过模拟生成满足约束条件的调控方案，利用评价的“黑箱”模型，按照某种进化策略不断优化迭代，实现优化调控目的。也可根据实际情况简化优选过程，如根据各类调控目标，生成多个典型方案作为代表，利用各相关专业模型得到各方案调控模拟结果，根据计算结果基于多目标评价模型综合评判，优选出相对优的调控方案。例如，在对水网优化调控计算时，根据各类约束，生成多个可行的调控方案群体，模拟仿真各方案的效果，并通过综合评价模型对各调控方案进行量化评价，在此基础上，利用某种现代优化方法的演化策略，逐代更新调控方案的群体，最终找到满意的调控方案。

  ①开展水网调控模型研究十分必要和紧迫。水网调控模型是数字孪生水网模型平台的核心，构建安全、高效的水网调控模型是实现水网的水资源优化配置、流域防洪减灾、水生态保护等功能的重要基础支撑。由于水网组成对象繁多、结构复杂，包括“纲、目、结”等重要元素，实现快速、精准的水网调控计算仍面临着许多挑战，需要抓紧深入研究水网调控模型体系构建。本文根据水网的特点和难点，对构建水网调控模型的若干关键问题进行了思考，初步提出了构建水网调控模型体系的思路。

  ②系统分析了水网调控特点和难点。水网是复杂的大系统，对象繁多、关系复杂、目标多样，水网调控具有多层次、多尺度、多水源、多用户、多目标、多场景等特点。水网调控技术当前面临诸多难点：各级水网的结构关系错综复杂，理清拓扑关系有挑战；水网调控计算往往涉及对象多、目标多、约束多，范围广、时间长，时空调控计算难度大；现实运行条件和工况非常复杂，预演仿真技术需逐步提升；涉及大量调控目标和众多约束条件，对优化算法和算力要求高。

  ③初步提出了水网调控模型的构建思路。首先，理清网络对象组成和结构关系，形成对象数据库，且可自动映射形成网络结构拓扑图，灵活应对实际中边界条件的变化，直观展示水网对象逻辑关系，为水网调控计算奠定基础；其次，基于化繁为简的思想，从时空方面对水网调控进行分层级、逐时段分析，利用大系统分解协调、滚动决策等思路，实现复杂网络的分析计算；再次，强化预演功能，基于机理和数据双驱动模式构建模型，同时增强自学习能力，通过预演仿真得到精确的模拟调控结果；最后，构建调控方案多目标综合评价体系，根据调控方案模拟仿真结果，量化评估方案优劣，基于现代智能优化算法思想，通过迭代演化实现调控方案的寻优。

  陈晓楠.数字孪生水网调控模型体系构建若干思考[J].中国水利，2025（3）：14-21.