Page 71 - 2025年第56卷第7期

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A multi-objective risk operation model for real-time flood control of reservoir
groups based on cloud computing

1，2 1 3 1 1
CHEN Juan ，ZHANG Lu ，SUN Feifei ，DENG Ruxia ，ZHONG Pingan

（1. College of Hydrology and Water Resources，Hohai University，Nanjing 210098，China；2. Institute of Water Transfer Engineering，

Hohai University，Nanjing 210098，China；3. Ningbo Water Conservancy & Hydropower Planning and

Design Institute Co.，Ltd，Ningbo 315000，China）

Abstract：Real-time flood control operation of a multi-reservoir system is a risky operation influenced by many
uncertain factors. This paper considers the uncertainty of hydrological forecast errors and establishes a multi-
objective risk operation model of a multi-reservoir system with the objectives of minimizing the highest reservoir water
level and minimizing the maximum discharge in the downstream section. Using the multi-objective golden eagle opti⁃
mization algorithm （MOGEO），the "curse of dimensionality" problem is addressed from four perspectives：intelligent

optimization algorithms，risk factor simulation，parallel computing，and cloud computing. And then，an improved
point cloud voxel down sampling method is proposed to extract the optimal operation scheme according to the spatial
distribution of the set of non-inferior solutions. The Shiguanhe river basin is selected for case study. The results show
that MOGEO reduces the calculation time of the model from 1，542 s of Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm Ⅲ
to 830 s. The improved Latin hypercube sampling method can ensure the sampling accuracy while reducing the calcu⁃

lation time by 2/3. The calculation time using the cloud distributed cluster is 113 s，which is 1/6 of that on a single
cloud server with 12-core parallel processing and 1/30 of the time for serial computation.

Keywords：multi-reservoir system；real-time flood control operation；uncertainty；cloud computing；distributed

cluster
（责任编辑：耿庆斋）

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