CN110706127A - 一种多水源城市供水系统的优化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多水源城市供水系统的优化方法，其包括以下步骤：S1、获取目标区域的水源种类、每个水源种类的生产成本、分配成本、处理成本、取用水的污染浓度、处理的污水量和污水处理后的污染物浓度；S2、建立水资源成本模型和污染模型；S3、分别获取水资源成本模型和污染模型的理想值，并构建偏差η；S4、建立供水优化模型；S5、获取可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果；S6、根据可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果，采用供水系统系统动力学模型获取不同规划周期下的供水方案。本发明通过优化多水源城市的供水系统，可减少供水过程中的经济和环境损失，提高城市的可持续性发展。
Description
技术领域
本发明涉及城市供水领域，具体涉及一种多水源城市供水系统的优化方法。
背景技术
水资源为地球生物生存的必备资源之一，保证淡水供应是保障人类正常生活的必要条件，但是随着人口的增多，工业用水需求的增加，如何在保证水资源正常供应的前提下，减少水资源供应过程中的环境污染量和降低水资源在供应过程中的成本，成了城市发展的必须要解决的问题之一。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种多水源城市供水系统的优化方法可对多水源城市供水系统进行污染量与成本的双重优化。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种多水源城市供水系统的优化方法，其包括以下步骤：
S1、获取目标区域的水源种类、每个水源种类的生产成本、分配成本和处理成本；获取取用水的污染浓度、处理的污水量和污水处理后的污染物浓度；
S2、根据步骤S1获取的数据建立水资源成本模型和污染模型；
S3、分别获取水资源成本模型和污染模型的理想值，并构建偏差η；
S4、以水资源成本模型的值减去其理想值的结果小于等于偏差η，并以污染模型的值减去其理想值的结果小于等于偏差η作为约束条件，将偏差η的最小值作为目标函数，建立供水优化模型；
S5、采用供水优化模型对多水源城市供水系统进行优化，得到可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果；
S6、根据可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果，采用供水系统系统动力学模型获取不同规划周期下的供水方案。
进一步地，步骤S1中目标区域的水源种类包括本地水源、进口水源、海水淡化水源、可直接饮用的可再生水源和不可直接饮用的可再生水源。
进一步地，步骤S2中水资源成本模型为：
min:F1＝PC+DC+TC
P4＝α×WE,P5＝(1-α)×WE
其中F1为水资源成本模型的目标参数；min:为取最小值函数；PC、DC和TC均为中间参数；WE为处理的污水量；t为电价；
为水生产阶段的能源消耗；Pi为第i种水源水生产阶段的水量；
为本地水源的输水管道长度；为进口水源的输水管道长度；eTT为污水处理阶段的能源总消耗量；
为可直接饮用的可再生水源处理时的能源消耗量；
为不可直接饮用的可再生水源处理时的能源消耗量；
为污水的输水管道长度；α为不可直接饮用的可再生水的再生水率；β为污水处理率；WIk为用水部门k产生的污水量，K为用水部门总数；i＝1时表示本地水源；i＝2时表示进口水源；i＝3时表示海水淡化水源；i＝4时表示可直接饮用的可再生水源；i＝5时表示不可直接饮用的可再生水源。
进一步地，步骤S2中污染模型为：
其中F2为污染模型的目标参数；Pi为第i种水源水生产阶段的水量；QWI为取用水的污染浓度；WE为处理的污水量；QWE为污水处理后污染物浓度；crefp为污水中污染物p的参考浓度，p包括总氮、总磷和化学含氧量；minp表示取最小值函数；QWIp为取用水的污染物p的浓度；QWEp为污水处理后污染物p的浓度。
进一步地，步骤S4中供水优化模型为：
min:η
其中F1 min为水资源成本模型的理想值；
为污染模型的理想值；s.t.表示约束条件。
进一步地，用水部门总数为2，用水部门分为生活用水部门和工业用水部门，当k＝1是表示生活用水部门，当k＝2时表示工业用水部门。
本发明的有益效果为：本发明通过优化多水源城市的供水系统，可减少供水过程中的经济和环境损失，提高城市的可持续性发展。
附图说明
图1为本发明的流程示意图；
图2为供水系统系统动力学模型示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示，该多水源城市供水系统的优化方法包括以下步骤：
S1、获取目标区域的水源种类、每个水源种类的生产成本、分配成本和处理成本；获取取用水的污染浓度、处理的污水量和污水处理后的污染物浓度；
S2、根据步骤S1获取的数据建立水资源成本模型和污染模型；
S3、分别获取水资源成本模型和污染模型的理想值，并构建偏差η；
S4、以水资源成本模型的值减去其理想值的结果小于等于偏差η，并以污染模型的值减去其理想值的结果小于等于偏差η作为约束条件，将偏差η的最小值作为目标函数，建立供水优化模型；
S5、采用供水优化模型对多水源城市供水系统进行优化，得到可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果；
S6、根据可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果，采用供水系统系统动力学模型获取不同规划周期下的供水方案。
步骤S1中目标区域的水源种类包括本地水源、进口水源、海水淡化水源、可直接饮用的可再生水源和不可直接饮用的可再生水源。
步骤S2中水资源成本模型为：
min:F1＝PC+DC+TC
P4＝α×WE,P5＝(1-α)×WE
其中F1为水资源成本模型的目标参数；min:为取最小值函数；PC、DC和TC均为中间参数；WE为处理的污水量；t为电价；
为水生产阶段的能源消耗；Pi为第i种水源水生产阶段的水量；
为本地水源的输水管道长度；
为进口水源的输水管道长度；eTT为污水处理阶段的能源总消耗量；
为可直接饮用的可再生水源处理时的能源消耗量；
为不可直接饮用的可再生水源处理时的能源消耗量；
为污水的输水管道长度；α为不可直接饮用的可再生水的再生水率；β为污水处理率；WIk为用水部门k产生的污水量，K为用水部门总数；i＝1时表示本地水源；i＝2时表示进口水源；i＝3时表示海水淡化水源；i＝4时表示可直接饮用的可再生水源；i＝5时表示不可直接饮用的可再生水源。
步骤S2中污染模型为：
其中F2为污染模型的目标参数；Pi为第i种水源水生产阶段的水量；QWI为取用水的污染浓度；WE为处理的污水量；QWE为污水处理后污染物浓度；crefp为污水中污染物p的参考浓度，p包括总氮、总磷和化学含氧量；minp表示取最小值函数；QWIp为取用水的污染物p的浓度；QWEp为污水处理后污染物p的浓度。
步骤S4中供水优化模型为：
min:η
其中F1 min为水资源成本模型的理想值；
为污染模型的理想值；s.t.表示约束条件。用水部门总数为2，用水部门分为生活用水部门和工业用水部门，当k＝1是表示生活用水部门，当k＝2时表示工业用水部门。
在本发明的一个实施例中，以新加坡为例，新加坡有四个主要水源，被称为“四个国家水龙头”，即本地水源、进口水、再生水和海水淡化水。新加坡本地有17座水库可收集雨水，以缓解干旱带来的影响。另外，完全独立于雨水系统的污水可净化为再生水，可以表现为两种形式：饮用水(流经水库再被居民使用)和非饮用水(用于工业和实证用水)。由此可见，在新加坡的供水系统中，从供水的角度可知，有四种水源：本地水源、进口水、再生水和海水淡化水；从需求的角度，涉及到工业和家庭用水。该实施例中水资源成本模型参数的取值可如表1所示。
表1：水资源成本模型参数取值
如图2所示，根据新加坡的工业增长率，预测得到工业国民生产总值在2020-2040年的值，根据出生率和死亡率预测得到新加坡的人口数据。新加坡部分年份的年均需水量预测值如表2所示，生活、工业年均需水量预测值如表3所示。
表2：部分年份的年均需水量预测值
表3：生活、工业年均需水量预测值
| 单位 | 生活用水 | 工业用水 | |
| 短期规划 | m<sup>3</sup> | 2.36×10<sup>8</sup> | 2.89×10<sup>8</sup> |
| 中期规划 | m<sup>3</sup> | 2.80×10<sup>8</sup> | 4.20×10<sup>8</sup> |
| 长期规划 | m<sup>3</sup> | 3.20×10<sup>8</sup> | 7.30×10<sup>8</sup> |
采用本方法对三种规划情境下的供水系统进行优化，得到如表4所示的优化结果，将这三种情景得到的最优值作为参数带入如图2所示的供水系统系统动力学模型，可对年水资源供需进行仿真模拟，计算出如表5所示的总供水量、如表6所示的供需比、如表7所示的经济总成本和如表8所示的环境影响。图2中的箭头表示一个元素对另一个元素产生影响。其中短期规划是指决策者未来10年关注实时供水安全，认为在未来水需求和水供给能够同步增加。长期规划是指决策者未来30年充分考虑未来供需不平衡的情况，倾向于保持长期供水充足。中期规划是指决策者考虑未来15年不平衡的水需求和供应情况。
表4：优化结果
表5：总供水量(108m3)
| 年份 | 2015 | 2020 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 |
| 长期规划 | 6.45 | 6.63 | 6.80 | 6.96 | 7.11 | 7.23 |
| 中期规划 | 6.55 | 6.74 | 6.93 | 7.11 | 7.26 | 7.39 |
| 短期规划 | 6.57 | 6.83 | 7.11 | 7.39 | 7.70 | 8.02 |
表6：供需比
| 年份 | 2015 | 2020 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 |
| 长期规划 | 1.49 | 1.31 | 1.20 | 1.13 | 1.08 | 1.04 |
| 中期规划 | 1.34 | 1.19 | 1.09 | 1.01 | 1.08 | 1.04 |
| 短期规划 | 1.32 | 1.17 | 1.07 | 0.99 | 0.94 | 0.91 |
表7：经济总成本(108元)
表8：环境影响
| 年份 | 2015 | 2020 | 2025 | 2030 | 2035 | 2040 |
| 长期规划 | 1.21 | 1.24 | 1.28 | 1.30 | 1.33 | 1.35 |
| 中期规划 | 1.16 | 1.18 | 1.20 | 1.22 | 1.24 | 1.26 |
| 短期规划 | 1.15 | 1.17 | 1.19 | 1.21 | 1.22 | 1.24 |
综上所述，本方法通过供水优化模型得到可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果后，再通过供水系统系统动力学模型进行仿真模拟，可获取不同规划周期中的供需比、经济总成本和环境影响量，即完成对不同周期下的供水方案优化。决策者可通过本方法优化后的数据来选择不同的规划周期。本发明通过优化多水源城市的供水系统，可减少供水过程中的经济和环境损失，提高城市的可持续性发展。
Claims (6)
1.一种多水源城市供水系统的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取目标区域的水源种类、每个水源种类的生产成本、分配成本和处理成本；获取取用水的污染浓度、处理的污水量和污水处理后的污染物浓度；
S2、根据步骤S1获取的数据建立水资源成本模型和污染模型；
S3、分别获取水资源成本模型和污染模型的理想值，并构建偏差η；
S4、以水资源成本模型的值减去其理想值的结果小于等于偏差η，并以污染模型的值减去其理想值的结果小于等于偏差η作为约束条件，将偏差η的最小值作为目标函数，建立供水优化模型；
S5、采用供水优化模型对多水源城市供水系统进行优化，得到可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果；
S6、根据可直接饮用水利用率和废水处理率的优化结果，采用供水系统系统动力学模型获取不同规划周期下的供水方案。
2.根据权利要求1所述的多水源城市供水系统的优化方法，其特征在于，所述步骤S1中目标区域的水源种类包括本地水源、进口水源、海水淡化水源、可直接饮用的可再生水源和不可直接饮用的可再生水源。
3.根据权利要求2所述的多水源城市供水系统的优化方法，其特征在于，所述步骤S2中水资源成本模型为：
min:F1＝PC+DC+TC
P4＝α×WE,P5＝(1-α)×WE
其中F1为水资源成本模型的目标参数；min:为取最小值函数；PC、DC和TC均为中间参数；WE为处理的污水量；t为电价；
为水生产阶段的能源消耗；Pi为第i种水源水生产阶段的水量；为本地水源的输水管道长度；
为进口水源的输水管道长度；eTT为污水处理阶段的能源总消耗量；
为可直接饮用的可再生水源处理时的能源消耗量；
为不可直接饮用的可再生水源处理时的能源消耗量；
为污水的输水管道长度；α为不可直接饮用的可再生水的再生水率；β为污水处理率；WIk为用水部门k产生的污水量，K为用水部门总数；i＝1时表示本地水源；i＝2时表示进口水源；i＝3时表示海水淡化水源；i＝4时表示可直接饮用的可再生水源；i＝5时表示不可直接饮用的可再生水源。
4.根据权利要求3所述的多水源城市供水系统的优化方法，其特征在于，所述步骤S2中污染模型为：
其中F2为污染模型的目标参数；Pi为第i种水源水生产阶段的水量；QWI为取用水的污染浓度；WE为处理的污水量；QWE为污水处理后污染物浓度；crefp为污水中污染物p的参考浓度，p包括总氮、总磷和化学含氧量；minp表示取最小值函数；QWIp为取用水的污染物p的浓度；QWEp为污水处理后污染物p的浓度。
5.根据权利要求4所述的多水源城市供水系统的优化方法，其特征在于，所述步骤S4中供水优化模型为：
min:η
其中F1 min为水资源成本模型的理想值；
为污染模型的理想值；s.t.表示约束条件。
6.根据权利要求3所述的多水源城市供水系统的优化方法，其特征在于，所述用水部门总数为2，用水部门分为生活用水部门和工业用水部门，当k＝1是表示生活用水部门，当k＝2时表示工业用水部门。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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