CN110889553B - 基于优化策略的实时配水方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水资源调度技术领域，公开了一种基于优化策略的实时配水方法，包括如下步骤：获取的需水计划和商品率，干渠的供水计划，取得支渠的灌溉供水优先级别，然后计算取得各支渠当日的供水量，并以轮期内所有配水时段的干渠、支渠渠道的输水渗漏总损水量最小为目标建模，仿真计算后，取最优结果，取得最终配水决策方案。本发明基于优化策略的实时配水方法，采用实际灌溉原则与优化算法相结合的方式，使得配水结果更加优化可行。
Description
技术领域
本发明涉及水资源调度技术领域，具体涉及一种基于优化策略的实时配水方法。
背景技术
我国人均水资源量约为2350m3，只相当于世界人均水平的1/4，且水资源时空分布不均匀，特别是北方地区，耕地面积占全国的59.2％，而水资源量仅占全国的14.7％。目前，我国农业用水占总用水量的70％以上，其中90％用于灌溉，但受灌水设备老化、灌溉技术落后和灌区用水管理不当的影响，导致我国的灌溉水利用系数只有0.5左右，仅占发达国家的70％。同时，随着社会经济的快速发展，工业用水、城镇用水、环境用水与农业用水的竞争日益激烈，导致了灌溉用水供需矛盾日趋严重。因此，科学管理灌溉用水过程，建立一种基于优化策略的实时配水方法，对于高效利用灌区有限的水资源，促进灌区生态环境和经济的可持续发展具有重要意义。
灌区水量配置主要是通过灌区的渠道工程、管道工程和控制工程实现的，其中以满足农田灌溉用水需求的水量优化配置为灌区水量优化配置的主要内容。灌区优化配水模型是以效益最大化为目标，通过制定渠系最优配水方案(包括各级渠道或管道的配水水量、流量和配水次序)将水源经配水系统输送至田间，在满足作物时空需水要求的同时，减少整个渠系的弃水和水量损失，以期在一定气候、土壤和农业耕作等条件下获取最大农作物增产效益。
灌溉渠系优化配水问题是以某种指标最优为目标的灌溉水量分配，以水量损失最小为目标的灌区各级渠系流量的优化调度。考虑到灌区配水的增产效益受到作物土壤水分、前期灌水、降雨量、种植制度、农产品价格等诸多因素的影响，所需参数多且其确定难度大，往往造成模型复杂，难以实现通用。
现有技术主要存在如下缺点：
从理论上来说，以某次灌水效益最大或水费收入最高为目标的配水模型，主要是进行全灌区的优化配水，虽然存在较为合理的理论框架，但是在实际应用过程中存在较多的限制，因为该模型要考虑多种影响因素，比如作物的种植制度在很大程度上会影响灌区某次配水的增产效益等，很难确定相关参数，存在较差的实用性。
另外，在实际操作过程中，主要采用人工判别和处理的方式，处理渠道的配水问题，采用的技术主观性强、效率低、难以推广。
发明内容
本发明的目的就是针对上述技术的不足，提供一种基于优化策略的实时配水方法，采用实际灌溉原则与优化算法相结合的方式，使得配水结果更加优化可行。
为实现上述目的，本发明所设计的基于优化策略的实时配水方法，包括如下步骤：
A)获取n个支渠以日为时间尺度的需水计划和商品率；
B)获取干渠以日为时间尺度的供水计划；
C)以“先远端后近端”、“先高口后低口”、“先紧急后缓慢”为配水原则，取得每个支渠的灌溉供水优先级别；
D)通过所述步骤A)中获取到的n个支渠的需水计划和商品率计算取得每个支渠的需水量；
E)通过所述步骤B)中获取到的干渠的供水计划中的可供水量、所述步骤A)中计算取得的各支渠的需水量及所述步骤C)中取得的各支渠的灌溉供水优先级别，计算取得各支渠当日的供水量；
F)获取干渠的干渠渠床透水系数Au、干渠渠床透水指数mu、干渠渠道输水长度lu和干渠设计流量qu；获取各支渠的支渠渠床透水系数Adj、支渠渠床透水指数mdj、支渠渠道输水长度ldj和支渠设计流量qdj，j＝1,2,…,n；
G)以轮期内所有配水时段的干渠、支渠渠道的输水渗漏总损水量最小为目标建模：
min Q＝Qu+Qd
式中，Qu为干渠的损水量，Qd为支渠的总损水量，Q为干渠、支渠渠道的输水渗漏的总损水量，qau为干渠的配水流量，qadj为每个支渠的配水流量，T为轮期，tu为干渠的配水时间，tdj为每个支渠的配水时间；
应用遗传算法或粒子群优化算法对上述建模进行仿真计算，取最优结果，即各支渠的配水流量qadj和配水时间tdj作为最终配水决策方案。
优选地，所述步骤E)中，计算取得各支渠当日的供水量包括如下步骤：
1)输入各支渠的需水计划；
2)输入各支渠的商品率；
3)汇总计算支渠的需水量；
4)输入干渠的供水计划；
5)确定当日各支渠的灌溉供水优先级别；
6)若当日干渠的供水量小于支渠的需水量，根据所述步骤5)确定的各支渠的灌溉供水优先级别确定当日供水支渠和供水量，进入步骤7)，若当日干渠的供水量等于支渠的需水量，按各支渠的需水计划供水，进入步骤13)，若当日干渠的供水量大于支渠的需水量，按各支渠的需水计划供水，进入步骤9)；
7)若次日需要供水，进入步骤8)，若次日不需要供水，进入步骤12)；
8)将干渠剩余的需水量转移至次日，进入步骤10)；
9)若次日需要供水，且次日的供水量小于需水量，确定次日各支渠的灌溉供水优先级别，选择优先级别高的支渠提前供水，进入步骤10)，若次日的供水量大于或等于需水量，将当日的剩余水量弃水，进入步骤13)；
10)重新计算当日和次日的需水量；
11)重新计算次日各支渠的灌溉供水优先级别；
12)制作当日供水计划；
13)若次日需要供水，计算日期加1，回到步骤5)，若次日不需要供水，结束。
优选地，所述步骤G)中，对建模进行仿真计算时，加以约束，约束条件为：
1)轮期约束：各支渠配水开始时间和结束时间应在轮期T内；
2)支渠配水流量约束：任一个支渠的配水流量qadj为其设计流量qdj的α倍，且0.6≤α≤1.0；
3)水量约束：任一个支渠的配水流量qadj与配水时间tdj之积等于该支渠的需水量；
4)水量平衡约束：任一时段干渠的配水流量qau等于该时段内配水的各支渠配水流量qadj之和；
5)干渠流量约束：任一时段干渠的配水流量qau接近于其设计流量qu并小于其最大允许流量，最大允许流量为设计流量qu的1.2倍。
优选地，所述步骤G)中，仿真计算重复运行20次，取最优结果。
本发明与现有技术相比，具有以下优点：
1、充分考虑优化配水过程中，与灌区实际优化配水原则结合，使各支渠的配水量的分配更加符合灌区的实际需求；
2、基于输水渗漏总损水量最小为目标，采用优化算法，计算得到各支渠的配水流量和配水时间，为用户的调度决策提供支持；
3、减少用户在配水过程中的主观误差，效率高，可推广。
附图说明
图1为本发明基于优化策略的实时配水方法中支渠当日供水量计算的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明。
一种基于优化策略的实时配水方法，其特征在于：包括如下步骤：
A)获取n个支渠以日为时间尺度的需水计划和商品率；
B)获取干渠以日为时间尺度的供水计划；
C)以“先远端后近端”、“先高口后低口”、“先紧急后缓慢”为配水原则，取得每个支渠的灌溉供水优先级别；
D)通过所述步骤A)中获取到的n个支渠的需水计划和商品率计算取得每个支渠的需水量；
E)通过所述步骤B)中获取到的干渠的供水计划中的可供水量、所述步骤A)中计算取得的各支渠的需水量及所述步骤C)中取得的各支渠的灌溉供水优先级别，计算取得各支渠当日的供水量，如图1所示，本步骤具体包括如下步骤：
1)输入各支渠的需水计划；
2)输入各支渠的商品率；
3)汇总计算支渠的需水量；
4)输入干渠的供水计划；
5)确定当日各支渠的灌溉供水优先级别；
6)若当日干渠的供水量小于支渠的需水量，根据所述步骤5)确定的各支渠的灌溉供水优先级别确定当日供水支渠和供水量，进入步骤7)，若当日干渠的供水量等于支渠的需水量，按各支渠的需水计划供水，进入步骤13)，若当日干渠的供水量大于支渠的需水量，按各支渠的需水计划供水，进入步骤9)；
7)若次日需要供水，进入步骤8)，若次日不需要供水，进入步骤12)；
8)将干渠剩余的需水量转移至次日，进入步骤10)；
9)若次日需要供水，且次日的供水量小于需水量，确定次日各支渠的灌溉供水优先级别，选择优先级别高的支渠提前供水，进入步骤10)，若次日的供水量大于或等于需水量，将当日的剩余水量弃水，进入步骤13)；
10)重新计算当日和次日的需水量；
11)重新计算次日各支渠的灌溉供水优先级别；
12)制作当日供水计划；
13)若次日需要供水，计算日期加1，回到步骤5)，若次日不需要供水，结束；
F)获取干渠的干渠渠床透水系数Au、干渠渠床透水指数mu、干渠渠道输水长度lu和干渠设计流量qu；获取各支渠的支渠渠床透水系数Adj、支渠渠床透水指数mdj、支渠渠道输水长度ldj和支渠设计流量qdj，j＝1,2,…,n；
G)以轮期内所有配水时段的干渠、支渠渠道的输水渗漏总损水量最小为目标建模：
min Q＝Qu+Qd
式中，Qu为干渠的损水量，Qd为支渠的总损水量，Q为干渠、支渠渠道的输水渗漏的总损水量，qau为干渠的配水流量，qadj为每个支渠的配水流量，T为轮期，tu为干渠的配水时间，tdj为每个支渠的配水时间；
应用遗传算法或粒子群优化算法对上述建模进行仿真计算，对建模进行仿真计算时，约束条件为：
1)轮期约束：各支渠配水开始时间和结束时间应在轮期T内；
2)支渠配水流量约束：任一个支渠的配水流量qadj为其设计流量qdj的α倍，且0.6≤α≤1.0；
3)水量约束：任一个支渠的配水流量qadj与配水时间tdj之积等于该支渠的需水量；
4)水量平衡约束：任一时段干渠的配水流量qau等于该时段内配水的各支渠配水流量qadj之和；
5)干渠流量约束：任一时段干渠的配水流量qau接近于其设计流量qu并小于其最大允许流量，最大允许流量为设计流量qu的1.2倍；
仿真计算重复运行20次，取最优结果，即各支渠的配水流量qadj和配水时间tdj作为最终配水决策方案。
本实施例中，以轮期T内所有配水时段的干渠和支渠的输水渗漏总损水量最小为目标建模，通过划分轮灌组和调配流量使干渠和支渠渠道的水流能很好地衔接，尽量减少无效弃水，并使干渠渠道的输水时间趋向最小。本方案提出的优化配水模型适用于干渠以下各支渠在来水流量确定、支渠流量彼此不同的方式轮灌时的优化配水方案决策，在考虑不同来水量时，主要以时间最短为目标，使配水过程流量尽可能大，时间尽可能短，蒸发和渗漏的损失尽可能小，效率尽可能高，通过综合分析优化得到不同流量下配水时间最短的渠道优化配水方案。
本发明基于优化策略的实时配水方法，充分考虑优化配水过程中，与灌区实际优化配水原则结合，使各支渠的配水量的分配更加符合灌区的实际需求；且基于输水渗漏总损水量最小为目标，采用优化算法，计算得到各支渠的配水流量和配水时间，为用户的调度决策提供支持；减少了用户在配水过程中的主观误差，效率高，可推广。
Claims (3)
1.一种基于优化策略的实时配水方法，其特征在于：包括如下步骤：
A)获取n个支渠以日为时间尺度的需水计划和商品率；
B)获取干渠以日为时间尺度的供水计划；
C)以“先远端后近端”、“先高口后低口”、“先紧急后缓慢”为配水原则，取得每个支渠的灌溉供水优先级别；
D)通过所述步骤A)中获取到的n个支渠的需水计划和商品率计算取得每个支渠的需水量；
E)通过所述步骤B)中获取到的干渠的供水计划中的可供水量、所述步骤A)中计算取得的各支渠的需水量及所述步骤C)中取得的各支渠的灌溉供水优先级别，计算取得各支渠当日的供水量；
F)获取干渠的干渠渠床透水系数Au、干渠渠床透水指数mu、干渠渠道输水长度lu和干渠设计流量qu；获取各支渠的支渠渠床透水系数Adj、支渠渠床透水指数mdj、支渠渠道输水长度ldj和支渠设计流量qdj，j＝1,2,…,n；
G)以轮期内所有配水时段的干渠、支渠渠道的输水渗漏总损水量最小为目标建模：
min Q＝Qu+Qd
式中，Qu为干渠的损水量，Qd为支渠的总损水量，Q为干渠、支渠渠道的输水渗漏的总损水量，qau为干渠的配水流量，qadj为每个支渠的配水流量，T为轮期，tu为干渠的配水时间，tdj为每个支渠的配水时间；
应用遗传算法或粒子群优化算法对上述建模进行仿真计算，取最优结果，即各支渠的配水流量qadj和配水时间tdj作为最终配水决策方案；
所述步骤E)中，计算取得各支渠当日的供水量包括如下步骤：
1)输入各支渠的需水计划；
2)输入各支渠的商品率；
3)汇总计算支渠的需水量；
4)输入干渠的供水计划；
5)确定当日各支渠的灌溉供水优先级别；
6)若当日干渠的供水量小于支渠的需水量，根据所述步骤5)确定的各支渠的灌溉供水优先级别确定当日供水支渠和供水量，进入步骤7)，若当日干渠的供水量等于支渠的需水量，按各支渠的需水计划供水，进入步骤13)，若当日干渠的供水量大于支渠的需水量，按各支渠的需水计划供水，进入步骤9)；
7)若次日需要供水，进入步骤8)，若次日不需要供水，进入步骤12)；
8)将干渠剩余的需水量转移至次日，进入步骤10)；
9)若次日需要供水，且次日的供水量小于需水量，确定次日各支渠的灌溉供水优先级别，选择优先级别高的支渠提前供水，进入步骤10)，若次日的供水量大于或等于需水量，将当日的剩余水量弃水，进入步骤13)；
10)重新计算当日和次日的需水量；
11)重新计算次日各支渠的灌溉供水优先级别；
12)制作当日供水计划；
13)若次日需要供水，计算日期加1，回到步骤5)，若次日不需要供水，结束。
2.根据权利要求1所述基于优化策略的实时配水方法，其特征在于：所述步骤G)中，对建模进行仿真计算时，加以约束，约束条件为：
1)轮期约束：各支渠配水开始时间和结束时间应在轮期T内；
2)支渠配水流量约束：任一个支渠的配水流量qadj为其设计流量qdj的α倍，且0.6≤α≤1.0；
3)水量约束：任一个支渠的配水流量qadj与配水时间tdj之积等于该支渠的需水量；
4)水量平衡约束：任一时段干渠的配水流量qau等于该时段内配水的各支渠配水流量qadj之和；
5)干渠流量约束：任一时段干渠的配水流量qau接近于其设计流量qu并小于其最大允许流量，最大允许流量为设计流量qu的1.2倍。
3.根据权利要求1所述基于优化策略的实时配水方法，其特征在于：所述步骤G)中，仿真计算重复运行20次，取最优结果。
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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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