CN111476676A - 一种城镇小流域分类分级智能调度方法 - Google Patents

一种城镇小流域分类分级智能调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种城镇小流域分类分级智能调度方法，本发明以降水预报为判定条件，根据降水预测情势启动不同的调度模式，即无雨启动生态补水调度、小雨启动水环境调度、中雨启动水环境‑防洪排涝联合调度、大雨‑暴雨启动防洪排涝调度，随着降水情势的变化自动切换调度模式，动态调整调度方案；通过分类调度将城镇小流域复杂综合调度问题进行分解，这样处理调度目标明确、调度模型简单、计算效率更高、可操作性更强；同时采用模拟和优化相结合方法，通过“预案调度‑优化调度”两级调度模式将调度过程分解，这样处理可跳过优化调度方案反复的试算过程，节省时间、提高效率的同时，对于基层调度人员来说更实用、更落地。

Description

一种城镇小流域分类分级智能调度方法
技术领域
本发明属于流域综合调度技术领域，具体涉及一种城镇小流域分类分级智能调度方法。
背景技术
随着经济发展和城镇化进程加快，水生态、水环境、内涝等水问题愈演愈烈。尤其在沿海城镇，地区经济更发达、人口更密集、城镇化发展程度更快，造成诸如河道生态景观缺水、汛期“城镇看海”、非汛期河道水体黑臭等问题比比皆是。在城镇建成区，由水库、堤防、闸泵站、管网、污水处理厂等构成的水务工程体系已经基本建成，在现有水务工程体系下，如何以最经济、最有效的方式来修复水生态、改善水环境、提升水景观、减少城镇内涝、提高防洪能力，流域综合调度无疑是最佳的非工程举措之一。
从现有研究成果和应用现状来看，流域综合调度更注重大江大河大流域的综合调度，大江大河和城镇小流域的综合调度具有显著的不同。首先调度对象不同：大江大河上建设有很多大型水库，主要通过水库群的联合调度，满足流域的防洪、供水、生态等多种用水需求；城镇小流域除了上游水库之外，需要小型塘坝、河道闸泵站、管网闸泵站、橡胶坝、污水处理厂等联合调度。其次调度时效性要求不同：大江大河的汇流面积大、水库调节库容大，洪水达到指定断面的时间相对较长，相应的给调度人员进行调度准备的时间相对较长；城镇小流域，尤其是我国沿海城镇小流域，受海洋性季风气候的影响，降水历时短、强度高，源短流急，给调度人员准备的时间相对较短，时效性要求较高。大江大河大流域调度方法不适用于城镇小流域。
在城镇小流域调度方面，现有成果以供水、水生态、水景观、水环境、内涝等单目标调度为主，但城镇发展过程中，水生态、水环境、水安全等水问题共存，单一目标调度不能满足实际需求。面向城镇小流域水生态、水环境、水安全等水问题共存的现状，需要引入一种流域综合调度方法，运用模拟和优化技术，综合考虑调度方案的可操作性，提出一种分类分级智能调度方法。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的城镇小流域分类分级智能调度方法基于水位、流量监测数据和降水预报数据，输出不同降水情势下满足流域水生态、水环境、防洪排涝等目标需求的综合调度方案。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种城镇小流域分类分级智能调度方法，包括以下步骤：
S1、获取城镇小流域中的实时监测数据；
S2、获取城镇小流域范围内气象局发布的降水预报数据；
S3、根据降水预报数据，确定对应的调度模式；
S4、基于实时监测数据，调用不同调度模式下的调度模型；
S5、按照当前确定的调度模式，启动对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度。
进一步地，所述步骤S1中的实时监测数据包括河道水位和流量、管网液位和流量、水库水位和闸泵站运行工况；
所述步骤S2中的降水预报数据包括无雨、小雨、中雨和大雨-暴雨；
所述步骤S3中降水预报数据与调度模式的对应关系为：
当降水预报数据为无雨时，调度模式为生态补水调度模式；
当降水预报数据为小雨时，调度模式为水环境调度模式；
当降水预报数据为中雨时，调度模式为水环境调度模式和防洪排涝调度模式联合的调度模式；
当降水预报数据为大雨-暴雨时，调度模式为防洪排涝调度模式。
进一步地，所述步骤S4中，生态补水调度模式下的调度模型为生态补水调度模型；
所述生态补水调度模型为基于河道水位和流量实时监测数据，以污水处理厂和水库为调度对象，以流量满足生态景观需求为调度目标的调度模型；
所述生态补水调度模型的构建方法具体为：
A1、选择生态控制断面；
A2、建立包括供水水源、供水线路和生态控制断面的流域生态补水调度网络拓扑结构；
A3、基于建立的流域生态补水调度网络拓扑结构，确定以生态景观用水缺水量最小为目标的目标函数，完成生态补水调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure BDA0002437516950000031
式中，Qi,j为生态控制断面i在j时段生态补水量，且
Figure BDA0002437516950000032
k为补水水源，K为补水水源总数；
QECQi为生态控制断面i的生态景观需水量；
I为选择的生态控制断面总数；
J为调度时段总数；
所述生态补水调度模型的约束条件包括水量平衡约束、补水能力约束、水库下泄能力约束和泵站提水能力约束。
进一步地，所述步骤S4中，水环境调度模式下的调度模型为水环境调度模型；
所述水环境调度模型为基于污水管网、截污箱涵实时监测数据，以污水处理厂、截污箱涵和污水管网为调度对象，以管网溢流量最小为调度目标的调度模型；
所述水环境调度模型的构建方法为：
B1、选择城镇小流域管网溢流控制点；
B2、建立包括污水管网、污水处理厂、溢流控制点、污水泵站和调蓄池的流域水环境调度网络拓扑结构；
B3、基于建立的流域水环境调度网络拓扑结构，确定以管网溢流量最小为目标的目标函数，完成水环境调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure BDA0002437516950000041
式中，QVt,j为第t个溢流控制点在j时段的溢流量；
T为水环境调度网络拓扑结构中的溢流控制点总数
J为调度时段总数；
所述水环境调度模型的约束条件包括管网输水能力约束、污水泵站提水能力约束和污水处理厂生产规模约束。
进一步地，所述步骤S4中，防洪排涝调度模式下的调度模型为防洪排涝调度模型；
所述防洪排涝调度模型为基于实时河道水位和流量监测数据，以水库、排涝泵站和闸门为调度对象，以河道水位不超过控制水位为调度目标的调度模型；
所述防洪排涝调度模型的构建方法具体为：
C1、确定城镇小流域防洪排涝的控制断面；
C2、建立包括雨水口、雨水管网、闸门、泵站和水库的流域防洪排涝调度网络拓扑结构；
C3、基于建立的流域防洪排涝调度网络拓扑结构，确定以控制断面的最高运行水位最低且超过最高水位的持续时间最短为目标的目标函数，完成防洪排涝调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure BDA0002437516950000051
式中，Zn,max为控制断面n的最高水位；
Zn,con为控制断面n的最高控制水位；
N为控制断面n的总数；
ωZ为水位的影响权重；
tm,sart为运行水位超过控制水位的时刻；
tm,end为运行水位跌落至控制水位以下的时刻；
M为时刻总数；
ωt为时间的影响权重；
所述防洪排涝调度模型的约束条件包括水量平衡约束、河道过流能力约束、排水泵站过流能力约束、闸门过流能力约束和雨水管网过流能力约束。
进一步地，所述步骤S5中，当调度模式为生态补水调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
当获取的实时监测数据中的河道水位低于生态景观水位时，调用构建的生态补水调度模型，计算出对应生态补水调度方案对城镇小流域进行智能调度。
进一步地，所述步骤S5中，当调度模式为水环境调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
D1、确定当前调度模式下的水环境调度预案；
D2、将水环境调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
D3、判断第一模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤D4；
若否，则进入步骤D8；
D4、调用构建的水环境调度模型，计算对应的水环境调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤D5；
D5、判断第二模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤D6；
若否，则进入步骤D7；
D6、修改当前计算出的水环境调度方案并，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤D5；
D7、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度方案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
D8、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行调度。
进一步地，所述步骤S5中，当调度模式为水环境调度模式和防洪排涝调度模式联合的调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
E1、确定当前调度模式下的防洪排涝调度预案；
E2、将防洪排涝调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
E3、判断第一模拟结果是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤E4；
若否，则进入步骤E7；
E4、调用构建的水环境调度模型，计算对应的水环境调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤E5；
E5、判断第二模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤E6；
若否，则进入步骤E7；
E6、修改当前计算出的水环境调度方案并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤E5；
E7、判断第一模拟结果或第二模拟结果中是否出现道路积水；
若是，则进入步骤E8；
若否，则进入步骤E9；
E8、调用构建的防洪排涝调度模型，计算出对应的防洪排涝调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第三模拟结果，进入步骤10；
E9、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行联合调度；
E10、判断第三模拟结果中的道路积水是否在预设范围内；
若是，则进入步骤E11；
若否，则进入步骤E12；
E11、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度方案和防洪排涝调度方案作为最终的联合调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
E12、修改当前计算出防洪排涝调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤E10。
进一步地，所述步骤S5中，当调度模式为防洪排涝调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
F1、确定当前调度模式下的防洪排涝调度预案；
F2、将防洪排涝调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
F3、判断第一模拟结果中的河道水位、道路积水是否均在预设范围内；
若是，则进入步骤F8；
若否，则进入步骤F4；
F4、调用构建的防洪排涝调度模型，计算出对应的防洪排涝调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤F5；
F5、判断第二模拟结果中的河道水位、道路积水是否均在预设范围内；
若是，则进入步骤F6；
若否，则进入步骤F7；
F6、修改当前计算出的防洪排涝调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤F5；
F7、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度方案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
F8、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度。
进一步地，所述SWMM模型为用于模拟不同调度方案及不同调度情景下城镇小流域水文过程、水动力过程和水质过程的基础模型。
本发明的有益效果为：
(1)本发明以降水预报为判定条件，根据降水预测情势启动不同的调度模式，即无雨启动生态补水调度、小雨启动水环境调度、中雨启动水环境-防洪排涝联合调度、大雨-暴雨启动防洪排涝调度，随着降水情势的变化自动切换调度模式，动态调整调度方案；通过分类调度将城镇小流域复杂的水生态、水环境、防洪排涝综合调度问题进行分解，这样处理调度目标明确、调度模型简单、计算效率更高、可操作性更强。
(2)本发明采用模拟和优化相结合方法，根据实时监测数据和降水预报数据，首先形成基于预案的调度方案，将此基于预案的调度方案作为SWMM模型的输入条件，进行方案模拟，如果模拟结果满足要求，则按预案进行调度，如果不满足要求，再进行优化调度；通过“预案调度-优化调度”两级调度模式将调度过程分解，这样处理可跳过优化调度方案反复的试算过程，节省时间、提高效率的同时，对于基层调度人员来说更实用、更落地。
附图说明
图1为本发明提供的城镇小流域分类分级智能调度方法流程图。
图2为本发明提供的水环境调度模式下的城镇小流域智能调度方法流程图。
图3为本发明提供的水环境-防洪排涝联合调度模式下城镇小流域智能调度方法流程图。
图4为本发明提供的防洪排涝调度模式下城镇小流域智能调度方法流程图。
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，一种城镇小流域分类分级智能调度方法，包括以下步骤：
S1、获取城镇小流域中的实时监测数据；
S2、获取城镇小流域范围内气象局发布的降水预报数据；
S3、根据降水预报数据，确定对应的调度模式；
S4、基于实时监测数据，调用不同调度模式下的调度模型；
S5、按照当前确定的调度模式，启动对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度。
上述步骤S1中的实时监测数据包括河道水位和流量、管网液位和流量、水库水位和泵站运行工况等；
上述步骤S2中的降水预报数据包括无雨、小雨、中雨和大雨-暴雨；
上述步骤S3中降水预报数据与调度模式的对应关系为：
当降水预报数据为无雨时，调度模式为生态补水调度模式，该调度模式下的调度目标是河道水位及流量满足水生态和水景观的用水需求；
当降水预报数据为小雨时，调度模式为水环境调度模式，该调度模式下的调度目标为尽量减少污水管网溢流量，控制初雨污染，尽量降低河道水质污染，保证河道水质达标；
当降水预报数据为中雨时，调度模式为水环境调度模式和防洪排涝调度模式联合的调度模式，该调度模式下的调度目标为减少道路积水的同时，尽量减少污水管网溢流量，降低河道污染的几率；
当降水预报数据为大雨-暴雨时，调度模式为防洪排涝调度模式，该调度模式下的调度目标为降低内涝积水影响程度，减少内涝积水影响范围，确保城镇防洪安全。
上述步骤S4中，各调度模式与调度模型的构建过程为：
(1)生态补水调度模式下的调度模型为生态补水调度模型；
所述生态补水调度模型为基于河道水位和流量实时监测数据，以污水处理厂和水库为调度对象，以流量满足生态景观需求为调度目标的调度模型；
所述生态补水调度模型的构建方法具体为：
A1、选择生态控制断面；
在选择生态控制断面时，综合考虑水生植物、动物、微生物以及景观用水需求，采用水文学法、水力学法或者栖息地法等，确定河道的生态景观水位或流量，这是生态补水调度的调度目标；
A2、建立包括供水水源、供水线路和生态控制断面的流域生态补水调度网络拓扑结构；
A3、基于建立的流域生态补水调度网络拓扑结构，确定以生态景观用水缺水量最小为目标的目标函数，完成生态补水调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure BDA0002437516950000111
式中，Qi,j为生态控制断面i在j时段生态补水量，且
Figure BDA0002437516950000112
k为补水水源，K为补水水源总数；
QECOi为生态控制断面i的生态景观需水量；
I为选择的生态控制断面总数；
J为调度时段总数；
所述生态补水调度模型的约束条件包括水量平衡约束、补水能力约束、水库下泄能力约束和泵站提水能力约束等，其他的约束条件根据流域实际情况确定。
(2)水环境调度模式下的调度模型为水环境调度模型；
所述水环境调度模型为基于污水管网、截污箱涵实时监测数据，以污水处理厂、截污箱涵和污水管网为调度对象，以管网溢流量最小为调度目标的调度模型，输出污水处理厂、截污箱涵和污水管网的调度过程，保证河道重要监控断面(如国控或省控断面)的水质达标；
水环境调度模型的构建方法为：
B1、选择城镇小流域管网溢流控制点；
B2、建立包括污水管网、污水处理厂、溢流控制点、污水泵站和调蓄池的流域水环境调度网络拓扑结构；
B3、基于建立的流域水环境调度网络拓扑结构，确定以管网溢流量最小为目标的目标函数，完成水环境调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure BDA0002437516950000121
式中，QVt,j为第t个溢流控制点在j时段的溢流量；
T为水环境调度网络拓扑结构中的溢流控制点总数
J为调度时段总数；
所述水环境调度模型的约束条件包括管网输水能力约束、污水泵站提水能力约束和污水处理厂生产规模约束等，其他约束条件根据城镇小流域实际情况确定。
(3)防洪排涝调度模式下的调度模型为防洪排涝调度模型；
城镇小流域的防洪排涝系统主要由河道、湖泊、排水管网、闸群、排水泵站和水库等组成，降水形成的地面径流一部分直接进入河道、湖泊等水系，另一部分通过排水管网进入河道。除了因雨水井堵塞造成积水以外，主要是因下游河道水位抬高，造成排水系统排水不畅而产生内涝积水。因此，防洪排涝调度模型主要是通过闸泵站的联合调度，尽量降低河道水位，确保排水系统通畅，减少内涝积水。因此，防洪排涝调度模型为基于实时河道水位和流量监测数据，以水库、排涝泵站和闸门为调度对象，以河道水位不超过控制水位为调度目标的调度模型；输出水库、泵站和闸门调度过程，尽量降低内涝影响程度，确保城镇防洪安全。
所述防洪排涝调度模型的构建方法具体为：
C1、确定城镇小流域防洪排涝的控制断面；
C2、建立包括雨水口、雨水管网、闸门、泵站和水库的流域防洪排涝调度网络拓扑结构；
C3、基于建立的流域防洪排涝调度网络拓扑结构，确定以控制断面的最高运行水位最低且超过最高水位的持续时间最短为目标的目标函数，完成防洪排涝调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure BDA0002437516950000131
式中，Zn,max为控制断面n的最高水位；
Zn,con为控制断面n的最高控制水位；
N为控制断面n的总数；
ωZ为水位的影响权重；
tm,sar为运行水位超过控制水位的时刻；
tm,end为运行水位跌落至控制水位以下的时刻；
M为时刻总数；
ωt为时间的影响权重；
所述防洪排涝调度模型的约束条件包括水量平衡约束、河道过流能力约束、排水泵站过流能力约束、闸门过流能力约束和管网过流能力约束等，其他约束条件根据城镇小流域实际情况确定。
在上述步骤S5中，各个调度模式下，对城镇小流域进行调度的过程为：
(1)当调度模式为生态补水调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
当获取的实时监测数据中的河道水位低于生态景观水位时，调用构建的生态补水调度模型，计算出对应生态补水调度方案对城镇小流域进行智能调度。
(2)如图2所示，当调度模式为水环境调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
D1、确定当前调度模式下的水环境调度预案；
D2、将水环境调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
D3、判断第一模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤D4；
若否，则进入步骤D8；
D4、调用构建的水环境调度模型，计算对应的水环境调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤D5；
D5、判断第二模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤D6；
若否，则进入步骤D7；
D6、修改当前计算出的水环境调度方案并，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤D5；
D7、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度方案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
D8、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行调度。
(3)如图3所示，当调度模式为水环境调度模式和防洪排涝调度模式联合的调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
E1、确定当前调度模式下的防洪排涝调度预案；
E2、将防洪排涝调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
E3、判断第一模拟结果是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤E4；
若否，则进入步骤E7；
E4、调用构建的水环境调度模型，计算对应的水环境调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤E5；
E5、判断第二模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤E6；
若否，则进入步骤E7；
E6、修改当前计算出的水环境调度方案并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤E5；
E7、判断第一模拟结果或第二模拟结果中是否出现道路积水；
若是，则进入步骤E8；
若否，则进入步骤E9；
E8、调用构建的防洪排涝调度模型，计算出对应的防洪排涝调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第三模拟结果，进入步骤10；
E9、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行联合调度；
E10、判断第三模拟结果中的道路积水是否在预设范围内；
若是，则进入步骤E11；
若否，则进入步骤E12；
E11、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度方案和防洪排涝调度方案作为最终的联合调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
E12、修改当前计算出防洪排涝调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤E10。
(4)如图4所示，当调度模式为防洪排涝调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
F1、确定当前调度模式下的防洪排涝调度预案；
F2、将防洪排涝调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
F3、判断第一模拟结果中的河道水位、道路积水是否均在预设范围内；
若是，则进入步骤F8；
若否，则进入步骤F4；
F4、调用构建的防洪排涝调度模型，计算出对应的防洪排涝调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤F5；
F5、判断第二模拟结果中的河道水位、道路积水是否均在预设范围内；
若是，则进入步骤F6；
若否，则进入步骤F7；
F6、修改当前计算出的防洪排涝调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤F5；
F7、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度方案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
F8、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度。
需要说明的是，在上述调度过程中各个调度模式下确定的调度预案是在对应调度模式下实现综合考虑各种工况而编制的调度方案，调度预案因其易于理解、便于操作，在工程实际调度中具有很强的实用性，在本发明中，各个调度模式下的调度预案是本领域技术人员能够根据经验得到的，本申请中不对其具体的确定方法进行赘述。
上述调度过程中涉及的SWMM(Storm Water Management Model，暴雨洪水管理模型，)模型为用于模拟不同调度方案及不同调度情景下城镇小流域水文过程、水动力过程和水质过程的基础模型。其构建方法为：收集城镇小流域数字高程、土地利用类型、管网、河道和闸泵站等基础数据，建立SWMM模型，并采用历史场次降水、径流数据，对模型参数进行率定。
本发明的有益效果为：
(1)本发明以降水预报为判定条件，根据降水预测情势启动不同的调度模式，即无雨启动生态补水调度、小雨启动水环境调度、中雨启动水环境-防洪排涝联合调度、大雨-暴雨启动防洪排涝调度，随着降水情势的变化自动切换调度模式，动态调整调度方案；通过分类调度将城镇小流域复杂的水生态、水环境、防洪排涝综合调度问题进行分解，这样处理调度目标明确、调度模型简单、计算效率更高、可操作性更强。
(2)本发明采用模拟和优化相结合方法，根据实时监测数据和降水预报数据，首先形成基于预案的调度方案，将此基于预案的调度方案作为SWMM模型的输入条件，进行方案模拟，如果模拟结果满足要求，则按预案进行调度，如果不满足要求，再进行优化调度；通过“预案调度-优化调度”两级调度模式将调度过程分解，这样处理可跳过优化调度方案反复的试算过程，节省时间、提高效率的同时，对于基层调度人员来说更实用、更落地。

Claims (10)

1.一种城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取城镇小流域中的实时监测数据；
S2、获取城镇小流域范围内气象局发布的降水预报数据；
S3、根据降水预报数据，确定对应的调度模式；
S4、基于实时监测数据，调用不同调度模式下的调度模型；
S5、按照当前确定的调度模式，启动对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度。
2.根据权利要求1所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S1中的实时监测数据包括河道水位和流量、管网液位和流量、水库水位和闸泵站运行工况；
所述步骤S2中的降水预报数据包括无雨、小雨、中雨和大雨-暴雨；
所述步骤S3中降水预报数据与调度模式的对应关系为：
当降水预报数据为无雨时，调度模式为生态补水调度模式；
当降水预报数据为小雨时，调度模式为水环境调度模式；
当降水预报数据为中雨时，调度模式为水环境调度模式和防洪排涝调度模式联合的调度模式；
当降水预报数据为大雨-暴雨时，调度模式为防洪排涝调度模式。
3.根据权利要求2所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S4中，生态补水调度模式下的调度模型为生态补水调度模型；
所述生态补水调度模型为基于河道水位和流量实时监测数据，以污水处理厂和水库为调度对象，以流量满足生态景观需求为调度目标的调度模型；
所述生态补水调度模型的构建方法具体为：
A1、选择生态控制断面；
A2、建立包括供水水源、供水线路和生态控制断面的流域生态补水调度网络拓扑结构；
A3、基于建立的流域生态补水调度网络拓扑结构，确定以生态景观用水缺水量最小为目标的目标函数，完成生态补水调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure FDA0002437516940000021
式中，Qi,j为生态控制断面i在j时段生态补水量，且
Figure FDA0002437516940000022
k为补水水源，K为补水水源总数；
QECOi为生态控制断面i的生态景观需水量；
I为选择的生态控制断面总数；
J为调度时段总数；
所述生态补水调度模型的约束条件包括水量平衡约束、补水能力约束、水库下泄能力约束和泵站提水能力约束。
4.根据权利要求2所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S4中，水环境调度模式下的调度模型为水环境调度模型；
所述水环境调度模型为基于污水管网、截污箱涵实时监测数据，以污水处理厂、截污箱涵和污水管网为调度对象，以管网溢流量最小为调度目标的调度模型；
所述水环境调度模型的构建方法为：
B1、选择城镇小流域管网溢流控制点；
B2、建立包括污水管网、污水处理厂、溢流控制点、污水泵站和调蓄池的流域水环境调度网络拓扑结构；
B3、基于建立的流域水环境调度网络拓扑结构，确定以管网溢流量最小为目标的目标函数，完成水环境调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure FDA0002437516940000031
式中，QVt,j为第t个溢流控制点在j时段的溢流量；
T为水环境调度网络拓扑结构中的溢流控制点总数；
J为调度时段总数；
所述水环境调度模型的约束条件包括管网输水能力约束、污水泵站提水能力约束和污水处理厂生产规模约束。
5.根据权利要求4所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S4中，防洪排涝调度模式下的调度模型为防洪排涝调度模型；
所述防洪排涝调度模型为基于实时河道水位和流量监测数据，以水库、排涝泵站和闸门为调度对象，以河道水位不超过控制水位为调度目标的调度模型；
所述防洪排涝调度模型的构建方法具体为：
C1、确定城镇小流域防洪排涝的控制断面；
C2、建立包括雨水口、雨水管网、闸门、泵站和水库的流域防洪排涝调度网络拓扑结构；
C3、基于建立的流域防洪排涝调度网络拓扑结构，确定以控制断面的最高运行水位最低且超过最高水位的持续时间最短为目标的目标函数，完成防洪排涝调度模型的构建；
所述目标函数为：
Figure FDA0002437516940000041
式中，Zn,max为控制断面n的最高水位；
Zn,con为控制断面n的最高控制水位；
N为控制断面n的总数；
ωZ为水位的影响权重；
tm,sart为运行水位超过控制水位的时刻；
tm,end为运行水位跌落至控制水位以下的时刻；
M为时刻总数；
ωt为时间的影响权重；
所述防洪排涝调度模型的约束条件包括水量平衡约束、河道过流能力约束、排水泵站过流能力约束、闸门过流能力约束和雨水管网过流能力约束。
6.根据权利要求3所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S5中，当调度模式为生态补水调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
当获取的实时监测数据中的河道水位低于生态景观水位时，调用构建的生态补水调度模型，计算出对应生态补水调度方案对城镇小流域进行智能调度。
7.根据权利要求4所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S5中，当调度模式为水环境调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
D1、确定当前调度模式下的水环境调度预案；
D2、将水环境调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
D3、判断第一模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤D4；
若否，则进入步骤D8；
D4、调用构建的水环境调度模型，计算对应的水环境调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤D5；
D5、判断第二模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤D6；
若否，则进入步骤D7；
D6、修改当前计算出的水环境调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤D5；
D7、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度方案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
D8、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行调度。
8.根据权利要求5所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S5中，当调度模式为水环境调度模式和防洪排涝调度模式联合的调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
E1、确定当前调度模式下的防洪排涝调度预案；
E2、将防洪排涝调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
E3、判断第一模拟结果是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤E4；
若否，则进入步骤E7；
E4、调用构建的水环境调度模型，计算对应的水环境调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤E5；
E5、判断第二模拟结果中是否出现管网溢流；
若是，则进入步骤E6；
若否，则进入步骤E7；
E6、修改当前计算出的水环境调度方案并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤E5；
E7、判断第一模拟结果或第二模拟结果中是否出现道路积水；
若是，则进入步骤E8；
若否，则进入步骤E9；
E8、调用构建的防洪排涝调度模型，计算出对应的防洪排涝调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第三模拟结果，进入步骤10；
E9、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行联合调度；
E10、判断第三模拟结果中的道路积水是否在预设范围内；
若是，则进入步骤E11；
若否，则进入步骤E12；
E11、将当前输入到SWMM模型中的水环境调度方案和防洪排涝调度方案作为最终的联合调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
E12、修改当前计算出防洪排涝调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤E10。
9.根据权利要求5所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述步骤S5中，当调度模式为防洪排涝调度模式时，通过对应的调度模型对城镇小流域进行智能调度的方法具体为：
F1、确定当前调度模式下的防洪排涝调度预案；
F2、将防洪排涝调度预案输入到SWMM模型中，进行方案模拟，并获得对应的第一模拟结果；
F3、判断第一模拟结果中的河道水位、道路积水是否均在预设范围内；
若是，则进入步骤F8；
若否，则进入步骤F4；
F4、调用构建的防洪排涝调度模型，计算出对应的防洪排涝调度方案并输入到SWMM模型中进行方案模拟，获得对应的第二模拟结果，进入步骤F5；
F5、判断第二模拟结果中的河道水位、道路积水是否均在预设范围内；
若是，则进入步骤F6；
若否，则进入步骤F7；
F6、修改当前计算出的防洪排涝调度方案，并输入到SWMM模型中重新进行方案模拟，并返回步骤F5；
F7、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度方案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度；
F8、将当前输入到SWMM模型中的防洪排涝调度预案作为最终的调度方案，对城镇小流域进行智能调度。
10.根据权利要求7～9任意一条权利要求所述的城镇小流域分类分级智能调度方法，其特征在于，所述SWMM模型为用于模拟不同调度方案及不同调度情景下城镇小流域水文过程、水动力过程和水质过程的基础模型。
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