CN115271453B - 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质 - Google Patents

一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN115271453B
CN115271453B CN202210903121.1A CN202210903121A CN115271453B CN 115271453 B CN115271453 B CN 115271453B CN 202210903121 A CN202210903121 A CN 202210903121A CN 115271453 B CN115271453 B CN 115271453B
Authority
CN
China
Prior art keywords
water
node
nodes
supply
community
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202210903121.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN115271453A (zh
Inventor
桑学锋
常家轩
陈娟
贾仰文
冶运涛
郑阳
曲军霖
毛雨
李子恒
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Institute of Water Resources and Hydropower Research
Original Assignee
China Institute of Water Resources and Hydropower Research
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Institute of Water Resources and Hydropower Research filed Critical China Institute of Water Resources and Hydropower Research
Priority to CN202210903121.1A priority Critical patent/CN115271453B/zh
Publication of CN115271453A publication Critical patent/CN115271453A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN115271453B publication Critical patent/CN115271453B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
    • Y02A20/152—Water filtration

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Flow Control (AREA)

Abstract

本发明公开了一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质，涉及供水调配技术领域，包括：对城市原水系统进行概化，并基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区；根据供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案。本发明可针对不同水量调配目标计算水量调配可行路径并根据泵站、闸门工程运行工况生成水量调配方案，为城市供水调配预演、预案提供参考，为城市供水智慧化管理奠定基础。

Description

一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质
技术领域
本发明涉及供水调配技术领域，更具体的说是涉及一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质。
背景技术
原水一般是指采集于自然界如河流、湖泊、池塘或地下蓄水层等，未经过任何人工的净化处理的天然水源。原水系统作为城市供水系统的子系统，由蓄水水库、泵站、闸门、输水管网构成。原水水量调配通过控制泵站、闸门的运行情况实现水源-供水水库之间水量调配，以满足城市供水水厂每日原水水量需求，为城市供水保障的核心。随着城市用水需求的增加，多数城市寻求外调水源联合本地水源的供水模式，不断增加的引、调水工程使得城市原水水源与水厂之间的供水关系由最初的“一对一”关系变为“多对一”关系，即水厂由采用本地水源变为外调水源和本地水源联合供水，城市供水水库形成串、并联共存的原水调配网络。
因此，针对不同的原水水量调配目标，如何实现快速识别水量调配可行路径、生成水量调配方案是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质，可针对不同水量调配目标计算水量调配可行路径并根据泵站、闸门工程运行工况生成水量调配方案，为城市供水调配预演、预案提供参考，为城市供水智慧化管理奠定基础。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种城市原水供水调配路径识别方法，包括以下步骤：
对城市原水系统进行概化，并基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区；
根据供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；
根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；
根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案。
上述技术方案达到的技术效果为：借鉴复杂网络理论，提出原水调配系统牵制控制路径识别策略，可针对不同水量调配目标确定水量调配可行路径，生成水量调配方案。
可选的，将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区，具体包括以下步骤：
将城市原水系统通过概化原则转换为计算节点和计算单元，确定各工程间的水力联系并构建拓扑关系矩阵；
借鉴复杂网络理论，对同一属性的工程进行分类，按照供需关系将计算节点构成的集合、计算单元构成的集合分别作为供给社区和需求社区。
可选的，所述计算节点包括蓄水节点、提水节点、传输节点，所述计算单元为水厂计算单元，其中：
所述蓄水节点为水库，用于进行本地产水和外调水的存蓄；
所述提水节点为泵站，用于进行外调水引水量的控制和水源水量再分配；
所述传输节点为闸门，用于进行不同工程间的水量再分配；
所述水厂计算单元为城市原水用户。
可选的，对所述供给社区中的计算节点进行分类，具体为：
在所述城市原水系统中，将供给社区中的各节点根据供水拓扑关系进行分类，并确定不同类别的计算节点对应的水量调配算法：
Rj(t+1)＝Rj(t)-Qj,i(t)-Qj,k(t) (1)；
Ri(t+1)＝Ri(t)+Qj,i(t)-Qi,k(t) (2)；
Rk(t+1)＝Rk(t)+Qj,k(t)+Qi,k(t) (3)；
式中：Rj表示源头类节点，仅控制其他节点水量；Ri表示过程类节点，水量既受他人影响，也控制其他节点水量；Rk表示末端类节点，水量为仅受其他节点控制；Rj(t)、Ri(t)、Rk(t)分别为t时刻(天)节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Rj(t+1)、Ri(t+1)、Rk(t+1)分别为t+1时刻节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Qj,i(t)、Qj,k(t)、Qi,k(t)为各节点t时刻转供水量，万m3。
可选的，所述进行可行路径识别，具体包括以下步骤：
在供给社区中，通过RR矩阵判断供给社区中各计算节点所属类别，计算节点可达矩阵P判断水量调配链路，根据各节点工程的实际能力进行可行路径判断：
P＝(RR∪I)C-1 (4)；
C＝B+Z+K (5)；
式中，P为供水节点可达矩阵；I为单位矩阵；B、Z、K分别为提水节点总数、传输节点总数和蓄水节点总数；C为供给社区中计算节点总数；
以供给社区中各计算节点和所述计算节点对应的水厂为子系统，各计算节点为子系统牵制控制点，以缺水率最低为系统群一致性协议进行系统水量平衡计算，根据设定的水量调配目标是否满足式(6)确定可行路径，表示为：
Figure BDA0003771620560000031
式中，QjS,t表示节点j在t时刻的总供水量，万m3；DS,t为j节点S个供水水厂总t时刻的总需水量，万m3。
可选的，所述生成水量调配方案，具体为：
将各可行路径中不同节点的调整值与节点对应工程的实际能力进行对比，并完成以下判断：
Figure BDA0003771620560000041
式中，Bn,t+1、Zn,t+1分别为调度期第n个提水节点、传输节点的转供水量，万m3；
Figure BDA0003771620560000042
分别为第n个提水节点、传输节点的工程设计规模水量，万m3/d；Kn,t+1为第n个蓄水节点水库运行水位，m；/>
Figure BDA0003771620560000043
为水库在调度周期T内的最高蓄水位，m；
若满足公式(7)，则所述可行路径为可执行的调配方案；若不满足，则此时的水量调配目标没有对应的调配方案，重新设定水量调配目标并完成水量调配方案的生成。
本发明还提出了一种城市原水供水调配路径识别系统，包括：概化模块、第一分类模块、第二分类模块、路径识别模块、水量调配模块，且各结构依次相连；
概化模块，用于对城市原水系统进行概化，获取概化图；
第一分类模块，基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区；
第二分类模块，基于供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；
路径识别模块，根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；
水量调配模块，根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案。
可选的，所述概化图包括计算节点和计算单元，所述计算节点包括蓄水节点、提水节点、传输节点，所述计算单元为水厂计算单元；
所述蓄水节点为水库，用于进行本地产水和外调水的存蓄；
所述提水节点为泵站，用于进行外调水引水量的控制和水源水量再分配；
所述传输节点为闸门，用于进行不同工程间的水量再分配；
所述水厂计算单元为城市原水用户。
可选的，所述供给社区为蓄水节点、提水节点和传输节点构成的集合，所述需求社区为水厂计算单元构成的集合。
本发明还提出了一种计算机可存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述城市原水供水调配路径识别方法的步骤。
经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本发明公开提供了一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质，借鉴复杂网络理论，提出原水调配系统牵制控制路径识别策略，可针对不同水量调配目标计算水量调配可行路径并根据泵站、闸门工程运行工况生成水量调配方案，为城市供水调配预演、预案提供参考，为城市供水智慧化管理奠定基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为城市原水供水调配路径识别方法的流程图；
图2为原水调配网络的概化示意图；
图3为供水节点分类示意图；
图4为城市原水系统局部示意图；
图5为城市原水供水调配路径识别系统的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
原水调配以日为时间尺度，短期内系统维持初始工况稳定运行且系统水量供需平衡，系统在当前工况下水量调配过程的模拟可以通过城市供水调度模拟模型实现。但是，当受到人为决策因素(如主动增加外调水引水泵站的开启量)或系统水量不平衡时(如水库当前水量不能满足用水需求，需要增加水库蓄水量)，需要通过制定水量调配方案改变部分泵站、闸门的运行工况使系统达到稳定平衡的状态，如何针对不同水量调配目标生成水量调配方案成为亟需解决的问题。
为此，本发明实施例公开了一种城市原水供水调配路径识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
(1)对城市原水系统进行概化，并基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区。
(1.1)将城市原水系统通过概化原则转换为计算节点和计算单元即将现实世界的城市供水网络通过概化原则转化为概化图，确定现实中各工程间的水力联系并构建拓扑关系矩阵，如图2所示；
其中，计算节点包括蓄水节点、提水节点、传输节点，计算单元为水厂计算单元，具体地，在本实施例中：
蓄水节点为水库，用于进行本地产水和外调水的存蓄；提水节点为泵站，用于进行外调水引水量的控制和水源水量再分配；传输节点为闸门，用于进行不同工程间的水量再分配；水厂计算单元为城市原水用户。
(1.2)借鉴复杂网络理论，对同一属性的工程进行分类，按照供需关系将计算节点构成的集合、计算单元构成的集合分别作为供给社区和需求社区，即：将蓄水节点、提水节点和传输节点所构成的集合称为“供给社区”，城市中水厂所构成的集合称为“需求社区”。
(2)根据供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；
在城市原水系统中，将供给社区中的各节点根据供水拓扑关系可分为三类，如图3所示，确定不同类别的计算节点对应的水量调配算法：
Rj(t+1)＝Rj(t)-Qj,i(t)-Qj,k(t) (1)；
Ri(t+1)＝Ri(t)+Qj,i(t)-Qi,k(t) (2)；
Rk(t+1)＝Rk(t)+Qj,k(t)+Qi,k(t) (3)；
式中，Rj表示源头类节点，仅控制其他节点水量；Ri表示过程类节点，水量既受他人影响，也控制其他节点水量；Rk表示末端类节点，水量为仅受其他节点控制；Rj(t)、Ri(t)、Rk(t)分别为t时刻(天)节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Rj(t+1)、Ri(t+1)、Rk(t+1)分别为t+1时刻节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Qj,i(t)、Qj,k(t)、Qi,k(t)为各节点t时刻转供水量，万m3。
(3)根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；
(3.1)在供给社区中，通过RR矩阵判断供给社区中各计算节点所属类别，计算节点可达矩阵P判断水量调配链路，根据各节点工程的实际能力进行可行路径判断：
P＝(RR∪I)C-1 (4)；
C＝B+Z+K (5)；
式中，P为供水节点可达矩阵；I为单位矩阵；B、Z、K分别为提水节点总数、传输节点总数和蓄水节点总数；C为供给社区中计算节点总数；
在本实施例中，以图4为例，建立的RR拓扑矩阵及对应的可达矩阵P如下所示：
Figure BDA0003771620560000081
Figure BDA0003771620560000082
式中，1代表节点之间连通，0代表节点之间不连通。
(3.2)以供给社区中各计算节点和计算节点对应的水厂为子系统，各计算节点为子系统牵制控制点，以缺水率最低(缺水量最少)为系统群一致性协议(即每个子系统收敛于各自的一致平衡点)进行系统水量平衡计算，根据设定的水量调配目标是否满足式(6)确定可行路径，表示为：
Figure BDA0003771620560000091
式中，QjS,t表示节点j在t时刻的总供水量，万m3；DS,t为j节点S个供水水厂总t时刻的总需水量，万m3。
(4)根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案。
将各可行路径中不同节点的调整值与节点对应工程的实际能力进行对比，并完成以下判断：
Figure BDA0003771620560000092
式中，Bn,t+1、Zn,t+1分别为调度期第n个提水节点、传输节点的转供水量，万m3；
Figure BDA0003771620560000093
分别为第n个提水节点、传输节点的工程设计规模水量，万m3/d；Kn,t+1为第n个蓄水节点水库运行水位，m；/>
Figure BDA0003771620560000094
为水库在调度周期T内的最高蓄水位，m；
若满足公式(7)，则所述可行路径为可执行的调配方案；若不满足，则此时的水量调配目标没有对应的调配方案，重新设定水量调配目标并完成水量调配方案的生成。
本实施例还公开了一种计算机可存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以上所述城市原水供水调配路径识别方法的步骤。
实施例2
一种城市原水供水调配路径识别系统，如图5所示，包括：概化模块、第一分类模块、第二分类模块、路径识别模块、水量调配模块，且各结构依次相连；
概化模块，用于对城市原水系统进行概化，获取概化图；
第一分类模块，基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区；
第二分类模块，基于供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；
路径识别模块，根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；
水量调配模块，根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案。
进一步地，所述概化图包括计算节点和计算单元，所述计算节点包括蓄水节点、提水节点、传输节点，所述计算单元为水厂计算单元；
所述蓄水节点为水库，用于进行本地产水和外调水的存蓄；
所述提水节点为泵站，用于进行外调水引水量的控制和水源水量再分配；
所述传输节点为闸门，用于进行不同工程间的水量再分配；
所述水厂计算单元为城市原水用户。
进一步地，所述供给社区为蓄水节点、提水节点和传输节点构成的集合，所述需求社区为水厂计算单元构成的集合。
本发明借鉴复杂网络理论，提出原水调配系统牵制控制路径识别策略，可针对不同水量调配目标计算水量调配可行路径并根据泵站、闸门工程运行工况生成水量调配方案，为城市供水调配预演、预案提供参考，为城市供水智慧化管理奠定基础。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种城市原水供水调配路径识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
对城市原水系统进行概化，并基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区；
根据供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；
根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；
根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案；
对所述供给社区中的计算节点进行分类，具体为：
在所述城市原水系统中，将供给社区中的各节点根据供水拓扑关系进行分类，并确定不同类别的计算节点对应的水量调配算法：
Rj(t+1)＝Rj(t)-Qj,i(t)-Qj,k(t) (1)；
Ri(t+1)＝Ri(t)+Qj,i(t)-Qi,k(t) (2)；
Rk(t+1)＝Rk(t)+Qj,k(t)+Qi,k(t) (3)；
式中：Rj表示源头类节点，仅控制其他节点水量；Ri表示过程类节点，水量既受他人影响，也控制其他节点水量；Rk表示末端类节点，水量为仅受其他节点控制；Rj(t)、Ri(t)、Rk(t)分别为t时刻节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Rj(t+1)、Ri(t+1)、Rk(t+1)分别为t+1时刻节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Qj,i(t)、Qj,k(t)、Qi,k(t)为各节点t时刻转供水量，万m3；
进行可行路径识别，具体包括以下步骤：
在供给社区中，通过RR矩阵判断供给社区中各计算节点所属类别，计算节点可达矩阵P判断水量调配链路，根据各节点工程的实际能力进行可行路径判断：
P＝(RR∪I)C-1 (4)；
C＝B+Z+K (5)；
式中，P为供水节点可达矩阵；I为单位矩阵；B、Z、K分别为提水节点总数、传输节点总数和蓄水节点总数；C为供给社区中计算节点总数；
以供给社区中各计算节点和所述计算节点对应的水厂为子系统，各计算节点为子系统牵制控制点，以缺水率最低为系统群一致性协议进行系统水量平衡计算，根据设定的水量调配目标是否满足式(6)确定可行路径，表示为：
Figure FDA0004217543960000021
式中，QjS,t表示节点j在t时刻的总供水量，万m3；DS,t为j节点S个供水水厂总t时刻的总需水量，万m3。
2.根据权利要求1所述的一种城市原水供水调配路径识别方法，其特征在于，将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区，具体包括以下步骤：
将城市原水系统通过概化原则转换为计算节点和计算单元，确定各工程间的水力联系并构建拓扑关系矩阵；
借鉴复杂网络理论，对同一属性的工程进行分类，按照供需关系将计算节点构成的集合、计算单元构成的集合分别作为供给社区和需求社区。
3.根据权利要求2所述的一种城市原水供水调配路径识别方法，其特征在于，所述计算节点包括蓄水节点、提水节点、传输节点，所述计算单元为水厂计算单元，其中：
所述蓄水节点为水库，用于进行本地产水和外调水的存蓄；
所述提水节点为泵站，用于进行外调水引水量的控制和水源水量再分配；
所述传输节点为闸门，用于进行不同工程间的水量再分配；
所述水厂计算单元为城市原水用户。
4.根据权利要求3所述的一种城市原水供水调配路径识别方法，其特征在于，所述生成水量调配方案，具体为：
将各可行路径中不同节点的调整值与节点对应工程的实际能力进行对比，并完成以下判断：
Figure FDA0004217543960000031
式中，Bn,t+1、Zn,t+1分别为调度期第n个提水节点、传输节点的转供水量，万m3；
Figure FDA0004217543960000032
分别为第n个提水节点、传输节点的工程设计规模水量，万m3/d；Kn,t+1为第n个蓄水节点水库运行水位，m；/>
Figure FDA0004217543960000033
为水库在调度周期T内的最高蓄水位，m；
若满足公式(7)，则所述可行路径为可执行的调配方案；若不满足，则此时的水量调配目标没有对应的调配方案，重新设定水量调配目标并完成水量调配方案的生成。
5.一种城市原水供水调配路径识别系统，其特征在于，包括：概化模块、第一分类模块、第二分类模块、路径识别模块、水量调配模块，且各结构依次相连；
所述概化模块，用于对城市原水系统进行概化，获取概化图；
所述第一分类模块，基于复杂网络理论将所述城市原水系统分为供给社区和需求社区；
所述第二分类模块，基于供水拓扑关系，对所述供给社区中的计算节点进行分类，提出牵制控制策略；对所述供给社区中的计算节点进行分类，具体为：
在所述城市原水系统中，将供给社区中的各节点根据供水拓扑关系进行分类，并确定不同类别的计算节点对应的水量调配算法：
Rj(t+1)＝Rj(t)-Qj,i(t)-Qj,k(t) (1)；
Ri(t+1)＝Ri(t)+Qj,i(t)-Qi,k(t) (2)；
Rk(t+1)＝Rk(t)+Qj,k(t)+Qi,k(t) (3)；
式中：Rj表示源头类节点，仅控制其他节点水量；Ri表示过程类节点，水量既受他人影响，也控制其他节点水量；Rk表示末端类节点，水量为仅受其他节点控制；Rj(t)、Ri(t)、Rk(t)分别为t时刻节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Rj(t+1)、Ri(t+1)、Rk(t+1)分别为t+1时刻节点Rj、Ri、Rk的可调配水量，万m3；Qj,i(t)、Qj,k(t)、Qi,k(t)为各节点t时刻转供水量，万m3；
所述路径识别模块，根据计算节点的所属类别，结合工程能力进行可行路径识别；进行可行路径识别，具体包括以下步骤：
在供给社区中，通过RR矩阵判断供给社区中各计算节点所属类别，计算节点可达矩阵P判断水量调配链路，根据各节点工程的实际能力进行可行路径判断：
P＝(RR∪I)C-1 (4)；
C＝B+Z+K (5)；
式中，P为供水节点可达矩阵；I为单位矩阵；B、Z、K分别为提水节点总数、传输节点总数和蓄水节点总数；C为供给社区中计算节点总数；
以供给社区中各计算节点和所述计算节点对应的水厂为子系统，各计算节点为子系统牵制控制点，以缺水率最低为系统群一致性协议进行系统水量平衡计算，根据设定的水量调配目标是否满足式(6)确定可行路径，表示为：
Figure FDA0004217543960000041
式中，QjS,t表示节点j在t时刻的总供水量，万m3；DS,t为j节点S个供水水厂总t时刻的总需水量，万m3；
所述水量调配模块，根据计算节点的运行工况与工程能力进行判断，生成水量调配方案。
6.根据权利要求5所述的一种城市原水供水调配路径识别系统，其特征在于，所述概化图包括计算节点和计算单元，所述计算节点包括蓄水节点、提水节点、传输节点，所述计算单元为水厂计算单元；
所述蓄水节点为水库，用于进行本地产水和外调水的存蓄；
所述提水节点为泵站，用于进行外调水引水量的控制和水源水量再分配；
所述传输节点为闸门，用于进行不同工程间的水量再分配；
所述水厂计算单元为城市原水用户。
7.根据权利要求6所述的一种城市原水供水调配路径识别系统，其特征在于，所述供给社区为蓄水节点、提水节点和传输节点构成的集合，所述需求社区为水厂计算单元构成的集合。
8.一种计算机可存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述城市原水供水调配路径识别方法的步骤。
CN202210903121.1A 2022-07-29 2022-07-29 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质 Active CN115271453B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210903121.1A CN115271453B (zh) 2022-07-29 2022-07-29 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210903121.1A CN115271453B (zh) 2022-07-29 2022-07-29 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN115271453A CN115271453A (zh) 2022-11-01
CN115271453B true CN115271453B (zh) 2023-06-16

Family

ID=83771932

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210903121.1A Active CN115271453B (zh) 2022-07-29 2022-07-29 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115271453B (zh)

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103226741A (zh) * 2013-05-10 2013-07-31 天津大学 城市供水管网爆管预测方法
CN110991687A (zh) * 2019-09-26 2020-04-10 深圳市东深电子股份有限公司 一种基于经验模型的水资源调度优化方法
CN113591257A (zh) * 2021-07-27 2021-11-02 中国水利水电科学研究院 一种多水源多目标综合运用的城市原水调度方案编制方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113449993B (zh) * 2021-06-29 2022-02-08 中国水利水电科学研究院 一种城市水源供水调度方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103226741A (zh) * 2013-05-10 2013-07-31 天津大学 城市供水管网爆管预测方法
CN110991687A (zh) * 2019-09-26 2020-04-10 深圳市东深电子股份有限公司 一种基于经验模型的水资源调度优化方法
CN113591257A (zh) * 2021-07-27 2021-11-02 中国水利水电科学研究院 一种多水源多目标综合运用的城市原水调度方案编制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
城市原水系统计算机仿真模型设计;赵璧奎;王丽萍;李克飞;刘方;李继伟;;中国农村水利水电(第01期);第74-75页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN115271453A (zh) 2022-11-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Chandramouli et al. Multireservoir modeling with dynamic programming and neural networks
CN108764573B (zh) 一种面向内陆干旱区的水资源多维均衡配置系统
CN104485690B (zh) 一种基于多阶段动态规划的电网多源调峰方法
Koutsoyiannis et al. A decision support tool for the management OF multi‐reservoir systems 1
WO2019092905A1 (en) Power generation system and energy generation system
CN101556464A (zh) 基于关联规则的城市电力负荷预测模型自动推荐方法
Hardiansyah et al. Solving economic load dispatch problem using particle swarm optimization technique
CN109670650A (zh) 基于多目标优化算法的梯级水库群调度模型的求解方法
Menke et al. Extending the envelope of demand response provision though variable speed pumps
CN112785184B (zh) 考虑需求响应的源网荷协调分布鲁棒长期扩展规划方法
CN104376377A (zh) 基于粒子群优化算法的对配电网中分布式电源的管理方法
CN109886446A (zh) 基于改进混沌粒子群算法的电力系统动态经济调度方法
CN113449993B (zh) 一种城市水源供水调度方法
Wu et al. Centralized versus distributed cooperative operating rules for multiple cascaded hydropower reservoirs
Lall et al. An optimization model for screening multipurpose reservoir systems
CN110061496A (zh) 源网荷多目标规划模型的可信度优化方法
CN109472463A (zh) 一种特大流域水电站群多电网调峰调度方法及系统
CN109325610B (zh) 一种面向多水源梯级泵站调水系统的分段线性调度方法
CN113991640B (zh) 基于火电的多能互补能源基地能源配置规划方法
Fan et al. A Model Coupling Water Resource Allocation and Canal Optimization for Water Distribution
Safavi et al. Conjunctive use of surface and ground water using fuzzy neural network and genetic algorithm
CN107330538A (zh) 一种气候变化条件下水库适应性调度规则编制的方法
CN116739187B (zh) 水库优化调度决策方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110380407B (zh) 一种考虑农业电排灌负荷的配电网运行优化方法
CN115271453B (zh) 一种城市原水供水调配路径识别方法、系统及可存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant