基于梦境优化算法的多目标水资源优化调度方法及系统

本发明属于水资源调度管理，具体地，涉及一种基于梦境优化算法的多目标水资源优化调度方法及系统。

背景技术：

1、水资源优化调度是实现区域水资源合理配置与高效利用的核心技术，对保障区域供水安全、支撑经济社会可持续发展具有重要作用。当前现有水资源优化调度技术体系仍存在诸多有待完善的地方，具体问题如下：

2、一是现有调度模式以静态调度为主，适配性有限。目前多数调度方法采用“单次预测、单次优化分配”的工作模式，即在调度周期前期依托水文预测数据制定固定调度方案并落地执行，调度周期内一般不结合实际来水工况动态调整。

3、二是多源预测数据处理方式较为粗放，精细化程度不足。现有技术在处理径流量、降雨量、再生水产水量等多源预测数据时，普遍直接采用预测期望值或均值开展优化计算；部分兼顾预测不确定性的调度方法，也仅通过取最小值、增设安全系数等简易方式处理数据，缺少基于概率统计的精细化水量估算方法。

4、三是调度系统多为开环架构，缺乏迭代优化能力。现有主流水资源调度系统采用开环控制模式，调度中心下发调度指令后，未系统性采集用水终端执行效果、实际出水量与指令偏差、预测模型实际精度等关键反馈数据，缺少“执行－反馈－修正”的闭环调度机制。

5、公开号为cn121707173a、名称为“一种基于梦境优化算法的多目标水资源优化调度方法”的现有专利技术，公开了区域基础资料收集、调度目标设定、优化算法计算、多目标决策四个宏观实施步骤。该专利技术方案侧重于整体调度流程框架，未详细披露系统硬件架构、数据通信协议、报文格式、预测不确定性量化方法、水量分配流程、滚动预测模型、实时反馈修正等具体落地技术细节，本领域技术人员仅依据该公开内容，较难直接搭建并落地运行完整的水资源优化调度系统。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题是提供一种基于梦境优化算法的多目标水资源优化调度方法及系统，采用的两段式调度策略，实现调度方案随实际水文工况动态调整，有效解决了传统调度方案与实际供需偏差大的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：一种基于梦境优化算法的多目标水资源优化调度方法，包括以下步骤：

3、s1、收集径流量预测数据报文、降雨量预报数据报文以及再生水产水量预测数据报文，对各数据报文进行校验和解析，得到解析后的预测数值及对应的分布参数，分布参数包括预设调度周期内的预测数值的期望值及对应的标准差；

4、s2、根据步骤s1得到的解析后的预测数值及对应的分布参数，计算最低可用水量预测值和期望可用水量预测值；

5、s3、以最低可用水量预测值作为可用水量约束上限，构建多目标优化分配模型并求解，生成第一阶段固定分配方案，固定分配方案在执行期间保持恒定，固定分配方案包含各用水终端控制器的分配水量数值；

6、s4、在当前调度周期执行过程中，根据水文监测终端上报的实时监测数据报文，采用短临滚动预测程序对当前调度周期内剩余时段的可用水量进行滚动修正预测，输出修正后的期望可用水量预测值，根据修正后的期望可用水量预测值和最低可用水量预测值计算可分配盈余水量；

7、s5、当可分配盈余水量大于零时，执行第二阶段动态增益分配，根据当前各用水终端的实际用水状态数据，以可分配盈余水量作为可分配增量约束，构建增益分配模型，采用梦境优化算法对增益分配模型进行求解；

8、s6、采集各用水终端控制器以预定时间间隔上报的终端运行状态报文，提取实际出水量数据，将实际出水量与对应时段的分配指令值进行比对，计算执行偏差率，将执行偏差率作为反馈输入，对短临滚动预测程序的模型参数进行在线更新，并将实际来水量数据与预测值进行比对，更新各水源的分布参数；

9、步骤s4至s6在当前调度周期内按预定时间间隔循环执行，直至当前调度周期结束。

10、优选的方案中，所述步骤s2中，最低可用水量预测值和期望可用水量预测值的计算过程为：

11、以各水源的预测数值的期望值作为均值，以作为分布参数，假设各水源的预测可用水量服从正态分布，设定概率阈值，根据标准正态分布累积分布函数的反函数确定对应于概率阈值的分位数系数；

12、针对每一水源，根据以下公式计算该水源在概率阈值下的置信下限值，置信下限值表示在该水源预测分布下有的概率实际可用水量不低于该数值：

13、；

14、将全部水源的置信下限值累加求和，得到调度周期内的最低可用水量预测值：

15、；

16、将各水源的所述期望值累加求和，得到调度周期内的期望可用水量预测值：

17、。

18、优选的方案中，所述步骤s3中，采用非支配排序遗传算法对多目标优化分配模型进行求解，生成一组帕累托最优解集，根据预设的决策规则从帕累托最优解集中选取一个方案作为第一阶段固定分配方案，所述决策规则为：根据当前调度周期内的水文预警状态和区域供水优先级配置，从帕累托最优解集中选取对应目标函数权重分配下的最优折中解，当区域处于干旱预警状态时，优先保障生活用水目标，选取生活用水保证率最高的解；当区域处于丰水状态时，优先保障经济效益目标，选取综合效益最大的解；当区域处于正常状态时，采用熵权topsis多属性决策方法，以各目标函数的熵权作为权重，计算各帕累托解的相对贴近度，选取贴近度最高的解作为最终方案。

19、优选的方案中，所述步骤s4中，短临滚动预测程序采用自回归滑动平均模型，以各水源的最新实测数据作为观测值输入自回归滑动平均模型，输出修正后的期望可用水量预测值。

20、优选的方案中，所述步骤s4中，可分配盈余水量为修正后的期望可用水量预测值与最低可用水量预测值的差值，计算公式为：

21、。

22、优选的方案中，所述步骤s5中，当前各用水终端的实际用水状态数据包括各终端当前实际供水量、蓄水池当前水位、需水完成率及单位水量产值。

23、优选的方案中，所述步骤s5中，增益分配模型的目标函数为盈余水量分配的综合效益最大化，决策变量为各用水终端控制器的追加分配水量数值，约束条件包括追加分配水量总和不超过可分配盈余水量、各终端输水能力上限约束、以及蓄水设施库容上限约束。

24、优选的方案中，所述步骤s6中，采用递推最小二乘法对短临滚动预测程序的模型参数进行在线更新，按照加权递推平均法更新各水源的分布参数。

25、本发明还提供一种基于两阶段分配的水资源优化调度系统，用于实现上述所述的方法，包括：

26、调度中心服务器，部署于水资源调度管理中心，配置有处理器、内存模块、通信接口和持久化存储设备，用于执行多源预测数据的接收与缓存、最低可用水量预测值和期望可用水量预测值的计算、第一阶段固定分配方案的生成与下发、可分配盈余水量的计算、第二阶段动态增益分配方案的生成与下发，以及终端执行反馈数据的接收与滚动修正；

27、多个水文监测终端，部署于河流监测断面和雨量监测站，配置有水位传感器、流量传感器、通信模块和微控制器，用于采集径流量和降雨量原始监测数据并通过通信网络上报至所述调度中心服务器；

28、气象预报服务器，部署于气象预报中心，通过通信链路与所述调度中心服务器连接，用于提供降雨量预报数据报文；

29、再生水处理厂监测终端，部署于再生水处理厂出水口，配置有流量传感器、通信模块和微控制器，用于采集再生水产水量数据并通过通信网络上报至所述调度中心服务器；

30、多个用水终端控制器，部署于各用水单元，配置有可编程逻辑控制器或嵌入式微控制器、通信模块、流量计接口和阀门/泵组驱动接口，用于接收并执行所述调度中心服务器下发的固定分配指令报文和增量分配指令报文，并上报终端运行状态报文；

31、通信网络，包括有线通信链路和无线通信链路，用于上述各硬件节点之间的数据报文传输。

32、优选的方案中，所述调度中心服务器通过远程配置报文动态调整各水文监测终端上报实时监测数据的时间间隔：当实测数据变化率连续超过预设高阈值时缩短上报间隔，当实测数据变化率连续低于预设低阈值时延长上报间隔。

33、本发明提供的一种基于梦境优化算法的多目标水资源优化调度方法及系统，具有以下有益效果：

34、1、本发明摒弃传统的单次预测、单次分配的静态调度模式，构建了完整的闭环滚动优化调度流程。本发明采用两段式调度策略，先依托保守预测结果完成基础水量分配，保障基本供水安全；再在调度周期内持续开展实时水文监测与滚动水量修正预测。针对实测富余来水，通过动态增益分配机制精准调配至高效用水单元或储备水库；同时可在来水偏枯时启动预警干预。整套流程周期性循环迭代，实现调度方案随实际水文工况动态调整，有效解决了传统调度方案与实际供需偏差大的问题，兼顾水资源高效利用与供水风险防控。

35、2、针对多源水源预测精度不一、不确定性难以管控的问题，提出基于置信下限累加的最低可用水量量化方法，以多水源置信下限累加值作为初期固定水量分配的约束上限，可有效抵御预测误差带来的不利影响，保障极端预测偏差下的基础供水稳定，提升系统运行鲁棒性。同时，本发明基于各水源实际来水与预测数据的误差累计结果，动态迭代更新各水源分布参数，对高低精度水源实现差异化权重配置。该机制解决了现有技术无法区分多源预测数据置信度差异的弊端，在供水安全与水资源利用效率之间实现最优平衡。

36、3、通过实时采集各用水终端的出水量、流量、水位、设备运行状态等实际运行数据，比对实测水量与指令水量的偏差率，依托偏差数据实现双层参数协同在线更新：一是通过递推最小二乘法动态优化arma、卡尔曼滤波等滚动预测模型参数，持续提升水文预测精度；二是同步更新各水源分布参数，保证置信度评估与实际预测精度实时匹配。本发明形成正向迭代闭环，让系统预测精度与调度控制能力可随运行数据持续升级，大幅提升了调度系统的自适应性能与长期运行稳定性。