基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化方法及系统与流程

本发明属于水资源调度，具体地涉及一种基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化方法及系统。

背景技术：

1、流域水资源调度涉及多目标、多层次、多工程的复杂系统，传统调度方法难以统筹防洪、供水、灌溉、生态、发电等多目标之间的协调关系，调度方案的制定往往依赖经验判断，缺乏科学的定量决策支持。

2、现有技术当中，通过采集数据并构建数字孪生模型进行灌区水资源动态模拟。然而，该方法仅针对灌区配水场景，未能解决流域尺度下多水源、多用户、多目标的综合调度问题，且缺乏调度方案的自适应优化机制和数字孪生模型的动态更新能力；通过构建多源数据融合的水库数字孪生体实现水库工况的精准虚实映射。但该方法主要针对单一水库的调度决策，未能涵盖流域内水库群、塘坝群、渠道系统等多工程协同调度的复杂场景，且其优化目标未能充分体现高质量发展理念下的多维度评价需求。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化方法及系统，以解决上述现有技术当中的不足。

2、第一方面，本发明提供一种基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化方法，所述方法包括：

3、获取目标流域的水文气象及综合数据，并对所述水文气象及综合数据进行预处理；

4、基于预处理后的所述水文气象及综合数据构建所述目标流域的水网动力学特征镜像图谱，并根据所述水网动力学特征镜像图谱构建水资源系统的多维度数字孪生模型；

5、基于所述多维度数字孪生模型以及引入预测驱动的前瞻滚动仿真机制，并采用协同自适应前瞻时域压缩策略进行多情景动态仿真模拟，生成未来多时段系统运行状态的仿真结果；

6、根据所述仿真结果，以预设发展指数、水资源供需平衡指数最优以及水资源空间均衡系数最大化为联合优化目标，并引入极端工况下的供水韧性约束条件，以构建包含多目标弹性协调域的水资源智能调度自适应优化模型；

7、采用优化算法对所述水资源智能调度自适应优化模型进行求解，以得到初始调度方案；

8、通过所述多维度数字孪生模型对所述初始调度方案进行虚拟预演与评估，根据预演与评估的结果计算所述初始调度方案的帕累托前沿解集以及多目标冲突度，并对所述多目标冲突度进行调节后修正所述初始调度方案，以生成最终调度方案；

9、将所述最终调度方案传输至执行终端，并实时采集执行反馈数据；

10、周期性计算所述多维度数字孪生模型的运行健康度指标，判断所述运行健康度指标是否低于预设阈值，若是，则触发所述多维度数字孪生模型的孪生体认知自主演进与保真度自愈机制，并根据所述执行反馈数据更新所述多维度数字孪生模型。

11、与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过构建多维度数字孪生模型，实现了水资源系统的精准虚实映射与动态仿真，为调度决策提供了高可靠性的仿真基础；以高质量发展指数最大和水资源供需平衡指数最优为联合优化目标，通过多维度的需求，实现了水资源调度的多目标协同优化；通过数字孪生模型对调度方案进行虚拟预演与评估，降低了决策风险；根据执行反馈数据动态更新数字孪生模型，形成了感知到更新的闭环自适应优化机制，使调度系统能够持续适应水文气象条件变化和经济发展需求变化。

12、进一步的，所述基于预处理后的所述水文气象及综合数据构建所述目标流域的水网动力学特征镜像图谱的步骤包括：

13、提取所述目标流域内各水文节点、水利工程节点、用水户节点的空间位置、用水户节点的连接关系以及调度隶属关系，以得到物理拓扑结构层；

14、提取量化水流的传播延迟时间、沿程衰减系数以及调蓄响应弹性系数，以形成多维动力学参数矩阵；

15、关联融合所述物理拓扑层与所述多维动力学参数矩阵，以构建包含静态结构信息以及动态响应特征信息的所述水网动力学特征镜像图谱。

16、进一步的，所述并采用协同自适应前瞻时域压缩策略进行多情景动态仿真模拟的步骤之前，所述方法还包括：

17、设定滚动优化时间窗口的基准长度以及基准滚动步长；

18、实时评估中长期径流预测数据在当前时间窗口内的预测置信度曲线，并根据所述预测置信度曲线动态计算时域压缩系数，计算表达式为：

19、；

20、式中，表示时域压缩系数，表示时刻的预测置信度，、分别表示预测置信度的最小值、预测置信度的最大值；

21、根据所述时域压缩系数对所述基准长度以及所述基准滚动步长进行动态调整，以得到自适应前瞻时域，表达式为：

22、；

23、式中，表示时刻调整后的前瞻时域长度，表示滚动优化时间窗口的基准长度，表示预设的时域调节灵敏度系数。

24、进一步的，所述联合优化目标的函数表达式为：

25、；

26、式中，表示联合优化目标函数值，、、、分别表示三个不同的子目标及惩罚项的权重系数，表示高质量发展指数，表示区域水资源供需平衡指数，表示水资源空间均衡系数，表示多目标冲突惩罚项，表示决策变量向量。

27、进一步的，所述多目标弹性协调域的边界约束表达式为：

28、；

29、；

30、式中，表示第个子目标的当前函数值，表示第个子目标的预设弹性松弛系数，取值范围为，表示第个子目标在理想条件下的最优值。

31、进一步的，所述则触发所述多维度数字孪生模型的孪生体认知自主演进与保真度自愈机制的步骤之前，所述方法还包括：

32、当所述运行健康度指标低于所述预设阈值时，定位所述多维度数字孪生模型的虚拟映射层中偏差累积最大的关键偏差子区域或关键互馈关系链；

33、针对定位到的所述关键偏差子区域，基于最新累积的长时间序列执行反馈数据，采用迁移学习方法识别所述关键偏差子区域中物理规律漂移；

34、根据所述物理规律漂移的识别结果，对所述多维度数字孪生模型中对应的因果强度系数进行重估计，并修正所述关键偏差子区域对应的孪生代理对象的行为规则集；

35、将修正后的行为规则集以及重估计后的因果强度系数重新融合至所述虚拟映射层，以完成所述虚拟映射层认知逻辑的自适应重构建。

36、进一步的，所述并根据所述执行反馈数据更新所述多维度数字孪生模型的步骤包括：

37、实时采集所述执行终端的闸门开度、泵站运行状态、水位变化以及流量数据，以生成执行反馈数据集；

38、将所述执行反馈数据集与所述多维度数字孪生模型的虚拟预演的结果进行偏差分析，计算各关键节点的模拟偏差值；

39、根据所述模拟偏差值，采用卡尔曼滤波算法对所述数字孪生模型中的关键运行参数进行在线平滑修正，并将所述孪生体认知自主演进的结果、重估计后的因果强度系数以及修正后的行为规则集更新至所述多维度数字孪生模型中，以更新所述多维度数字孪生模型。

40、第二方面，本发明还提供一种基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化系统，所述系统包括：

41、获取处理模块，用于获取目标流域的水文气象及综合数据，并对所述水文气象及综合数据进行预处理；

42、第一构建模块，用于基于预处理后的所述水文气象及综合数据构建所述目标流域的水网动力学特征镜像图谱，并根据所述水网动力学特征镜像图谱构建水资源系统的多维度数字孪生模型；

43、仿真模拟模块，用于基于所述多维度数字孪生模型以及引入预测驱动的前瞻滚动仿真机制，并采用协同自适应前瞻时域压缩策略进行多情景动态仿真模拟，生成未来多时段系统运行状态的仿真结果；

44、第二构建模块，用于根据所述仿真结果，以预设发展指数、水资源供需平衡指数最优以及水资源空间均衡系数最大化为联合优化目标，并引入极端工况下的供水韧性约束条件，以构建包含多目标弹性协调域的水资源智能调度自适应优化模型；

45、求解模块，用于采用优化算法对所述水资源智能调度自适应优化模型进行求解，以得到初始调度方案；

46、计算修正模块，用于通过所述多维度数字孪生模型对所述初始调度方案进行虚拟预演与评估，根据预演与评估的结果计算所述初始调度方案的帕累托前沿解集以及多目标冲突度，并对所述多目标冲突度进行调节后修正所述初始调度方案，以生成最终调度方案；

47、传输采集模块，用于将所述最终调度方案传输至执行终端，并实时采集执行反馈数据；

48、判断更新模块，用于周期性计算所述多维度数字孪生模型的运行健康度指标，判断所述运行健康度指标是否低于预设阈值，若是，则触发所述多维度数字孪生模型的孪生体认知自主演进与保真度自愈机制，并根据所述执行反馈数据更新所述多维度数字孪生模型。

49、第三方面，本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化方法。

50、第四方面，本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述的基于数字孪生的水资源智能调度自适应优化方法。