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基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法.pdf

1、引用本文格式张瑜基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法 J农业工程,2023,13(5):91-96 DOI:10.19998/ki.2095-1795.2023.05.016 ZHANG YuAdaptive planning method for canal system in Daqiao Reservoir irrigation area based on improved multi-objective decision-makingmodelJAgricultural Engineering,2023,13(5):91-96基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自

2、适应规划方法张瑜(河南省农村供水总站,河南 郑州 450000)摘要:提出了基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法,可合理规划大桥水库灌区渠系配水,提高水资源利用率,降低无效弃水及对生态环境的影响。以配水结束后灌区各渠系缺水量、渠道输水损失量及农作物生产带来的灰水足迹 3 者最小为大桥水库灌区渠系规划多目标决策函数,以渠道输水能力、水量和时间为约束条件,构建大桥水库灌区渠系规划的多目标决策模型。以栅格法构建路径规划的运行环境,通过移动几率优化、信息素挥发系数自适应调整两方面改进蚁群算法,通过改进蚁群算法寻优获取渠道缺水量、输水损失量、灰水足迹最小的水库灌区渠系规划结果。试验证明

3、,该方法可以有效规划大桥水库灌区渠系的水资源,规划后的灌区渠系在缺水量、渠道输水损失量及灰水足迹方面都有较好的表现,并且效率高、应用性强。关键词:灌区渠系;多目标决策;自适应规划;输水损失量;灰水足迹;蚁群算法中图分类号:S126文献标识码:A文章编号:2095-1795(2023)05-0091-06DOI:10.19998/ki.2095-1795.2023.05.016Adaptive Planning Method for Canal System in Daqiao Reservoir Irrigation AreaBased on Improved Multi-objective

4、Decision-making ModelZHANG Yu(Henan Rural Water Supply Station,Zhengzhou Henan 450000,China)Abstract:Adaptive planning method of canal system in the Daqiao Reservoir irrigation area based on improved multi-objective decision-making model was proposed to reasonably plan water distribution of canal sy

5、stem in the Daqiao Reservoir irrigation area,improve utiliza-tion rate of water resources,and reduce ineffective waste water and impact on ecological environmentMulti-objective decision-makingfunction for canal system planning of Daqiao Reservoir irrigation area was to minimize water shortage of eac

6、h canal system in irrigationarea after completion of water distribution,loss of water conveyance through canal and grey water footprint brought by cropproductionThe multi-objective decision-making model for canal system planning of Daqiao Reservoir irrigation area was constructedwith water conveyanc

7、e capacity,water volume and time of canal as constraintsGrid method was used to build operating environment ofpath planning,and ant colony algorithm was improved through optimization of moving probability and self-adaptive adjustment of pher-omone volatilization coefficientThrough improved ant colon

8、y algorithm,planning results of reservoir irrigation area with minimum wa-ter shortage,water transmission loss and grey water footprint were obtainedExperiment proved that this method could effectively planwater resources of canal system in irrigation area of Daqiao Reservoir,and planned canal syste

9、m in irrigation area had a good perform-ance in water shortage,water transmission loss and grey water footprint,with high efficiency and strong applicabilityKeywords:canal system in irrigation area,multi-objective decision-making,adaptive planning,amount of water loss,grey waterfootprint,ant colony

10、algorithm 0引言现阶段,灌区是我国农业可持续发展的重要基地,也是农业生产的根本保障,然而社会的飞速发展及人口的不断增长,带来的是水资源越来越匮乏的问题1-3。与此同时,我国灌区水资源的利用率却不高,农作物 收稿日期:2022-11-09修回日期:2023-02-02作者简介:张瑜,高级工程师,主要从事水利水电工程研究E-mail:第 13 卷 第 5 期农业工程Vol.13No.52023 年 5 月AGRICULTURAL ENGINEERINGMay 2023用水系数仅为 0.53,因此如何对灌区渠系进行合理规划,提高灌区配水率,是当前农业发展的关键,也是关系到国计民生的大事4-

11、5。近年来,国内外诸多学者对灌区渠系的规划问题进行了大量研究,并取得了一定的成果。杜丽娟等6提出用最强公平性与最小缺水率为灌区渠系的规划目标函数,并把灌区渠系的规划看作生物进化问题,通过非支配遗传算法求取最优解,实现灌区渠系的规划。李彤姝等7以输水过程中水流过渡的稳定性和输水损失最小作为优化目标,以灌区中干、支两级渠系作为研究对象建立渠系优化配水模型,运用粒子群算法对模型进行求解,实现灌区渠系配水规划。上述两种方法虽然对灌区的渠系起到了一定的规划作用,但是两者在构建灌区渠系的规划目标函数时,均未考虑灌区灌溉水的污染问题,这样粮食的安全不能得到充分的保障,对灌区渠系水资源的规划欠缺了一定的合理性

12、。多目标决策的特点是有大于或等于两个决策目标,并通过多种标准对决策目标进行约束,能具体且全面地帮助决策者解决问题8-9。本文提出基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法,可以有效、合理地实现大桥水库灌区渠系的自适应规划,具有较好的应用性。1大桥水库灌区渠系自适应规划 1.1多目标决策模型 1.1.1多目标决策函数建立为了更好地解决问题,决策者一般需要从多角度进行思考,并通过实现多个目标来解决问题,这类多目标的问题可以运用多目标决策模型来实现,大桥水库灌区渠系的规划便属于该类问题10。为了大桥水库灌区使渠系规划更切合实际,从灌区缺水量、渠道输水损失量及灰水足迹最小 3 个方面构建大

13、桥水库灌区渠系规划的多目标决策函数,具体描述如下。(1)目标函数一:配水结束后下级渠道缺水量最小。minU1=minNj=1Uj(Djt0jDjt1j)(1)式中N下级渠道数量jUj下级渠道 的用水需求量Dj渠首配水量t0j配水开始时间t1j配水结束时间(2)目标函数二:渠道输水损失量最小。minU2=min(Uu+Ud)(2)其中,渠道输水损失量可以表示为U=BD1mLt(3)式中Uu上级渠道输水损失量Ud下级渠道输水损失量L渠道长度m渠床土壤透水指数B渠床土壤透水系数水量损失系数D输水流量t输水时间(3)目标函数三:农作物生产带来的灰水足迹最小。灰水足迹是反映农作物在成长过程中产生水污染的

14、指标,并与灌水量有关,二者呈正相关性。灰水足迹最小用公式可以描述为minU3=minRr=1Hh=1Kk=1(ZZhr)(DgSrAA)(4)其中Z=Zhr(akZhrakDef fe)Xk(5)式中Dg充足浇灌时污染物淋失量A允许污染的额定浓度A实际污染浓度Sr种植面积hrZhr处于生长期 的农作物在种植区域 内水的最大蒸发量rhkXk二进制变量,表示 区域在生长期 是否使用灌溉方式,1 表示不使用,0 表示使用kak在灌溉方式 下的亏缺灌溉程度Deffe有效降水量 1.1.2多目标决策函数约束条件建立大桥水库灌区渠系规划多目标决策函数后,还需对其进行一定的约束,具体如下。(1)渠道输水能力

15、约束。大桥水库灌区所有渠系的渠道在对水量进行分配时,都要依据渠道自身的实际状况来进行规划,用公式描述为Ds Dj Ds(6)式中Ds渠道设计流量最小水量损失系数加大水量系数(2)水量约束。U0Uj渠首引水量应小于等于来水量;各下级渠道分配的水量应小于等于其需水量,用公式描述为Tt=1Dt,u U0(7)92 农业工程水土工程 Dj,dtj Uj(8)式中Dt,u上级渠道引水量Dj,d下级渠道配水结束时分配水量tj渠道 j 的配水时间(3)时间约束。大桥水库灌区各个渠系的渠道配水时间应小于等于总时间 T,同时,配水终止时间大于等于开始时间,描述为0 t0j t1j T(9)1.2多目标优化多目标

16、优化,需要在距离矩阵里寻求一条起点至目标点的最短路径,这个过程需要遍历每一个可能到达的目标点,运算起来较为复杂,如果目标数量增多,那么可行解会出现组合爆炸的问题11-12。为了防止在可行解空间中开展穷举式的搜寻,使用改进蚁群算法(ACO)来处理多目标优化问题。因为 ACO 不必遍历可行解空间,运算速度快,同时具备启发搜寻、分布运算等特点,比较适用于最短路径的搜寻13。通过转移概率优化、信息素挥发系数的自适应调整,使 ACO更适应于多目标规划,并将 ACO 应用至水库灌区渠系规划决策模型的多目标优化求解中,通过寻求满足多目标的最短路径,获取最佳水库灌区渠系规划结果。1.2.1蚁群算法基本原理AC

17、O 仿照蚂蚁在寻找食物时会发出可以挥发的分泌物,并利用其来指引其他蚂蚁行进的路径,经过一段时间后,长度最短路线中留下的分泌物就会多于较长路线,这样全部的蚂蚁便会在分泌物多的路线上寻找食物,从而实现最优路径的规划14-15。将其规划的最优路径作为水库灌区渠系规划结果。PnijACO 中,下一节点的选取是依据节点的信息素(分泌物)与启发讯息来完成。蚂蚁 n 由点 i移动至点j的几率用表示,其表达式可以描述为Pnij=(ij(t)ij(t)/(iallownij(t)ij(t)(10)n式中allown蚂蚁 下一步允许选取的节点集合ij(t)tij 时路径的信息素ij(t)ij(t)=1/dijdi

18、jijdijPnij启发函数,其中,描述的是路径长度,通过分析可以看出,越小,越大、蚂蚁选择路径时信息素浓度与启发讯息的重要程度由于信息素处于不断挥发的状态,因此每次全部蚂蚁经历过循环后,所有路线中的信息素也要进行一次更新,其遵循的原则可以描述为(t+1)=(ijij)+ijij=Mn=1nij0 1,由此可知,C(x,y)和呈负相关性,代表蚂蚁沿通畅路径前行的几率更大。为了判断最短路线和最大程度不经过加权路线的关系,文中提出新的评价函数,该函数依据线性加权和法来构建。该方法根据每一个目标的重要程度给出对应的权系数,再求取其线性组合的最优解,进而获取最佳路径,用公式可以描述为Lbest=C(x

19、,y)(Lp+Lw1+Lw2+Lwi)(14)Lbest式中所得路线总长,其值越小越靠近路径规划的最优解Lp通畅路径Lw1,Lw2,Lwi加权路径(3)信息素挥发系数的自适应调整。为了避免 ACO 产生局部最优的问题,使大桥水库灌区渠系规划的多目标决策模型求解结果非全局最佳结果,提出自适应调整信息素挥发系数 的优化策略。如果 ACO 获取最优解时,在进行至第 N 轮循环还未有较大的改进,那么自适应调整,描述为(t+1)=0.95(t),0.95(t)minmin,others(15)式中min 的最小值设置 min可以避免因为 过小导致算法在水库灌区渠系规划的多目标决策模型求解过程中出现收敛速

20、度变慢的问题。1.2.3自适应规划基于改进蚁群算法的多目标大桥水库灌区渠系自适应规划的具体过程如下。(1)运用栅格法对大桥水库灌区渠系环境进行建模。(2)确定大桥水库灌区渠系规划的目标函数及相关约束条件,进而构建其多目标决策模型。(3)参数初始化。对大桥水库灌区渠系环境及蚁群算法有关参数进行初始化处理。(4)蚁群迭代。启动迭代操作,根据改进后的ACO 选择可行的栅格,并通过轮盘赌的方法确定下个节点,如此重复,直到终点,完成一轮循环,并得到本轮最优解。(5)更新信息素。根据式(11)、式(12)更新信息素,进入下一次循环,如此重复。随着循环次数的增加,如果一直未得到理想的最优解,那么采用信息素挥

21、发系数优化策略,对信息素 通过式(15)进行自适应调整,直至达到最大迭代次数,得到水库灌区渠系规划的多目标决策模型最优解,否则返至第4 步。(6)最优路径输出。通过式(14)求得最佳路径评价函数值,输出最优路径,即渠道缺水量、输水损失量、灰水足迹最小的大桥水库灌区渠系规划结果。2试验分析以某大桥水库灌区为试验对象,该灌区由 13 个渠系构成,其中 1 号渠系为干渠,其他渠系为支渠,浇灌面积约为 1.49 万 hm2,浇灌对象为水稻、果园和蔬菜,其渠系配水特征如表 1 所示。表 1渠系配水特征Tab.1 Water distribution characteristics of canal sy

22、stem渠系编号渠系长度/km设计流量/(m3s1)浇灌面积/hm2115.563.24 20026.902.6186633.561.377344.751.41 37352.651.065361.211.243371.100.838082.621.11 16691.580.7466101.801.0673112.321.6826125.061.81 553132.601.1526 为了验证本文方法的有效性,利用本文方法对该大桥水库灌区渠系配水情况进行了自适应规划,试验根据近两年该灌区农作物的用水需求,确定本次计划浇灌天数为 10 d,计划配水总量为 210 万 m3,运用干渠续灌、支渠轮灌的配

23、水方式,并且所有渠首均装配了管制闸门,可以对浇灌顺序灵活掌控,最后得出试验结果如图 2、图 3、图 4 所示。由图 2、图 3 可知,利用本文方法对该大桥水库灌区渠系进行自适应规划,将配水时间由计划的 10 d,缩短到实际的 8 d,使配水效率得到了提升,并且规划后的各个下级渠道流量与其对应的设计流量相比,均 94 农业工程水土工程 处于不冲不淤流量范围,其中 3 号、8 号和 12 号渠道比较接近于设计流量,说明渠道在输水过程中,水流相对平稳,能够实现渠道运行的最好状态。由图 4 可知,利用本文方法规划后该大桥水库灌区所有渠系的配水量对比计划均有不同程度的提高,整个灌区配水总量达到 270.

24、56 万 m3,对比计划的 210万 m3,利用率提升了 28.8%。综上可以看出,本文方法能够合理地规划所有渠系配水时间、输水流量及配水量,较好地实现了大桥水库灌区渠系自适应规划。试验从配水结束后灌区各渠系缺水量、渠道输水损失量及农作物生产带来的灰水足迹 3 个方面对本文方法的性能进行验证,试验结果如表 2 所示。表 2配水结束后渠系缺水量、渠道输水损失量和灰水足迹测试结果Tab.2 Test results of water shortage,water transmission loss and graywater footprint of canal system after wate

25、r distribution单位:万 m3渠系编号配水结束后渠系缺水量渠道输水损失量灰水足迹101.160.027200.770.018300.410.009400.520.012500.240.006600.210.005700.190.004800.220.005900.210.0051000.200.0051100.250.0061200.720.0171300.310.007 由表 2 可知,通过本文方法对灌区渠系进行自适应规划后,所有渠系的缺水量均为 0,渠道输水总损失量为 5.41 万 m3,占配水总量的 2%,灰水足迹均值约为 0.01 万 m3,污染程度较小。由此可以看出,本文

26、方法在对大桥水库灌区渠系进行有效规划的同时,在配水结束后渠系缺水量、渠道输水损失量、灰水足迹方面也有较好的表现,具备良好的性能。3结论灌区水资源的合理规划是实现农业健康发展的主要管控方式,对于增加农作物的产量、满足日益增长的粮食需求非常重要,提出一种基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法。该方法从供水品质、生态环保入手,综合灌区渠系的实际运行状况建立多目标配水决策模型,通过改进的蚁群算法求取最优解,完成大桥水库灌区渠系的自适应规划。试验证明,应用该方法可以有效地规划大桥水库灌区渠系的水资源,实现高效、合理地配水。参考文献 韩宇,孙志鹏,黄睿,等基于回溯搜索算法的灌区优化配水模型

27、J工程科学与技术,2020,52(1):29-37HAN Yu,SUN Zhipeng,HUANG Rui,et alOptimized water distri-bution model of irrigation district based on the backtracking search al-gorithmJAdvanced Engineering Sciences,2020,52(1):29-371 图 2下级渠道配水时间分布情况Fig.2 Distribution of water distribution time in lower channels 图 3下级渠系配水流量

28、Fig.3 Water distribution flow of lower canal system 图 4渠系配水量Fig.4 Water distribution of canal system 张瑜:基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法 95 沈来银,胡铁松,周姗,等基于 SHAW 模型的河套灌区秋浇渠系优化配水模型研究J水利学报,2020,51(4):458-467SHEN Laiyin,HU Tiesong,ZHOU Shan,et al Study on optimalwater distribution model of canal system for au

29、tumn irrigation in HetaoIrrigation Area based on SHAW modelJJournal of Hydraulic Engin-eering,2020,51(4):458-4672 潘琦,夏爽,郭珊珊,等基于渠系输水模拟与土壤水量平衡模拟的两级渠系优化配水模型J中国农业大学学报,2020,25(5):151-162PAN Qi,XIA Shuang,GUO Shanshan,et alIrrigation water optim-al allocation for two-level canals based on canal water tran

30、sfer simulationand soil water balance simulationJJournal of China Agricultural Uni-versity,2020,25(5):151-1623 王慧,高泽海,孙超,等基于 NSGA-的灌区水资源优化配置模型及应用J灌溉排水学报,2021,40(9):118-124WANG Hui,GAO Zehai,SUN Chao,et alWater resource alloca-tion for irrigation optimized using the NSGA-model:theory and ap-plication

31、JJournal of Irrigation and Drainage,2021,40(9):118-1244 王庆杰,岳春芳,李艺珍,等基于改进粒子群算法的两级渠道水资源优化配置J干旱地区农业研究,2019,37(4):26-33WANG Qingjie,YUE Chunfang,LI Yizhen,et al Optimal allocationof water resources with two-level channel based on improved particleswarm optimization algorithmJAgricultural Research in Ar

32、id Areas,2019,37(4):26-335 杜丽娟,陈根发,柳长顺,等基于 GWAS 模型的灌区水资源优化配置研究:以淠史杭灌区为例J水利水电技术,2020,51(12):26-35DU Lijuan,CHEN Genfa,LIU Changshun,et al GWAS model-based optimal allocation of water resources in irrigation districtJWa-ter Resources and Hydropower Engineering,2020,51(12):26-356 李彤姝,黄睿,孙志鹏,等基于多目标粒子群算法

33、的渠系优化配水研究J灌溉排水学报,2020,39(9):95-100,125LI Tongshu,HUANG Rui,SUN Zhipeng,et al Optimizing waterdistribution in canal networks using multi-objective particle swarm optim-ization methodJJournal of Irrigation and Drainage,2020,39(9):95-100,1257 宋歌,陈玉珊,张珊,等非充分灌溉条件下多目标整数规划配水模型构建J农业工程学报,2022,38(9):129-139SO

34、NG Ge,CHEN Yushan,ZHANG Shan,et al Construction ofwater allocation model with multi-objective integer programming under8inadequate irrigationJ Transactions of the Chinese Society of Agri-cultural Engineering,2022,38(9):129-139 陈红光,王琼雅,李晓宁,等基于区间两阶段鲁棒优化模型的灌区水资源优化配置J农业机械学报,2019,50(3):271-280CHEN Honggu

35、ang,WANG Qiongya,LI Xiaoning,et al Optimalwater resources planning based on interval-parameter two-stage robuststochastic programming modelJTransactions of the Chinese Societyfor Agricultural Machinery,2019,50(3):271-2809 马建琴,赵子伟基于需水过程的灌区实时渠系优化配水模型及应用J人民黄河,2022,44(8):151-156MA Jianqin,ZHAO ZiweiStud

36、y on real time optimal water distribu-tion model of canal system in irrigation area based on water demand pro-cessJYellow River,2022,44(8):151-15610 张帆,任冲锋,蔡宴朋,等基于复合多目标方法的灌区水资源优化配置J农业机械学报,2021,52(11):297-304ZHANG Fan,REN Chongfeng,CAI Yanpeng,et alOptimally al-locating of water resources among irrig

37、ation districts based on compositemultiobjective methodJTransactions of the Chinese Society for Agri-cultural Machinery,2021,52(11):297-30411 蒋丽,王静,梁昌勇,等基于改进蚁群算法的众包配送路径研究J计算机工程与应用,2019,55(8):244-249JIANG Li,WANG Jing,LIANG Changyong,et al Research oncrowdsourcing distribution path based on improved

38、ant colony algorithmJ Computer Engineering and Applications,2019,55(8):244-24912 卜冠南,刘建华,姜磊,等一种自适应分组的蚁群算法J计算机工程与应用,2021,57(6):67-73BU Guannan,LIU Jianhua,JIANG Lei,et alAnt colony algorithmwith adaptive groupingJ Computer Engineering and Applications,2021,57(6):67-7313 邱宁佳,高鹏,王鹏,等基于改进信息增益的 ACO-WNB 分

39、类算法研究J计算机仿真,2019,36(1):295-299QIU Ningjia,GAO Peng,WANG Peng,et al Research on ACO-WNB classification algorithm based on improved information gainJComputer Simulation,2019,36(1):295-29914 吴耕锐,郭三学,吴虎胜,等改进多目标蚁群算法在动态路径优化中的应用J计算机应用与软件,2019,36(5):249-254,288WU Gengrui,GUO Sanxue,WU Husheng,et alApplication of im-proved mutil-objective ant colony algorithm in dynamic path optimiza-tionJ Computer Applications and Software,2019,36(5):249-254,28815 96 农业工程水土工程

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