本發(fā)明屬于水資源管理，涉及一種水資源調(diào)配方法，具體涉及一種考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法、設(shè)備及儲存介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、水資源合理調(diào)配是指在一個(gè)特定流域或區(qū)域內(nèi)，以有效、公平和可持續(xù)的原則，對有限的、不同形式的水資源，通過工程與非工程措施在各用水單元之間進(jìn)行的科學(xué)分配。水資源優(yōu)化調(diào)配是實(shí)現(xiàn)水資源合理開發(fā)利用的基礎(chǔ)，是水資源可持續(xù)利用的根本保證。

2、在實(shí)際用水過程中，各個(gè)用水部門對缺水量的感知不一，對水資源依賴程度較高的用水部門，更容易對缺水問題產(chǎn)生較大不滿，因此，為了確保各個(gè)用水部門以及各個(gè)用水單元的用水滿意度，現(xiàn)有的方法是最大限度的向各個(gè)用水部門的各個(gè)用水單元提供高的水資源配置量，但實(shí)際上難以達(dá)到最佳效果，另外現(xiàn)有技術(shù)中水資源調(diào)配還有以下缺點(diǎn)：

3、1、不確定性處理不充分：許多傳統(tǒng)水資源優(yōu)化模型忽略或簡化了不確定性因素（如氣候變化、人口增長），導(dǎo)致預(yù)測和決策可能存在較大誤差。一些現(xiàn)有技術(shù)僅采用單一的不確定性處理方法，如區(qū)間型約束或隨機(jī)約束，缺乏綜合性考慮，導(dǎo)致模型的適應(yīng)性和靈活性不足。

4、2、對污水排放控制不夠精細(xì)：

5、一些傳統(tǒng)方法對污水排放的控制只考慮了基本的污染物去除率，未考慮復(fù)雜的排放約束（如cod、tp、tn、an），難以滿足日益嚴(yán)格的環(huán)境保護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。

6、因此急需一種考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法，以滿足水資源調(diào)配需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供一種考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法，綜合考慮區(qū)間型約束、隨機(jī)約束和模糊彈性約束，全面處理了水資源優(yōu)化中的多重不確定性，利用徒步算法尋找最優(yōu)解或近似最優(yōu)解，避免了傳統(tǒng)優(yōu)化方法的不足，提高了求解質(zhì)量和效率。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一方面，本發(fā)明提供一種考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法，首先以用水滿意度最大為優(yōu)化目標(biāo)，構(gòu)建基于多重不確定性約束的水資源優(yōu)化模型；然后利用徒步算法對水資源優(yōu)化模型的優(yōu)化求解，得到水資源調(diào)配方案，具體包括以下步驟：

4、徒步算法初始化：以用水部門配置水量作為徒步旅行者的位置，根據(jù)用水部門配置水量的上下限對徒步旅行者的位置進(jìn)行初始化取值，以初始化取值的位置作為第一候選位置，計(jì)算第一候選位置時(shí)優(yōu)化目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)作為第一候選目標(biāo)函數(shù)；

5、徒步旅行者位置更新：初始化徒步旅行者的速度，更新計(jì)算徒步旅行者的速度，得到徒步旅行者的當(dāng)前速度，利用當(dāng)前速度更新其位置，將徒步旅行者的新位置代入水資源優(yōu)化模型中，判斷該徒步旅行者的位置是否滿足水資源優(yōu)化模型中的約束條件，如果不滿足則重新計(jì)算該徒步旅行者的速度并更新其位置，直至所有徒步旅行者的位置均滿足水資源優(yōu)化模型中的約束條件，以滿足約束條件的所有徒步旅行者的位置作為第二候選位置，計(jì)算相應(yīng)目標(biāo)函數(shù)作為第二候選目標(biāo)函數(shù)；

6、候選目標(biāo)函數(shù)比較：比較第一候選目標(biāo)函數(shù)和第二候選目標(biāo)函數(shù)優(yōu)劣：如果第一候選目標(biāo)函數(shù)更優(yōu)，則直接返回徒步旅行者位置更新循環(huán)迭代，直到設(shè)定的最大迭代次數(shù)；如果第二候選目標(biāo)函數(shù)更優(yōu)，則利用第二候選目標(biāo)函數(shù)更新第一目標(biāo)函數(shù)，相應(yīng)的第二候選位置更新第一候選位置，返回徒步旅行者位置更新循環(huán)迭代，直到設(shè)定的最大迭代次數(shù)；

7、以迭代結(jié)束后的第一候選位置作為水資源調(diào)配方案。

8、優(yōu)選地，所述考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法還包括采用多群體策略對初始化取值進(jìn)行優(yōu)化，得到第一候選位置及對應(yīng)的第一目標(biāo)函數(shù)，具體如下：

9、在初始化取值時(shí)，設(shè)置多個(gè)群體的徒步旅行者，選擇優(yōu)化目標(biāo)最佳的群體作為最佳群體，以最佳群體徒步旅行者的位置作為第一候選位置，計(jì)算相應(yīng)目標(biāo)函數(shù)作為第一候選目標(biāo)函數(shù)。

10、優(yōu)選地，根據(jù)用水部門配置水量的上下限對徒步旅行者的位置進(jìn)行初始化取值的方法如下：

11、

12、其中，代表群體的序號，n為群體的總數(shù)；代表徒步旅行者的序號，dim表示群體內(nèi)徒步旅行者的總數(shù)；為第u個(gè)群體的第 v個(gè)徒步旅行者的位置，即代表用水部門配置水量；為用水部門配置水量的上下限；為[0,1]之間隨機(jī)數(shù)。

13、優(yōu)選地，徒步旅行者速度的計(jì)算方法如下：

14、

15、其中，為第v個(gè)徒步旅行者的速度，為第v個(gè)徒步旅行者面臨地形的坡度，計(jì)算方法為：

16、

17、為地形的傾斜角，為之間的隨機(jī)數(shù)。

18、優(yōu)選地，徒步旅行者的位置更新方法如下：

19、

20、為第v個(gè)徒步旅行者的位置，為第v個(gè)徒步旅行者更新后的位置，為第v個(gè)徒步旅行者的當(dāng)前速度。

21、優(yōu)選地，更新計(jì)算徒步旅行者的速度的方法如下：

22、

23、其中，為[0，1]之間的隨機(jī)數(shù)；為掃描因子，隨機(jī)選取[1,3]之間的整數(shù)，為第v個(gè)徒步旅行者的速度，為更新后第v個(gè)徒步旅行者當(dāng)前的速度，為第一候選位置。

24、優(yōu)選地，構(gòu)建基于多重不確定性約束的水資源優(yōu)化模型的方法如下：

25、以用水滿意度最大構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)：

26、

27、其中，為用水滿意度；為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的用水滿意度，i為省份或分區(qū)的總數(shù)，j為每個(gè)省份或分區(qū)內(nèi)用水部門總數(shù)；第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的用水滿意度的計(jì)算方法為：

28、

29、其中，為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第k個(gè)水源的水資源配置量，k為水源總數(shù)；、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的需水量下限、需水量上限；為第j個(gè)用水部門的滿意度權(quán)重；

30、構(gòu)建約束條件：

31、所述約束條件包括需水量約束、可供水量約束、污水排放約束以及非負(fù)約束，其中可供水量約束包括區(qū)間型約束、隨機(jī)約束和模糊約束。

32、需水量約束：

33、

34、其中，、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的需水量下限、需水量上限。

35、可供水量約束，包括區(qū)間型約束、隨機(jī)約束和模糊約束，分別用于適用不同的水源，具體約束條件如下：

36、第一種可供水量約束為西線可供水量約束，西線可供水量比較穩(wěn)定，因此采用區(qū)間型約束，西線可供水量約束如下：

37、

38、其中，為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門第1個(gè)水源（西線水源）的水資源配置量，為第一種水源可供水量，本實(shí)施例中為西線可供水量。

39、第二可供水量約束為地表水可供水量約束，由于黃河流域每年地表水來水量是不確定性的，因此地表水可供水量約束采用隨機(jī)規(guī)劃中的機(jī)會(huì)約束規(guī)劃，即隨機(jī)約束，地表水可供水量約束如下：

40、

41、其中，為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門第2個(gè)水源（地表水源）的水資源配置量，為研究區(qū)（黃河流域）的地表水總量，為隨機(jī)變量。決策時(shí)允許該約束一定程度上違反約束條件要求，但約束條件的概率應(yīng)高于某一置信水平，即：

42、

43、其中，p為確定概率水平，表示約束條件的違約風(fēng)險(xiǎn)水平；pr為概率運(yùn)算符。

44、設(shè)wp的累積概率分布函數(shù)為，則有：

45、

46、故該約束條件可表示為：

47、

48、第三可供水量約束為地下水可供水量約束，黃河流域地下水可供水量受到氣候變化等影響，每年各省份可供水量略有波動(dòng)，采用模糊彈性規(guī)劃進(jìn)行處理。

49、

50、其中，為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門第3個(gè)水源（地下水源）的水資源配置量，為模糊處理后的第i省份的地下水可供水量，其具有模糊下界和模糊上界的區(qū)間數(shù)。

51、采用模糊數(shù)處理該模型中的彈性約束，即該約束可表示為：

52、

53、其中，本實(shí)施例中為第i省份的地下水可供水量，為彈性約束的最低滿意度指標(biāo)，表示 i在1到i之間任意取值，為三角模糊數(shù)，表示為：

54、

55、分別是三角模糊數(shù)的三個(gè)實(shí)數(shù)參數(shù)。

56、污水排放約束，包含cod（chemical?oxygen?demand，化學(xué)需氧量）排放約束、tp（totalphosphorus，總磷）排放約束、tn（total?nitrogen，總氮）排放約束、an（氨氮）排放約束四個(gè)部分：

57、

58、

59、

60、

61、其中，為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源的污水排放系數(shù)；、、、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源中cod、tp、tn、an的排放濃度；、、、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源中cod、tp、tn、an的去除率；、、、分別為第i個(gè)省份所有水源中cod、tp、tn、an的排污總量。

62、非負(fù)約束，即第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第k個(gè)水源的水資源配置量不能小于0，表達(dá)形式如下：

63、

64、由于上述水資源優(yōu)化模型為復(fù)雜模型，難以直接求解，因此本發(fā)明將其轉(zhuǎn)換為上下層兩個(gè)子模型，其中上層子模型為：

65、

66、

67、其中，為用水滿意度上限；為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的用水滿意度的上限，為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第k個(gè)水源的水資源配置量的上限；、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的需水量下限的上、下限；、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的需水量上限的上、下限；為第j個(gè)用水部門的滿意度權(quán)重；

68、上層子模型的約束條件為：

69、

70、

71、

72、

73、

74、

75、

76、

77、

78、

79、其中，為第一種水源可供水量的上限，本實(shí)施例中為西線可供水量。

80、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第1個(gè)水源的水資源配置量的上限；

81、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第2個(gè)水源的水資源配置量的上限；

82、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第3個(gè)水源的水資源配置量的上限；

83、為研究區(qū)（黃河流域）置信水平為p下的地表水總量；

84、為第i省份的地下水可供水量的上限；

85、為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源的污水排放系數(shù)的下限；

86、、、、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源中cod、tp、tn、an的排放濃度下限；

87、、、、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源中cod、tp、tn、an的去除率上限；

88、、、、分別為第i個(gè)省份所有水源中cod、tp、tn、an的排污總量的上限。

89、通過求解，得到上層最優(yōu)變量及相應(yīng)用水滿意度。

90、下層子模型為：

91、

92、

93、其中，為用水滿意度下限；為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的用水滿意度的下限，為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第k個(gè)水源的水資源配置量的下限；、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的需水量下限的上、下限；、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門的需水量上限的上、下限；為第j個(gè)用水部門的滿意度權(quán)重；

94、下層子模型的約束條件為：

95、

96、

97、

98、

99、

100、

101、

102、

103、

104、

105、

106、其中，為第一種水源可供水量的下限，本實(shí)施例中為西線可供水量。

107、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第1個(gè)水源的水資源配置量的下限；

108、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第2個(gè)水源的水資源配置量的下限；

109、為第i個(gè)省份或分區(qū)第j個(gè)用水部門第3個(gè)水源的水資源配置量的下限；

110、為研究區(qū)（黃河流域）置信水平為p下的地表水總量；

111、為第i省份的地下水可供水量的下限；

112、為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源的污水排放系數(shù)的上限；

113、、、、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源中cod、tp、tn、an的排放濃度上限；

114、、、、分別為第i個(gè)省份第j個(gè)用水部門的第k個(gè)水源中cod、tp、tn、an的去除率下限；

115、、、、分別為第i個(gè)省份所有水源中cod、tp、tn、an的排污總量的下限。

116、通過求解，得到下層最優(yōu)變量及相應(yīng)用水滿意度。

117、將其上下層結(jié)果合并，獲得最終結(jié)果范圍及對應(yīng)的用水滿意度。

118、另一方面，本發(fā)明提供一種電子設(shè)備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時(shí)實(shí)現(xiàn)所述考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法。

119、另一方面，本發(fā)明提供一種非暫態(tài)計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法。

120、另一方面，本發(fā)明提供一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述考慮多重不確定性的水資源調(diào)配方法。

121、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果如下：

122、1、綜合處理多重不確定性：

123、本發(fā)明通過綜合考慮區(qū)間型約束、隨機(jī)約束和模糊彈性約束，全面處理了水資源優(yōu)化中的多重不確定性。這種方法能夠更準(zhǔn)確地模擬現(xiàn)實(shí)情況，提高了模型的適應(yīng)性和決策的可靠性。

124、2、細(xì)化污水排放約束：

125、通過引入cod、tp、tn、an四類污水排放約束，本發(fā)明能更精細(xì)地控制污水排放，符合環(huán)境保護(hù)的高標(biāo)準(zhǔn)，確保水資源利用的可持續(xù)性。

126、3、引入徒步優(yōu)化算法：

127、本發(fā)明采用徒步優(yōu)化算法，這是一種新穎的優(yōu)化方法，能夠模擬實(shí)際的地形挑戰(zhàn)和決策過程，尋找最優(yōu)解或近似最優(yōu)解，避免了傳統(tǒng)優(yōu)化方法的不足，提高了求解質(zhì)量和效率。