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行的科學(xué)分配。水資源優(yōu)化調(diào)配是實現(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、在實際用水過程中，各個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，為了確保各個用水部門以及各個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用水部門的各個用水單元提供高的水資源配置量，但實際上難以達到最佳效果，另外現(xiàn)有技術(shù)中水資源調(diào)配還有以下缺點：

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：

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），難以滿足日益嚴格的環(huán)境保護標準。

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，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行初始化取值，以初始化取值的位置作為第一候選位置，計算第一候選位置時優(yōu)化目標的目標函數(shù)作為第一候選目標函數(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，計算相應(yīng)目標函數(shù)作為第二候選目標函數(shù)；

6、候選目標函數(shù)比較：比較第一候選目標函數(shù)和第二候選目標函數(shù)優(yōu)劣：如果第一候選目標函數(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)；如果第二候選目標函數(shù)更優(yōu)，則利用第二候選目標函數(shù)更新第一目標函數(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行優(yōu)化，得到第一候選位置及對應(yīng)的第一目標函數(shù)，具體如下：

9、在初始化取值時，設(shè)置多個群體的徒步旅行者，選擇優(yōu)化目標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，計算相應(yīng)目標函數(shù)作為第一候選目標函數(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個群體的第 v個徒步旅行者的位置，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]之間隨機數(shù)。

13、優(yōu)選地，徒步旅行者速度的計算方法如下：

14、

15、其中，為第v個徒步旅行者的速度，為第v個徒步旅行者面臨地形的坡度，計算方法為：

16、

17、為地形的傾斜角，為之間的隨機數(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個徒步旅行者的位置，為第v個徒步旅行者更新后的位置，為第v個徒步旅行者的當(dāng)前速度。

21、優(yōu)選地，更新計算徒步旅行者的速度的方法如下：

22、

23、其中，為[0，1]之間的隨機數(shù)；為掃描因子，隨機選取[1,3]之間的整數(shù)，為第v個徒步旅行者的速度，為更新后第v個徒步旅行者當(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)建目標函數(shù)：

26、

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

28、

29、其中，為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門第k個水源的水資源配置量，k為水源總數(shù)；、分別為第i個省份第j個用水部門的需水量下限、需水量上限；為第j個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約束，其中可供水量約束包括區(qū)間型約束、隨機約束和模糊約束。

32、需水量約束：

33、

34、其中，、分別為第i個省份第j個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個省份第j個用水部門第1個水源（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規(guī)劃中的機會約束規(guī)劃，即隨機約束，地表水可供水量約束如下：

40、

41、其中，為第i個省份第j個用水部門第2個水源（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，為隨機變量。決策時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)險水平；pr為概率運算符。

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，采用模糊彈性規(guī)劃進行處理。

49、

50、其中，為第i個省份第j個用水部門第3個水源（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，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)的三個實數(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）排放約束四個部分：

57、

58、

59、

60、

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

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

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個省份或分區(qū)第j個用水部門的用水滿意度的上限，為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門第k個水源的水資源配置量的上限；、為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門的需水量下限的上、下限；、為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門的需水量上限的上、下限；為第j個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，本實施例中為西線可供水量。

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

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

82、為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門第3個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個省份第j個用水部門的第k個水源的污水排放系數(shù)的下限；

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

87、、、、分別為第i個省份第j個用水部門的第k個水源中cod、tp、tn、an的去除率上限；

88、、、、分別為第i個省份所有水源中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個省份或分區(qū)第j個用水部門的用水滿意度的下限，為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門第k個水源的水資源配置量的下限；、為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門的需水量下限的上、下限；、為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門的需水量上限的上、下限；為第j個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，本實施例中為西線可供水量。

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

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

109、為第i個省份或分區(qū)第j個用水部門第3個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個省份第j個用水部門的第k個水源的污水排放系數(shù)的上限；

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

114、、、、分別為第i個省份第j個用水部門的第k個水源中cod、tp、tn、an的去除率下限；

115、、、、分別為第i個省份所有水源中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行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(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)計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(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)明提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(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。這種方法能夠更準確地模擬現(xiàn)實情況，提高了模型的適應(yīng)性和決策的可靠性。

124、2、細化污水排放約束：

125、通過引入cod、tp、tn、an四類污水排放約束，本發(fā)明能更精細地控制污水排放，符合環(huán)境保護的高標準，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。