本技術(shù)涉及水資源調(diào)度，尤其涉及一種基于人工智能的水資源調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化和工業(yè)化進(jìn)程的加快，水資源的需求量急劇增加，而水資源分布不均與季節(jié)性變化進(jìn)一步加劇了供需矛盾，在農(nóng)業(yè)灌溉、工業(yè)生產(chǎn)和居民生活中，合理調(diào)度水資源顯得尤為重要，尤其是在干旱或半干旱地區(qū)，如何根據(jù)降水情況、輸水管網(wǎng)負(fù)荷以及用戶用水需求的變化動態(tài)調(diào)整供水策略，成為確保水資源高效利用的關(guān)鍵所在。

2、當(dāng)前的水資源調(diào)度主要依賴于傳統(tǒng)的水利模型和經(jīng)驗法則，通過分析歷史降水?dāng)?shù)據(jù)、預(yù)測未來降水量以及評估輸水管網(wǎng)的承載能力來進(jìn)行規(guī)劃，這些方法通常采用固定的調(diào)度規(guī)則，比如按照固定的時間表進(jìn)行水源分配或者基于簡單的閾值觸發(fā)機(jī)制來調(diào)節(jié)泵站閥門的工作狀態(tài)，雖然這些方法在一定程度上可以保證基本的供水需求，但缺乏對實時變化因素(如突發(fā)性的降水事件或用戶用水需求的突然波動)的有效響應(yīng)能力。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于人工智能的水資源調(diào)度優(yōu)化方法及系統(tǒng)，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中依賴傳統(tǒng)靜態(tài)調(diào)度策略而導(dǎo)致的資源分配不均、響應(yīng)實時變化能力差以及運行效率低下的問題。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于人工智能的水資源調(diào)度優(yōu)化方法，包括：

3、獲取目標(biāo)區(qū)域的水資源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，其中，所述水資源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括隨季節(jié)變化的降水分布特征數(shù)據(jù)、基于地理空間拓?fù)涞妮斔芫W(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶端用水需求波動模式數(shù)據(jù)；

4、根據(jù)所述降水分布特征數(shù)據(jù)的降水量梯度變化趨勢與所述用戶端用水需求波動模式數(shù)據(jù)中的消耗速率關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成動態(tài)平衡策略；

5、基于所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)的節(jié)點壓力分布特征，結(jié)合所述動態(tài)平衡策略中的優(yōu)先級權(quán)重，輸出多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案；

6、將所述多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案轉(zhuǎn)換為用于控制所述地理空間拓?fù)渲斜谜鹃y門的調(diào)度指令集。

7、可選地，基于所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)中的節(jié)點壓力分布特征，結(jié)合所述動態(tài)平衡策略中的優(yōu)先級權(quán)重，生成多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案，包括：

8、基于所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)中的節(jié)點壓力分布特征，提取各輸水管網(wǎng)節(jié)點在連續(xù)監(jiān)測周期內(nèi)的壓力波動率及壓力均衡度指數(shù)；

9、將所述動態(tài)平衡策略中的優(yōu)先級權(quán)重拆分為水源補給緊急度系數(shù)與用戶端需求偏離度系數(shù)；

10、將所述壓力波動率與所述水源補給緊急度系數(shù)的乘積作為輸水管網(wǎng)節(jié)點水力耦合度，并根據(jù)所述水力耦合度對所述地理空間拓?fù)渲械姆种Ч艿肋M(jìn)行初始路徑排序，生成初始路徑排序結(jié)果；

11、基于所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)中的水流慣性因子，計算各分支管道在流量調(diào)節(jié)過程中的慣性衰減系數(shù)；

12、根據(jù)所述用戶端需求偏離度系數(shù)對所述初始路徑排序結(jié)果進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，生成多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案。

13、可選地，根據(jù)所述用戶端需求偏離度系數(shù)對所述初始路徑排序結(jié)果進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，生成多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案，包括：

14、基于所述用戶端需求偏離度系數(shù)與所述慣性衰減系數(shù)的比值生成路徑排序修正因子，利用所述路徑排序修正因子對所述初始路徑排序結(jié)果中分支管道的優(yōu)先級權(quán)重按比例縮放，得到縮放后的優(yōu)先級權(quán)重；

15、根據(jù)所述縮放后的優(yōu)先級權(quán)重更新各分支管道的流量分配比例，得到更新后的流量分配比例，基于所述更新后的流量分配比例生成流量分配比例集，并結(jié)合所述壓力均衡度指數(shù)計算輸水管網(wǎng)節(jié)點壓力方差變化率；

16、根根據(jù)所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)中的水流慣性因子，基于所述動態(tài)調(diào)整后的流量分配比例集中各分支管道的比例變化幅度，計算對應(yīng)分支管道的路徑冗余衰減系數(shù)；

17、當(dāng)所述壓力方差變化率未達(dá)到預(yù)設(shè)優(yōu)化閾值以及所述路徑冗余衰減系數(shù)高于預(yù)設(shè)冗余臨界值時，將所述水源補給緊急度系數(shù)的倒數(shù)與所述壓力方差變化率的乘積作為修正因子調(diào)節(jié)量；

18、基于所述修正因子調(diào)節(jié)量更新所述路徑排序修正因子，重新執(zhí)行縮放優(yōu)先級權(quán)重、更新流量分配比例、計算壓力方差變化率以及路徑冗余衰減系數(shù)，直到滿足所述壓力方差變化率小于預(yù)設(shè)優(yōu)化閾值且所述路徑冗余衰減系數(shù)低于預(yù)設(shè)冗余臨界值，生成多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案。

19、可選地，根據(jù)所述降水分布特征數(shù)據(jù)的降水量梯度變化趨勢與所述用戶端用水需求波動模式數(shù)據(jù)中的消耗速率關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成動態(tài)平衡策略，包括：

20、基于所述降水量梯度變化趨勢，劃分目標(biāo)區(qū)域在預(yù)設(shè)時段內(nèi)的降水補給時間區(qū)間，并計算各降水補給時間區(qū)間的降水缺口累積量，生成季節(jié)尺度的水源補給緊迫度指數(shù)；

21、根據(jù)所述用戶端用水需求波動模式數(shù)據(jù)，提取不同日時段的消耗速率關(guān)聯(lián)關(guān)系，計算各日時段的需水量偏離率；

22、將所述水源補給緊迫度指數(shù)與所述需水量偏離率進(jìn)行時空耦合，生成跨時間尺度的動態(tài)約束條件；

23、基于所述耦合約束條件，建立迭代優(yōu)化模型，利用所述迭代優(yōu)化模型約束所述降水補給時間區(qū)間內(nèi)的水源分配總量與各日時段需水量偏離率的加權(quán)和最小化，生成滿足跨時間尺度資源匹配的動態(tài)平衡策略。

24、可選地，將所述水源補給緊迫度指數(shù)與所述需水量偏離率進(jìn)行時空耦合，生成跨時間尺度的動態(tài)約束條件，包括：

25、根據(jù)所述降水補給時間區(qū)間中預(yù)設(shè)時間段之間的間隔天數(shù)，計算時間衰減因子，并將所述時間衰減因子與所述水源補給緊迫度指數(shù)相乘，生成按日粒度分布的補給優(yōu)先級基礎(chǔ)權(quán)重；

26、基于所述需水量偏離率中峰時段偏離率與谷時段偏離率的差值絕對值，結(jié)合歷史灌溉周期內(nèi)同類型日時段的用水平滑系數(shù)，計算各日時段的峰谷補償強度；

27、將所述補給優(yōu)先級基礎(chǔ)權(quán)重與所述峰谷補償強度按日時段對齊，生成時空關(guān)聯(lián)矩陣；

28、根據(jù)所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)中的節(jié)點壓力均衡度指數(shù)，計算各分支管道的壓力波動抑制系數(shù)，并將所述壓力波動抑制系數(shù)作為權(quán)重嵌入所述時空關(guān)聯(lián)矩陣的列向量，得到權(quán)重時空關(guān)聯(lián)矩陣；

29、對所述權(quán)重時空關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行主成分分析，提取滿足水源補給優(yōu)先級與用戶端用水峰谷時段耦合關(guān)系的特征向量，生成跨時間尺度的動態(tài)約束條件。

30、可選地，將所述多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案轉(zhuǎn)換為用于控制所述地理空間拓?fù)渲斜谜鹃y門的調(diào)度指令集，包括：

31、基于所述多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案中的分支管道流量分配比例以及路徑冗余衰減系數(shù)，生成初始泵站閥門啟閉時序參數(shù)集；

32、根據(jù)所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)中的水流慣性因子，結(jié)合所述動態(tài)平衡策略中的水源補給優(yōu)先級權(quán)重，計算各分支管道流量調(diào)節(jié)過程中的慣性補償系數(shù)；

33、基于所述壓力均衡度指數(shù)對應(yīng)的輸水管網(wǎng)各監(jiān)測節(jié)點，計算各監(jiān)測節(jié)點的壓力波動抑制閾值；

34、將所述初始泵站閥門啟閉時序參數(shù)集與所述慣性補償系數(shù)按地理空間拓?fù)渲械墓艿肋B接關(guān)系進(jìn)行時空對齊，生成動態(tài)調(diào)節(jié)指令模板，其中，所述動態(tài)調(diào)節(jié)指令模板中每個泵站閥門的流量調(diào)節(jié)參數(shù)為所述啟閉時序參數(shù)集中對應(yīng)參數(shù)與慣性補償系數(shù)的乘積；

35、根據(jù)所述壓力波動抑制閾值對所述動態(tài)調(diào)節(jié)指令模板進(jìn)行分段修正，直至所有監(jiān)測節(jié)點的壓力波動抑制閾值處于預(yù)設(shè)安全區(qū)間，用于控制所述地理空間拓?fù)渲斜谜鹃y門的調(diào)度指令集，其中，所述調(diào)度指令集包含泵站閥門的啟閉時序參數(shù)、流量調(diào)節(jié)參數(shù)以及對應(yīng)的壓力波動抑制閾值告警等級。

36、可選地，根據(jù)所述壓力波動抑制閾值對所述動態(tài)調(diào)節(jié)指令模板進(jìn)行分段修正，直至所有監(jiān)測節(jié)點的壓力波動抑制閾值處于預(yù)設(shè)安全區(qū)間，生成用于控制所述地理空間拓?fù)渲斜谜鹃y門的調(diào)度指令集，包括：

37、基于所述動態(tài)調(diào)節(jié)指令模板中的流量調(diào)節(jié)參數(shù)，計算各監(jiān)測節(jié)點的預(yù)測壓力波動值；

38、根據(jù)所述路徑冗余衰減系數(shù)與所述水源補給優(yōu)先級權(quán)重之間的比值，生成管道調(diào)節(jié)敏感度系數(shù)；

39、建立壓力波動流量調(diào)節(jié)反饋矩陣，其中，所述壓力波動流量調(diào)節(jié)反饋矩陣的行向量表示各監(jiān)測節(jié)點的預(yù)測壓力波動值，列向量表示對應(yīng)分支管道的管道調(diào)節(jié)敏感度系數(shù)；

40、對所述壓力波動流量調(diào)節(jié)反饋矩陣進(jìn)行特征分解，提取特征值大于預(yù)設(shè)特征閾值的特征向量作為關(guān)鍵調(diào)節(jié)通道；

41、基于各關(guān)鍵調(diào)節(jié)通道的特征向量元素值確定目標(biāo)分支管道以及調(diào)節(jié)方向，按照所述慣性補償系數(shù)的最大允許調(diào)節(jié)幅度更新流量調(diào)節(jié)參數(shù)；

42、基于更新后的流量調(diào)節(jié)參數(shù)，重新計算關(guān)聯(lián)監(jiān)測節(jié)點的壓力波動抑制閾值；

43、若重新計算的壓力波動抑制閾值未達(dá)到預(yù)設(shè)安全區(qū)間，則按管道調(diào)節(jié)敏感度系數(shù)的等比縮小調(diào)節(jié)幅度對所述重新計算的壓力波動抑制閾值進(jìn)行優(yōu)化，直至所有關(guān)鍵調(diào)節(jié)通道對應(yīng)的監(jiān)測節(jié)點壓力波動抑制閾值處于預(yù)設(shè)安全區(qū)間，以生成用于控制所述地理空間拓?fù)渲斜谜鹃y門的調(diào)度指令集。

44、第二方面，本技術(shù)提供了一種基于人工智能的水資源調(diào)度優(yōu)化系統(tǒng)，包括：

45、獲取模塊，用于獲取目標(biāo)區(qū)域的水資源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，其中，所述水資源多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括隨季節(jié)變化的降水分布特征數(shù)據(jù)、基于地理空間拓?fù)涞妮斔芫W(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)以及用戶端用水需求波動模式數(shù)據(jù)；

46、生成模塊，用于根據(jù)所述降水分布特征數(shù)據(jù)的降水量梯度變化趨勢與所述用戶端用水需求波動模式數(shù)據(jù)中的消耗速率關(guān)聯(lián)關(guān)系，生成動態(tài)平衡策略；

47、輸出模塊，用于基于所述輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷數(shù)據(jù)的節(jié)點壓力分布特征，結(jié)合所述動態(tài)平衡策略中的優(yōu)先級權(quán)重，輸出多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案；

48、轉(zhuǎn)換模塊，用于將所述多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案轉(zhuǎn)換為用于控制所述地理空間拓?fù)渲斜谜鹃y門的調(diào)度指令集。

49、第三方面，本技術(shù)實施例提供了一種計算設(shè)備，包括處理組件以及存儲組件；所述存儲組件存儲一個或多個計算機(jī)指令；所述一個或多個計算機(jī)指令用以被所述處理組件調(diào)用執(zhí)行，實現(xiàn)如上述第一方面所述的一種基于人工智能的水資源調(diào)度優(yōu)化方法。

50、第四方面，本技術(shù)實施例提供了一種計算機(jī)存儲介質(zhì)，存儲有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被計算機(jī)執(zhí)行時，實現(xiàn)如第一方面所述的一種基于人工智能的水資源調(diào)度優(yōu)化方法。

51、本技術(shù)實施例，通過綜合分析目標(biāo)區(qū)域內(nèi)的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，包括降水分布特征、輸水管網(wǎng)動態(tài)負(fù)荷以及用戶用水需求波動模式等關(guān)鍵信息，實現(xiàn)了對水資源的智能優(yōu)化調(diào)度，該方法利用動態(tài)平衡策略結(jié)合節(jié)點壓力分布特征生成多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案，并將此方案轉(zhuǎn)化為具體的泵站閥門調(diào)度指令集，不僅提高了水資源的利用率，還增強了供水系統(tǒng)的靈活性和響應(yīng)速度，這使得系統(tǒng)能夠在面對復(fù)雜多變的環(huán)境條件時，仍能保證高效穩(wěn)定的運行，有效解決了傳統(tǒng)靜態(tài)調(diào)度策略在資源分配不均、實時響應(yīng)能力差等方面的不足。

52、進(jìn)一步的，在生成多目標(biāo)輸水路徑優(yōu)化方案的過程中引入了更為精細(xì)的數(shù)據(jù)處理和計算機(jī)制，通過對各輸水管網(wǎng)節(jié)點的壓力波動率及壓力均衡度指數(shù)進(jìn)行提取，并結(jié)合水源補給緊急度系數(shù)與用戶端需求偏離度系數(shù)拆分后的優(yōu)先級權(quán)重，能夠更準(zhǔn)確地評估并調(diào)整各分支管道的水力耦合度，從而實現(xiàn)初始路徑的有效排序，同時，基于水流慣性因子計算慣性衰減系數(shù)，并據(jù)此對初始路徑排序結(jié)果進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，最終生成更加優(yōu)化的輸水路徑方案，這種方法顯著提升了整個調(diào)度系統(tǒng)的精確性和適應(yīng)性，確保了即使在極端情況下也能實現(xiàn)水資源的安全、穩(wěn)定供給，極大程度上提高了系統(tǒng)的可靠性和效率。

53、本技術(shù)的這些方面或其他方面在以下實施例的描述中會更加簡明易懂。