【技术实现步骤摘要】
考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法
本专利技术属于水利、农业灌溉
，具体涉及一种考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法。
技术介绍
随着现代化农业的快速发展，农业生产管理日益规模化、精准化，对农业灌溉供水提出了更高的要求。开展农业水资源确权意味着农业水资源将从传统的粗放式管理向精细化管理转变，要求在水库灌溉供水管理时做出更精确的决策。水库灌溉调度有效性通常受到各种不确定性因素的影响。在水库灌溉调度中，气象因素是最重要的不确定性影响因素之一，其具有预报随机性特征，一方面降雨量预报的不确定性会导致制定灌溉计划的不确定，另一方面温度、光照、风速等的不确定性会使得作物需水量呈现不确定性。因此，在灌溉供水调度中，研究气象因素和径流预报因素的不确定性影响及如何有效处理不确定性因素至关重要。考虑不确定性的水库调度决策方式主要有隐随机模型、参数-模拟-优化模型、显随机模型。隐随机模型属于黑箱模型，通过隐性的考虑径流预报信息建立模型，并结合确定性方法得到的理想解，隐随机模型没有考虑水库运行的效益与稳定性，且在挖掘具有复杂...
【技术保护点】
1.一种考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1：构建考虑时空拓扑关系的降雨不确定性与径流不确定性的初始场景；/n步骤2：采用基于概率测度的场景缩减准则对初始化场景进行缩减；/n步骤3：建立考虑缩减场景的水库灌溉优化调度模型；/n步骤4：采用岛群优化算法对步骤3中的模型进行求解，根据计算结果对灌溉供水进行调度。/n
【技术特征摘要】
1.一种考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建考虑时空拓扑关系的降雨不确定性与径流不确定性的初始场景；
步骤2：采用基于概率测度的场景缩减准则对初始化场景进行缩减；
步骤3：建立考虑缩减场景的水库灌溉优化调度模型；
步骤4：采用岛群优化算法对步骤3中的模型进行求解，根据计算结果对灌溉供水进行调度。
2.根据权利要求1所述的考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，步骤1还包括如下步骤：
步骤1.1:不确定性值域空间的最优化离散：以不确定性值域空间为离散化对象，采用拉丁超立方体抽样方法从各个不确定因素的概率分布中抽样，调整离散的网格划分方式及尺度，均衡离散计算效率和精度，得到不确定性值空间的离散场景；
步骤1.2:时序化场景构建：根据得到的离散场景采用混沌Logistic映射生成混沌数列，并将混沌数列中的映射值按序列进行划分，结合混沌序列与不确定性值域空间的离散场景，在时间尺度上，将所有时段所抽取的点组合起来得到：降雨量F＝[F1,F2,F3,F4..,Fi]与上游来水Q＝[Q1,Q2,Q3,Q4..,Qi]，由此生成初始化场景集S，其中，Fi表示第i个时段的降雨量，Qi表示第i个时段的上游来水量。
3.根据权利要求2所述的考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，步骤1.1具体为：在每个时段i上分成互不重叠的m个区间，使得每个区间具有相同的概率，在每个时段的每一个区间中随机抽取一点，形成每个时段的离散场景。
4.根据权利要求2所述的考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，场景集S包含的场景数为W，场景数W的取值范围为[1000,10000]。
5.根据权利要求2所述的考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，混沌序列根据混沌的映射值划分为5档，当映射值∈[0，0.2]时，混沌序列为1；当映射值∈[0.2，0.4]，混沌序列为2；当映射值∈[0.4，0.6]，混沌序列为3；当映射值∈[0.6，0.8]，混沌序列为4；当映射值∈[0.8，1]，混沌序列为5；根据混沌序列找出离散场景中对应的数值并根据该数值在时间尺度上生成相应的场景集。
6.根据权利要求1所述的考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，步骤2还包括如下子步骤：
步骤2.1：基于概率测度的场景缩减准则，采用Kantorovich距离表示场景之间的概率距离，场景Si和Sj之间的欧式距离为Cp(Si,Sj)，因此场景间的距离可以表示为：
基于概率测度的场景缩减方法表示为：
其中，J为被消去的场景集合；
步骤2.2：采用k-means算法进行场景聚类，以实现场景的缩减。
7.根据权利要求6所述的考虑多不确定性的水库灌溉优化调度方法，其特征在于，步骤2.2还包括如下子步骤：
步骤2.2.1：随...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾巍，叶志伟，徐志刚，徐慧，董新华，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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