一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法技术

本发明专利技术公开了一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，包括以下步骤：步骤一、针对研究区的进行数据收集，构建流域水文模拟模型—SWAT模型；步骤二、收集未来气象数据，并将其输入到已率定验证好的SWAT模型中，对研究区气候变化背景下区域地表水资源量进行预测模拟；步骤三、将气候变化背景下区域地表水资源预测模拟模型整合到区间多目标优化模型中；步骤四、求解气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型；有益效果是，能够在预测未来区域地表水资源量的基础上，得到不同气候变化情景下满足发电、供水、弃水目标的水库水资源配置方案。资源配置方案。资源配置方案。

【技术实现步骤摘要】
一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法


[0001]本专利技术涉及区域地表水资源优化配置
，特别是一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法。

技术介绍

[0002]区域地表水资源在促进社会经济发展和保护生态系统方面具有重要意义；水库作为一种有效的工程措施，在地表水资源的供应与调节过程中发挥着关键作用；然而，气候变化通过影响气象要素对地表水资源(如水库流域可用水资源量)产生了重大影响，并且近年来影响愈发显著，给水库流域可用水资源的预测带来了很大的压力，甚至造成了缺水风险；如何在气候变化下对水库流域可用水资源进行预测模拟以及优化配置成为水资源管理研究中的重要问题；
[0003]同时，水库流域区域地表水资源的管理过程极其复杂，具有多目标性与不确定性；例如，水库通常具有发电、供水、生态调节等多种服务功能，这就导致了水库在运行过程中需要满足多个目标；同时，由于信息收集的不完全和系统的复杂性，多个参数难以给出确定的值；进而显著影响优化配置方案的可靠性；此外，气候变化可能加剧这些不确定性和复杂性，从而可能导致一些社会经济问题，如区域供水不稳定和下游生态系统恶化等；
[0004]因此，有效处理气候变化下系统的不确定性和复杂性，已成为库区地表水资源研究的重点和难点；有必要提出一些先进的模型来支持水资源的预测模拟和优化配置，这对确保区域供水安全和社会经济的可持续发展具有重要意义。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是为了解决上述问题，设计了一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法。<br/>[0006]实现上述目的本专利技术的技术方案为，一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，包括以下步骤：
[0007]步骤一、针对研究区的进行数据收集，构建流域水文模拟模型—SWAT模型；
[0008]步骤二、收集未来气象数据，并将其输入到已率定验证好的SWAT模型中，对研究区气候变化背景下区域地表水资源量进行预测模拟；
[0009]步骤三、将气候变化背景下区域地表水资源预测模拟模型整合到区间多目标优化模型中，形成气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型；
[0010]步骤四、求解气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型，得到考虑未来气候变化、系统不确定性和多目标性的区域地表水资源优化配置方案。
[0011]对本技术方案的进一步补充，步骤一中，研究区的数据包括：研究区的数字高程数据、水文数据、气象数据、土地利用数据、土壤类型数据，构建SWAT模型的步骤包括：子流域划分、水文响应单元划分、输入气象数据、参数敏感性分析、模型率定及验证。
[0012]对本技术方案的进一步补充，步骤二中，基于实测水文数据对构建的SWAT模型进
行率定验证，并收集不同温室气体排放情景下的规划年逐日降雨量、逐日最低气温、逐日最高气温输入已率定验证好的SWAT模型中，预测模拟出气候变化背景下区域地表水资源量。
[0013]对本技术方案的进一步补充，步骤三中，将RCP气象情景、SWAT模型、区间线性规划、多目标规划耦合在一个框架内，构建气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型。
[0014]对本技术方案的进一步补充，所构建的区间多目标优化配置模型包括：目标函数、决策变量和约束条件，并以水库分配给发电的用水量、水库库内取水量、弃水量为决策变量，以水库水力发电量最大化、水库库内取水量产生的经济效益最大化、弃水量最小化为目标函数。
[0015]对本技术方案的进一步补充，步骤四中，引入隶属度函数，采用模糊几何加权算法将区域地表水资源区间多目标优化配置模型中的多目标问题转成求解满意度最大的单目标问题，通过引入辅助变量将区间数转换为确定值，并利用最优最劣模型将求解满意度最大的单目标问题转换成最优子模型与最劣子模型，计算出水库发电用水量、库内取水量、弃水量的最优解与最劣解，其中每个决策变量的最优解与最劣解可组成该决策变量的区间解；将决策变量代入相应的目标函数中，得到水库发电量的区间解、库内取水产生经济效益的区间解。
[0016]对本技术方案的进一步补充，土地利用类型数据包括：研究区的建设用地、耕地、林地、草地和水域；土壤类型数据包括：研究区土壤类型空间分布数据及土壤属性数据库；气象数据包括：研究区历年的逐日降雨、气温、风速、太阳辐射、湿度；水文数据包括：研究区内水文监测站点历年径流量实测数据；
[0017]构建SWAT模型模拟历史径流量，主要包括以下步骤：利用数字高程数据分析数字地形和定义河网，划分出子流域，计算子流域参数；在子流域基础上，根据土壤数据、土地利用数据、坡度数据，进一步将子流域划分为多个水文响应单元；输入气象数据，逐步计算每个水文响应单元上的径流量，再通过汇流计算得到流域总径流量。
[0018]对本技术方案的进一步补充，对构建的SWAT模型进行率定验证，选择流域内水文监测站点，利用站点实测水文数据对SWAT模型模拟数据进行校正，包括以下步骤：利用SWAT
‑
CUP软件进行率定验证操作，选用SUFI
‑
2算法进行迭次运算确定参数最佳值；根据参数最佳值对SWAT模型进行调参，并代入模型进行模拟验证；选择纳什系数(NSE)和相关系数(R2)作为评价SWAT模型适用性的两个指标，并且NSE&gt;0.5，R2&gt;0.6时SWAT模型具有适用性。
[0019]对本技术方案的进一步补充，在步骤三中，区域地表水资源区间多目标优化配置模型，包括：
[0020]所述目标函数为：
[0021]a)发电量最大：
[0022][0023]式中，E
±
为t时段内水库发电总量，单位为kWh；为水库在t时段的平均发电功率，单位为MW兆瓦(每小时发电量1兆瓦时)；Δt表示t时段的时段长度，单位为天；K
±
表示水库的出力系数；H
±
表示水库水头，单位为m；表示水库在t时段内的总发电用水量，单位为m3；
[0024]b)供水产生的经济效益最大：
[0025][0026]式中，F
±
为t时段内水库供水产生的经济效益，单位为RMB；B
±
为单位供水水量产生的经济效益，单位为RMB/m3；为水库在t时段内的总供水水量，单位为m3；
[0027]c)弃水量最小：充分利用水资源
[0028][0029]式中，为总弃水水量，单位为m3；为t时段内水库弃水量，单位为m3；T为总时段数。
[0030]各约束条件：
[0031]a)水库水量平衡约束：
[0032][0033]式中，和V
t
±
分别是t+1和t时段的水库库容，单位为m3；I
t
是t时段水库入库流量，单位m3/s；
[0034]b)过轮机流量约束：
[0035][0036]Q
max，p
＝R
×
Δt...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、针对研究区的进行数据收集，构建流域水文模拟模型—SWAT模型；步骤二、收集未来气象数据，并将其输入到已率定验证好的SWAT模型中，对研究区气候变化背景下区域地表水资源量进行预测模拟；步骤三、将气候变化背景下区域地表水资源预测模拟模型整合到区间多目标优化模型中，形成气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型；步骤四、求解气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型，得到考虑未来气候变化、系统不确定性和多目标性的区域地表水资源优化配置方案。2.根据权利要求1所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，步骤一中，研究区的数据包括：研究区的数字高程数据、水文数据、气象数据、土地利用数据、土壤类型数据，构建SWAT模型的步骤包括：子流域划分、水文响应单元划分、输入气象数据、参数敏感性分析、模型率定及验证。3.根据权利要求2所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，步骤二中，基于实测水文数据对构建的SWAT模型进行率定验证，并收集不同温室气体排放情景下的规划年逐日降雨量、逐日最低气温、逐日最高气温输入已率定验证好的SWAT模型中，预测模拟出气候变化背景下区域地表水资源量。4.根据权利要求3所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，步骤三中，将RCP气象情景、SWAT模型、区间线性规划、多目标规划耦合在一个框架内，构建气候变化背景下区域地表水资源区间多目标优化配置模型。5.根据权利要求4所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，所构建的区间多目标优化配置模型包括：目标函数、决策变量和约束条件，并以水库分配给发电的用水量、水库库内取水量、弃水量为决策变量，以水库水力发电量最大化、水库库内取水量产生的经济效益最大化、弃水量最小化为目标函数。6.根据权利要求1所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，步骤四中，引入隶属度函数，采用模糊几何加权算法将区域地表水资源区间多目标优化配置模型中的多目标问题转成求解满意度最大的单目标问题，通过引入辅助变量将区间数转换为确定值，并利用最优最劣模型将求解满意度最大的单目标问题转换成最优子模型与最劣子模型，计算出水库发电用水量、库内取水量、弃水量的最优解与最劣解，其中每个决策变量的最优解与最劣解可组成该决策变量的区间解；将决策变量代入相应的目标函数中，得到水库发电量的区间解、库内取水产生经济效益的区间解。7.根据权利要求2所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，土地利用类型数据包括：研究区的建设用地、耕地、林地、草地和水域；土壤类型数据包括：研究区土壤类型空间分布数据及土壤属性数据库；气象数据包括：研究区历年的逐日降雨、气温、风速、太阳辐射、湿度；水文数据包括：研究区内水文监测站点历年径流量实测数据；构建SWAT模型模拟历史径流量，主要包括以下步骤：利用数字高程数据分析数字地形和定义河网，划分出子流域，计算子流域参数；在子流域基础上，根据土壤数据、土地利用数据、坡度数据，进一步将子流域划分为多个水文响应单元；输入气象数据，逐步计算每个水文响应单元上的径流量，再通过汇流计算得到流域总径流量。
8.根据权利要求7所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，对构建的SWAT模型进行率定验证，选择流域内水文监测站点，利用站点实测水文数据对SWAT模型模拟数据进行校正，包括以下步骤：利用SWAT
‑
CUP软件进行率定验证操作，选用SUFI
‑
2算法进行迭次运算确定参数最佳值；根据参数最佳值对SWAT模型进行调参，并代入模型进行模拟验证；选择纳什系数(NSE)和相关系数(R2)作为评价SWAT模型适用性的两个指标，并且NSE&gt;0.5，R2&gt;0.6时SWAT模型具有适用性。9.根据权利要求4所述的一种区域地表水资源预测模拟及其优化配置方法，其特征在于，在步骤三中，区域地表水资源区间多目标优化配置模型，包括：所述目标函数为：a)发电量最大：式中，E
±
为t时段内水库发电总量，单位为kWh；为水库在t时段的平均发电功率，单位为MW兆瓦(每小时发电量1兆瓦时)；Δt表示t时段的时段长度，单位为天；K
±
表示水库的出力系数；H
±
表示水库水头，单位为m；表示水库在t时段内的总发电用水量，单位为m3；b)供水产生的经济效益最大：式中，F
±
为t时段内水库供水产生的经济效益，单位为RMB；B
±
为单位供水水量产生的经济效益，单位为RMB/m3；为水库在t时段内的总供水水量，单位为m3；c)弃水量最小：充分利用水资源式中，为总弃水水量，单位为m3；为t时段内水库弃水量，单位为m3；T为总时段数。各约束条件：a)水库水量平衡约束：式中，和分别是t+1和t时段的水库库容，单位为m3；I
t
是t时段水库入库流量，单位m3/s；b)过轮机流量约束：Q
max p
＝R
×
Δt
×
8640
式中，为水库在t时段的发电流量，单位为m3；Q
max,p
为t时段下水库最大发电用水量，单位为m3；R为水电站最大过轮机流量，单位为m3/s，其中，新丰江水库最大过轮机流量为490m3/s；c)水库下泄水量约束：c)水库下泄水量约束：式中，为t时段内水库的下泄水量，单位为m3，其中，下泄水量等于发电用水量与弃水量之和；为t时段水库的最小下泄流量，单位为m3；为t时段水库的最大下泄流量，单位为m3；d)发电量约束：式中，E
±
为规划期内水库总发电量，单位为kWh；为规划年内水库最小发电量，单位为kWh；e)水库库内取水量约束：式中，为水库在t时段内的总供水水量，单位为m3；为水库在规划年的最小水库库内取水量，单位为m3；规划年水库最大水库库内取水量，单位为m3；f)水库库容约束：式中，V
t+1
±
为t时段的月末库容，单位为m3；与分别为水库t时段内允许的最小、最大库容；g)变量非负约束g)变量非负约束g)变量非负约束式中，E
±
、K
±
、...

【专利技术属性】
技术研发人员：荣戗戗，朱姝娲，岳文淙，苏美蓉，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：