【技术实现步骤摘要】
基于NSGA
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II算法的河道水质多目标优化调度方法
[0001]本申请涉及污水处理
，特别涉及一种基于NSGA
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II算法的河道水质多目标优化调度方法。
技术介绍
[0002]随着我国城市化建设的高速发展，城市河道逐渐成为纳污主体，但受污水量和污水处理技术的限制，河道的水环境容易遭到破坏，水生态不能得到保障，城市内水环境问题愈发严重，如何治理城市河流湖泊的黑臭水体成了城市管理者不得不面对的问题。为了有效治理城市河网的水污染、提升河道水质，有必要开展城市河网水污染控制理论和技术研究，依托工程手段和非工程手段相结合的方式改善城市水环境，对“推进生态文明，建设美丽城市”具有重要意义。
[0003]目前对城市河道水质的改善主要依赖于工程措施，而优化调度作为重要的非工程手段，在城市河道中的应用主要围绕于防洪排涝，缺乏关于消减河道黑臭污染，提升水质达标率的相关实践应用。
[0004]河道水质优化调度问题往往是一个复杂的多目标问题，既存在多个控制断面的水质达标取舍，又存在多种水质...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于NSGA
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II算法的河道水质多目标优化调度方法，其特征在于，包括如下步骤：基于目标河网的基础数据构建初始河道水动力水质模型；采集预设时长内所述目标河网的水质监测数据，并利用所述水质监测数据对所述初始河道水动力水质模型进行率定与验证，生成满足模拟结果与所述水质监测数据之间的误差满足预设精确标准要求的最终河道水动力水质模型；将所述最终河道水动力水质模型接入实时水量水质监测数据和降雨预报数据，并部署在目标在线系统中，针对存在考核断面水质超标的模拟时段作为待优化的基准方案，构建提升该断面水质达标率的多目标优化调度模型；以及在Python环境中，基于预设NSGA
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II算法将所述多目标优化调度模型与所述最终河道水动力水质模型进行耦合和迭代计算，以得到目标河网系统在多目标下的最优调度策略，并在所述Python环境下执行所述最优调度策略的河道水质模拟。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础数据包括河网形状和河道断面形状数据、调度对象数据和污染负荷数据中的至少一项，其中，所述调度对象数据包括泵站或闸门的地理位置、设计参数及调度规则数据中的一项或多项；所述污染负荷数据包括排口位置及排污量、流域内各行政区的人口生活污水数据、农业污水数据、畜牧业污水数据及工业污水数据中的一项或多项。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集预设时长内所述目标河网的水质监测数据，并利用所述水质监测数据对所述初始河道水动力水质模型进行率定与验证，生成满足模拟结果与所述水质监测数据之间的误差满足预设精确标准要求的最终河道水动力水质模型，包括：采集预设时长内用于率定及验证的目标河网的水质监测数据，其中，所述水质监测数据包括河道上重要排口处和安装有水质监测设备处的污染物浓度数据；随机抽取所述水质监测数据的其中部分数据以作为模型率定，并通过修正模型参数达到模型模拟结果与实测数据的吻合程度达到预设条件；在所述水质监测数据的剩余数据中随机抽取至少一次数据以作为模型验证，并用率定好的模型结果与所述实测数据进行比对，并进行误差评价。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多目标优化调度模型的优化目标为考核断面模拟时段内水质超标率最低且补水量最小，且决策变量为所述基准方案中可供调度的泵站或闸站的水工调度对象，以及约束条件为每个调度对象控制能力的上下限。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在Python环境中，基于预设NSGA
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II算法将所述多目标优化调度模型与所述最终河道水动力水质模型进行耦合和迭代计算，以得到目标河网系统在多目标下的最优调度策略，并在所述Python环境下执行所述最优调度策略的河道水质模拟，包括：在所述Python环境中，确定所述预设NSGA
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II算法的每项参数，其中，所述每项参数包括种群参数、最大迭代次数和变异概率；在所述Python环境中，定位所述最终河道水动力水质模型，读取索引模型各个调度对象的调度曲线文件，随机生成指定种群规模的调度方案，并在设定的约束条件范围内随机生成调度对象策略，写入并覆盖所述各个调度对象相应的调度曲线文件中；
在所述Python环境中，驱动所述最终河道水动力水质模型，对所述各个调度方案采用更新后的调度曲线文件重新执行河道水质模拟；根据所述各个调度方案的模拟结果，获取模拟后的考核断面指定污染物的水质结果以及当前的调度方案下的总补水量，计算所述优化目标的函数值，判断是否达到最大迭代步数或者连续若干代中的目标值不再下降，其中，若未满足，则由所述预设NSGA
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II算法更新调度对象的调度策略，且继续新一轮的迭代优化；若达到所述最大迭代步数或者连续若干代中的目标值不再下降，则停止优化计算，并返回当前对应最优目标值的最优调度...
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