一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法技术

本发明专利技术涉及一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法，属于水资源优化配置技术领域，其包括：S1.根据收集到的数据资料，优选边际分布，并基于此优选多维联合分布函数；S2.推导出多水源丰枯遭遇概率计算公式，得到双水源城市的9种丰枯遭遇概率值，以及三水源城市的27种丰枯遭遇概率值；S3.构建基于GA

【技术实现步骤摘要】
一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法


[0001]本专利技术属于水资源优化配置
，涉及一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法。

技术介绍

[0002]作为人类生存发展以及经济社会正常运转必不可少的基础物质，人们对水资源的需求日益增长，然而水资源的减少导致部分地区受到了严重影响。近年来黄河流域水资源趋于减少，并且时空分布年内年际不均，为了避免这一问题给人民生命财产造成威胁，国家推行水权交易制度来解决区域用水矛盾。我国水权交易研究起步较晚，相应的研究也比较少，尤其是跨区域、多流域的大规模水权交易活动，此外，现有的水权交易研究中对上游来水情况所造成的供水风险研究较少。目前国内外对水权制度、水权交易、水资源风险管理等方面做了大量的研究，为今后的研究打下了坚实的基础，但是这些研究也存在一定的缺陷。考虑来水的不确定性的研究很少，同时，没有关注交易单元在交易前后的供水风险变化情况等，主要表现在下面4个方面：
[0003](1)在众多研究中，关于交易单元各水源的不确定性研究较少，而且对多水源交易单元的联合供水风险及其定量表征方面缺乏研究，此外，关于应对水源上游来水的不确定性的风险预案较少，这些都有待于进一步深化。
[0004](2)现有的水权交易模式研究更多的是集中在某一地区某些用水户之间的交易，而且交易的水源是固定的水源，交易的范围和交易的对象都比较有限。对跨区域水权交易模式和方案优化的研究很少，需要进一步研究多水源的跨区域水权交易模式和方案优化的问题。
[0005](3)在水权交易模型方面，其本身就具有复杂性和不确定性，现有水权交易方面的研究较多的是以确定的可交易水权为模型的输入，不能体现来水的不确定性。通过将不确定性信息量化，以区间作为水权交易模型的输入，可以为城市供水系统管理提供方法支持。
[0006](4)目前水权交易方案的优选模型，主要是以经济效益为主要目标，而忽略了水权交易为购水城市所带来的生态影响以及购水城市的供水风险变化。因此，水权交易应考虑多目标交易，针对水权交易研究区的生态效益和供水风险问题应当进一步进行研究。
[0007]现有水权交易方面的研究较多的是以确定的可交易水权为模型的输入，不能体现来水的不确定性。水权交易方案的优选模型，主要是以经济效益为主要目标，而忽略了水权交易为购水城市所带来的生态影响以及购水城市的供水风险变化。因此，水权交易应考虑多目标交易，针对水权交易研究区的生态效益和供水风险问题应当进一步进行研究。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的在于结合Copula函数和遗传算法，提供一种基于Copula函数的水权交易优选方法，考虑交易单元多水源联合供水的供水风险，针对交易单元存在多水源供水情况，通过对各供水水源的水文概率分析，进一步深入到联合概率分布研究，从中剖析多水
源城市供水的风险机制以及风险来源，定量分析各交易单元的联合供水风险，为跨区域水权交易优化目标提供参考。考虑交易单元多水源供水情况的多目标水权交易优化模型，针对多水源供水格局，构建了基于GA
‑
Copula的多水源供水城市下的多目标水权交易方案优化模型，实现了跨区域水权交易方案的确定。将城市可交易水权区间为模型输入，以全区域经济效益最大和购水城市供水风险最小为目标函数，较好地解决了大规模、跨流域、跨区域水权交易的问题，同时，模型将不同水平年遭遇情况下各地市的可交易水权以区间的形式输入，使得水权以动态化形式进行交易。
[0009]为解决上述问题，本专利技术提供的技术方案为：
[0010]一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法，包括以下步骤：
[0011]S1.根据收集到的数据资料，为各地市的不同水源序列优选边际分布，并基于此优选多维联合分布函数。在边际分布优选模型的基础上构建了基于Copula函数构建的多水源城市供水风险评估模型，用于分析不同水源的统计特征并定量分析供水城市的供水风险；
[0012]S1.1.要进行联合分布，首先应进行各地市本地水源可供水量序列以及两个外调水源可供水量序列的边际分布函数的优选；
[0013]边际分布函数的选取主要有正态分布函数(NORM)、极值分布函数(GEV)、对数正态分布函数(LOGN)、皮尔逊三型曲线(P
‑Ⅲ
)；
[0014]S1.2.供水风险率定义为实际供水量小于某一特定值的概率；当供水总量S小于城市需水量N时，城市发生缺水的概率(P(S≤N))即为供水风险率；
[0015]Copula函数的数学含义与其相同，故用来定量表征供水风险，此外，选取的研究区为多水源供水城市，Copula函数可以在不同供水水源的边际分布函数之间建立关系；
[0016]S2.根据数学方法推导得到多水源丰枯遭遇概率计算模型，结合联合概率分布模型计算得到的数据，得到双水源城市的9种丰枯遭遇概率值，以及三水源城市的27种丰枯遭遇概率值；
[0017]S3.针对研究区多水源供水的特点构建基于GA
‑
Copula函数的多目标水权交易优化模型，模型的目标函数采用研究区经济效益最大和购水城市供水风险最小，在计算优化的过程中实现多水源之间的互馈，运用改进型NSGA
‑Ⅱ
生成Pareto方案集，在方案集中采用针对不同利益主体的效用函数和“YCRT”(The Young Conflict Resolution Theory)理论优选出最佳的交易方案；
[0018]S4.基于GA
‑
Copula模型，分别计算并制定三种典型遭遇情景下的水权交易方案，并进行交易前后研究区经济效益和购水城市供水风险的对比。
[0019]作为本专利技术一种基于Copula函数的水权交易方案优选方法，所述的S1步骤包括：
[0020]S1.1.要进行联合分布，首先应进行各地市本地水源可供水量序列以及两个外调水源可供水量序列的边际分布函数的优选；边际分布函数的选取有正态分布函数(NORM)、极值分布函数(GEV)、对数正态分布函数(LOGN)、皮尔逊三型曲线(P
‑Ⅲ
)；
[0021]S1.2.供水风险率定义为实际供水量小于某一特定值的概率；当供水总量S小于城市需水量N时，城市发生缺水的概率(P(S≤N))即为供水风险率；Copula函数的数学含义与其相同，故用来定量表征供水风险；此外，选取的研究区为多水源供水城市，Copula函数可以在不同供水水源的边际分布函数之间建立关系；
[0022]其中，构建边际分布优选模型和基于Copula函数构建的多水源城市供水风险评估
模型，分布函数和联合概率函数包括：
[0023](1)正态分布函数
[0024]概率密度函数：
[0025][0026]累积分布函数：
[0027][0028](2)广义极值分布函数
[0029]概率密度函数：
[0030][0031]累积分布函数：
[0032][0033](3)对数正本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.根据收集到的数据资料，为各地市的不同水源序列优选边际分布，并基于此优选多维联合分布函数；在边际分布优选模型的基础上构建了基于Copula函数构建的多水源城市供水风险评估模型，用于分析不同水源的统计特征并定量分析供水城市的供水风险；S1.1.要进行联合分布，首先应进行各地市本地水源可供水量序列以及两个外调水源可供水量序列的边际分布函数的优选；边际分布函数的选取有正态分布函数(NORM)、极值分布函数(GEV)、对数正态分布函数(LOGN)、皮尔逊三型曲线(P
‑Ⅲ
)；S1.2.供水风险率定义为实际供水量小于某一特定值的概率；当供水总量S小于城市需水量N时，城市发生缺水的概率(P(S≤N))即为供水风险率；Copula函数的数学含义与其相同，故用来定量表征供水风险，此外，选取的研究区为多水源供水城市，Copula函数可以在不同供水水源的边际分布函数之间建立关系；S2.根据数学方法推导得到多水源丰枯遭遇概率计算模型，结合联合概率分布模型计算得到的数据，得到双水源城市的9种丰枯遭遇概率值，以及三水源城市的27种丰枯遭遇概率值，以此判断各情景出现的可能性；S3.针对研究区多水源供水的特点构建基于GA
‑
Copula函数的多目标水权交易优化模型，模型的目标函数采用研究区经济效益最大和购水城市供水风险最小，在计算优化的过程中实现多水源之间的互馈，运用改进型NSGA
‑Ⅱ
生成Pareto方案集，在方案集中采用针对不同利益主体的效用函数和“YCRT”(The Young Conflict Resolution Theory)理论优选出最佳的交易方案；S4.基于上述构建的GA
‑
Copula模型，分别计算并制定三种典型遭遇情景下的最优水权交易方案，并进行交易前后研究区经济效益和购水城市供水风险的对比。2.根据权利要求1所述的一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法，其特征在于，所述的S1步骤包括：S1.1.要进行联合分布，首先应进行各地市本地水源可供水量序列以及两个外调水源可供水量序列的边际分布函数的优选；边际分布函数的选取有正态分布函数(NORM)、极值分布函数(GEV)、对数正态分布函数(LOGN)、皮尔逊三型曲线(P
‑Ⅲ
)；S1.2.供水风险率定义为实际供水量小于某一特定值的概率；当供水总量S小于城市需水量N时，城市发生缺水的概率(P(S≤n))即为供水风险率；Copula函数的数学含义与其相同，故用来定量表征供水风险；此外，选取的研究区为多水源供水城市，Copula函数可以在不同供水水源的边际分布函数之间建立关系；其中，构建边际分布优选模型和基于Copula函数构建的多水源城市供水风险评估模型，分布函数和联合概率函数包括：(1)正态分布函数概率密度函数：
累积分布函数：(2)广义极值分布函数概率密度函数：累积分布函数：(3)对数正态分布函数概率密度函数：累积分布函数：(4)皮尔逊
‑Ⅲ
分布概率密度函数：累积分布函数：式中，μ为位置参数；α为尺度参数；σ为形状参数；Γ(α)为伽马函数，α、β、a0分别为皮尔逊Ⅲ型分布的形状参数、尺度参数和位置参数，α>0，β>0；其中C
v
、C
s
分别为均值、变差系数和偏态系数，称为离均系数，其均值为0，标准差为1；不同的二维Copula函数参数的取值范围及其联合分布函数如下：(1)Gumbel Copula联合分布模型(2)Clayton Copula联合分布模型
(3)Frank Copula联合分布模型式中，θ为Frank Copula、Clayton Copula和Gumbel Copula函数中描述2个和3个变量相互关系的参数；三维椭圆Copula函数函数形式如下：(1)三维Gaussian Copula式中：Φ
‑1(
·
)表示标准正态分布的逆函数；Φ
∑
(Φ
‑1(u1)，
…
，Φ
‑1(u
d
))表示多元正态分布函数；分布函数；d表示随机变量的维数；W为积分变量矢量，W＝[w1,w2,
…
,w
d
]
T
；(2)三维Student t Copula式中：为单变量Student t分布的逆函数；v为t分布的自由度；表示多元Student t分布函数；d表示随机变量的维数；W为积分变量矢量，W＝[w1,w2,
…
,w
d
]
T
。3.根据权利要求1所述的一种基于缺水风险评估的水权交易方案优选方法，其特征在于，所述的S2步骤包括：S2.1供水城市联合概率分布模型及其应用；城市供水风险的联合概率分析；多水源城市供水风险的联合概率分析；供水城市联合概率分布模型及其应用；F(x1,x2,
…
,x
N
)＝C[F(x1),F(x2),
…
,F(x
N
)]
ꢀꢀꢀꢀ
(14)式(1)(2)中，F(x1),F(x2),
…
,F(x
N
)为随机向量x1,x2,
…
,x
N
各自的边际分布；F(x1,
x2,
…
,x
N
)为联合分布函数；f(x1,x2,
…
,x
N
)为密度函数；S2.2城市供水风险的联合概率分析；S2.3多水源城市供水风险的联合概率分析；其中，构建的多水源丰枯遭遇概率计算公式，其关系式为：P(X1<X≤X2,Y1<Y≤Y2)＝C(u2,v2)
‑
C(u1,v2)
‑
C(u2,v1)+C(u1,v1)
ꢀꢀꢀꢀ
(16)P(X1&...

【专利技术属性】
技术研发人员：窦明，安晨，李桂秋，邹磊，张建岭，王涵，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：