【技术实现步骤摘要】
本申请涉及农业灌溉技术，具体涉及一种基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法。
技术介绍
1、在现代水资源管理领域，渠系优化配水扮演着至关重要的角色，尤其是在确保可持续用水和满足不断增长的需求方面。传统的渠系配水方法通常依赖于静态模型和规则，这种方法往往难以应对动态的气候变化、不断变化的水资源需求和复杂的地理环境。这些挑战限制了水资源的有效管理和合理分配，可能导致浪费、磨损以及整个水资源系统的低效运行。据统计数据显示，由于不合理的水资源分配和传统渠系配水方法的限制，农业灌溉和供水系统中发生了大量的故障和事故。找到更有效、智能和自适应的渠系优化配水方法，具有巨大的潜力，可以减轻这些问题，提高供水和电力系统的可靠性，保护生态系统，以及提高社会的整体福祉。
2、当前，大部分灌区仍在使用经验配水方法，这种方法依赖于管理经验来确定灌溉渠系的水量和流量分配。尽管经验配水方法可以用于基本的灌区水资源分配，但经常出现渠系输送水的时间过长、小流量的配水，以及水资源浪费等问题。经验配水方法难以实现精确的水资源分配，也无法迅速应对供需变化。随着水资源供需矛盾不断加剧，对提升灌区供需水管理水平的需求日益迫切。为了高效优化渠系配水，学者们开始研究将智能算法引入，包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法、灰狼优化算法等。这些算法被用来获取渠系的最佳调度方案，以提高水资源的有效分配和提供更高的效率。这一方法的引入在提高水资源管理水平上发挥着关键作用。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的上述
2、为实现以上目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，包括以下步骤：
4、步骤s100，收集渠系数据信息，所述渠系数据包括灌溉面积、渠系设计流量、子灌区需水量、下级渠首到上级渠首的距离；
5、步骤s200，根据下级渠道在某个时段的渠首配水流量为决策变量构建目标函数；
6、步骤s300，将搜集到的渠系数据信息进行分析处理，制定约束条件并建立配水模型；
7、步骤s400，根据步骤s300制定的约束条件和模型利用高斯-柯西自适应改进蜣螂算法进行计算并迭代优化处最佳配水方案。
8、优选的，所述步骤s200包括：
9、步骤s210，根据步骤s100所述渠系数据信息，以m条下级渠道在t时段的渠首配水流量为决策变量，基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法构建目标函数为：
10、min(su+lq) (1)
11、其中su为下级渠道用户在各时段的总缺水量，lq为渠道输水总损失量。
12、优选的，所述步骤s300中的建立配水模型包括：
13、ⅰ.实时灌溉预测模型：
14、
15、式中：su为下级用户各时段的缺水总量，m3；为下级渠道dj渠道第t时段的输水流量，m3/s；δti为第i条下级渠道的配水时间，s；δti＝ti1-ti2，ti1、ti2分别为第i条下级渠道的配水开始时间和配水结束时间；rit为第i条下级渠道第t时段的需水量，m3；
16、ⅱ.灌溉损失最小化模型：
17、lq＝lu+ld (3)
18、
19、
20、式中：lq为渠道输水流量损失，m3；lu为上级渠道输水流量损失，m3/s；ld为下级渠道输水流量损失，m3/s；为上级渠道ui在时段t的流量损失，m3/s；为下级渠道dj在时段t的流量损失，m3/s；其中上级渠道和下级渠道输水流量损失分别表达如下：
21、
22、
23、式中：为上级渠道ui的土壤渗透系数，为下级渠道dj的土壤渗透系数，为上级渠道的渗透指数、为下级渠道的渗透指数；为上级渠道ui末端在t时段的输水流量，m3/s；为上级渠道ui的总长度，km；e为土壤渗透系数，a为渗透指数。
24、优选的，所述步骤s300中的制定约束条件包括：
25、ⅰ.渠道输水容量约束，如公式(8)～(9)所示：
26、
27、
28、式中：dit为上级渠道第t时段输水量，lit为上级渠道输水水量损失，为上级渠道ui的设计流量，m3/s，djt为下级渠道第t时段的输水水量，为下级渠道dj的设计流量，m3/s；
29、ⅱ.水量约束：
30、
31、式中：dg为干渠分配水量，m3。
32、优选的，所述步骤400具体包括如下步骤：
33、步骤s410，使用佳点集对基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法参数进行初始化，设蜣螂种群规模为m，迭代次数上限为g，m与g均为自然数，同时为每个蜣螂个体初始化编码x0，初始化满足公式(16)和公式(17)；
34、pn(k)＝{({r1(n)·k},{r2(n)·k},...,{rs(n)·k}),1≤k≤n} (16)
35、
36、式中：pn(k)表示佳点集，r为佳点，p为最小素数，p满足约束公式(18)：
37、(p-3)/2＞0 (18)
38、步骤s420，将佳点集初始化种群映射到所在可行域上如公式(19)所示：
39、
40、式中：aj为当前维度的下限，bj为当前维度的上限；
41、步骤s430，根据蜣螂种群的适应度值进行排序，选出渠系优化配水中用户缺水量和渠道输水损失量最小的配水方案；
42、步骤s440，根据蜣螂的简单行为进行位置更新；
43、步骤s450，判断每个蜣螂是否超出边界，若是则参照全局最差位置扩大搜索范围；若否则更新当前最优解；
44、步骤s460，判断是否利用自适应高斯-柯西变异扰动策略对当前最优解进行扰动，计算出更新后的蜣螂个体位置最优函数值，与前一代最优函数值比较，如果较优，则更改，产生新解；
45、步骤s470，判断是否达到最大迭代次数或最小误差要求，如果达到，则输出渠系优化配水的最佳方案的目标值；如果不满足，继续返回步骤s440。
46、优选的，所述步骤s300中的制定约束条件还包括：
47、ⅲ.渠道配水量约束：
48、
49、式中：lj为渠道配水量，为该下级渠道的配水流量，m3/s，tj为该渠道的引水时间，s；
50、ⅳ.渠道水量平衡：上级渠段末端流量应满足以下条件：该渠段末端连接的各下级渠道的渠首流量与上级渠道下一渠段的渠首流量之和应相等满足公式(12)。
51、
52、式中：为上级渠道第i+1渠段渠首流量之和，m3/s；
53、ⅴ.非负约束满足公式(13)：
54、
55、ⅵ.轮期约束：下级渠本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤S200包括：
3.根据权利要求1所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤S300中的建立配水模型包括：
4.根据权利要求1所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤S300中的制定约束条件包括：
5.根据权利要求1所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤400具体包括如下步骤：
6.根据权利要求4所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤S300中的制定约束条件还包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤s200包括：
3.根据权利要求1所述的基于高斯-柯西自适应改进蜣螂算法的渠系优化配水方法，其特征在于，所述步骤s300中的建立配水模型包括：
4.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：金瑾，刘杰，潘占鹏，马勇勇，韩宇，耿凯强，张佳，聂黎，兰文宇，傅清泉，
申请(专利权)人：石河子大学，
类型：发明
国别省市：
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