[发明专利]厂网河一体化分类智能调度方法

权利要求书

1.厂网河一体化分类智能调度方法，其特征在于，包括：

步骤1、根据涉水要素建立厂网河一体化模型，所述涉水要素包括污水处理厂、蓄水池、水闸和泵站；

步骤2、根据厂网河一体化模型设计调度模型，具体为：根据厂网河一体化模型、雨水井积水历时及河道流速建立调度模型：当雨水井积水历时15min时，所述调度模型采用水安全调度场景模型；当雨水井积水历时在0～15min之间时，所述调度模型采用水环境调度场景模型；当河道流速小于最小允许流速时，所述调度模型采用水生态调度场景模型；

所述水安全调度场景模型为：

式中，F为泵站运行费用，α为单位抽水量的费用因子，q_1jt为第j台泵站在第t时刻的抽水量，num为泵站总台数，Δt为模型迭代时间步长，T为调度总时间，Q为雨水井溢流量，q_it为第i个雨水井在t时刻的溢流量，n为雨水井总数，Min为最小化函数；

所述水环境调度场景模型为：

式中，F_w为污水泵站运行费用，α为单位抽水量的费用因子，q_wjt为第j台污水泵站在第t时刻的抽水量，num为泵站总台数，Δt为模型迭代时间步长，Q_w为厂前溢流总量，q_wt为污水处理厂前池在t时刻的溢流量，C_w为河道断面水质浓度超过阈值的总时间，c_m为第m个河道断面水质浓度，c₀为河道断面水质浓度的阈值，为第m个河道断面水质浓度超过阈值的时间，W_w为河道补水总量，q_t为河道接收的补水流量，T为调度总时间，Min为最小化函数；

所述水生态调度场景模型为：

式中，C为水质浓度，c_k为第k个河道断面的水质浓度，m为河道断面的总数，P为换水周期，V_i为第i条河道的蓄水量，q_i为厂后尾水补给第i条河道的流量，n为区域河流总数，Min为最小化函数，max为最大值函数；

步骤3、采用多目标粒子群算法获取调度模型的解集；

步骤4、根据步骤3得到的解集进行涉水要素的调度。

2.根据权利要求1所述的厂网河一体化分类智能调度方法，其特征在于，步骤3所述的多目标粒子群算法的步骤为：

步骤B1、初始化参数：包括种群规模N、迭代次数M、粒子初始速度v₀和位置x₀、惯性权重w₀及外部存档阈值，同时将外部档案空间初始化为空；

步骤B2、根据目标函数计算粒子的适应度值；

步骤B3、根据历史个体最优值pbest和当前粒子适应度值，更新个体最优值pbest：如果当前粒子支配历史粒子，则用当前粒子的适应度值更新个体最优值pbest，否则不更新；若不存在支配关系，则从当代粒子的适应度值和历史粒子的适应度值中随机选择一个更新粒子最优值pbest；

步骤B4、根据当前粒子的适应度值计算Pareto边界，将边界粒子加入外部档案空间，在外部档案空间中，根据支配关系筛选出Pareto边界粒子更新外部档案空间；同时采用轮盘赌法维护外部档案空间的规模；

步骤B5、计算并更新外部档案空间中的全体最优值gbest；

步骤B6、判断是否满足迭代终止条件，若否，根据速度更新公式、位置更新公式及惯性因子更新公式更新粒子的速度、位置和惯性权重，对不满足约束条件的粒子添加惩罚项，并返回步骤B2继续寻找Pareto非劣解集；若是，则迭代终止，输出Pareto非劣解集，算法结束。