[發明專利]一種考慮再生水的多水源多用戶分質供水優化配置方法

有效

• 申請號: 202110397076.2
• 申請日: 2021-04-13
• 公開（公告）號: CN113111583B
• 公開（公告）日: 2022-05-17
• 發明（設計）人: 郭玉雪;許月萍;劉晶;王奕童;王賀龍
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/00;G06N7/08;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F111/06
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 萬尾甜;韓介梅

1.一種考慮再生水的多水源多用戶分質供水優化配置方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，獲取水資源系統基本信息數據；

步驟2，明確“取-用-排-回”全過程對象，進行復雜水資源系統概化；其中，“取”為供水水源，“用”為用水戶，“排”為污水處理廠，“回”為污水處理廠再生水回用；

步驟3，構建考慮再生水的多水源多用戶分質供水多目標優化配置模型；

步驟4，提出一種基于改進多目標鯨魚算法對步驟3的多目標優化配置模型進行求解，確定合理的優化配置方案集合

所述步驟4具體包括以下步驟：

步驟4-1，初始化算法參數和種群，外部歸檔集NEA賦空集；其中，種群規模大小為N_p，外部歸檔集個數為N_e，最大迭代次數為N_gen，決策變量個數為N_d，目標函數個數N_obj，約束條件的個數N_con，Tent映射迭代次數N_tent；采用混沌Tent理論初始化鯨魚種群其中X_i表示第i個鯨魚個體，x_i,n表示第i個鯨魚個體第n個決策變量位置，i＝1,2,...,N_e，n＝1,2,...,N_d；

步驟4-2，計算種群中每個個體的適應度值和約束懲罰值，按照以下約束支配原則進行非支配排序：解個體X_i約束支配解個體X_j當且僅當：①解X_i是可行解而解X_j為不可行解；②解X_i與X_j都不是可行解，但解X_i的約束懲罰值小于X_j；③解X_i與X_j都是可行解，但解X_i的適應度值支配解X_j；

步驟4-3，按照約束支配結果計算所有個體的非支配排序等級和擁擠距離為迭代t次后第j個個體的非支配排序等級，為迭代t次后第j個個體的擁擠距離，j＝1,2,...,N_p，同時將各排序等級內的邊界點賦予無窮大的距離；

步驟4-4，更新外部歸檔集；將種群內所有個體與外部歸檔集NEA合并，采用精英保留策略，選取N_e個個體進行外部歸檔集NEA更新：選取非支配排序等級為rank＝1的個體，若等級為1的個體數量大于N_e，則選擇擁擠距離較大的前N_e個個體；若不足，則依次選擇排序等級為rank＝rank+1中擁擠距離較大的個體，直至外部歸檔集NEA包含的個體數為N_e；

步驟4-5，最優個體選擇；在外部歸檔集NEA中按照以下規則選取X^*，定義X^*為全局最優的鯨魚個體：在排序等級為1的集合中，若其個體數量等于1，則選擇此個體作為全局最優個體X^*；若其個體數量位于[2,N_obj]之間，則隨機選擇個體作為全局最優個體X^*；若其個體數據大于N_obj，則省略邊界個體，在剩余個體內選擇擁擠距離最大的個體作為當前最優個體X^*；

步驟4-6，采用隨機搜索策略尋找獵物、改進的包圍獵物和氣泡攻擊的方式對種群中的所有鯨魚個體進行更新，具體如下式：

隨機搜索策略

改進的包圍獵物：

式中，t為當前迭代次數，D為鯨魚個體與目標獵物之間的距離，X_t表示第t次迭代后的鯨魚個體，表示第t次迭代后的鯨魚最好個體，即局部最優解；表示第t次迭代后的隨機鯨魚個體；表示鯨魚種群在第t次迭代的自適應權重，i表示第i個鯨魚個體；A＝2a×rand₁-a，C＝a×rand₂，rand₁和rand₂表示(0,1)之間的隨機數；a為收斂因子，隨著迭代次數增加從2減少到0，a＝2-2t/N_gen；

改進的氣泡攻擊：

式中，b為用于限定對數螺旋形狀的常數，l為-1到1之間的隨機數；P_i為概率選擇收縮保衛機制參數，P_i＝0.5；e是自然底數；

步驟4-7，計算種群中每個個體的適應度值和約束懲罰值，將更新后的新種群與外部歸檔集NEA進行合并，按照步驟4-3和4-4更新外部歸檔集NEA；

步驟4-8，判斷迭代次數是否已達到N_gen，若是，則終止運行并輸出外部歸檔集NEA中的可行解集合；若否，返回步驟4-3；

步驟4-9，整理輸出不同可行解對應的水庫供水量、河道翻水量、外調水量、再生水回水量以及再生水價格。