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    基于天牛須搜索算法的渠系優(yōu)化配水初步研究

    2021-12-28 03:35:30田桂林呂謀超秦京濤范習(xí)超
    節(jié)水灌溉 2021年12期
    關(guān)鍵詞:優(yōu)化模型

    田桂林,呂謀超,蘇 楓,王 璐,秦京濤,范習(xí)超

    (1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所/農(nóng)業(yè)農(nóng)村部節(jié)水灌溉工程重點(diǎn)實驗室,河南新鄉(xiāng)453002;2.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院研究生院,北京100081;3.河南省豫北水利工程管理局,河南新鄉(xiāng)453002;4.封丘縣大功辛莊灌區(qū)事務(wù)中心,河南封丘453300)

    中國是一個農(nóng)業(yè)大國,灌區(qū)在國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。大中型灌區(qū)糧食產(chǎn)量約占全國總量的50%,大中型灌區(qū)是我國糧食安全的重要保障[1]。灌區(qū)有效水資源的調(diào)度配置,對于促進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水與可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[2]。合理科學(xué)的渠系配水,能夠有效提高灌溉水配送效率,縮短輸水時間,減少灌溉水無效損失。

    一直以來,不少研究學(xué)者在智能算法優(yōu)化渠系配水方面取得了大量成果,其中以粒子群算法與遺傳算法應(yīng)用最為廣泛。早在2006年,張國華等[3]就建立了0-1 整數(shù)規(guī)劃配水模型,使用粒子群算法進(jìn)行求解,所得出的輪灌組引水持續(xù)時間均勻性略優(yōu)于現(xiàn)有其他方法。王慶杰等[4]利用改進(jìn)后的粒子群算法,按照“組間輪灌、組內(nèi)續(xù)灌” 渠道配水方式,將配水時間減少了13.4 d,渠系水利用系數(shù)由0.65 提高到了0.828。李彤姝等[5]以輸水損失和水流平穩(wěn)性為優(yōu)化目標(biāo),結(jié)合多目標(biāo)粒子群算法建立西浚灌區(qū)干、支2級渠系優(yōu)化配水模型。周美林等[6]應(yīng)用改進(jìn)的遺傳算法求解雙目標(biāo)優(yōu)化配水模型,確定了灌區(qū)最優(yōu)輪灌組組合。褚宏業(yè)等[7]以云南省蜻蛉河灌區(qū)為例,采用遺傳算法和粒子群算法求解灌區(qū)渠系多目標(biāo)配水模型,結(jié)果表明,粒子群算法運(yùn)算速度更快,優(yōu)化結(jié)果更加符合實際渠系運(yùn)行情況。

    在水資源優(yōu)化配置中,除遺傳算法、粒子群算法等應(yīng)用較為成熟的智能算法外,如螢火蟲算法、人工魚群算法等新的方法也正在被使用。受天牛覓食所啟發(fā),JIANG 和LI 在2017年提出了天牛須搜索算法(Beetle Antennae Search,BAS)[8]。自從該算法被提出后,受到了國內(nèi)外學(xué)者們的廣泛關(guān)注和研究,已被應(yīng)用于同渠系配水問題類似的電力調(diào)度、路徑規(guī)劃等領(lǐng)域[9]。盧光輝等[10]建立了分布式電源在配電網(wǎng)中選址定容的多目標(biāo)優(yōu)化模型,并使用BAS 算法進(jìn)行求解,仿真驗證了其在分布式電源選址定容問題求解中的高效性和穩(wěn)定性。王付宇等[11]為充分利用應(yīng)急資源,建立多目標(biāo)應(yīng)急資源調(diào)度模型,并使用BAS 算法求解各災(zāi)區(qū)的應(yīng)急資源分配方案,算法表現(xiàn)良好。王雨露等[12]使用改進(jìn)的BAS 算法,解決自動引導(dǎo)小車AGV 的路徑規(guī)劃問題,小車在復(fù)雜環(huán)境下也能很快找到最優(yōu)路徑。上述研究成果表明,天牛須搜索算法及其改進(jìn)算法在復(fù)雜的規(guī)劃調(diào)度分配問題上,具有良好的應(yīng)用前景。

    天牛須搜索算法自身復(fù)雜度低,對于梯度信息與模型參數(shù)設(shè)置要求一般,運(yùn)行速度快[9]。本文將其應(yīng)用于灌區(qū)渠系優(yōu)化配水研究,通過與傳統(tǒng)經(jīng)驗性配水計劃相比較,探索其科學(xué)性與適用性,為灌區(qū)配水提供一種有效的算法工具。

    1 渠系優(yōu)化配水模型及算法

    1.1 渠系優(yōu)化配水模型構(gòu)建

    為提高灌區(qū)渠系水利用效率,同時驗證天牛須搜索算法在渠系配水應(yīng)用過程中的科學(xué)合理性,本研究以渠系水滲漏量最小為優(yōu)化目標(biāo),以閘門啟閉時間與渠道輸水量為決策變量建立配水模型,使用天牛須搜索算法進(jìn)行求解。

    (1)目標(biāo)函數(shù)。

    式中:P總損為輸水過程中渠系滲漏的總損失水量,m3;P干損為輸水過程中干渠滲漏的總損失水量,m3;P支損為輸水過程中支渠滲漏的總損失水量,m3;L為干渠渠道總長度,km;β為全斷面襯砌渠道滲水損失修正系數(shù);m為土壤透水性指數(shù);A為土壤透水性系數(shù);i為干渠流量變化時段數(shù),i∈Z,且取值范圍為1~n;ΔTi為時段i的總時長,s;Qi凈為時段i時,干渠渠道凈流量,m3/s;j為支渠渠道編號,j∈Z,且取值范圍為1~10;qj凈為支渠j的渠道凈流量,m3/s;lj為支渠j的渠道長度,km;tonj為支渠j閘門開啟時間點(diǎn),s;為支渠j閘門關(guān)閉時間點(diǎn),s。

    (2)基本公式。

    流量公式:

    式中:qj毛為支渠j的渠道毛流量,m3/s;if(Ti)見公式(15);Qi毛為時段i時,干渠渠道毛流量,m3/s;其余符號意義同前。

    時間公式:

    式中:為將支渠閘門開啟時間按小到大排序后得到的第k個開啟時間,s,k∈Z,且1 ≤k<j;T為整個灌溉周期,s;其余符號意義同前。

    (3)約束條件。

    流量約束:

    式中:α11為干渠渠道最小流量百分?jǐn)?shù);α12為干渠渠道加大流量百分?jǐn)?shù);α21為支渠渠道最小流量百分?jǐn)?shù);α22為支渠渠道加大流量百分?jǐn)?shù);Q設(shè)為干渠的設(shè)計流量,m3/s;qj設(shè)為支渠j的設(shè)計流量,m3/s;其余符號意義同前。

    水量約束:

    式中:Wmax供為渠首最大供水量,m3;Sj為支渠j所控制的灌溉面積,hm2;M為綜合配水定額,m3/hm2;其余符號意義同前。

    時間約束:

    判別約束:

    式中:r為干渠流量變化的第r個時段,r∈Z,且0 ≤r≤n;其余符號意義同前。

    模型中計算渠系輸水中滲漏水量、流量及時間公式,以及所采用的渠道流量加大、最小系數(shù),均參照《灌溉排水工程學(xué)》[13]。

    1.2 天牛須搜索算法(BAS)

    天牛須搜索算法(BAS)也叫甲殼蟲須搜索算法,是JIANG 等[8]在2017年提出的一種智能算法,其工作原理與遺傳算法、粒子群算法、模擬退火等智能優(yōu)化算法類似。天牛須搜索算法受天牛覓食原理啟發(fā),當(dāng)天牛覓食時,在沒有視覺與嗅覺雙感前提下,需要依靠其靈敏修長的觸角進(jìn)行食物的感觸與發(fā)掘。天牛會不斷向天牛須觸角感觸到食物濃度強(qiáng)的那一側(cè)行進(jìn),直至最終發(fā)現(xiàn)食物。天牛須搜索算法依據(jù)這一原理,尋求函數(shù)最優(yōu)解。

    如圖1所示,將食物濃度比作待優(yōu)化函數(shù),函數(shù)在多維空間每個點(diǎn)的值不同,天牛2 須通過采集自身附近2 點(diǎn)的濃度值,不斷逼近最優(yōu)值,從而不斷尋優(yōu)。天牛須搜索算法對于優(yōu)化函數(shù)具體形式與梯度信息要求低,可以實現(xiàn)高效尋優(yōu)。相比于粒子群算法,天牛須搜索算法只需要1 個個體,即1 只天牛,運(yùn)算量大幅降低。

    圖1 天牛須搜索算法概念Fig.1 Sketch map of BAS

    采用簡化的質(zhì)心模型進(jìn)行天牛須搜索算法描述如下。

    (1)天牛2須對稱,位于質(zhì)心左右2邊;

    (2)天牛的步長step與2 須間的距離d0的比是個固定常數(shù),即step=c d0;

    (3)天牛飛到下一步后,其頭部朝向是隨機(jī)的。

    整個算法流程如下。

    (1)天牛須搜索算法以可行解為初始位置,通過迭代尋找最優(yōu)解。當(dāng)天牛在初始值位置時,默認(rèn)其天牛須朝向隨機(jī)。在n維空間中,將其初始方向向量歸一化:

    (2)在已知天牛初始質(zhì)心位置xm后,結(jié)合天牛2 須距離dm,來表示天牛左右須xleft、xright的位置。

    (3)結(jié)合適應(yīng)度函數(shù)f(x),計算天牛2 側(cè)觸須的氣味濃度,即f(xleft)與f(xright),并使用位置更新公式更新天牛質(zhì)心下一步位置,依次迭代直至找到最優(yōu)解:

    天牛步長δ與2須距離d的更新規(guī)則如下:

    式中:δm為m時刻的搜索步長;de和δe分別表示d和δ的遞減因子。

    圖2為天牛須搜索算法流程。

    圖2 天牛須搜索算法流程Fig.2 BAS algorithm flow chart

    2 研究區(qū)概況

    本研究以河南省新鄉(xiāng)市大功灌區(qū)為研究區(qū)域,選取大功灌區(qū)渠首西一干渠為優(yōu)化對象。大功灌區(qū)總面積31.92 萬hm2,屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候,多年平均氣溫13.7 ℃,年均無霜期207 d,灌區(qū)范圍內(nèi)熱量豐富,年平均日照時間2 362 h,年日照率52%。灌區(qū)年平均蒸發(fā)量為1 921.5 mm,灌區(qū)年平均降雨量565.7 mm,灌區(qū)范圍內(nèi)降水年際變化較大,年內(nèi)分配不均,利用率低,其中,7-9月這3 個月的降水量占全年降水量的60%左右。大功灌區(qū)及西一干渠渠系分布見圖3。西一干渠下包含汪寨加支渠、一支等10條支渠,具體參數(shù)見表1。大功灌區(qū)現(xiàn)狀渠系水利用系數(shù)0.560,灌溉水利用系數(shù)0.495。本次計算以2020年大功灌區(qū)灌水?dāng)?shù)據(jù)為準(zhǔn),輪灌周期20 d,灌水定額675 m3/hm2,年引水量3 143.18 萬m3,一輪計劃灌溉水量391 萬m3。

    表1 西一干渠渠系各項參數(shù)Tab.1 Design parameters of canal system

    圖3 大功灌區(qū)及西一干渠渠系分布Fig.3 Graph of the Xiyi main canal and its branch canals

    3 基于天牛須算法的多目標(biāo)渠系優(yōu)化配水模型

    3.1 模型參數(shù)

    參考《灌溉排水工程學(xué)》[13],配水模型參數(shù)取值見表2。西一干渠下含支渠10 條,本文以各支渠閘門啟、閉時間及各支渠實際運(yùn)行流量為模型決策變量,滲漏水量為模型優(yōu)化目標(biāo),采用天牛須搜索算法進(jìn)行求解。配水模型共包含30 個決策變量,首先通過大量運(yùn)算尋找出模型定義域內(nèi)的可行解,將其作為計算初始值。同時設(shè)置基礎(chǔ)參數(shù):天牛初始步長為1.2,步長衰減因子為0.95,步長與2 須間距比為1,最大迭代次數(shù)為70 次。通過不斷迭代,更新天牛位置,剔除不滿足模型約束條件的解,求得結(jié)果。

    表2 配水模型計算公式參數(shù)Tab.2 The value of parameters in optimization model

    3.2 求解結(jié)果

    將配水模型結(jié)合優(yōu)化算法進(jìn)行求解,在進(jìn)行多次重復(fù)計算與結(jié)果篩選后,得出的配水方案見表3。

    表3 西一干渠渠系配水計算結(jié)果Tab.3 Calculation results of channel water distribution

    生成的西一干渠渠系配水時間分布圖如圖4 所示。由圖4可知,相較于傳統(tǒng)經(jīng)驗性配水計劃中的20 d 灌溉周期,結(jié)合算法優(yōu)化后的配水結(jié)果縮短至約13 d,配水效率提高了35%。

    圖4 西一干渠渠系配水時間分布Fig.4 Irrigation time distribution in branch channels of Xiyi main canal

    在計算結(jié)果的基礎(chǔ)上,得出優(yōu)化后的干、支渠的流量變化情況如圖5 及圖6 所示。圖5 顯示,模型計算出的各支渠流量均處于各渠道對應(yīng)的加大流量和最小流量之間,均低于設(shè)計流量,接近最小流量。從圖6可知,干渠流量運(yùn)行整體保持在設(shè)計流量以下,最大流量6.84 m3/s,長時間保持在4.0~6.5 m3/s,波動幅度小。這表明計算結(jié)果中各支渠渠道流量值整體偏小,導(dǎo)致干渠流量水平偏低,可以進(jìn)一步優(yōu)化,提升支渠運(yùn)行流量值,減少配水時間,提高配水效率。

    圖5 西一干渠渠系支渠配水流量Fig.5 Discharge distribution of branch channels of Xiyi main canal

    圖6 西一干渠渠系配水流量時間關(guān)系Fig.6 The change of discharges in Xiyi main canal

    如圖7所示,優(yōu)化后的渠系配水總量為523 萬m3,同計劃配水總量391 萬m3相比較,利用率提高了25%。7條支渠實際配水量均高于計劃配水量,3條支渠實際配水量與計劃配水量接近,總體來看,配水時間過長,導(dǎo)致各支渠配水量偏多,提高了總體配水量。同時整個渠系滲漏量為34.99 萬m3,占總配水量6.69%,計算得出的干、支2 級渠系水利用系數(shù)為0.704,相較于現(xiàn)狀渠系水利用系數(shù)0.560,優(yōu)化效果良好,在一定程度上提高了灌溉效率與水資源利用率,減少了灌溉水再輸送過程中的損失。

    圖7 西一干渠渠系支渠水量圖Fig.7 Optimal water distribution quantity of branch channels in Xiyi main canal

    如圖8 所示,天牛須搜索算法迭代次數(shù)少,迭代50 次后接近最優(yōu)解。同時,天牛須搜索算法計算所需參數(shù)少,計算數(shù)據(jù)量小,在解決高維空間優(yōu)化問題上有較好的時間優(yōu)勢。但由于計算個體少,缺乏種群優(yōu)勢,易陷入局部最優(yōu)解,使得配水流量偏低,配水時間偏長,后續(xù)可進(jìn)行相關(guān)改進(jìn),優(yōu)化配水結(jié)果。

    圖8 迭代圖Fig.8 Iterative figure

    4 結(jié) 論

    綜上所述,將天牛須搜索算法應(yīng)用于渠系優(yōu)化配水研究中,所得配水結(jié)果可以滿足灌區(qū)基本灌水要求,減少了渠系輸水過程中的滲漏損失,同時,相較于傳統(tǒng)經(jīng)驗性灌水時間有所縮短,配水效率得以提升。

    天牛須搜索算法在解決高維渠系優(yōu)化配水問題上表現(xiàn)良好,求解過程中速度快,迭代次數(shù)少,且結(jié)果基本滿足灌區(qū)配水要求,且具有一定的改進(jìn)空間,對于渠系配水有較高的指導(dǎo)意義,能夠?qū)?yōu)化后的天牛須搜索算法應(yīng)用于灌區(qū)水管理實踐中。

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