一种适用于厂网河一体化管理的调度决策方法及系统与流程
- 国知局
- 2024-12-06 12:08:09
本发明涉及智慧水务,特别是一种适用于厂网河一体化管理的调度决策方法及系统。
背景技术:
1、城市排水系统厂网河一体化管理,是将城市排水系统(包括污水收集、处理及排放设施)、管网系统和河道治理三者相结合,实行统一规划、建设、运营和管理的模式。这种管理模式旨在提高城市排水系统的运行效率,减少水污染,保护水环境。
2、随着城市化进程的加快和环保意识的提高,城市排水方面的厂网河一体化运营管理面临着越来越大的挑战,传统的排水系统管理方式已无法满足现代城市对排水系统高效、安全、智能运行的需求,目前排水行业的智慧水务大都还处在信息化、数字化阶段,在感知、数据、平台和应用系统层面形成了一定基础,以可实现动静态数据收集、展示、日常生产流程管理以及数据的简单逻辑分析为主的运营管理系统为主,智慧化程度不高,大都未实现厂网河一体化。并且目前的排水系统调度存在如下缺陷:
3、调度管理复杂度高:城市排水系统涉及多个环节和设施,包括污水收集、传输、处理以及最终排放到河流等多个过程。这导致整个系统调度管理的复杂度高,需要考虑多个因素如水质、水量、管网运行状态、天气等,实现整体优化难度较大。
4、信息共享与协同不足:在城市排水系统厂网河一体化调度管理中,各个部门和设施之间的信息共享和协同工作至关重要。然而,在实际操作中,由于信息孤岛、数据格式不统一等问题,导致信息共享和协同存在困难,影响了调度管理的效率和准确性。
5、预测与预警能力不足:城市排水系统面临着多种不确定性因素,如降雨量、污水排放量等。目前,部分城市的排水系统缺乏准确的预测和预警能力,无法提前预测和应对可能出现的问题,导致在紧急情况下无法及时做出有效的调度决策。
6、自动化与智能化水平低:城市排水系统厂网河一体化调度管理需要高度自动化和智能化的支持。然而,目前部分城市的排水系统自动化和智能化水平较低,仍然依赖人工操作和判断,导致调度管理效率低下,且容易出错。
7、应急响应能力有限:在城市排水系统厂网河一体化调度管理中,应急响应能力对于应对突发事件至关重要。然而,部分城市的排水系统缺乏有效的应急响应机制,无法在紧急情况下快速、准确地做出调度决策,导致事态扩大和损失加重。
8、因此,开发一种能够实现利用数据进行建模仿真形成决策方案,从而服务于厂网河一体化的实际生产调度实时监测、预警、诊断、优化和指导调度控制的排水系统管理平台成为行业亟需。
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服上述不足,提供一种适用于厂网河一体化管理的调度决策方法及系统,实现“雨降下-地面产、汇流-进入地下排水管网-泵站、污水厂、调蓄池-通过排口进入河道(湖泊)”全过程的水量水质变化模拟,以及“厂-站-网-河”的协同调控运行策略。
2、为解决上述技术问题,本发明所采用的技术方案是:一种适用于厂网河一体化管理的调度决策方法,它包括如下步骤:
3、步骤s1:对研究区域内地理信息数据、管网本底数据、泵闸堰池厂数据进行归纳整理,划定各排水片区,通过流量计、液位计、水质监测站、厂站网关物联感知设备监测感知城市内多源水务信息数据,对各排水分区源、网、站、厂、池、井、河各排水要素实时监测,对各分区进水、出水的水量、水质进行动态分析,识别异常报警;
4、步骤s2:基于城市片区的历史降雨数据、融合-订正的中短期预报降雨,结合排口流量/水位、水质数据进行雨-洪-水质关系的深度学习分析,以采用预报降雨数据预测排口未来的流量/水质过程,作为排水系统规则调度的触发条件;
5、步骤s3:划定不同调度场景,在无雨及降雨情况下分别进行“网-站-厂”,“网-池-厂”,“网-站-河”,“网-厂-河”多场景的一体化调度策略设计;
6、步骤s4:基于城市地形、管网拓扑,模拟子汇水单元产流及其向汇接点汇流过程,模拟地表径流及面源污染的产生和传输过程,实现面源污染模拟预测,作为污染物累积冲刷和水动力水质模型的上边界;同时使用lstm汇流分析模型模拟管网数据缺失或质量欠佳区域的汇流过程,弥补该区域水动力水质模型模拟精度不足的问题;
7、步骤s5:结合现地条件与需求设计“排水户源头-管网-泵站-污水处理厂前池”协同调控运行策略,采用有限差分法求解圣维南方程组以及一维对流扩散方程,预演不同调度方案下排水系统水位流量水质变化过程,运用动态整合和系统仿真理论,以排水系统运营需求为目标,构建联合调控的多目标优化模型,将优化模型与机理模型通过“模拟-优化”的模式进行整合,采用优化算法求解系统内相关设施的最佳联合调度方案;
8、步骤s6:基于s5中生成的优化后的调度方案,生成调度控制指令,并支持人工审核修改确认,支撑泵、闸、阀运行状态监测及控制及工程一体化联合自动运行控制。
9、进一步地,所述步骤s3中,“网-站-厂”一体化调度策略设计包括:
10、调度目标:管网运行最安全、泵站运行最经济;
11、调控要素:污水提升泵站;
12、调度约束:管网不冒溢流、污水处理厂不超负荷运行;
13、调度过程:在夜间低流量时,利用泵站集水池上游管网雍高水位,降低泵站下游管网液位,减小提升水头与开机台数,降低能耗,缓解污水处理厂处理压力;当来水新增时,通过泵站快速抽排,使管网污水尽快进入污水处理系统,避免管网高液位运行,降低管网排水压力,保证管网运行安全。
14、进一步地,所述步骤s3中,“网-池-厂”一体化调度策略设计包括:
15、调度目标:排口溢流污染最低、检查井冒溢水量最小、泵站运行最经济、污水处理厂运行最稳定;
16、调控要素:调蓄池;
17、调度约束:污水处理厂进厂水量不超负荷、水质不低于污水处理厂处理下限、调蓄池水位不超过蓄水上限、初期雨水不发生河道溢流;
18、调度过程:雨前开启调蓄池潜污泵,降低管网液位,腾空调蓄池蓄水容积;在降雨初污染物浓度较高时,让污水进入调蓄池,避免溢流污染;在降雨中期,污染物浓度低于污水处理厂下限且调蓄池与污水处理厂高负荷运行时,降低泵站开机数量,减少进厂流量,保证厂池安全;当降雨后期,通过泵站抽排,降低管网液位以及蓄水池水位,避免高负荷运行影响网池寿命。
19、进一步地,所述步骤s3中,“网-站-河”一体化调度策略设计包括:
20、调度目标:管网运行最安全、泵站耗能最经济;
21、调控要素:雨水泵站;
22、调度约束:管网不冒溢流、河道水位不超过洪水位;
23、调度过程:当降雨强度低,外河水位不高,且水质较好时,不开启泵站;当降雨强度较高、外河水位存在轻微顶托,且水质较好,但是管网液位不高时,暂不开启雨水泵站,将雨水储存至管网与泵站前池,雍高水位,待河道水位降低后开启泵站,降低耗能;当管网、河道持续高液位运行、外河水质较差且降雨持续增大时,开启泵站,保证防洪排涝安全,提升河道水质。
24、进一步地,所述步骤s3中,“网-厂-河”一体化调度策略设计包括:
25、调度目标:河道生态补充水量最大;
26、调控要素:污水处理厂;
27、调度约束:污水处理厂各污染物浓度不高于内河浓度;河道生态景观水位下限;河道防洪水位上限;
28、调度过程:当城市内河水质较差、水位低于生态景观水位下限时,将污水处理厂尾水排放至城市内河,降低城市内河污染物浓度,提高城市内河水位,避免由于水位过低影响景观效果。
29、进一步地,所述步骤s4中,污染物累积为模拟地表污染物累积量随时间的增长规律;其采用饱和函数法计算,假定污染污累积与时间成饱和函数关系;
30、污染物冲刷为模拟径流期地面表层被侵蚀及污染物质的溶解过程;其采用指数函数法计算,假定污染物冲刷量与污染物累积量成正比,与径流量成指数关系。
31、更进一步地,饱和累积函数:mb(td)=bmaxtd/(kb+td);
32、指数冲刷函数:
33、
34、式中:mb为单位面积的污染物积累量;td为累积时间;bmax为污染物最大积累量;kb为累积过程的半饱和常数;w为单位时间的污染物冲刷量;kw为冲刷系数;q为径流速率;nw为径流指数。
35、进一步地,所述步骤s5中,优化算法如下:
36、步骤s501:确定目标函数,制定约束条件;
37、步骤s502:在可行域内,生成一组初始调度规则,初始调度规则为根据厂站网日常运行经验拟定排水系统中限流闸门、活动堰、抽水泵设施在各控制步长的运行调度规则;
38、步骤s503:根据该调度规则,采用“厂站网”一体化调度模型对水量水质联合调度过程进行模拟,采用约束条件对特征点的水位、流量、流速和水质进行筛选,统计相关的评价指标;
39、步骤s504:将该指标转化为智能优化方法的适应度值,对所有调度规则进行评价;
40、步骤s505:判断是否满足停止条件,是则停止迭代,否则通过智能优化方法生成新的调度规则,重复模拟-优化过程,确定优化后的调度方案。
41、更进一步地,所述步骤s501目标函数针对初雨情况下溢流污染与厂站耗能综合效益最大,具体如下:
42、总目标1、2加权之和最小:
43、min f=min(k1f1+k2f2);
44、式中:f代表优化算法总目标标准化值,f1表示目标1初雨溢流污染最小标准化值,f2表示目标2污水处理厂与泵站总耗能标准化值,k1,k2分别代表所述目标1,目标2权重系数;
45、目标1:初雨溢流污染最小:
46、
47、式中:f1表示目标1初雨溢流污染最小标准化值,cl,t表示t时刻冒溢点l的出流水质浓度,qosl,t代表t时刻冒溢点l的污水出流流量,δt表示时间差;
48、目标2:污水处理厂与泵站总耗能最小:
49、
50、式中:f能表示目标2污水处理厂与泵站总耗能标准化值,ρ为转化吨水标准化系数,qk,t代表第k个污水处理t时刻的进厂流量,δt表示时间差,βk,t代表第k个污水处理处理t时刻污水的厂吨水电单耗,λi,j,t为常数,其值为0或1,0表示水泵关机,1表示水泵开机,ni,j,t代表第i个泵站第j台泵t时刻水泵功率,ηi,t,j代表第i个泵站第j台泵t时刻水泵电机效率。
51、进一步地,所述步骤s5中,构建联合调控的多目标优化模型的具体过程如下:
52、运用动态整合和系统仿真理论,以排水系统运营需求为目标,构建“厂站网”联合调控的多目标优化模型,优化模型结构包含目标/目标函数,控制变量/操作,约束条件;模型预测控制步骤如下:
53、①在当前时刻通过预测模型预测时刻a到时刻b之间的情况;
54、②将预测的情况带入一个最优化模型进行计算,得到a、b时刻之间的最优参数、控制策略/方案;
55、③在a时刻之前完成计算,将方案用于控制;
56、④a、b时刻后移,重复上述步骤。
57、另外,本发明还公开一种厂网河一体化调度决策系统,它包括如下模块:
58、监测报警模块:用于对源、网、站、厂、池、井、河各排水要素实时监测、异常报警;对关键调控处理设施运行状态视频监控、异常报警;对各分区进水、出水的水量、水质进行动态分析,异常报警;
59、预报预警模块:基于城市降雨预测结果,对未来短时强降雨预警;根据排水管网、污水处理厂、河道水位、流量、水质预测结果,对管网内涝溢流、水厂超负荷运行、排口河道水位顶托情况进行预警;根据雨前蓄水池、泵站机组运行状态,对蓄水池雨前高水位以及泵站机组启闭异常进行预警;
60、问题诊断模块:根据污水处理厂进出厂水量水质、泵站与调蓄池运行情况,对污水处理厂运行异常原因分析诊断;根据固定点位在线监测、大数据分析算法与水量水质特征规律,完成问题区域识别、分类与定位;根据考核断面水质特征因子、断面上下游关系,分析异常排口锁定偷漏排企业,辅助问题溯源;
61、运行优化模块:针对厂站日常运行,以泵站及污水厂经济运行成本最小为优化目标,以管网、污水厂安全运行限制为约束条件,结合模型预测,利用优化算法实现最优调度方案的生成;功能包括调度条件约束,针对厂站日常经济运行场景,提供相应的优化目标、约束条件的定义;
62、调度预演模块:提供调度模拟多场景自定义切换、模型参数设置、多设施动态调控、多要素全面模拟服务平台,防控排水系统运行风险、提升运行效能、降低运行成本。根据降雨量及调度设施,确定降雨溢流污染控制与稳态运行调度、无雨降本增效调度下的“网-站-厂”、“网-池-厂”、“网-站-河”、“河-站-闸”的调度场景,对调度模拟水动力、水质、运行时间步长模型参数自定义设置,污水提升泵站、调蓄池调度状态实时控制、动态调节;
63、会商决策模块:针对于排水系统厂网河湖全要素运行过程中的相应问题的调度预演及突发事件的应急处置等重要会商场景,提供在线会商研讨平台,基于一张图对关键监测、预警、预演数据进行聚合展示,辅助应急事件处置与预演方案的科学决策;对突发水质异常、台风暴雨突发应急事件,为会商提供异常点位置、水量水质监测以及降雨过程信息,辅助应急事件处置,根据管网、泵站、蓄水池、截流闸阀、污水处理厂、河道水量水质排水问题诊断与网站池厂河预报预警的各调度方案预演结果,进行应急会商;
64、调度控制模块:根据调度预演及会商决策确定的泵站、蓄水池、闸阀、以及多污水处理厂联合调度控制方案,对泵站、蓄水池、闸阀、以及多污水处理厂各类排水设施进行联动控制,并支持人工审核修改确认;
65、应急处置模块:构建集成人员、车辆、物资和事件信息的指挥控制“一张图”,建立面向城市排水防涝和水污染应急事件的应急指挥调度应用,提升水风险管控的时效性,提高城区水风险问题应急处置效率。
66、本发明有益效果:本发明充分融合城市排水系统水文水动力水质模型、深度强化学习模型、协同智能调度体系、运行监测数据和排水设施属性数据,构建“厂站网”一体化调度系统,建立城市排水管网尺度的水量水质时空调度机制,提升排水系统运行分析能力、调度监管能力和智慧决策能力,实现各类设施的精细化协同运行。具体地包括以下有益效果:
67、1.全面监测与实时报警:系统能够实时监测排水系统的各个环节,包括源、网、站、厂、池、井、河等,及时发现异常并报警,确保系统安全稳定运行。
68、2.精准预报与预警:基于城市降雨预测、管网水位流量预测等,系统能够提前预测可能发生的异常情况,并发出预警,为调度决策提供有力支持。
69、3.智能问题诊断:通过对进出厂水量水质、泵站与调蓄池运行情况等数据的分析,系统能够自动诊断出排水系统运行中的问题,提高问题解决的效率和准确性。
70、4.优化运行调度:系统以经济运行成本最小化为目标,结合模型预测和优化算法,生成最优调度方案,降低运行成本,提高系统效率。
71、5.多场景调度预演:提供多场景自定义切换、模型参数设置等功能,帮助防控排水系统运行风险,提升运行效能。
72、6.在线会商决策:为排水系统全要素运行过程中的问题调度预演及突发事件的应急处置等提供在线会商研讨平台,辅助科学决策。
73、7.联动控制与人工审核:根据调度方案,系统能够实现对各类排水设施的联动控制,并支持人工审核修改确认,确保控制策略的准确性和安全性。
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