申请/专利权人：河海大学;河北省水利科学研究院(河北省大坝安全技术中心、河北省堤防水闸技术中心);江苏禹治流域管理技术研究院有限公司

申请日：2023-11-14

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117391889B

主分类号：G06Q50/06

分类号：G06Q50/06;G06Q50/26;G06F30/27;G06N3/006;G06F111/04;G06F111/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开

摘要：本发明涉及一种基于DOA算法的泵站‑LID联合多目标优化方法，主要步骤包括：步骤1，研究区基础数据的收集与整理；步骤2，排涝参数关系式的拟合；步骤3，目标函数及约束条件的建立；步骤4，单目标函数最优解的确定；步骤5，多目标函数优化计算；步骤6，最优解的筛选。本发明综合考虑经济效益和环境效益的多目标优化方法，特别适用于流域尺度下的泵站排涝流量和不同LID措施布设率的最优设计。该方法综合考虑了规划区内河道、湖泊、下沉式绿地及透水铺装的调蓄作用和泵站排涝作用，能够因地制宜地设计不同方案，并利用DOA算法能够快速地寻找全局最优解。

主权项：1.一种基于DOA算法的泵站-LID联合多目标优化方法，其特征在于，包括：步骤1，收集与整理研究区基础数据；获取研究区相关基础数据，需确定不同用地类型面积占比以及LID措施布设情况，并查阅相关资料和结合当地实际情况确定各项排涝设施的单位投资成本，计算各类用地的径流系数；同时，应根据海绵城市建设要求和排涝设计标准进行规划；步骤2，拟合排涝参数关系式；基于步骤1获取的基础数据，采用多元线性回归法拟合排涝泵站的装机流量、水面率、下凹式绿地率和透水铺装率之间的关系表达式；步骤3，建立目标函数及约束条件；以排蓄工程总费用最小、径流系数最小为目标构建函数，并基于步骤1和步骤2获得的相关数据和拟合关系确定各参数的约束条件；步骤4，确定单目标函数最优解；基于步骤3建立的目标函数和约束条件，使用fmincon函数分别迭代计算出使得目标函数排蓄工程总费用最小和径流系数最小的变量取值以及最佳函数值；步骤5，多目标函数优化计算；基于步骤3中建立的多目标函数和约束条件以及步骤4的单一目标函数最优解，采用野狗优化算法DingoOptimizationAlgorithm,DOA对多目标函数进行迭代计算，得到满足条件的最优解集；步骤6，筛选最优解；以排蓄工程总费用现值最低为原则，基于步骤5得到的最优解集中筛选出最优排涝的装机流量、水面率、下凹式绿地率和透水铺装率配置方案；步骤2所述的采用多元线性回归法拟合排涝泵站的装机流量、水面率、下凹式绿地率和透水铺装率之间的关系表达式，步骤2具体如下：步骤2.1，相同排涝设计标准情况下，通过逐时段水量平衡法计算得到不同水面率、下凹式绿地率及透水铺装率所对应的外排泵站设计排涝流量；步骤2.2，规划区内排涝水量调蓄计算需考虑河道、湖泊、下沉式绿地及透水铺装的调蓄作用，采用逐时段水量平衡法计算；河道蓄水量的计算公式为： 其中：V1、V2为时段始末的河道蓄水量；Q1、Q2为时段始末的入水流量；q为泵站外排设计排涝能力；Δt为时段始、末的时间间隔；步骤2.3，计算各时段始末的入水流量； 其中：x4为规划的下沉式绿地率；x5为规划的透水铺装率；F为规划区的总面积km2；F绿地为城市绿地面积；F硬化为城市硬化地面面积；P1、P2为每一时段的降雨量，考虑到降雨有一部分雨水损失，取降雨量的80％计算设计降雨量，为透水铺装的雨量径流系数；步骤2.4，根据正常水位、起排水位、最低控制水位和最高控制水位进行时段调蓄计算，泵站开机抽排控制内河水位应控制在最低控制水位和最高控制水位之间；步骤2.5，根据研究区基本数据确定水面率、下凹式绿地率、渗透铺装率的大致工矿范围，计算不同水面率、下凹式绿地率、渗透铺装率情况下对应的排涝泵站装机流量，形成排涝流量计算成果表；步骤2.6，根据步骤2.5形成的排涝流量计算成果表，利用多元回归分析法可拟合出排涝泵站的装机流量与水面率、下沉式绿地率及透水铺装率之间的函数关系为x1＝fx2,x3,x4,x5。

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