多水源联合调度动态水指标解析模型研究

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水资源配置优化决策模型研究

水资源配置优化决策模型研究

水资源配置优化决策模型研究水是生命之源,是人类社会发展和生态系统平衡不可或缺的重要资源。

然而,随着人口增长、经济发展以及环境变化,水资源的供需矛盾日益突出。

在这种背景下,水资源配置优化决策模型的研究显得尤为重要。

水资源配置优化决策模型旨在通过科学合理的方法,对有限的水资源在不同区域、不同行业和不同用户之间进行分配,以实现水资源的高效利用和可持续发展。

这一模型的构建需要综合考虑多种因素,如水资源的供给能力、用水需求、水质状况、生态环境要求以及社会经济发展目标等。

在水资源的供给方面,需要对当地的水资源总量、可开采量以及水资源的时空分布特征进行详细的分析。

例如,某些地区在雨季水资源丰富,但在旱季则面临缺水的困境;而有些地区则由于地理和气候条件的限制,水资源一直处于相对匮乏的状态。

准确掌握水资源的供给情况是进行合理配置的基础。

用水需求则是另一个关键因素。

不同行业和用户的用水需求差异很大。

农业灌溉需要大量的水资源,工业生产中的某些环节对水质和水量有特定的要求,城市居民生活用水也随着人口增长和生活水平的提高而不断增加。

此外,生态环境也需要一定量的水资源来维持其正常的功能和平衡。

水质状况同样不能忽视。

优质的水资源可以直接用于生活和生产,但受到污染的水则需要经过处理才能使用,这不仅增加了成本,还可能影响水资源的有效利用。

因此,在水资源配置中,要考虑水质对不同用途的适用性。

社会经济发展目标也是影响水资源配置的重要因素。

为了促进经济增长和社会发展,可能需要在一定程度上优先保障某些重点产业和项目的用水需求。

但同时,也要兼顾公平和可持续性,确保广大居民的基本用水权益和未来世代的水资源需求。

构建水资源配置优化决策模型的方法多种多样。

常见的有线性规划模型、非线性规划模型、多目标规划模型以及系统动力学模型等。

线性规划模型是一种较为简单和常用的方法。

它假设决策变量之间的关系是线性的,通过建立目标函数和约束条件,求解最优的水资源配置方案。

水资源优化调度模型及算法研究

水资源优化调度模型及算法研究

水资源优化调度模型及算法研究一、绪论随着人口的不断增加和经济的不断发展,水资源的供需矛盾日益凸显。

为有效保障水资源的合理利用和管理,研究水资源优化调度模型及算法迫在眉睫。

本文旨在探讨水资源优化调度模型及算法的研究进展。

二、水资源优化调度模型1. 基于线性规划的水资源优化调度模型线性规划是一种常见的数学方法,可以用于优化许多实际问题,包括水资源优化调度。

该方法的优点在于能够快速得到一个最优解。

线性规划模型的数学形式如下:$$ Max \quad cx $$$$ s.t. \quad Ax \leq b $$其中,x是优化变量,c和A是常数矩阵,b是常数向量。

这个模型的含义是在满足约束条件Ax≤b的情况下,使目标函数cx最大化。

2. 基于动态规划的水资源优化调度模型括水资源优化调度。

该方法的优点在于可以考虑到历史时刻的决策对未来的影响。

动态规划模型的数学形式如下:$$ Max \quad \sum_{t=1}^{T}f_t(x_t,u_t) $$$$ s.t. \quad x_{t+1}=g_t(x_t,u_t) $$其中,x是状态变量,u是决策变量,f是收益函数,g是状态转移函数。

这个模型的含义是在满足状态转移方程x_{t+1}=g_t(x_t,u_t)的情况下,使收益函数f最大化。

3. 基于遗传算法的水资源优化调度模型遗传算法是一种常见的优化方法,可以用于许多实际问题,包括水资源优化调度。

该方法的优点在于可以在多个解空间中搜索最优解。

遗传算法模型的数学形式如下:$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中,x是优化变量,f是目标函数,N是种群数量。

这个模型的含义是在种群中搜索最优解x。

三、水资源优化调度算法1. 基于模拟退火的水资源优化调度算法括水资源优化调度。

该方法的优点在于可以在温度下降的过程中逐渐减小搜索范围。

模拟退火算法的数学形式如下:$$ f(x_i),\quad 1 \leq i \leq N $$其中,x是优化变量,f是目标函数,N是样本数量。

城市多水源联合供水优化配置研究

城市多水源联合供水优化配置研究

城市多水源联合供水优化配置研究摘要:水资源优化配置通常涉及“水资源—社会经济—生态环境”这一复杂的巨系统,影响因素多,用水目标多,因此在进行水资源优化配置时需要统筹考虑多因素,力求寻找多目标协同配合下的最大综合效益。

对于多目标优化配置的求解方法,常用一般有两种:一是将多目标优化问题转化成单目标优化问题进行求解,此方法一次只能求得一个解,效率低下;二是利用启发式智能算法对多目标数学模型进行求解,得到方案解集,通过对解集中方案的筛选得到多目标问题的最优解,一次可以获得多个解,效率高,求解快,受到国内外诸多学者的关注。

本文主要分析城市多水源联合供水优化配置研究。

关键词:水资源配置;多目标优化;多目标模糊优选模型引言水资源短缺问题已经成为社会经济及全球可持续性的重大问题,其严重威胁人类生存及经济发展。

在2019年联合国发表的《世界水发展报告》中提出全球面临水资源短缺问题的人口数约占总人口数的25%,人类正面临全球性的水危机。

近年来,对稀缺水资源的过度使用和管理不善正在加剧水资源的供需矛盾,导致多用水户用水竞争激烈。

因此,通过水资源优化配置,使得有限的水资源可以合理的分配给多目标用水户,对于维护地区和平稳定、促进地区经济可持续发展至关重要。

1、供水工程管理与水源地保护问题分析尽管加强了供水项目的建设和改进,有效地满足了人民的用水需求,但在项目管理和水源保护方面仍然发现了许多问题,对供水项目的稳定性和可持续性产生了严重影响。

具体表现如下:(1)管理系统不完善。

缺乏持续有效的水管理机制,特别是在建筑工程完成后,严重影响了供水项目的运作和效率,也无法有效解决相关的生计问题。

(2)由于供水有限,建筑工地分散,特别是在农村地区,这些特点更加明显。

缺乏中央供水系统也使管理工作复杂化,最终造成供水分散的局面,只限于生活用水和灌溉用水,而城市用水较少。

(3)供水工程缺乏安全。

一方面,作为经济发展进程的一部分,水资源污染、某些地区的环境损害以及缺乏适当的科学标准来处理家庭废物,都是水资源污染的因素,威胁着水资源的安全和水资源的稳定与和谐发展另一方面,设备老化,经过长时间使用后,可能会过时,如果不及时维护,可能会影响正常用水和供水项目的效率。

城市供水系统多水源联合调度模型及应用

城市供水系统多水源联合调度模型及应用

城市供水系统多水源联合调度模型及应用摘要:为了增加供水区水资源的承载能力,促进社会、经济、环境可持续发展,本文基于网络拓扑的多水源联合供水优化调度模型,并以某市供水系统为例,探讨了模型的应用。

关键词:水资源;联合调度;优化配置水资源是基础性的自然资源和战略性的经济资源,又是生态环境的控制性要素。

随着城市经济社会的发展,供水状况已经是城市发展水平和潜力的一个重要标志,研究城市水源优化调度对城市经济社会发展显得十分必要。

1基于网络拓扑的多水源联合供水优化调度模型1.1 网络拓扑结构分析为了将供水网络拓扑信息处理成调度模型可利用的形式,本文建立了节点间的拓扑关系矩阵:系统中有的水源(如地表水、外调水)通过水厂配置到分区用户,而有的水源(如拥有自身配套工程的再生水、海水淡化等)则可简化为直接配置到用户,故将进水厂水源与水厂间的拓扑关系矩阵定义为X,xi,j代表i水源与j水厂的连通供水关系,若连通则xi,j=1,否则xi,j=0;将水厂与分区用户间的拓扑关系矩阵定义为Y,yj,kl代表j水厂与k分区l用户的连通供水关系,若连通则yj,kl=1,否则yj,kl=0;将非进水厂水源与用户间的拓扑关系矩阵定义为Z,zn,kl代表n水源与k分区l用户的连通供水关系,若连通则zn,kl=1,否则zn,kl=0。

例如,图1的拓扑关系矩阵:(1)1.2 模型建立1.2.1目标函数(1)社会效益最大以系统缺水量(Slack)最小表征。

(2)式中Dkl,t为t时段k分区l用户需水量;Sj,kl,t为t时段j水厂供给k分区l用户的水量;W0n,kl,t为t时段n非进水厂水源供给k分区l用户的水量;L、K、J、N、T分别为用户、分区、水厂、非进水厂水源和时段的数目。

(2)系统的年供水成本(Ctotal)最小此处的供水成本价格是指原水价格,进水厂水源的成本计算节点为水厂,非进水厂水源的计算节点为分区用户,本研究从决策者的角度出发,在权衡社会效益的同时寻求相对较低的城市购水成本。

邯郸市南水北调供水区多水源联合调度研究

邯郸市南水北调供水区多水源联合调度研究

cl ae a dpo ieda o te ie f on ip thmoewae . a tr,n rvd rw froh rc is it sac r tr w t oj d
Kewod :wae eo r e ; on ip th S u h t- rh wae rn fr ; n a i y rs trrs u cs J it s ac ; t —oNo t trt se s Ha d n ct d o a y
Ab ta t n o d rt n ra et ec ryn a a iyo trs p ya e s a d p o t usan bede eo m e fs ce y,c no ya de vr n sr c:I r e oic e s h a r ig c p ct fwa e u pl ra , n r mo es tia l v l p nto o it eo m n n io —
YANG Qig e L n -a , n - , IHe g t iWANG iol , E i X a - n P NG B n i
( bi iest fEn iern eo re isi t , n a 5 0 1C ia Hee v ri o g neig rsucs nt ue Ha d n0 6 2 ,hn ) Un y t
维普资讯
第 5 卷
第 4期
南 水 北 调 与 水 利 科 技
S uht- o t tr a sesadWae cec o t-oN r Wae nfr n trS i e& Teh oo y h Tr n c n lg
Vo I No 4 I 5 .
中 图分 类 号 : TV6 ; V2 1 8 T 1 文献标识码 : A 文 章 编 号 :6 21 8 (0 7 0 —0 70 17 —6 3 20 )40 3 —3

水库调度优化模型及应用研究

水库调度优化模型及应用研究

水库调度优化模型及应用研究一、引言水库调度是水资源管理的重要环节,其目的是在满足各种约束条件的前提下,实现水资源的高效利用和综合效益最大化。

随着社会经济的发展和水资源供需矛盾的日益突出,传统的水库调度方法已经难以满足实际需求,因此,研究和建立更加科学合理的水库调度优化模型具有重要的现实意义。

二、水库调度的基本概念和任务(一)水库调度的定义水库调度是指根据水库的来水、用水需求、水库特性以及其他相关因素,通过合理控制水库的蓄放水过程,以达到防洪、兴利、发电、灌溉、供水等目标的管理活动。

(二)水库调度的任务1、防洪调度确保水库在洪水期间能够有效地削减洪峰流量,保障下游地区的防洪安全。

2、兴利调度合理分配水资源,满足发电、灌溉、供水等兴利部门的用水需求,提高水资源的利用效率和经济效益。

3、生态调度考虑水库下游生态环境的需求,维持河流生态系统的稳定和健康。

三、水库调度优化模型的类型(一)确定性优化模型确定性优化模型基于确定性的来水和用水条件进行建模,常见的有线性规划模型、非线性规划模型和动态规划模型等。

1、线性规划模型通过建立线性目标函数和线性约束条件,求解最优调度方案。

但对于复杂的水库调度问题,可能存在线性化误差。

2、非线性规划模型能够处理目标函数和约束条件中的非线性关系,但计算复杂度较高。

3、动态规划模型将水库调度问题分解为多个阶段,通过递推求解最优决策序列,但可能存在“维数灾”问题。

(二)随机性优化模型考虑来水和用水的不确定性,采用随机变量来描述,如随机动态规划模型、蒙特卡罗模拟模型等。

1、随机动态规划模型在动态规划的基础上引入随机变量,能够更好地处理不确定性,但计算量较大。

2、蒙特卡罗模拟模型通过大量随机抽样来模拟水库调度过程,评估不同调度方案的效果,但结果的准确性依赖于抽样数量。

(三)智能优化算法模型如遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等,具有较强的全局搜索能力和适应性。

1、遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传变异和自然选择来寻找最优解。

水资源管理与调度模型研究

水资源管理与调度模型研究

水资源管理与调度模型研究在水资源管理与调度模型研究中,有效地管理和分配有限的水资源对于促进水资源可持续利用和保护环境至关重要。

本文将探讨水资源管理和调度模型的研究进展,以及其在实践中的应用。

1. 水资源管理的重要性水是生态系统和人类社会发展的基本要素,但由于全球水资源的有限性和不均匀分布性,水资源管理面临诸多挑战。

有效的水资源管理可以保障人类生活需求,促进经济发展,维护生态平衡,并应对气候变化的影响。

2. 水资源管理模型的分类为了实现水资源的合理调度和管理,学者们提出了各种水资源管理模型。

根据不同的应用场景和目标,这些模型可以分为决策支持模型、优化模型和协调模型等。

2.1 决策支持模型决策支持模型主要用于协助决策者在不确定的环境中做出正确的决策。

它们运用数学工具、模型和算法来评估不同决策方案的效果,并为决策者提供决策建议。

例如,模糊综合评价模型、层次分析法等。

2.2 优化模型优化模型的目标是通过优化水资源调度策略来实现利益最大化或者成本最小化。

这些模型通常基于数学规划方法,包括线性规划、整数规划、动态规划等。

优化模型可以帮助决策者选择最佳的水资源调度方案,以满足水资源的各种需求和限制条件。

2.3 协调模型协调模型主要用于解决水资源调度中的协作与冲突问题。

它们通过综合考虑多个相关方的利益和目标,设计出一种协调的水资源调度方案。

协调模型通常使用博弈论、多目标规划等方法。

这些模型可以帮助解决不同水资源利益相关方之间的冲突,实现资源的有效利用和分配。

3. 水资源调度模型的应用案例水资源调度模型在实际应用中取得了一定的成果。

以下是一些典型的案例:3.1 水资源调度模型在灌溉系统中的应用灌溉是农业生产中最重要的用水领域之一。

通过运用水资源调度模型,可以帮助决策者制定灌溉规划,实现合理的水资源利用和节约。

例如,基于优化模型的灌溉调度系统能够在满足农田灌溉需求的前提下,最大限度地减少用水量,提高农田水分利用效率。

水资源管理模型解析及调控效果考察

水资源管理模型解析及调控效果考察

水资源管理模型解析及调控效果考察水资源是地球上最重要的自然资源之一,对人类的生存和发展至关重要。

然而,由于全球气候变化和人类活动的影响,许多地区面临着水资源供应的挑战。

为了有效管理和调控水资源,各国纷纷采取了不同的管理模型,并评估其调控效果。

本文将分析并比较几种常见的水资源管理模型,并探讨其在实际应用中的效果。

水资源管理模型的选择与定量分析是有效水资源管理的关键。

目前,常见的水资源管理模型分为传统模型和综合模型两类。

传统模型主要基于统计学方法,如线性规划、水平衡分析以及经济价值评估等,注重对水资源供需平衡、供水安全和流域生态环境的保护等问题进行分析。

而综合模型则综合考虑了社会、经济和环境等多个方面因素,以多目标规划和系统动力学等方法进行建模。

传统模型中,线性规划是最常用的方法之一。

线性规划通过建立供需平衡的数学模型,最大化或最小化目标函数,以实现最优决策和资源配置。

该方法在水资源管理中被广泛应用,例如确定最优供水方案、灌溉用水分配和水库调度等。

线性规划模型的优点是简单有效,可以帮助决策者快速做出决策。

然而,该模型忽略了水资源系统的非线性和时变性,无法将不确定性因素纳入考虑,从而在实际应用中存在一定的局限性。

水平衡分析是另一种常见的传统模型。

水平衡分析通过考虑进水量、出水量和储水量之间的平衡关系,分析水资源系统的动态变化。

该模型适用于短期水资源管理和调控,可以有效评估供水和排水系统的运行状况。

然而,水平衡分析仅考虑了水量平衡,无法全面评估供水质量和生态环境状况,对于长期水资源管理和调控有一定局限性。

经济价值评估是传统模型中的另一个重要方法。

该方法通过评估水资源的经济价值,考虑供需关系和市场机制,为水资源管理和调控提供经济支持和决策依据。

经济价值评估可以明确水资源的经济效益和环境效益,促进资源的合理利用和配置。

然而,经济价值评估存在许多争议和挑战,例如如何确定水资源的价值、如何衡量经济效益和环境效益的权重等问题。

管网水力模型分析在供水调度管理中的应用探索

管网水力模型分析在供水调度管理中的应用探索

管网水力模型分析在供水调度管理中的应用探索摘要:昆明自来水目前在用的管网水力模型是用计算机技术综合 GIS系统的静态信息与 SCADA系统的动态信息并结合用水量的预报、估算与分配,按水力学理论对水司现有供水系统进行水力建模道与模拟计算,在线跟踪供水系统水力运行状态,实时计算出所有管道的流量、压降、流速和水厂、用户节点的压版力等水力信息。

这些数据不但为供水系统科学调度与管理提供依据,同时也可以供本系统作改进工作的依据。

另外可以供片区供水规划、新建工程设计作参考。

下面以昆明通用水务在西翥自来水厂桃园供水管线并网运行中水力模型的应用为例探讨水力模型分析在供水调度管理中的作用。

关键词:管网水力模型;供水;调度管理供水调度管理是既合理组织和协调给水系统各组成部分之间的运行管理,以确保供水安全、提高服务质量和降低运行费用。

对大型的、复杂的多水源给水系统,调度工作是十分重要的。

以昆明市为例,昆明主城区供水涉及七库一站及四处分散水源,共有十二个原水取水通道。

且共有十个水厂分布各处向主城各区供水。

在用水高峰时,各水源和处理厂一般都按最高能力供水;在非高峰用水时,它们都有余力,使供水有调度的余地。

水质有差别时,宜优先采用优质水;耗能不同时,宜先采用低能耗水源,例如优先采用重力流或靠近用水中心水源。

多用途水源要考虑全局,统筹调度。

供水管网中有水的调节构筑物和增压泵站时,水库的储水调节和水泵的运行要同整个给水系统的工作协调,以保证管网中水压适度,耗能较少。

如果将整个城市供水管网比作人体的血管,则分散各处的水厂像是人体的各个器官,调度中心则像是大脑,发出各种指令,指挥器官运行,向所有血管输送血液。

给水系统的调度建立在各组成部分工作情况的信息上。

调度中心应及时地充分地掌握有关水质、水压、流量、电源、电耗等参数的数据,才能作出正确的判断和决定。

我们在水源、给水处理厂和管网枢纽点设置各种压力仪表、流量仪表并进行检测传输到调度中心。

水库洪水预报-调度-演进一体化模型研究及应用

水库洪水预报-调度-演进一体化模型研究及应用

第 1 期2024 年 2 月NO.1Feb.2024水利信息化Water Resources Informatization0 引言我国东南沿海山区受季风影响显著,年内降雨分配严重失衡,3—10 月降雨量约占全年降雨量的90%,导致洪涝漫溢成灾。

浙江省温州市东临东海,汛期常遭受台风暴雨引起的洪水灾害,灾害类型包括水库超汛泄洪、山洪灾害、城市内涝[1]。

水库的兴建能够有效缓解洪灾威胁,通过水库预报调度,预判洪水量级,腾出库容以达到均匀泄流目的。

当前,大中型水库防汛防台主要面临库区管理不力、下游河道防洪能力不足、洪水预测调度能力薄弱等问题[2]。

同时受厄尔尼诺现象影响,季风气候愈加多变,城市化进程加快导致洪灾损失不断增大,使得温州市防汛防台形势更加严峻,对水库防洪功能提出了更高要求。

由于单一模型的局限性,国内外学者已对水文、水动力模型耦合进行了大量研究与应用[3-8]。

在实际应用场景中,可根据流域或水库防洪情景,选取合适的水文水动力耦合模型,为洪涝灾害模拟预报提供技术支持[9]1140。

水库作为我国目前应用最广泛的防洪工程措施之一,利用水文、水动力模型对水库预报调度和下游洪水演进进行一体化模拟分析,是水库防汛调度业务数字化、智慧化转型升级的重要手段[10],对提升水库防洪能力、保障下游社会经济安全至关重要。

本研究以温州市泽雅水库及下游河道为研究对象,构建三水源新安江模型并利用马斯京根河道演算法进行水库和区间洪水预报,构建水库调度模型用于泄洪控制,构建一/二维水动力模型用于水库下游洪水淹没模拟,形成流域洪水预报-调度-演进一体化模型,并将一体化模型集成接入泽雅智慧水库平台,提高防汛决策部署能力。

1 研究区概况泽雅水库位于戍浦江中游,水库集雨面积为102 km2,是一座集供水、防洪于一体的中型水库。

戍浦江位于瓯江下游右岸,流域面积为 247 km2,地势整体呈西南高、东北低,山区面积占比达90%以上。

邯郸市馆陶县多水源联合调配研究

邯郸市馆陶县多水源联合调配研究

邯郸市馆陶县多水源联合调配研究摘要:针对邯郸地区缺水所造成的地下水超采问题,以系统分析的思想为基础,以开采地下水量最小为目标,对区域多水源进行联合调配,以期达到社会、经济、生态的协调发展。

本文针对实际问题从区域水资源合理配置的定义出发,通过对区域水量供需平衡及供水能力分析,预测供需水主要矛盾并按区域水资源配置的特点及用水部门单位供水效益,对水资源配置建立了初步模型并应用lingo程序进行求解,确定了其最优配置方案,结果可以作为决策部门的参考依据。

关键词:邯郸市馆陶县;多水源;多目标;联合调配引言随着城乡居民生活水平提高,灌溉农业扩大和工业化发展,人类社会对水的需求急剧增长。

水资源优化配置[1]概念和作用是指在流域或特定的区域范围内,以水资源的可持续利用和经济社会可持续发展为目标,遵循可持续利用的原则,通过合理抑制需求、有效增加供水、积极保护生态环境等措施,对水资源在区域和用水部门间进行的合理调配,实现水资源的综合效益最大化。

各种水源、水源点和各地各类用水户形成了庞大复杂的取用水系统,加上时间、空间的变化,水资源优化配置作用就更加明显。

1供需水平衡评价本文思路技术流程图:图1-1 多水源联合调度流程图由需水原则[2]及实际情况将研究区域进行划分,结构如下表:表1-1 用水部门分类1、生活需水预测公式如下:Ci为i水平年工业增加值;Gi为i水平年工业万元增加值用水量。

3、农业用水主要表现在农业灌溉用水如农田、林地、牧地用水。

(4)q净是作物灌溉定额;是作物所在灌区有效利用系数。

4、生态需水的预测中生态环境用水量的计算方法是直接计算法:(5)其中为Ai覆盖类型i的面积;ri为覆盖类型i的生态环境用水定额。

2区域多水源联合调配模型本文将经济、社会、环境效益三个目标函数及约束条件[4]结合起来即成为一个多水源联合调度[5]的模型:3结论从运行模型结果来看,综合考虑经济、社会、环境三个效益,供水基本保证各个需水部门的需求。

梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告

梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告

梯级水库优化调度的动态最优化模型及应用的开题报告一、研究背景与意义梯级水库群是指由多个水库协同调度完成不同目的的水库群,通常包括水能调峰、供水、灌溉等多种用途。

梯级水库群的优化调度能够最大限度地发挥水资源的综合效益,提高水资源利用率,实现节约用水。

因此,对梯级水库群优化调度研究已经成为水文学和水资源管理领域中的研究热点之一。

目前,国内外学者已经开展了大量的梯级水库群优化调度研究,提出了多种优化调度方法和模型。

然而,这些方法和模型普遍存在着以下问题:一是大多数模型采用静态优化方法,难以应对实际水文情况的变化;二是很多模型只考虑单一目标,难以兼顾多目标调度的需求;三是很多模型对于不确定因素处理不够充分,对于水库调度的实际效果存在一定的风险;四是在模型计算时未充分考虑水库蓄水量和出流量的限制条件,导致计算结果不够准确。

基于此,本研究旨在从动态和多目标的角度出发,构建梯级水库群优化调度的动态最优化模型,应用该模型进行优化调度探究,提高梯级水库的调度效率和水资源的综合利用效益。

二、主要研究内容及研究计划1. 研究目标本研究的核心目标是构建梯级水库群的动态最优化模型,使水库的调度能够适应不同水文情况的变化,同时兼顾多种调度目标,并对不确定因素进行全面考虑。

通过对该模型的应用,进一步提高梯级水库群的调度效率和水资源的综合利用效益。

2. 主要研究内容(1)分析梯级水库群的特点和调度需求,探讨不同调度目标的权衡和取舍。

(2)基于各水库的水文情况和调度要求,构建系统动态模型,并建立动态规划模型,求解梯级水库群的最优调度策略。

(3)建立模型的模拟测试平台,利用真实水文数据进行模拟计算,并通过对不同目标的仿真比较,验证模型的实效性和实用性。

3. 研究计划及预期成果研究时间为两年,计划分三个阶段进行:(1)第一年:完成对梯级水库群调度问题的研究,探讨不同调度目标的权衡和取舍,建立系统动态模型。

(2)第二年:基于动态规划方法,构建梯级水库群的动态最优化模型,求解最优调度策略;同时,应用仿真测试对模型的效果进行验证。

城市水资源管理模型优化与联合调度研究

城市水资源管理模型优化与联合调度研究

城市水资源管理模型优化与联合调度研究随着城市人口的增长和工业化进程的加快,城市水资源管理成为了一个重要的挑战。

水资源的有效利用和合理调度是保障城市正常运行和可持续发展的关键因素。

因此,对城市水资源管理模型进行优化和联合调度的研究显得尤为重要。

首先,城市水资源管理模型需要进行优化,以提高资源利用率和减少浪费。

目前,传统的水资源管理模型往往只考虑单一的因素,例如水源的供应能力或者水污染的控制等。

然而,城市水资源管理模型的优化需要综合考虑多个关键因素,包括水源的可持续性、水质的卫生安全、水资源的分配公平性等。

通过建立一个综合考虑各种因素的数学模型,可以通过对各个因素进行权衡和优化,实现城市水资源的合理利用和分配。

其次,在城市水资源管理模型的基础上,进行联合调度的研究也是至关重要的。

城市的水资源不仅仅来自于自然水源,还包括雨水、地下水和废水等。

这些不同来源的水资源之间存在着相互影响和制约关系。

通过采用联合调度的方法,可以充分利用各种水资源,合理安排水资源供应和排放的时间和地点,最大限度地提高水资源的利用效率。

在城市水资源管理模型的优化和联合调度研究中,使用现代信息技术和网络技术也是必不可少的。

通过建立一个智能化的城市水资源管理平台,可以实时监测并收集各个水资源的数据,并对其进行分析和处理。

利用人工智能算法和数据模型,可以预测未来的水资源供应和需求,以及预测可能发生的水质问题。

这样的智能化管理平台可以帮助决策者做出更准确和科学的决策,提高城市水资源管理的水平。

另外,城市水资源管理模型的优化和联合调度研究还需要充分考虑社会、经济和环境等方面的因素。

以经济效益为导向的管理模型往往会忽略对环境的保护和对社会的公平性的考虑,导致资源的不合理利用和分配。

因此,在城市水资源管理模型的优化和联合调度研究中,应该将环境和社会的可持续性放在优化目标的核心位置,通过引入环境成本和社会公平性指标,实现资源利用和分配的可持续和公正。

供水系统优化设计中的调度模型比较

供水系统优化设计中的调度模型比较

供水系统优化设计中的调度模型比较随着城市化进程的加快,供水系统的优化设计变得愈发重要。

供水系统的调度模型是优化设计的关键组成部分之一。

调度模型能够有效地优化供水系统的运行,确保水资源的合理利用和供水的可靠性。

本文将比较几种常见的供水系统调度模型,包括线性规划模型、动态规划模型和遗传算法模型,并分析其优势和适用场景。

一、线性规划模型线性规划模型是一种常用的供水系统调度模型。

该模型将供水系统的优化问题转化为一个线性约束条件下的线性目标函数的最优化问题。

线性规划模型的优势在于数学基础简单、计算速度较快。

它适合于简单的供水系统,其中供应和需求之间的关系是线性的。

线性规划模型常用于水源调度、水厂出水量的优化和管道网络优化等方面。

然而,线性规划模型也存在一些限制。

首先,它只能处理线性约束条件,难以适应复杂供水系统中的非线性关系。

其次,由于线性规划模型忽略了水质和水压等因素,其结果可能与实际情况存在偏差。

因此,在处理复杂供水系统问题时,线性规划模型需要进一步改进或结合其他模型进行。

二、动态规划模型动态规划模型是一种基于时间的供水系统调度模型。

该模型将供水系统的运行过程划分为多个时间片段,并根据各个时间段的供水需求和供水能力进行决策。

动态规划模型的优势在于能够考虑时间的连续性和时序关系,因此适用于需求变化较大的供水系统。

动态规划模型常用于应对突发水源短缺、海水入侵和水污染等风险的供水系统。

然而,动态规划模型也存在一些问题。

首先,其计算过程相对复杂,需要大量运算和数据存储。

其次,动态规划模型只考虑了局部最优解,无法保证全局最优解。

因此,在复杂供水系统中,动态规划模型可能会陷入局部最优解而无法得到最佳调度方案。

三、遗传算法模型遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法,常用于供水系统优化设计中的调度问题。

该模型通过模拟遗传、交叉和变异等遗传操作,寻找最优解。

遗传算法模型的优势在于能够处理大规模、复杂的非线性问题,并且能够搜索全局最优解。

基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控

基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控

基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控随着我国经济的快速发展和人口的增加,对水资源的需求越来越大。

尤其是在灌溉农田中,水资源的高效利用对于农业生产和粮食安全至关重要。

然而,由于气候变化、水资源短缺和土地利用变化等因素的影响,灌区多水源协同调控成为了一项迫切的任务。

传统的灌溉管理方法往往局限于以单一水源为基础的调控策略,导致了水资源的浪费和不均衡分配。

为了解决这一问题,基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控应运而生。

该方法基于水动力学原理,通过对灌溉区域内各水源的水文特征进行模拟和分析,为灌溉管理者提供科学的决策依据。

首先,基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控可以准确评估不同水源的水量和水质。

通过模拟灌溉区域内各水源的径流、地下水位和水质等指标,可以了解各水源的潜力和限制条件。

这有助于决策者制定合理的水资源配置方案,最大限度地提高灌溉效率。

其次,该方法可以优化灌溉系统的设计和运行。

通过模拟不同水源的水文过程,可以确定最佳的水源配置方案和灌溉布局,减少水资源的浪费和土地的退化。

同时,可以通过水量调控、灌溉时间和频率的优化,提高灌溉效果,增加农田的产量和质量。

此外,基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控还可以应对气候变化和水资源短缺带来的挑战。

通过模拟不同气候条件下的水文过程,可以评估气候变化对灌溉系统的影响,并为决策者提供相应的应对措施。

同时,可以通过水资源的多元化利用和灌溉管理的灵活性,缓解水资源短缺带来的压力。

总之,基于分布式水动力学模拟的灌区多水源协同调控是一种科学、高效的灌溉管理方法。

它能够准确评估不同水源的水量和水质,优化灌溉系统的设计和运行,并应对气候变化和水资源短缺带来的挑战。

通过采用这种方法,可以提高灌区水资源利用效率,促进农业可持续发展。

不确定条件下的多水源联合供水调度模型

不确定条件下的多水源联合供水调度模型

不确定条件下的多水源联合供水调度模型
张静;黄国和;刘烨;安楷
【期刊名称】《水利学报》
【年(卷),期】2009(040)002
【摘要】本文针对城市供水调度系统中存在的不确定性与复杂性,运用区间两阶段随机规划的方法,建立了多水源联合供水调度的优化模型.该模型以供水调度系统成本最小为目标函数,引入概率分布及区间数表示不确定性,模拟了地表水源、地下水源、外来水源等多种水源联合供水过程,并对多种水源的调水目标进行优化.以区间形式给出优化结果,为决策者提供宽裕的决策空间.利用该方法,可充分考虑系统中不确定因素对系统成本的影响,更真实的反映多水源联合供水系统的实际情况.
【总页数】6页(P160-165)
【作者】张静;黄国和;刘烨;安楷
【作者单位】华北电力大学,能源与环境研究中心,北京,102206;华北电力大学,能源与环境研究中心,北京,102206;华北电力大学,能源与环境研究中心,北京,102206;华北电力大学,能源与环境研究中心,北京,102206
【正文语种】中文
【中图分类】TV697
【相关文献】
1.多态不确定条件下的城市供水调度模型研究 [J], 罗伟伟;邵东国;张建国;何思聪
2.不确定条件下的城市应急车辆调度模型研究 [J], 赵韩涛;毛宏燕;黄瑞锦
3.城市供水系统多水源联合调度模型及应用 [J], 于冰;梁国华;何斌;董立新;周惠成
4.淮河洪汝河流域"多水源—多用户"供水联合调度模型研究及应用 [J], 张楠;庄钧惠
5.城市供水水源优化调度模型的分解协调算法 [J], 王增发;黄强;畅建霞;梁柱;田峰巍
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许昌市水资源多模式联合调度与合理配置

许昌市水资源多模式联合调度与合理配置

许昌市水资源多模式联合调度与合理配置周念清;夏学敏;朱勍;颜伟峰【摘要】水资源短缺是制约城市经济社会发展的重要因素,合理配置和有效利用有限的水资源是解决水资源供需矛盾的有效途径.以许昌市国家水生态文明试点城市建设为例,在分析水资源开发利用现状的基础上,运用定额法对需水量进行预测.以多年平均水资源量为基础,2011年作为研究基准年,根据水资源取用方式、工程方案及各种水量需求等,利用MIKE BASIN建立水资源配置模型,对许昌市水资源供需平衡进行模拟,通过三次供需平衡分析,得到不同规划水平年水资源供需配置方案,最终达到水资源供需平衡,使有限的水资源发挥最大效益.研究结果表明,本地水资源结合南水北调、引黄调蓄、中水回用等多模式联合调度,可以满足许昌市中长期经济社会可持续发展用水需求,对未来许昌市水资源可持续利用具有重要的指导意义.%Water resources shortage is an important factor restricting the economic and social development of a city.Rational allocation and effective use of limited water resources is an effective way to solve the contradiction between water supply and demand.Xuchang City as a pilot city for national water ecological civilization construction was studied in this paper.The water demand was forecasted by the quota method according to the current status of water resources development and utilization.A water resources allocation model was established using MIKE BASIN,based on the multi-year average water resources quantity,water resources access methods,engineering scheme,and various water demands,with 2011 as the research base year.The water supply and demand balance of Xuchang City was simulated.The supply and demandbalance analysis was conducted three times to obtain the water supply and demand allocation schemes at different planning levels,and ultimately to achieve water supplyand demand balance,so that the limited water resources can produce maximum benefits.The research results showed that the local water resources,combined with the joint operation of multiple modes such as South-to-North water diversion,Yellow River water diversion,and reclaimed water recycling,can meet the water demand of Xuchang City for the medium-long-term sustainable economic and social development.It also has guiding significance for the future sustainable utilization of water resources in Xuchang City.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2017(015)001【总页数】7页(P7-13)【关键词】水资源;联合调度;合理配置;供需平衡;许昌市【作者】周念清;夏学敏;朱勍;颜伟峰【作者单位】同济大学水利工程系,上海200092;同济大学水利工程系,上海200092;同济大学继续教育学院,上海200092;许昌市水利规划设计院,河南许昌461000【正文语种】中文【中图分类】TV213.4水资源是制约城市经济社会发展的重要因素,随着城市化进程的加快,水资源供需矛盾日益突出。

基于综合集成平台的水资源动态配置模式研究与应用的开题报告

基于综合集成平台的水资源动态配置模式研究与应用的开题报告

基于综合集成平台的水资源动态配置模式研究与应用的开题报告一、研究背景随着人口的增加和经济的发展,水资源的供需关系日益紧张,尤其是在干旱缺水地区,水资源的合理配置显得尤为重要。

传统的水资源管理模式通常以单一的水源进行规划和管理,难以满足动态变化的需求,同时缺乏综合分析和评估。

因此,基于综合集成平台的水资源动态配置模式研究和应用显得尤为重要。

二、研究内容本论文将以综合集成平台为基础,研究水资源动态配置模式,主要包括以下内容:1、调研并分析当前水资源管理和配置的瓶颈和难点,探索综合集成平台在优化水资源动态配置中的作用。

2、设计并构建综合集成平台的水资源管理数据模型,包括各种水资源、水文数据、参数、水量监测数据等。

3、研究基于综合集成平台的水资源动态配置算法与模型,即如何在不同的水资源供应和需求情况下,选取合适的水源进行调配,以满足不同的水需求。

4、实现基于综合集成平台的水资源管理系统,集成各项水资源数据和算法,通过可视化的方式为用户提供水资源配置的方案和管理服务,并提供水资源监控和预警功能。

三、研究意义1、通过研究和开发基于综合集成平台的水资源动态配置模式,可以避免当前单一水源管理模式的局限性,并提高水资源的综合利用率。

2、该模式可以实现对水资源的综合分析、预测和调度,为水资源管理决策提供科学依据。

3、该模式的实施可以提高水资源利用的精度和效率,优化水资源配置,最大限度地满足各个行业和人民群众的水需求。

四、研究方法1、调研和分析:通过查阅文献和官方资料,了解当前水资源管理的瓶颈和难点,以及综合集成平台在这方面的应用。

2、设计和构建:设计水资源管理数据模型,并使用相关软件和工具编写代码,构建综合集成平台的水资源管理子系统。

3、算法研究和实现:研究并实现基于综合集成平台的水资源动态配置算法和模型,并完成系统集成和测试。

4、实验和仿真:通过实验和仿真对该模型进行测试和验证,以评估其效果和性能。

五、论文结构本论文将分为以下几个部分:第一章:绪论,介绍研究的背景、目的、意义和方法。

正文模板【模板】

正文模板【模板】

(正文模板,仅起到示范)西北地区灌区缺水现象已十分普遍,不能满足灌区用水要求除了水库本身由于淤积有效库容减小外,还有一个重要的原因是灌区有限的水资源量缺乏统一调配,多水源工程不能最大限度地发挥作用。

实现多水源工程联合调度成为水资源领域研究的热点问题。

文献[1]-[4]等在多水源工程联合调度模型建立做过大量的研究,但在联合调度自动化的实现方法上国内外未曾做过详细①的报道。

提高联合调度的可靠性和运行过程的交互性,笔者认为关键在于如何将有水力联系的各个水源工程集成在一个大的系统内进行整体计算,解决好水源工程之间数据的传递。

本文借鉴流域洪水计算模型系统的拓扑关系分析方法[5],以陕西渭河流域西部重点水源工程联合调度为例,提出了多水源工程联合调度系统集成思想和办法;以大系统理论为依据,建立以流域可供水量最大为目标的多水源工程联合调度数学模型;以单库优化为基础,采用数据库、可视化编程技术和图深度优先搜索技术,研究了多水源工程联合调度的自动化实现方法。

1 渭河流域西部重点水源工程概况陕西省渭河流域西部重点水源工程位于关中西部,西起宝鸡市以西11公里的渭河峡谷,东至泾河右岸,与泾惠渠灌区隔河相望,南至秦岭北麓,北抵渭河高原腹地,包括宝鸡峡水库、王家崖水库、信义沟水库、大北沟水库和泔河水库及魏家堡渠首、段家峡水库、冯家山水库、羊毛湾水库、石头河水库和黑河水库,现状灌溉面积约为26万hm2 ,其相对位置分布如图1所示[6]。

众水源工程自先后建成以来,对解决渭北高原严重的干旱问题,保障和改善灌区人民生活都发挥了巨大的作用,对周围地区生态环境也有较大的改善,在全省经济建设中发挥着举足轻重的作用。

然而,该区域是一个缺水十分严重的灌区,年缺水达约8亿m3。

……………………………………………….……………………………………………..2 模型建立2.1 流域概化模型建立进行多水源联合调度时,为了便于计算机实现先进行流域概化,将整个流域按照水利工程分布划分为若干个集水区,再将这些集水区和水利工程概化为图的节点,并按各水利工程之间的水力联系将研究区域概化为一张节点连线图,即流域概化图。

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Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2019, 8(2), 177-184Published Online April 2019 in Hans. /journal/jwrrhttps:///10.12677/jwrr.2019.82021Analytical Dynamic Water Index Modeling for Dispatch Operations of Multi-Sources WaterDebo Liu1, Chengchunzi Li1, Dehu Cheng2, Xi Cheng2, Yiwen Cheng21Henan Water & Hydropower Engineering Consulting Co., Ltd., Zhengzhou Henan2Construction and Administration Bureau of South-to-North Water Transfer Middle Route Project, BeijingReceived: Feb. 19th, 2019; accepted: Apr. 1st, 2019; published: Apr. 17th, 2019AbstractDue to the alternating effects and influences of multiple sources recirculation and flow cross-mixing, multi-source water, multi-user communication, multi-input and separate water transfer system opera-tion is the process of the amount of water, water quality mixing and water quality evolution. The water source composition of different nodes and the extraction targets and the dynamic water quality index need to quantify. An analytical dynamic water index model is developed for multi-source water delivery system in this study. The model takes the main stream, the import and export, storage projects as the research scope, the real time composition of water and the change of quality along the path as the re-search object. Taking the Henan section of the Middle Route of the South-to-North Water Transfer Project as an example, the application model is used to obtain the results of the water source flow com-position and water quality factors of each node and branch of the main canal. It provides technical sup-port for the realization of predictive pre-adjustment or statistical accounting, improving the manage-ment level of dispatch operations.KeywordsMultisource Water, Dispatch Operation, Dynamic Water Index, Analytical Modeling,Predictive Pre-Adjustment多水源联合调度动态水指标解析模型研究刘德波1,李程纯子1,程德虎2,程曦2,程伊文21河南省水利勘测设计研究有限公司,河南郑州2南水北调中线干线工程建设管理局,北京收稿日期:2019年2月19日;录用日期:2019年4月1日;发布日期:2019年4月17日作者简介:刘德波(1963-),男,教授级高级工程师,学士,主要从事水文水资源,水利工程规划、调度管理。

多水源联合调度动态水指标解析模型研究摘 要由于不同水源汇入及分出等的交替作用与影响,多水源、多用户联通构成的多元汇入和分出的输调水系统运行是水量、水质混合及时空演变的过程,为量化不同节点及引出目标的水源构成和水质指标时变状态,研究建立了多元输调水系统动态水指标解析模型。

模型以输水系统干网和各汇入、分出口及调蓄工程为研究范围,以沿程实时水量组成、水质因子为研究对象,提出系统多元动态水量与水质指标解析计算方法。

以南水北调中线总干渠河南段为示例,应用模型得到干渠各节点、分出口的各水源水量构成、水质因子等指标成果,经分析可为制定科学合理的调度方案、实现预报预调或水量统计核算提供技术支撑,从而提高多水源联合调度的管理水平。

关键词多水源,联合调度,动态水指标,解析模型,预报预调Copyright © 2019 by author(s) and Wuhan University.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/1. 引言随着经济社会发展和人民生活水平的提高,对水资源质量、保证程度的要求越来越高,生活、生产、生态用水安全和环境改善的需求也日益增强。

然而不同区域水资源时空分布不均,一些地区水资源[1] [2]供需矛盾突出,总量不够、水质不满足要求,或过程不匹配等,成为制约社会发展的主要因素。

为实现空间均衡、人水和谐、健康持续发展,改善供求关系,提高供水保障,通过水系联通[3]、多水源联合调度进行水源调配是未来解决用水安全问题、提高抗风险能力的有效途径。

对于多水源、多用户联通构成的多元汇入和分出的输调水系统,各水源输入的水量,或可调入过程是有时空差异的,表现在输入水量、水质不同和过程不同步等方面。

系统的需求可以是常态的、也可能是应急的,输出水量用途可能是生活、生产或生态等,以及不同的组合情况。

在系统边界约束下,系统的运行就是多元汇入、演变分出的过程。

如南水北调中线工程,总干渠输水线路长,极端情况下可能会出现输水中断[4] [5],为保障供水安全、平稳,沿线已建水库、调蓄工程联通总干渠供水,即构成多水源、多用户输调水系统。

系统调度方案选择、效果评价、调度的有效性、用户的满足程度、水源分配及水价机制等,是需要解决的重要问题。

Hamalainen 等,提出多水源调度需要有水量和水质综合分析作为前提[6]。

张静等以供水调度系统成本最小为目标构建了地表水源、地下水源、外来水源联合调度模型[7]。

章燕喃等以北京市典型年供水安全和弃水量最小为目标,建立了多水源联合调度模型[8]。

潘莉等也对北京市多水源水量调度模型进行了研究[9]。

蒋任飞等建立了南水北调中线调水多目标供水水量分配优化模型[10]。

宋健峰和殷建军提出了南水北调供水断面水价成本折算分摊法[11]。

彭辉等建立了岗南、黄壁庄、王快和西大洋水库向南水北调中线应急供水联合调度预报模型[12]。

目前,大多数文献对于多水源输调水系统的研究,主要是针对一定区域水资源条件,从水源、需求两方面进行的配置模型研究,假定水源条件分析得到典型供水过程,或是针对单水源多用水户供水系统的研究。

总体上是设置需求,研究供水方案,是基于统计分析、典型计算提出可能性配置成果。

而针对多水源多用户跨区域输调多水源联合调度动态水指标解析模型研究水系统的不同水源与各用户之间动态水量分配关系、水质指标演变的研究较少。

本文以跨区域水系干网及各汇入、分出口及调蓄工程为研究范围,以沿程实时水量组成、水质变化为研究对象,建立多元输调水系统动态水指标解析模型,关注各水源与各用户之间的关系,对系统各节点、各用户水质、水量演变进行量化。

解决了多水源多用户之间的水量分配问题,明确各用水目标的需求满足程度、水源水量构成及调度的具体效果,为调度方案的分析论证、调整优化、实现预知预调或统计核算提供技术支撑,从而提高工程调度运行的管理水平。

2. 多水源联合调度动态水指标解析模型多元输调水系统一般有输入、输出两类因子组成,随着不同节点、不同量级水体的汇入、引(输)出,水指标沿程随时间变化,干流不同节点及各引出口水源水量构成、水质不同。

按照输入、输出的工程属性不同,可划分为纯输入、纯输出、既可输入又可输出的调蓄工程等类型,根据系统组成情况,可划分单元进行研究,单元输调水系统可概化为图1所示结构示意图。

Figure 1. Schematic diagram of generalized structure of water conveyance system 图1. 输水系统概化结构示意图图中1~9为输入、输出节点,Q (i )为第i 个输入单元的流量,O c (j )为沿程j 节点的引出流量。

T 表示调蓄水库连接。

以典型断面或关键节点为计算目标,考虑水流能够充分自然混合,则沿程水量、水质指标主要计算公式如下:()()()11,,1,j u i Q j t dt j Q i j t −=+=−∑ (1)()()()()(),,,d u c Q j t dt j Q j t dt j Q j t +=+− (2)()(),,c u Q j t Q j t =,当()(),,u Q j t Q j t <引 (3) ()(),,c u Q j t Q j t =,当()(),,u Q j t Q j t ≥引 (4)()()()()(),,,1,,,c c u Q i j t dt j Q i j t Q j t Q j t +=−⋅ (5)()()()()()(),,,1,,,,u u S i t k Q i j t S i t dt j k Q j t dt j ⋅−+=+∑ (6) 式中:i 为输入单元;j 为沿程节点或断面;t 为时段(h);dt 为时差(h),k 为水质指标类别;(),,S i t k 为t 时刻第i 个输入单元水质指标;(),u Q j t 为t 时刻节点j 上游干流流量(m 3/s);(),d Q j t 为t 时刻节点j 下游干流流量(m 3/s);(),c Q j t 为t 时刻在节点j 处引出流量(m 3/s);(),Q j t 引为t 时刻节点j 处计划引出流量(m 3/s);(),,c Q i j t 为t 时刻在节点j 处引出的第i 个输入单元的流量(m 3/s);(),,Q i j t 为t 时刻在节点j 处第i 个输入单元的流量(m 3/s);(),,u S i t k为t 时刻节点j 处第i 个输入单元水质指标。

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