本发明专利技术公开了一种水网系统强链方法及系统，收集研究区资料，识别研究区各个子网的典型年份，构建研究区典型情景，构建水文水动力模型计算各个典型情景下的水网系统综合状态，筛选出有缺口的子网；计算各个子网与每个引调水工程的关联关系；基于与子网相关联的引调水工程数量将各个子网分类，并分别计算各引调水工程需求，将不满足需求的引调水工程作为卡口，计算每个卡口的引调水能力需求；将所有卡口引调水能力需求输入预构建的扩卡优化模型，求解模型得到水网系统强链方案。本发明专利技术针对水网系统联网和补网后的状态，重点分析水网系统串联内部各个区域的引调水工程，在空间尺度考虑的更加精细化，实现水源区和受水区防洪、供水、生态安全。
1、水网系统是以自然河湖为基础、引调排水工程为通道、调蓄工程为结点、智慧调控为手段，集水资源优化配置、流域防洪减灾、水生态系统保护等功能于一体的综合体系，是解决水资源空间分布不均、提高受水区水资源保证率、缓解缺水地区水资源供需矛盾、实现水资源合理配置的有效措施，是促进缺水地区经济发展与水资源综合开发利用的重要途径。
2、在水网系统整体格局、联网、补网状态之后，就需要更加细致地分析串联水网系统的纲进行分析，判断其是否存在瓶颈部分并进行强化，即水网系统的强链，如何识别子网与引调水工程关联关系、计算卡口引调水能力需求，提出水网强链最优化方案，是水网强链的关键技术问题，目前还没有一套完善的技术方法可以解决上述问题。
>4、步骤s2、采用改进的欧式距离计算各个子网与每个引调水工程的关联关系；5、步骤s3、基于与子网相关联的引调水工程数量将各个子网分为两类，分别为与单一引调水工程关联的子网类和与多个引调水工程关联的子网类，并分别计算各引调水工程需求，将不满足需求的引调水工程作为卡口，得到每个卡口的引调水能力需求；
6、步骤s4、将所有卡口引调水能力需求输入预构建的扩卡优化模型，采用多人工智能算法求解模型，得到非劣解集，对非劣解集进行决策，得到最优解作为水网系统强链方案。
7、根据本申请的一个方面，所述步骤s1进一步为：
8、步骤s11、收集研究区资料，提取各子网的典型降雨年型，将典型降雨年型的降雨量放大至百年一遇，构建雨型寻优模型，求解模型得到研究区百年一遇的雨型；
9、步骤s12、基于研究区各个子网的典型年份和百年一遇的雨型交叉组合得到研究区典型情景；
10、步骤s13、将研究区典型情景依次输入预构建的水文水动力模型，计算得到研究区的水网系统在各个典型情景下的水文水动力数据，基于水网系统的水文水动力数据计算各个子网的水量平衡状态，提取每个有水量缺口的子网。
11、根据本申请的一个方面，所述步骤s11进一步为：
12、步骤s11a、分别计算各个子网典型降雨年型下的整个水网系统的综合评价结果，并设置阈值，将所有综合评价结果低于阈值的年份筛选出来作为整个水网的典型降雨年型；
13、步骤s11b、基于历史雨量和水位数据拟合降雨分布，计算得到百年一遇的降雨量；
14、步骤s11c、构建雨型寻优模型，目标函数为雨型和水位过程最为相似，约束条件为百年一遇的降雨量；
15、步骤s11d、采用改进的ga算法求解雨型寻优模型，得到研究区百年一遇的雨型。
16、根据本申请的一个方面，所述步骤s2进一步为：
17、步骤s21、收集每个有水量缺口的子网的水位、流量数据和与该子网有水利联系的引调水工程的运行数据；
18、步骤s22、采用改进的欧式距离计算各子网到与其关联的各个引调水工程的距离；
19、步骤s23、依次计算各个引调水工程和与其没有联系的子网的相似性，得到相似的子网并计算该引调水工程到各个相似子网的欧式距离，将最大值设置为阈值。
20、根据本申请的一个方面，所述步骤s22进一步为：
21、步骤s22a、设置一个时间滞时t和检验的时间序列长度为t，t、t为正数；
22、步骤s22b、构建滞时寻优模型，目标函数为欧式距离最小，约束条件为t在0到t/2之间；
23、步骤s22c、采用改进的动态规划算法求解模型，得到最小的欧式距离，即为该子网到该引调水工程的距离。
24、根据本申请的一个方面，所述步骤s23进一步为：
25、步骤s23a、采用改进的荟萃分析法构建描述水位过程的指标体系；
26、步骤s23b、采用优化权重的方法确定权重，构建权重最优化模型，得到最优的权重组合方案；
27、步骤s23c、基于权重组合方案计算得到相似的子网并计算该引调水工程到各个相似子网的欧式距离；
28、步骤s23d、选取欧式距离最大的数值作为阈值。
29、根据本申请的一个方面，所述步骤s3进一步为：
30、步骤s31、对与单一引调水工程关联的子网类中的子网，分别将子网缺口叠加到关联的引调水工程上，分别计算各引调水工程需求，将不满足需求的引调水工程作为卡口，得到每个卡口的引调水能力需求；
31、步骤s32、对与多个引调水工程关联的子网类中的子网，分别计算与该子网关联的各引调水工程需求并输入预构建的多目标优化分配模型，求解模型，得到各个卡口需求。
32、根据本申请的一个方面，所述步骤s32进一步为：
33、步骤s32a、分别计算各个引调水工程的需求；
34、步骤s32b、构建多目标优化分配模型，目标函数为：卡口个数最少和受限能力最小；
35、步骤s32c、基于成本效益对卡口个数最少和受限能力最小赋权重值，将两个目标加权为一个目标；
36、步骤s32d、求解多目标优化分配模型，得到各个卡口需求。
37、根据本申请的一个方面，所述步骤s4进一步为：
38、步骤s41、构建多目标优化模型，目标函数为：卡口改善程度最优和扩卡成本最低；
39、步骤s42、将多目标优化模型耦合水网水文水动力模拟模型，得到扩卡优化模型；
40、步骤s43、基于不同引调水工程类型，采取各种工程措施作为扩卡优化模型的约束条件，所述工程措施包括：渠道加高、河道挖深挖宽、泵站更新、改造、泵站扩容、新建泵站、闸门更新、改造、新建闸门；
41、步骤s44、采用多人工智能算法求解扩卡优化模型，得到非劣解集，对非劣解集进行决策，得到最优解作为水网系统强链方案。
42、根据本申请的另一个方面，提供一种水网系统强链系统，包括：
43、至少一个处理器；以及
44、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
45、所述存储器存储有可被所述处理器执行的指令，所述指令用于被所述处理器执行以实现上述任一项技术方案所述的水网系统强链方法。
46、有益效果：采用水网系统本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.水网系统强链方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S1进一步为：
3.如权利要求2所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S11进一步为：
4.如权利要求1所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S2进一步为：
5.如权利要求4所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S22进一步为：
6.如权利要求4所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S23进一步为：
7.如权利要求1所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S3进一步为：
8.如权利要求7所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S32进一步为：
9.如权利要求1所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤S4进一步为：
10. 一种水网系统强链系统，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.水网系统强链方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤s1进一步为：
3.如权利要求2所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤s11进一步为：
4.如权利要求1所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤s2进一步为：
5.如权利要求4所述的水网系统强链方法，其特征在于，所述步骤s22进一步为：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：李云玲，刘为锋，李昕阳，李原园，郭旭宁，刘贤才，姚晓敏，彭习渊，王敬，黄华金，何君，唱彤，江晨辉，
申请(专利权)人：水利部水利水电规划设计总院，
类型：发明
国别省市：
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