[发明专利]一种基于粒子群算法的渠系优化配水方法

说明书

本发明属于智能农业技术领域，特别涉及一种基于粒子群算法的渠系优化配水方法，包括：步骤一，根据上级渠道流量、渠道水利用系数、下级渠道数量和下级渠道流量构建目标函数，并确定轮灌组数目范围以及粒子群算法运行所需的粒子群粒子总数和最大迭代次数；步骤二，利用粒子群算法在可行域内产生粒子群；步骤三，判断产生的粒子群中的粒子是否满足约束条件；步骤四，记录所有满足约束条件的粒子的位置；步骤五，计算粒子的适应度值；步骤六，判断粒子群算法是否达到最大迭代次数，达到最大迭代次数则输出优化结果；否则，更新所有粒子的速度和位置信息，并重新进行步骤五和步骤六。本发明适用于不同类型、不同地域、不同灌区的，实用性和通用性高。

技术领域

本发明属于智能农业技术领域，特别涉及一种基于粒子群算法的渠系优化配水方法。

背景技术

我国作为一个农业大国，农业用水量已经占到全国用水总量的72％，其中大部分都用于灌溉，而灌溉水利用效率极低，很多灌区的灌溉水资源利用率仅仅为40％，这与我国当前努力建设可持续发展的节约型社会是不相符的。因此，在灌溉水资源供需矛盾日益严重的背景下，在农业生产中占据重要位置的灌溉水资源的合理优化配置的重要性和必要性日益显现，为了能更好地促进农业的可持续发展，必须提高灌溉水的利用效率。灌区渠系配水的优化属于其中一个重要方面。

当前，我国多数灌区在进行渠系配水采用的是经验方法，从而产生渠系输水流量小、流量不集中和输水损失大等问题。如何通过优化渠道的流量和配水时间来减小渠道系统的输配水和渗水损失，是灌区管理层面急需解决的问题。

卢麾基于对作物需水量和渠系输配水损失加以考虑，构建了配水优化模型，并使用了遗传算法进行模型求解。同时，配合该模型开发了有GIS功能的灌溉决策支持系统，该系统能实现在满足作物需水的条件下输配水损失达到最小。徐建新考虑了降水的随机特征和作物不同生育期内土壤最低含水率的变化，研制了灌区水量实时调配决策软件。孟爽在VC#.NET的环境下，基于ArcGIS Engine组件包开发了具有查询统计、求解计算、地图操作、水情监测和水资源管理等功能的灌区信息管理系统。佛罗里达大学研发了基于作物种类、作物种植面积、作物生产期、土壤含水率以及灌区灌溉制度的可用于计算作物不同生育时期需水量的AFSIRS系统。

当前在渠系配水模型与灌区灌溉管理方法方面的研究存在诸多问题：

(1)适用于不同类型、不同地域、不同灌区的个体模型构建与算法研究仍有待加强，需因地制宜，增强针对性。

(2)一些模型所需要的参数众多且获取难度大，使得模型的实用性和通用性较低，影响了进一步的推广。

(3)相配套的灌区用水管理方法的研究尚处于初步阶段，需加大力度进行改进和整合。

发明内容

本发明的目的是提供一种适用于不同类型、不同地域、不同灌区的，实用性和通用性高的基于粒子群算法的渠系优化配水方法。

为了实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

本发明提供一种基于粒子群算法的渠系优化配水方法，包括如下步骤：

步骤一，根据上级渠道流量Q、渠道水利用系数η、下级渠道数量N和下级渠道流量q_j构建目标函数，并确定轮灌组数目范围以及粒子群算法运行所需的粒子群粒子总数和最大迭代次数；

步骤二，利用粒子群算法在可行域内产生粒子群；

步骤三，判断步骤二产生的粒子群中的粒子是否满足约束条件，如果粒子不满足约束条件，则摈弃，并返回步骤二继续产生新的下代粒子，直到满足约束条件的粒子数目达到步骤一中的粒子群粒子总数为止；

步骤四，记录所有满足约束条件的粒子的位置；

步骤五，计算粒子的适应度值，并依适应度值由大到小为粒子排序，将适应度值最大的粒子作为备选优化结果；