[发明专利]基于SWMM和MATLAB的城市雨水排水系统自动优化方法

权利要求书

1.基于SWMM和MATLAB的城市雨水排水系统自动优化方法，其特征在于，具体步骤如下：

步骤1，利用研究区给定的地块资料、管网和雨水井资料以及LID布设资料信息完成SWMM模型搭建，并对模型完成参数率定，最终生成inp格式的文本文件；

步骤2，对SWMM源代码进行二次开发，将MATLAB对SWMM动态链接库调用的接口函数写入SWMM源代码中，然后利用VS2013编辑器将写有接口函数的SWMM源代码生成DLL文件；

步骤3，用MATLAB编写粒子群算法程序，以研究区节点总溢流量为优化目标，构建目标优化函数，同时完成步骤1中inp文件的调用、修改以及DLL动态链接库的调用函数的编写；

目标函数的具体构建方法如下：

目标函数是通过设计不同直径的管道和改变LID在不同片区的布设面积来控制节点的溢流量，以使研究区片区内节点的总溢流量最小化，因此，雨水排水系统设计的成本和溢流量控制目标函数可表示为：

限制条件如下：

[Violation_all]＝[Violation_p]+[Violation_h]+[Violation_s] (2)

E_k∈Ω (4)

I_p＝(H_p→u-H_u→p)/L_p×100％ (7)

D_p∈B (8)

D_p≥max{D_p→u} (9)

式中：Q_k表示第k个节点的溢流量；J表示研究区的总节点数；K表示研究区总LID单体数；P表示研究区总管网数；

[Violation_all]表示全部的惩罚项；[Violation_p]表示与雨水排水系统费用限制相对应的惩罚函数；[Violation_h]表示与管道水力限制相对应的二次惩罚函数；[Violation_s]表示LID设施所在地块面积占比限制相对应的惩罚函数；

C(D_p)表示单位管道长度的成本，其中D_p为不同管道的管径；C(E_k)表示相应单位面积LID设施的成本，

E_k为不同LID设施类型；S_k表示不同类型LID设施的面积；Ω表示研究区已建设的LID全部类型；F_D、F_E分别表示管网和LID设施建设的投资成本上限；α表示[Violation_p]惩罚项的惩罚系数，为正整数；V_p表示管道满管流速；n表示管壁粗糙系数；R_p表示管道水力半径；I_p表示管道坡度；L_p表示管道长度；H_p→u、H_u→p分别表示管道D_p上、下游节点的底标高；B表示可在当地购买的管道规格总集合；D_p→u表示管道D_p上游管道的最大直径；V_p,max、V_p,min分别表示管道的允许最大流速和最小流速；η表示[Violation_h]惩罚项的二次惩罚系数，为正整数；P_k表示LID设施面积所占地块比例；P_k,max表示LID设施所占地块的面积比例；θ表示[Violation_s]惩罚项的惩罚系数，为正整数；

粒子群优化算法的具体步骤如下：

步骤3.1，初始化粒子种群算法参数，设置最大迭代次数、目标函数的自变量个数以及粒子的位置和速度的上下阈值，并设定粒子群规模；

步骤3.2，采用拉丁超立方抽样法初始化每个粒子的速度和位置；

步骤3.3，将步骤1中的inp文件作为输入文件，通过MATLAB编写的DLL文件的调用、运行函数，以节点溢流量为优化目标，计算出研究区的每个粒子的适应度值，并更新粒子的个体最优位置和群体的历史最优位置；

步骤3.4，更新每个粒子的位置和速度，计算公式如下：

式中：

ω表示惯性因子，为非负数，大时全局寻优能力强，小时，局部寻优能力强；C₁、C₂分别表示粒子个体的学习因子和粒子的社会学习因子；rand(0,1)表示区间[0,1]上的随机数；P_id表示第i个变量的个体机制的第d维；P_gd表示全局最优解的第d维；X_id、V_id分别表示粒子第i个变量第d维的位置和速度；

步骤3.5，采用步骤3.3的方法，计算更新后每个粒子的适应度值，并更新粒子的个体最优位置和群体的历史最优位置；

步骤3.6，判断是否达到最大迭代次数，是则跳出迭代，输出最优解，否则回到步骤3.4；

步骤4，运行步骤3中MATLAB编写的粒子群优化算法程序，以步骤1中的inp文件为输入文件，以步骤3中构建的函数为目标函数，利用步骤3中inp文件和DLL动态链接库的调用函数进行粒子群算法的适应度值计算，通过不断迭代，最终得出最优的雨水管网和LID布设优化方案。

2.根据权利要求1所述的基于SWMM和MATLAB的城市雨水排水系统自动优化方法，其特征在于，所述步骤2中生成的SWMM动态链接库具体如下：

该动态链接库是基于SWMM源代码，在C++语言环境下生成的动态链接库，可通过MATLAB进行调用，实现SWMM的文件输入、输出和程序运行以及SWMM模拟结果的读取。