[发明专利]一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法

权利要求书

1.一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征在于：计算需水侧的分配水量，再换算成比例，与供水侧的总供水量之积即为最优水资源分配方式；采用了鲸鱼优化算法，具体步骤如下：

优化配置的目的是保证经济、社会和环境综合效益的最佳；目标函数如下：

F(x)＝Max{f₁(x)，f₂(x)，f₃(x)}

其中，F(x)代表综合效益；f₁(x)代表经济效益；f₂(x)代表社会效益；f₃(x)代表环境效益；

经济目标是使区域水电供应带来的经济效益最大化；目标函数如下：

式中，表示大坝c向需水单位k的j水资源用途供水的效益系数；是决策系数，代表大坝c向需水单位k提供水资源用途j供应的水量；表示大坝c向k需水单位供水的顺序系数；表示大坝c向需水单位k的行业j水资源用途供水的公平系数；ω^k表示权重系数；

社会目标是尽量减少供水和需求的差异；目标函数如下：

式中，表示需水单位k的j水资源用途的需水量；WNM代表额外的需水量；

环境目标是尽量减少污染排放；目标函数如下：

式中，表示需水单位k的j水资源用途的污染系数；

水电过程满足以下方程：

其中，表示大坝c向需水单位k的j水资源用途供应的电力；r_c表示转化率，：

r_c＝9.81H_cη，j≠4

则限制条件：

·供水限制：

其中，W(c,k)表示大坝c分配给需水单位k的水量；

·蓄水能力限制：

其中，W_c表示大坝c最多可以供应的水量；

·用水限制：

其中，和分别代表用水量的上限和下限；

·用电量限制：

其中，和分别代表用电量的上限和下限。

2.根据权利要求1所述的一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征性在于上述数据中，初始化参数：鲸群SN的大小，最大迭代次数。

3.根据权利要求1-2所述的一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征性在于上述数据中，算法初始化鲸鱼种群的位置。

4.根据权利要求1-3所述的一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征性在于上述数据中，计算每条鲸鱼对应的适应度值，按照适应度值的大小排序，选择SN大小的初始种群。

5.根据权利要求1-4所述的一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征性在于上述数据中，计算SN的个体适应度值，找到适应度值最小的个体位置作为最优位置。

6.根据权利要求1-5所述的一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征性在于上述数据中，更新下一代的位置。

7.根据权利要求1-6所述的一种基于鲸鱼算法的大坝水资源分配方法，其特征性在于上述数据中，若达到终止条件，则输出最优个体，即算法找到的最优解；否则，返回步骤4。

本发明有益效果：，计算得到具体分配方案，本方法主要采用线性规划的思想，将各种现实因素模型化，用数学不等式表示现实中限制因素，在限制条件范围内求解出目标方程的最优解即为要寻求的最优分配方案。