[发明专利]城市排水系统不确定水力学模型建模方法

摘要

本发明涉及到城市排水系统不确定水力学模型建模方法。目前已有的各类城市排水优化调度系统中，流经各个管网、人孔的水流量、水位只能靠人经验估计，系统由此无法预测洪水的产生、管道溢出，更无法通过调度泵站机组的开启来达到泵站节能的目的。本发明方法包括建立基于城市管网地理信息的水力学计算模型、不确定性的描述、建立不确定水力学模型、模型修正。本发明通过数据结构、系统辨识、数据挖掘、鲁棒最优控制、鲁棒预测控制技术，建立了城市排水系统不确定水力学模型，利用该模型可以有效地预测城市洪水的产生，并可以对泵站进行实时调度技术。

主权项

1、城市排水系统不确定水力学模型建模方法，其特征在于该方法包括以下步骤：(1)建立基于城市管网地理信息的水力学计算模型，包括如下步骤a.建立基于城市管网地理信息的矢量多叉树数据库以人孔、泵站、蓄水池作为基本节点，管网为联接节点间的矢量，建立基于城市管网地理信息的矢量多叉树数据库，对数据库中数据进行分类，自动建立每个节点的主题数据库，并通过数据挖掘技术，将其中的数据定位为有效数据，成为主体函数输入数据；b.计算节点间的水力学以一维自由水流面圣维南水力学方程为基础，采用隐式有限差分数值求解方法，承压流计算采用窄缝法作为闭合管道的垂向延伸部分，完全的非线性水流方程可以根据自动定义的边界条件求解，计算出流向节点的水流量和水位，计算公式为$\left\{\begin{array}{c}\frac{\partial Z}{\partial t}+\frac{1}{R}\frac{\partial Q}{\partial l}=0\\ \frac{\partial Q}{\partial t}+\frac{\partial }{\partial l}\left(\frac{Q^2}{A}\right)+\mathrm{gA}\frac{\partial Z}{\partial l}+\mathrm{gA}\frac{Q\left|Q\right|}{K^2}=0\end{array}\right.$ 基于多叉树数据结构理论，将需要计算水位和水流的节点作为根节点，计算出该节点的前向水位和水流量；(2)不确定性的描述，包括a.描述管网结构的不确定性根据历史数据观测到其最大值，即前向通道水流的水位和流量是一个未知有界量，描述为ΔZ(t，l)＝EzFz(t，l)Hz，其中Ez，Hz为已知的实参数，Fz(t，l)满足‖Fz(t，l)‖≤1，为关于水位的具有Lebesgue可测元的不确定性；b.描述降雨量的不确定性降雨量(ΔQ(t，l))也是一个未知有界量，其描述为‖ΔQ(t，l)‖＜∞；(3)建立不确定水力学模型，包括如下步骤a.建立参数化模型把第1步计算得到的在某个时刻的各个节点的前向水位和水流量，以及通过第2步得到的该节点不确定前向水位和水流量相加的值作为输入数据，以观测节点的水位和水流量作为输出数据，以过程辨识理论为基础，建立基于最小二乘法的离散差分形式的不确定受控自回归滑动平均模型(UCARMA)，描述为$[\hat{A}\left(z^{-1}\right)+\Delta \hat{A}\left(z^{-1}\right)]y\left(k\right)=[\hat{B}\left(z^{-1}\right)+\Delta \hat{B}\left(z^{-1}\right)]u\left(k\right)+[\hat{C}\left(z^{-1}\right)+\Delta \hat{C}\left(z^{-1}\right)]\xi \left(k\right)$ b.转化成非参数化模型将模型转化成基于脉冲响应传递函数的不确定非参数化模型，描述为$z^{-1}[\hat{g}\left(z^{-1}\right)+\Delta \hat{g}\left(z^{-1}\right)]=z^{-1}\frac{\hat{B}\left(z^{-1}\right)+\Delta \hat{B}\left(z^{-1}\right)}{\hat{A}\left(z^{-1}\right)+\Delta \hat{A}\left(z^{-1}\right)}$ c.建立预测控制系统以模型预测控制算法为理论基础建立预测控制系统，预测控制系统包括预测模型、反馈校正、滚动优化、参考输入轨迹，其中预测模型即为非参数化模型；(4)模型修正，包括如下步骤a.建立输入输出信息，先假定不确定水位或水流量为零，通过第步骤(1)描述的水力学计算模型计算出水位和水流量作为输入数据，观测水位和水流量作为输出数据；b.根据预测模型，预测系统未来的输出状态，经过用模型输出误差进行反馈校正以后，再与参考轨迹进行比较，如果预测误差较大，返回到步骤a，调整不确定水位和水流量的值，重复步骤a；直到预测误差在容许的范围内；c.应用二次型性能指标进行在线的滚动优化，计算出当前时刻应加于预测控制系统的控制动作，重复步骤b。