本发明涉及水网系统均衡协同优化组网方法。
背景技术：
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、水网系统涉及多过程、多要素、多功能，其组网问题是一个巨型、多维、非线性、多目标、复杂约束的群体智能优化问题，然而现有的研究成果主要侧重于各子系统独立边界约束条件下的优化研究，尚未充分考虑各子系统间的关联及其联合边界约束，水网系统多目标均衡协同优化组网模型求解更是面临“维数灾”和“多目标”等关键技术难题，现有的大多数算法难以适用。
3、本发明提出水网系统均衡协同优化组网方法及系统，解决目前存在的上述问题，提升水网组网智能化水平，实现物理水网和数字水网深度交互融合，兼顾水网系统组网效益与建设运行成本，推动各类水利工程逐步由点向网、由分散向系统发展，全面提升水网系统性、综合性、强韧性。
技术实现思路
1、发明目的：提供一种水网系统均衡协同优化组网方法，以解决现有技术存在的上述问题。另一方面提供水网系统均衡协同优化组网系统。
2、技术方案：水网系统均衡协同优化组网方法，包括如下步骤：
3、步骤s1、采用改进的荟萃分析法筛选水网系统均衡状态指标和组网成本指标，构建水网系统均衡状态初始指标体系，构建组网方案集并输入预构建的系统动力学模型，得到各个组网方案对应的水网系统均衡状态指标值；
4、步骤s2、采用cnn-bp神经网络耦合降维法对水网系统均衡状态初始指标体系降维，得到水网系统均衡状态降维指标体系，基于各个组网方案对应的水网系统均衡状态指标值依次计算对应的水网系统均衡状态降维指标值；
5、步骤s3、依次将每个组网方案的水网系统均衡状态降维指标值输入预构建的水网系统均衡状态决策模型，筛选出最优的组网方案；
6、步骤s4、将筛选出的最优的组网方案输入预构建的多目标优化模型，得到优化后的组网方案，即为水网系统均衡协同优化组网方案。
7、根据本申请的一个方面，所述步骤s1进一步为：
8、步骤s11、收集水网系统资料，采用改进的荟萃分析法筛选得到水网系统均衡状态指标和组网成本指标，构建水网系统均衡状态初始指标体系；
9、步骤s12、基于水网系统均衡状态初始指标体系构建水网系统动力学模型并率定模型参数；
10、步骤s13、收集组网方案构建组网方案集，将组网方案集输入水网系统动力学模型，得到各个组网方案对应的水网系统均衡状态初始指标值。
11、根据本申请的一个方面，所述步骤s2进一步为：
12、步骤s21、将水网系统均衡状态初始指标输入cnn，提取出对应的空间特征；
13、步骤s22、基于提取出的空间特征训练bp神经网络模型；
14、步骤s23、采用训练后的bp神经网络模型对水网系统均衡状态初始指标体系降维，得到水网系统均衡状态降维指标体系；
15、步骤s24、依次计算各个组网方案对应的水网系统均衡状态降维指标值。
16、根据本申请的一个方面，所述步骤s23进一步为：
17、步骤s23a、将水网系统均衡状态初始指标值作为输入向量，计算网络输出值的绝对变化量和相对变化量；
18、步骤s23b、依次计算每个指标的变化对网络输出值的相对贡献率；
19、步骤s23c、依次计算每个指标的相对重要度；
20、步骤s23d、将相对贡献率和相对重要度的乘积作为综合指标对水网系统均衡状态初始指标依次判定，将综合指标值小于平均水平的初始指标删除，得到水网系统均衡状态降维指标体系。
21、根据本申请的一个方面，所述步骤s3进一步为：
22、步骤s31、构建水网系统均衡状态决策模型；
23、步骤s32、依次将每个组网方案的水网系统均衡状态降维指标值输入水网系统均衡状态决策模型，计算得到各个组网方案的综合权重值并根据大小进行排序，选出综合权重值最大的组网方案作为最优组网方案。
24、根据本申请的一个方面，所述步骤s31进一步为：
25、步骤s31a、分别采用主观赋权和客观赋权对水网系统均衡状态降维指标赋权；
26、步骤s31b、基于水网系统均衡状态降维指标的主、客观权重值采用博弈论得到水网系统均衡状态降维指标的综合权重值。
27、根据本申请的一个方面，所述步骤s4进一步为：
28、步骤s41、构建多目标优化模型，目标函数为：建设成本最小、洪涝灾害损失最小和gdp支撑最大，约束条件包括：管道流量约束、水压约束和水质限制；
29、步骤s42、将最优组网方案输入多目标优化模型，采用融合多种交叉和变异方法改进的nsga-iii算法计算得到非劣解集；
30、步骤s43、采用灰色关联分析法对非劣解集决策，筛选出最优方案作为水网系统均衡协同优化组网方案。
31、根据本申请的一个方面，所述步骤s42进一步为：
32、步骤s42a、基于结构化法得到参考点，基于目标个数和在目标方向的等分数，计算参考点的数目；
33、步骤s42b、初始化过程中随机生成父代种群；
34、步骤s42c、采用多种交叉、变异操作生成与父代种群数量相同的子代种群，采用精英策略将子代种群与父代种群进行合并；
35、步骤s42d、对合并后的种群进行快速非支配排序，基于参考点策略，得到一组靠近参考点的优化解集；
36、步骤s42e、重复步骤步骤s42b至步骤s42d，直到完全收敛，将当前种群作为最终结果。根据本申请的另一个方面，提供一种水网系统均衡协同优化组网系统，包括：
37、至少一个处理器；以及
38、与至少一个所述处理器通信连接的存储器；其中，
39、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均衡协同优化组网方法。
40、有益效果：采用水网系统均衡协同优化组网方法，实现对水网系统的高效管理和运行优化，进一步提升水网系统的整体性能和水平。
1.水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s1进一步为：
3.如权利要求1所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s2进一步为：
4.如权利要求3所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s23进一步为：
5.如权利要求1所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s3进一步为：
6.如权利要求5所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s31进一步为：
7.如权利要求1所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s4进一步为：
8.如权利要求7所述的水网系统均衡协同优化组网方法，其特征在于，所述步骤s42进一步为：
9. 水网系统均衡协同优化组网系统，其特征在于，包括：
