湖泊群多目标水质水量优化调度方法

摘要

本发明提供一种湖泊群多目标水质水量优化调度方法，建立湖泊群分布式水动力与污染物迁移耦合模型，模拟典型调度方案下湖泊群流场和污染物的时空分布，以此构建水质预测知识库；设计BP神经网络模型，通过知识库的训练，优化BP神经网络参数，建立湖泊污染物浓度预测BP神经网络模型；以湖泊群水质改善程度最大和经济成本最小为目标建立多目标水质水量优化调度模型，采用混合粒子群算法进行模型求解，迭代求解过程中采用湖泊污染物浓度预测BP神经网络计算调度期末湖泊污染物浓度，最终给出不同引水量和引水时间的多目标优化调度方案集供决策者优选。能够在考虑综合效益的前提下最大限度地的改善湖泊水环境，可广泛应用于湖泊群水网调度。