基于渠系优化配水模型的农业供水管理系统设计

时间：2024-07-28

韩海英，于再基

(1.榆林学院基本建设处，陕西榆林 719000) (2.引汉济渭工程有限责任公司科技管理中心，陕西西安 710010)

随着智能农业的发展，加强对田间地头水量供给与使用的自动化管理，进而更好地实现灌溉的自动化，成为当前需要思考的问题和建设的重点。传统的灌区灌溉大部分是以人工控制的方式进行，不仅耗费大量的人工，而且工作效率低下[1]。随着现代社会的发展，信息化、智能化成为当前时代的标志，信息技术和智能技术不断发展、成熟，应用广泛。本文结合信息技术和智能技术，以灌区渠系为研究对象，设计了一款农业用自动化供水管理系统。

1 系统需求分析

设计本系统的主要目的是为实现某灌区水渠流量的科学调度，合理分配农业用水量，提高灌区水资源利用率，更好地利用好该灌区水库的水量。而要实现以上目标，首先要对水渠的流量、田间用水量等各方面的信息进行采集，然后对灌区水量进行优化调度。结合以上设计目的，本系统主要有以下功能需求：

1)对灌区内水库的供水情况、水渠流量、水库水量等进行实时采集、传输；

2)借助该系统，实时录入不同农户的水量需求，并根据需求对灌区内的用水进行优化，得到最佳的配水方案。

3)对灌区用户的用水量进行统计，并就农户的用水情况进行分析。

2 灌溉需水量优化模型构建与求解

根据以上的需求分析可以看出，该系统最为重要的部分是实现对灌区渠系用水的优化配置。对此，结合以上需求，构建优化配水模型。

2.1 灌区渠系优化配水模型建立

灌区渠系优化配水模型建立的主要目的是为了使被配水渠道以“定流量”、“变历时”的配水方式运行[2]。本文采用双目标函数来构建灌区渠系优化配水模型。假设配水渠道的净引水流量为Q净，该水渠渠道区域存在N个出水口，各出水口的出水流量为qj(j=1,2,…,N)，同时满足q1=q2=…=qN=q，q为出水口净出水量。出水口出水时间为tj(j=1,2,…,N)时，轮灌组的划分数：

(1)

假设将轮灌组出水口开关状态看作决策变量xij(i=1,2,…,M)，xij∈{0,1},当xij=0时，表示轮灌组出水口关闭；当xij=1时，则表示轮灌组出水口开启。

在式(1)的基础上，假设将配水渠的输水时间设为Z，则输水时间最短目标函数为：

(2)

各轮灌组持续引水时间差的最小目标函数可以表示为[4]：

ΔT=min{max(Ti-Tk)} (1≤i≤M,1≤k≤M,且i≠k)

(3)

式中：ΔT为轮灌组持续引水的时间差；Ti,Tk分别为第i轮灌组和第k轮灌组持续引水所耗费的时间。

2.2 函数权重计算

要求解式(2)双目标函数，首先要对其中的权重进行计算。本文选用层次分析法(AHP)对指标的权重进行定量计算。层次分析法主要是将决策划分成多个层次后，再结合定性及定量法对其中各因素所占权重进行分析。其主要的分析步骤为：首先构建与决策相应的判断矩阵；其次计算各判断矩阵中因素的权重值；最后对判断矩阵进行一致性检验。层次分析法判断矩阵的主要形式见表1[3]。

表1 判断矩阵构建

表中设定C为A1～An的总目标元素，A1～An为与总目标元素相连的准则层元素，a11～ann为相对于C来讲A1～An中两元素相比较的相对重要性的数值体现。

计算判断矩阵最大特征根：

(4)

式中：A为判断矩阵；W为特征向量；λmax为最大特征值，(AW)i为AW的第i个分量。

2.3 函数转化

将双目标函数代入到层次分析法模型中进行计算[5]，得到目标函数Z的权重为wZ=0.667，ΔT的权重值为wΔT=0.333，一致性检验CR=0.001<0.1。由此看出该判断矩阵最大程度上接近完全一致性。

基于此，将灌区渠系优化配水模型双目标函数Z与ΔT转化为单目标函数为：

Y=wZZ+wΔTΔT

(5)

根据式(2)、式(3)和式(5)，可以得到目标函数的具体表达式。假设灌区灌溉轮期为T，则各轮灌组引水时间与轮期的关系为：

(6)

2.4 基于遗传算法的模型求解

遗传算法是一种通过模拟生物在自然环境中的进化过程，来搜索最优解的自适应全局优化概率的搜索算法[6]。遗传算法在实际的应用过程中，首先以研究问题作为基础设定相应的初始研究种群；然后利用遗传算子对该群种开展一系列的选择、交叉等操作；最后借助迭代操作得出最终与研究问题相符的最优解或是最接近最优解。遗传算法中开展的选择、交叉等操作具备随机性特征，赋予了该算法在问题研究过程中求解无约束特征。本文采用遗传算法对灌区渠系优化配水模型求解，问题的最终解即为可行解[4]。

求解的具体步骤可以简单地概括为：

1)编码。将决策变量xij看成是一个M×N的矩阵，将矩阵当中列值为1的行数作为编码基因，按照1～N的整数对基因进行编码。

2)产生初始种群。在满足目标函数约束条件的情况下，产生N条染色体。

3)评价函数适应度。将目标函数作为适应度函数，以初始种群进行解码，代入到目标函数中，从而得到各个染色体的适应度值。

4)对染色体进行选择、交叉和变异，直到产生最优种群，即为最优解。

3 系统设计

3.1 整体架构搭建

本文结合灌区管理的实际情况，在整体架构搭建时将系统分为中心站和分灌区管理站两个部分，其中分灌区管理站主要负责农业供水现场数据采集、存储以及上传工作[5]。中心站分系统是整体系统中最关键的部分，设置在农业供水的监测中心，主要负责灌区配水等供水调度管理工作。具体架构如图1所示。

3.2 系统功能构建

3.2.1分灌区管理站主要功能设计

分灌区管理站(以下简称分站)采集的数据包括流量、水位、闸位等[6]。本文在对分站功能进行设计时，首先对流量、水位、闸门等数据进行设置，并将分站设置为长期微功耗值守状态，当发现这些数据超出预先设置值或是闸门状态发生变化时，及时向中心站发送相关信息。

图1 农业供水信息系统整体架构

3.2.2中心站主要功能设计

由于中心站是整个农业供水管理系统中最为关键的部分，本文将重点对此部分的功能进行设计。中心站供水管理系统主要包括5大模块，分别为实时监测、数据管理、模拟计算、供水管理以及辅助决策，具体如图2所示。

图2 系统具体功能设计

实时监测模块由3部分组成，分别为实时信息采集、运行监视以及实时报警。实时信息采集主要负责对农业供水过程中水情、雨情、工情等相关监测数据进行自动化采集，如闸泵安全运行状态、库区雨量、干渠各支渠口流量等，并对这些监测数据进行预处理之后提供给实时信息传输模块；运行监视主要对采集到的信息进行展示；实时报警模块主要是当实时信息、工情等超出预设阈值时向管理人员发出警报，并将报警信息记录到相关设备的报警日志中，为维修人员提供依据。

模拟计算模块最主要的功能是灌区配水计算，是以农业灌区种植面积为基础，对灌区各单元的应配水量进行计算，为各灌区提供合理的供水方案，是整个农业供水自动化管理系统中最重要的功能。笔者认为在灌区配水方面，长期从事农业工作的农民更具相关经验，他们可根据时节、气候条件及田间情况较准确地估算出所需要的水量，因此本文在此功能模块中将以用水户的申报数据作为灌区配水计算的依据，用水户申报的数据主要包括灌溉面积、用水量、用水时间等。系统在收到用水户申请之后将其进行分类汇总，再根据各级渠道的最大流量等制定出合理的灌区配水计划，从而满足不同灌区用水户的配水需求。

数据管理模块主要负责对供水管理系统中相关数据进行维护、修改、存储等,并及时提供数据查询服务。

供水管理模块主要是对用户、用户用水费用、用户用水计划、沟渠等进行管理。

辅助决策模块主要是为灌区供、用水提供相关的辅助决策信息，如来水的预测、水库调度方案等等。