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遵义市观音水库工程数字孪生平台凸优化调度算法研究_邱春华.pdf

1、第 卷第 期红水河 年 月 遵义市观音水库工程数字孪生平台凸优化调度算法研究邱春华,葛少云,朱海梅,李晓岚(天津大学 电气自动化与信息工程学院,天津;贵州省水利水电勘测设计研究院有限公司,贵州 贵阳;湖北省华网电力工程有限公司贵州分公司,贵州 贵阳;国家电投集团贵州金元股份有限公司,贵州 贵阳)摘 要:为保障水利水电工程运行安全,实现供水调度、大坝安全、库区管理、发电运行等业务功能,基于数理统计和数据挖掘等技术方法构建水文水资源预测预报、安全监测数据异常识别、工程安全预测预警、输水管线分析等数学模型。重点对观音水库工程信息化数字孪生平台凸优化调度算法进行了研究,形成水库数字孪生系统架构凸优化调

2、度决策方案,对于建成具有预报、预警、预案、预演功能的工程信息化系统,为观音水库运行安全,充分发挥工程综合效益提供重要支撑。关键词:数字孪生;凸优化;调度算法;观音水库中图分类号:文献标志码:文章编号:():开放科学(资源服务)标识码():,(,;,;,;,):,:;引言观音水库位于仁怀市与遵义市汇川区交界的长江流域赤水河一级支流桐梓河的支流观音寺河上,坝址与仁怀市直线距离约 ,距遵义市约。工程受水区包括遵义市主城区、仁怀市中心 收稿日期:;修回日期:作者简介:邱春华(),男,贵州榕江人,工程技术应用研究员,在读博士,主要从事水利水电工程设计、咨询及科研工作。:。红水河 年第 期城区、茅台空港园

3、开发区及水库灌区。受水区地处长江经济带及成渝黔中经济区走廊的核心区和主廊道,是黔渝合作的桥头堡、主阵地和先行区。观音水库作为一座大型水库,建设期存在建设规模大,管理任务重,涉及的行业、专业、交叉作业繁多等特点;当水库建设完成进入运行期后,又需进行工程运行安全、管理效率、运行效益的考虑。因此,仅仅依靠传统管理方式很难实现预期的工程目标。按照水利部关于数字孪生流域、数字孪生工程以及数据融合共享等方面的标准规范要求,观音水库将构建一个以全要素数据底板为基础,模型库、知识库为支撑,多项业务应用赋能的数字孪生平台。观音水库工程信息化建设主要考虑服务于水库本身的运行管理和日常办公等业务需求,项目建设紧紧围

4、绕以城乡生活和工业供水为主,结合灌溉,兼顾发电等综合利用,从保障水库安全运行、提升管理效率和提高水库运行效益的三个核心基本点出发,通过建设物联感知设施设备、数据资源中心、业务应用平台、基础设施环境、安全保障体系,集成各业务系统应用,实现供水调度、大坝安全、库区管理、发电运行等重点业务“四预”功能,保障水库安全稳定运行与发挥最大综合效益,提升精准决策管理能力。数字孪生平台观音水库工程信息化总体设计按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的要求,本着先进实用、安全可靠的原则,以数字化、网络化、智能化为主线,以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径,提升算据、算法、算力建设,建设具有预报、预

5、警、预案、预演功能和机电设备集中远控功能的数字孪生观音水库。系统总体架构如图 所示。图 系统总体架构图邱春华,葛少云,朱海梅,等:遵义市观音水库工程数字孪生平台凸优化调度算法研究 实体工程该工程按公司部门组设置 级管理,第一级为观音水库工程分公司,第二级为管理部门,第三级为组。分公司设于遵义市汇川区;水库管理部和输水管理部设于坝址业主营地内;水库组设于坝址业主营地内,遵义供水组设于遵义供水二级泵站内、仁怀供水组设于仁怀供水二级泵站内,灌溉组设于坝址业主营地内。数字孪生水利工程是实体工程在数字空间的映射,通过数字孪生平台和信息化基础设施实现与实体工程同步仿真运行、虚实交互、迭代优化。实体工程包括

6、观音水库大坝枢纽、库区、灌溉工程、供水工程等。信息化基础设施观音水库数字孪生信息化基础设施建设包括监测感知、工程自动化控制、通信网络、信息基础环境四部分。监测感知包括水情监测、墒情监测、工程安全监测、视频监视、水力量测、水质水温监测及生态流量放水监测等各种信息感知手段,是实时数据获取的主要来源;工程自动化控制包括观音水库和整个输水区的闸阀泵自动化远程控制、集运鱼系统远程控制等;通信网络涉及工控网和业务网,自动化控制、视频监控、语音调度等在工控网,数字孪生平台和智能业务应用在业务网;信息基础环境包括机房环境、计算存储、会商调度中心等,为数字孪生水利工程提供算法基础。数字孪生平台观音水库数字孪生平

7、台包括数据底板、模型库、知识库和孪生引擎。数据底板数据底板包括地理空间数据、基础数据、监测数据、业务管理数据和外部共享数据,如表 所示。表 数据底板分类和更新频次表数据底板数据类别及说明数据更新数据来源遥感影像(、)共享水利部 级空间数据底板共享地理空间数据倾斜摄影 工程坝区:每年更新一次 库区及输水区:每三年更新一次自建 模型 初次创建后根据需要更新自建基础数据各类水利对象的特征属性,包括水利工程类对象、监测站(点)类对象、管理区域类对象、工程管理类对象 根据业务需要定期更新自建监测数据主要包括水文监测数据、工程安全监测数据、视频监控等 实时获取并更新自建业务管理数据预报调度、工程安全分析、

8、工程运行维护、会商决策等业务数据 根据业务需要同步更新自建外部共享数据从地方政府及其他机构共享的数据,主要包括流域水雨情、建设部门下达的调度指令、库区和下游影响区社会经济等数据,以及有关部门共享生态环境、渔业、气象、航运及突发事件等数据 根据业务需要同步更新外部共享 模型库模型库包括水利工程专业模型、智能识别和可视化模型,为工程安全、防洪兴利、水资源优化配置等智能应用提供模型支撑。水利工程专业模型基于水循环自然规律等机理规律,构建变形分析、渗流渗压分析、应力应变分析、不同尺度来水预报、水库蓄水淹没分析、库区及影响区洪水演进分析、工程综合调度等机理分析模型。基于数理统计和数据挖掘等技术,构建数据

9、驱动的水文水资源预测预报、安全监测数据异常识别、工程安全监测预警、工程安全状态评估、下泄流量泄洪通道监测分析、输水管线分析、机电设备故障诊断分析等数理统计模型。智能识别和可视化模型)视频、图像分析算法模型:包括水质辅助、全景拼接、人脸识别、人数统计、穿越警戒线、进入 离开警戒区、在警戒区内、穿越围栏、徘徊检测、遗留检测、搬移检测、物品保护、库区漂浮物、闸门启闭、水体颜色等分析;可基于机器学习方法构建遥测影像、音频识别等智能识别模型。这是工程信息化领域今后发展的方向。)遥感影像智能分析模型:基于深度学习自动识别库区塌岸、“四乱”、水面违法养殖等信息,辅助库区水政监察与水面管理。)相似分析模型:利

10、用大数据、机器学习等 红水河 年第 期技术,实现水库来水、大坝安全、枢纽发电等特征值预报。知识库在共享水利部、流域管理机构等部门相关知识库的基础上,构建水库预报调度方案库、工程安全知识库、业务规则库等知识库,并不断积累更新。水库预报调度方案库该库构建包括工程防汛预案、入库预报方案、供水及灌区输水预案、防汛抗旱应急预案、超标准洪水防御预案等在内的预报调度方案库,其中供水及灌区输水分析模型包括需水预测模型、水量分配模型、水量调度模型、泵站水库调度模型、闸泵工程模拟等。知识库随着工程数据底板的不断完善与更新,宜每年开展方案 预案关键参数率定修正,对方案库同步更新。工程安全知识库工程安全监测数据分析模

11、型主要基于枢纽区建筑物监测信息的处理,在此基础上构建包括工程风险隐患、隐患事故案例、事件处置案例、工程安全会商、工程安全鉴定、专项安全检查、专家经验、相关标准规范、技术文件等在内的工程安全知识库,涵盖常识类知识、累积知识、策略知识、其他类知识。工程安全知识库应及时更新。业务规则库构建包括工程调度运用规程、机电设备运行操作规程、工程安全监测资料整编规程、工程安全现场检查规程、工程安全应急预案等在内的业务规则库。业务规则库应结合实际情况进行更新。通过大数据分析技术的应用,把工程施工期和运行期信息采集中感知的各类数据,通过大数据分析,结合业主单位、管理单位、设计单位、监理单位、施工单位的业务需求,可

12、实现相应的分析、预测结论,为管理人员提供分析、决策所需要的数据支撑服务。模拟仿真引擎基于来水预报模型、工程安全监测预警模型、输水管线分析模型和综合调度机理分析模型等各种水利工程专业模型为模拟仿真提供其运行所需遵循的基本规律,可视化模型为模拟仿真提供实时渲染和可视化呈现,最终通过数学模型仿真引擎让水利虚拟对象系统化地运转,实现数字孪生平台与物理水库工程实时同步仿真运行。)实现基于深度学习对象算法的数学模型模拟仿真,为工程水资源调度、供水、灌溉及发电运行等提供辅助决策支撑。)提供数据底板数据加载、场景管理、空间分析、三维渲染、特效处理等服务能力,实现物理工程的同步直观表达、工程运行全过程高保真模拟

13、。智能业务应用基于工程全生命周期管理要求,发挥数字孪生的数字映射、智能模拟、前瞻预演作用,建设贯穿工程全生命周期的水利信息化智慧管理系统。业务应用体系的建设在工程建设、运营维护的全生命周期过程中提供信息化管理手段,分别建立水利信息化建设期应用系统和水利信息化运行期应用系统。水利信息化建设期应用系统包括工程建设管理系统、智慧工地系统、水情自动监测系统、应用系统集成等专项应用系统。水利信息化运行期应用系统包括运行水资源综合调度、水力量测、视频监视、水情墒情自动监测、工程安全监测、闸阀泵自动监控、水质水温生态流量自动监测、集运鱼自动监控、办公自动化及应用系统集成等专项应用系统。展示平台展示平台包括可

14、视化模型、“四预”过程可视化、工程全景可视化平台、全场景专题调用和液晶大屏幕系统等功能,统筹工程安全、兴利除害、运行维护,实现工程相关实时在线业务数据、数字孪生场景、工程预演成果展示。其中,可视化模型依托数据底板地理空间数据、监测数据和水利工程专业模型、智能识别模型,构建工程自然背景演变、工程上下游流场动态、水利机电设备操控运行等可视化模型,充分集成 模型,满足仿真模拟和综合展示等需要。凸优化调度算法研究基于遵义市观音水库数字孪生平台模型库构建需求,为提升水资源高效利用能力,围绕综合优化调度问题,深入研究工程供水、灌溉及发电多元物理耦合化系统的调度优化问题,研究凸优化理论与算法,优化大型水利工

15、程水资源综合利用调度决策。研究目标针对遵义市观音水库工程供水、灌溉及发电水资源综合调度的不确定性,结合水资源综合利用多元化现状,厘清多目标用水户协同输水的物理耦合机制,提出多元化水资源高效利用的调度优化策略;同时,针对优化算法展开研究,采用凸松弛技术,提出可靠收敛的求解算法;并将部分理论成果邱春华,葛少云,朱海梅,等:遵义市观音水库工程数字孪生平台凸优化调度算法研究在实际工程中进行验证,为网络化系统的优化理论、方法的研究发展与工程应用做出贡献。本算法拟解决的关键问题是不确定性下的水资源高效利用机理。随着不确定性因素的增加,大型综合利用水利工程水资源优化运行调度难度增大,水资源供需问题日益凸显。

16、因此,研究不确定性因素的建模方式,结合工程供水、灌溉及发电物理耦合化网络中的非线性特性以及多主体耦合网络系统的发展趋势,提出不确定性下的面向多资源、多主体的优化调度策略,揭示不确定性下的提升水资源高效利用能力的机理是水利工程数字孪生平台调度优化中的关键问题。多目标用水主体协同优化调度策略新时代水利工程高质量发展,多目标用水主体使水资源综合调度成为一个更加复杂的协调优化问题,即满足水库工程供水、灌溉及发电等多目标输配水需求,使其达到城市供水量最大、灌溉耗水量最低、年发电量最高、总弃水量最小的目标。同一水库存在向多个取水点共同输水并将用水量、发电量、耗电量等数据传输到调度中心。传统多目标用水主体输配水系统是单个用水户与水库调度中心间实现交互,如图 所示。随着水资源供需的日益紧张,以及用水企业的增多,需实现不同目标主体间的信息交互,如图 所示。这有利于将丰富的水资源输送到用水供需紧张的受端区域,可在提高水资源高效利用的同时缓解受端输配水压力。但是由于不同用水企业与常规水利企业分属不同的管理体系,且多主体系统并不是单个用水主体的简单叠加,传统意义上的集中控制和调度优化方法只能获得技术层面的优化

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