坪山河干流截污智能调度方法研究

蒋云钟 ，马玮骏 ，李 胜 ，金惠英 ，冷祥阳 ，田 雨 ，毕 程 ，孙 艳 ，马永志

（1.中国水利水电科学研究院，流域水循环模拟与调控国家重点实验室，100038，北京；2.南京金水尚阳信息技术有限公司，210034，南京；3.大连理工大学，116024，大连； 4.中建水务环保有限公司，100037，北京）

坪山河干流智慧水务平台结合当前互联网、物联网、无线网络和先进的软硬件平台等技术，满足控源截污、调水引流、出入湖河道整治、生态修复等业务协同和智能调度需要，形成以“监测预警、集中控制、精细管理、科学调度”为标志的“智慧水务”模式。

智能调度系统是坪山河干流智慧水务平台的重要组成部分，其调度对象涉及截流系统、调蓄系统和净化系统。 截流井的工作原理是雨时根据初期雨水水质进行截留， 根据SS 指标有效控制面源污染；调蓄池的工作原理是雨时与截流井联动，存储截留的高污染初雨， 雨后与净化站联动，将初雨排放进截留干管并输送到净化站进行污水处理；净化站的工作原理是一直处理生活污水，在雨后要额外处理雨时存储的初雨。 由于截流井是对流域的产汇流进行截污，而雨量和雨强的不确定性导致了产汇流的不确定性，从而导致了工程联动启闭的不确定性。 本文对广义的雨时作定义修正，区分多个调度阶段，并设计和实现相应的智能调度方法，以适应工程特性，确保坪山河智慧水务平台稳定、有效地运行。

一、总体调度思路

1.调度时段划分

基于调蓄池承前启后的作用，调度方案以调蓄池的状态作为工况划分的依据。 ①旱时：调蓄系统内没有初雨，净化系统仅需要处理区域内的生活污水，将此时段定义为工程的旱时。 ②雨时：降雨产汇流之后，第一个调蓄池开始进水（判断条件：泵开启状态或池内水位变化）直至雨后方案创建时， 将此时段定义为工程的雨时。 ③雨后：当调蓄系统开始放水直到最后一个调蓄池放空 （判断条件：排水闸门状态或池内水位变化），将此段时间定义为雨后。 由此形成全年旱时－雨时－雨后的闭合循环。

2.调度思路

根据调度时段的划分方法，提出以下调度思路： ①旱时调度思路：生活污水总量相对稳定，且变化规划可查，关键是如何考虑水质和成本目标后在碧岭净化站、南布净化站、上洋污水处理厂间分配生活污水量。 ②雨时调度思路： 降雨预报的不确定性、产汇流的不确定性、管网水力条件的不确定性，导致雨时难以通过调度方案优化净化系统和调蓄系统的运行，因此， 计划雨时调蓄系统根据控制规则（各调蓄池的进水判断水位）进行更加安全和可靠的运行。 ③雨后调度思路： 工程系统内既有生活污水也有调蓄池内的初雨， 且调蓄池存在优先级考虑，因此，雨后调度的关键是如何利用净化系统处理生活污水的剩余能力尽快处理掉7 个调蓄池内的初雨。

3.精准截污策略

坪山河智慧水务污水处理过程涉及截污管线、提升泵房、调蓄池、水质净化站、人工湿地等多道工序。 通过建立截污系统与调蓄池联合调度模型，能有效制定不同工况下系统的调度规则，使其在水质达标的前提下系统能耗最低，这对于创建全国低碳生态城市具有重要意义。 其模型建立过程： ①分析流域面临的所有工况，根据坪山河水量和水质特点划分为旱时、雨中、雨后三种工况。 ②深入分析各工况特征，旱时污水来源主要是生活污水，来水量较少，不需调用调蓄池，需考虑制定保质降耗的运行方案； 雨时的污染源主要是合流制污染，污染量较大，需调用调蓄池，重点是坪山河沿线截污管如何分流、调蓄池如何启闭才能在不发生溢流污染情况下满足水质目标；雨后需要处理的污水主要是生活污水和调蓄池的蓄水，生活污水与调蓄池中的蓄水是独立的，没有发生混合，可以根据各自污水的成分特点选择适合的污水处理厂输送污水，由于调蓄池中的污水最多可以储存2 天，此时应主要考虑如何在水质达标的同时，提升污水处理效率。 ③在明确各工况特点与目标基础上制定相应的调度方案，通过对比优选确定各工况下的最优方案作为运行方案。

二、旱时调度模型

1.旱时调度流程

旱时工程系统内仅有生活污水，因此旱时调度的关键是如何在碧岭净化站、南布净化站、上洋污水处理厂间分配生活污水量， 考虑因素：①各净化站的处理成本差异，初步调查显示，上洋污水处理厂单方处理成本为0.8 元， 碧岭净化站单方处理成本为1.9 元， 南布净化站单方处理成本为1.83 元；②各净化站的出水水质标准差异，上洋污水处理厂出水水质标准为一级A，碧岭和南布净化站的出水水质标准为IV 类。 因此，旱时工程系统内生活污水量的分配存在处理成本和出水水质对冲的关系。

2.旱时调度模型建模

（1）调度目标

在处理成本和出水水质对冲关系基础上， 构建旱时成本-水质优化调度模型，确定成本最低和水质最优两个调度目标。 目标函数：

公式（1）为水质最优调度目标，即生活污水总量经过碧岭净化站、南布净化站、上洋污水处理厂达标处理后，上洋断面的水质最优，满足国家水质断面考核目标。 式中，Wqsy表示上洋断面各水质指标浓度的均值表示调度方案模拟的各水质指标的浓度，n 表示水质指标总数（说明：上洋污水处理厂尾水经过湿地深度处理后汇入坪山河干流，湿地处理系数需要概化）。

公式（2）为成本最低调度目标，即生活污水总量在碧岭净化站、南布净化站、上洋污水处理厂分配处理之后总成本最低， 有效控制运营成本。式中，A 表示污水处理总成本；Qi表示各净化站处理的污水量；Ai表示各净化站的单方处理成本，i 表示站点。

优化目标可以是成本和水质的单目标，也可以提供二者权重组合下的组合单目标，权重设置灵活，可尽量满足后期运维中综合考虑成本和水质要求。

（2）约束条件

旱时调度模型约束条件包括污水量平衡、 净化站污水处理上下限、上洋水质断面达标。 污水量平衡约束即碧岭净化站、南布净化站、上洋污水处理厂在相同时段内处理的污水总量应等于区域生活污水总量。 净化站污水处理上下限约束，即污水处理下限是保障各净化站正常运行的最低水量，污水处理上限是各净化站的设计处理能力乘以设计变化系数的结果。 上洋断面水质达标约束，即模拟方案的上洋断面水质类别应满足上洋断面水质考核目标（IV 类）。

（3）模型求解

由于旱时调度的目标和约束都是决策变量的线性函数，所以采用线性规划。 最流行的单纯形法计算过程为：①转化为标准型。 ②迭代：先找出一个基可行解， 判断其是否为最优解。 如为否则转换到相邻的基可行解，并使目标函数值不断增大，直到最优解为止。

三、雨后调度模型

1.雨后调度流程

雨后工程系统内既有生活污水，也有7 个调蓄池存储的初雨。 7 个调蓄池设计初衷是有效收集降雨前1h的初雨，从而有效控制面源污染，因此雨后要面对如何尽快处理掉7 个调蓄池内的初雨，为下一场降雨腾出库容。净化系统的处理能力上限为31.4=2.7+2.7+26 （三个净化站处理能力上限求和），小于40=18+22（现状每日生活污水量+调蓄池内初雨量）。 由于净化站是在处理生活污水的同时， 接受调蓄池输送的初雨， 所以调蓄池不能同时放水， 无法实现理论上的以最短时间排空。 在决策时段，哪个调蓄池放水、能放多少就成为雨后调度的关键。

7 个调蓄池分布于坪山河干流的上中下游， 类似于并联的梯级水库群。 采用相同思路解决调蓄池的调度问题，位于最下游的上洋调蓄池有效容积最大，无论是上、中、下游出现产汇流情况， 上洋都能起到兜底作用，理论上应该首先排空上洋调蓄池。 从实际工程的应用情况出发，每次排空调蓄池时各调蓄池的优先级需要具体情况具体设定。

一般情况下，碧岭调蓄池、南布调蓄池以及墩子河调蓄池可以和附近的碧岭净化站、南布净化站以及墩子河净化站配套使用，直接将水输送到附近的净化站进行处理，不需要再通过管网输送到上洋污水处理厂。 其余四个调蓄池阀门的启闭成为雨后调度的对象。 若碧玲净化站、南布净化站、墩子河净化站出现故障或者有处理生活污水的任务，则只需把配套的调蓄池作为调度对象添加进模型中即可。 汤坑、石井、上洋等调蓄池采用自流方式出水，锦龙等调蓄池采用泵出方式出水，复杂的水利约束增加了模型难度。

2.雨后调度模型建模

（1）调度目标

在尽快利用净化系统处理生活污水的剩余能力尽快处理掉7 个调蓄池内的初雨目标的基础上，构建雨后调蓄系统排空优化调度模型，确定排空时间最短为调度目标。 目标函数为minT，即7 个调蓄池内的初雨经过优化调度后， 实现排空时间用时最短，为下一场降雨腾出库容，T 表示调蓄系统内初雨排空总历时。

（2）约束条件

为方便建模以及传送控制指令，阀门的开关状态设为二元变量即0 或1。 雨后调度模型约束条件包括净化系统处理能力约束、水量平衡约束、自流出水约束、泵机出水约束，暂且以每小时为决策时段，后期根据系统需求随时调整。净化系统处理能力约束即净化系统每小时处理的生活污水量与调蓄池内初雨量之和小于净化系统的处理量上限。水量平衡约束，即各调蓄池每小时排水量之和等于调蓄系统储水总量。

公式（3）为闸孔出水约束，即为汤坑、石井、上洋等自流调蓄池的流量与水头关系。 式中，σs表示淹没系数；μ0表示闸孔自由出流的流量系数；e 表示闸门开启高度；b 表示每孔净宽；n 表示闸孔孔数；表示各调蓄池每小时排水量；x 表示调蓄池闸门启闭状态；μ0表示闸孔自由出流流量系数；表示行近流速调蓄池水头。

式（4）为泵机出水约束，即锦龙等泵出水调蓄池流量，根据设计参数，流量稳定，为单闸门开启或双闸门开启。

（3）模型求解

在求解时效最短模型时采用动态规划的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。 这种算法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。

在调度模型中，dp(a,b,c,d)是第一个调蓄池放a 次水，第二个调蓄池放b 次水，第三个调蓄池放c 次水，第四个调蓄池放d 次水所需要的最短时间。每个时段的决策有42=16 种情况，那么dp(a,b,c,d)就等于它前面的16 种情况对应时间的最小值加1。

即 dp(a,b,c,d)=min{dp(a-1，b,c,d)，....dp(a-1，b-1，c-1，d-1)} +1

四、模型应用

以智能调度模型为基础开发的智能调度系统遵循SOA 的理念，JAVA EE 的体系结构，采用跨平台的JAVA 语言开发， 架构上使用 B/S 模式，功能上分为方案创建、方案编辑、方案删除、方案推荐和方案比选等。

以雨后调度为例，方案创建功能可以让工作人员自行设定方案的开始时间、运行工况、方案类型等条件然后经雨后模型生成调度方案。

如果同时创建了三个方案，包括两个系统优化的方案，一个自定义的方案；则对于有经验的业务人员可以直接使用方案推荐功能选定某个方案，经验不足的业务人员可以使用方案比选功能，针对这三个方案，界面下半部分展示比选的详细信息，包括比选指标和相应权重，以及三个方案的总分，并推荐分值最高的方案。