本发明涉及管理，更具体地说，本发明涉及一种基于数字孪生的水库调度管理系统。
背景技术：
1、数字孪生应运而生，通过将物理世界与数字世界相连接，实现对实体系统的全面建模和仿真。它将实体系统中的物理特性、结构、运行参数等信息数字化，并与实时数据进行融合，构建出与实体系统相对应的虚拟模型，形成“孪生”关系。这使得人们可以在数字孪生模型中进行实时监测、预测和优化调控，为实体系统的运营管理提供科学依据和决策支持。鉴于此，如何利用现代数字孪生技术来实现生态化水库调度管理，实现水库调度管理的智能化和精细化，提高水库的运行效率和资源利用率，减少灾害风险，保护生态环境，是技术人员需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种基于数字孪生的水库调度管理系统，提供实时监测与预测、优化调度决策、风险评估与应急响应、节能减排与环境保护以及决策支持与智能管理等功能，有助于及时发现异常情况和趋势，提升水库管理的智能化水平、优化水资源管理、保障水库安全运行。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、一种基于数字孪生的水库调度管理系统，以数字孪生为基础，将地理信息系统融合的数字孪生与流域管理相结合，建立数字孪生数据及模型集成与可视化表达方法，研究数字孪生运行机制，构建智慧流域孪生体，包括数据采集模块、数字孪生建模模块、优化调度模块、决策支持模块以及可视化展示模块。数字孪生建模模块利用采集到的实时数据构建数字孪生模型，反映水库的运行状态和特征；优化调度模块基于数字孪生模型，通过数学优化算法对水库的调度进行优化，以满足水库的多个目标。
4、作为本发明的进一步方案，数据采集模块通过传感器实时采集水库的数据；
5、作为本发明的进一步方案，数字孪生建模模块将采集到的水库数据与预先构建的水库模型相结合，建立数字孪生模型，利用数字孪生模型进行调度模拟、预测和优化，为调度决策提供依据；
6、作为本发明的进一步方案，优化调度模块使用优化算法来寻求水库调度策略，调度策略包括漂浮物管理调度、水位预警调度和发电调度，漂浮物管理调度通过智能传感器来检测水库中漂浮物的分布和密度，并实时监测漂浮物的形成和漂移情况，调整漂浮物收集路径和时间；水位预警调度基于水库水位数据和降雨信息，建立水位预测模型，并将其与优化算法相结合，确定最佳的水位预警策略；发电调度根据水库水位、发电机组状态信息确定最佳的发电调度策略；
7、作为本发明的进一步方案，决策支持模块通过结合水库系统的模拟仿真和优化调度结果利用数字孪生技术对水库系统进行模拟和仿真，基于模拟仿真结果进行决策评估；可视化展示模块通过数据采集、处理和展示，将水库调度过程中的数据和信息进行可视化展示。
8、作为本发明的进一步方案，数据采集模块包括数据收集、数据传输以及数据处理三个步骤，该模块通过传感器实时监测水库的运行状态，实时测量水位、流量、降雨量，并将采集到的数据传输给数据处理模块；数据处理模块利用机器学习算法对收集到的原始数据进行处理和清洗，利用isolation forest检测对收集到的传感器数据进行异常值检测，平均路径长度用于衡量数据点在随机树中的路径长度，其计算公式如下：
9、
10、
11、式中，n是包含数据点x的叶子节点的样本数量，ψ(n)是平均深度期望函数，h(n-1)是调和数，表示从1到n-1的倒数之和，在计算调和数时，i变量从1开始递增，直到n-1。
12、作为本发明的进一步方案，数字孪生建模模块包括特征提取、模型构建、应用和评估，特征提取单元利用自相关分析和互相关分析方法确定驱动因素，并进行水库数据特征提取，选取对预测因子影响最大的特征作为模型输入；模型构建和寻优单元将采集到的水库数据分为训练集和测试集，构建基于机器学习算法的数字孪生模型，通过智能算法进行寻优，通过交叉验证方法对模型进行训练和测试，得到模型的最优参数组合方案；模型应用和评估单元通过比较模型预测值和实际观测值之间的误差指标，评估模型的预测能力和适用性，利用训练好的数字孪生模型进行仿真和预测，并得到不同模型下的预测结果，以此作为决策模型的不同情景下的输入数据。
13、作为本发明的进一步方案，优化调度模块中，具体步骤如下所示：
14、步骤一，构建漂浮物管理策略，库区漂浮物打捞利用推拖船拖拽拖网围住漂浮物并将其拖至清漂工作平台进行智能分拣，将非降解漂浮物装入驳船并运至处理区，清漂平台配备拖网，拖网采用聚乙烯材质，拖网配置2台水平牵引机，水平牵引机容量为10kn，电机功率为3kw；库区共布设6座清漂工作平台用于漂浮物清理，水面漂浮物利用岸式传送机并配备液压抓斗式挖掘机清理上岸；漂浮物上岸经人工分拣后直接打包预处理，并就近运至库区周边城镇垃圾处理场掩埋；
15、步骤二，构建梯级水电站优化调度模型，按照一定的间隔距离布置多个水电站，这些水电站依次排列，形成梯级式的布局，每个水电站都有相应的拦水坝，用于蓄积来自上游的河水；通过调节蓄水量控制发电量和发电时间；具体公式如下：
16、
17、
18、式中，p是发电量，单位为千瓦时(kwh)；ρ是水的密度；g是重力加速度；h是水头；q是流量；t是时间；η是发电效率，是一个小于1的系数，用以反映实际发电过程中的能量损失。e为梯级电站总发电量；t、t分别为调度时段以及时段总数；m、m表示水库水电站的编号和个数；n(m,t)表示第m个电站第t时段的出力；δt表示时间单位。
19、步骤三，构造发电泄流约束条件，水量约束、泄流量约束以及水位约束公式如下：
20、水量约束：
21、v(m,t+1)＝v(m,t)+(fi(m,t)-fo(m,t))×δt
22、式中,v(m,t)为m水库t时段初的库容、v(m,t+1)为其时段末库容；fi(m,t)为m水库第t时段入库流量、fo(m,t)为出库流量；
23、泄流量约束：
24、
25、式中,为m水库泄流量的最大值、为最小值；
26、水位约束：
27、ymin(m,t)≤y(m,t)≤ymax(m,t)
28、式中,ymax(m,t)为m水库第t时段允许的最高水位、ymin(m,t)为其允许的最低水位。
29、步骤四，构建水位预警调度模块，根据流量映射与驱动淹没范围及蓄水边界变化确定水位变化，根据驱动水尺指针变化、回水区淹没范围来计算水位，此外，根据卫星遥测水库含沙量，根据卫星图片颜色深浅判断水位变化，当水位达到预警阈值时，系统向管理员发出警告消息；
30、步骤五，根据水库调度问题来构造目标函数，决策变量可取作n维欧氏空间en重的一个点，即假设决策变量为：
31、x＝(x1,x2,……,xn)∈en
32、多目标决策变量，有p个目标且都是决策变量的函数,则目标函数为：
33、(f1(x),f2(x),……,fp(x))t
34、式中，t表示转置；
35、所有目标都是求最小值，多目标最优化问题目标是找到一个决策变量x的取值，使得目标函数的值达到最小，公式如下：
36、min(f1(x),f2(x),…,ff(x))t
37、
38、式中，f表示目标函数的数量，x是一个表示决策变量的向量，它包含了问题中的所有变量，gi(x)≤0(i＝1,2,…,m)是约束条件，表示问题中的m个不等式约束；
39、步骤六，收集水库的历史运行数据，建立水库的数学模型，可以使用基于机器学习的模型，将实际水库系统和建立的数学模型进行对应，建立数字孪生系统。
40、作为本发明的进一步方案，决策支持模块利用模糊决策构建决策模型，对于目标i由多目标系统论域中任意搭配的元素对(x,y)构成关于目标i的笛卡尔乘积集元素对(x,y)搭配后的特征值用特征值矩阵，建立目标关于优的模糊关系矩阵：
41、
42、式中，i表示这是向量中的第i个元素，也就是第i个矩阵，b表示矩阵的行数，c表示矩阵的列数，rxy表示矩阵中第x行、第y列的元素值；
43、将对多目标系统论中搭配的m个模糊关系矩阵中的元素逐个地进行合成，可以得出多目标系统对于优的模糊关系合成矩阵或元素对(x,y)搭配的相对优属度矩阵：
44、
45、x＝1,2,…,b；y＝1,2,…,c.
46、该矩阵为多目标系统模糊关系优选决策矩阵，可根据矩阵选择满意决策与决策的满意排序，进行水库用水调度决策抉择。
47、作为本发明的进一步方案，可视化展示模块将水库调度过程中的数据和信息进行可视化展示，以帮助用户理解和管理水库系统，可视化展示模块主要包括数据采集、数据处理和数据展示三个方面，将复杂的水库数据变为直观、易于理解的信息，数据展示可以实现实时更新，帮助用户及时捕捉系统变化和异常情况，可以根据不同的需求和目标，提供定制化的可视化展示方案，满足用户的个性化需求。
48、一种基于数字孪生的水库调度管理系统，旨在提供实时监测与预测、优化调度决策、风险评估与应急响应、节能减排与环境保护以及决策支持与智能管理等功能，有助于及时发现异常情况和趋势，提前做好调度准备，以应对突发事件和自然灾害，提供快速且准确的决策支持，帮助相关部门和人员做出及时的决策和行动，减少灾害损失，提升水库管理的智能化水平、优化水资源管理、保障水库安全运行。
49、本发明一种基于数字孪生的水库调度管理系统的技术效果和优点：数字孪生系统可以实时采集水库的监测数据，并通过数字模型进行实时预测和分析，通过建立高度精确的数字模型，结合实时监测数据进行校准，能够准确地预测水库的水位、流量，这有助于提高调度决策的准确性，降低因误判而导致的风险和损失。基于数字孪生的水库调度管理系统具有实时性、准确性、智能化、快速响应、资源优化以及可视化展示与协同决策的技术效果和优点。它可以提高水库管理的精细化和智能化水平，促进水资源的科学利用，为水库调度决策提供决策支持和方便操作，同时降低水库运行风险和提高社会经济效益。
1.一种基于数字孪生的水库调度管理系统，包括数据采集模块、数字孪生建模模块、优化调度模块、决策支持模块、可视化展示模块，其特征在于，
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的水库调度管理系统，其特征在于，构建数据采集模块包括数据收集、数据传输以及数据处理三个步骤，该模块通过传感器实时监测水库的运行状态，实时测量水位、流量、降雨量，并将采集到的数据传输给数据处理模块；数据处理模块利用机器学习算法对收集到的原始数据进行处理和清洗，利用isolationforest检测对收集到的传感器数据进行异常值检测，平均路径长度用于衡量数据点在随机树中的路径长度，其计算公式如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的水库调度管理系统，其特征在于，构建数字孪生建模模块包括特征提取、模型构建、应用和评估，特征提取单元利用自相关分析和互相关分析方法确定驱动因素，并进行水库数据特征提取，选取对预测因子影响最大的特征作为模型输入；模型构建和寻优单元将采集到的水库数据分为训练集和测试集，构建基于机器学习算法的数字孪生模型，通过智能算法进行寻优，通过交叉验证方法对模型进行训练和测试，得到模型的最优参数组合方案；模型应用和评估单元通过比较模型预测值和实际观测值之间的误差指标，评估模型的预测能力和适用性，利用训练好的数字孪生模型进行仿真和预测，并得到不同模型下的预测结果，以此作为决策模型的不同情景下的输入数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的水库调度管理系统，其特征在于，在构建决策支持模块时，利用模糊决策构建决策模型，对于目标i由多目标系统论域中任意搭配的元素对(x,y)构成关于目标i的笛卡尔乘积集元素对(x,y)搭配后的特征值用特征值矩阵，建立目标关于优的模糊关系矩阵：
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的水库调度管理系统，其特征在于，可视化展示模块，旨在将水库调度过程中的数据和信息进行可视化展示，以帮助用户理解和管理水库系统，可视化展示模块主要包括数据采集、数据处理和数据展示三个方面，将复杂的水库数据变为直观、易于理解的信息，数据展示实现实时更新，帮助用户及时捕捉系统变化和异常情况，根据不同的需求和目标，提供定制化的可视化展示方案，满足用户的个性化需求。
