可持续农业的最佳灌溉计划：在轮作管理中降低能源成本

《Agricultural Water Management》：Optimal irrigation scheduling for sustainable agriculture: Minimising energy costs in rotational management

针对山区旋转灌溉管理系统存在的能源成本高问题，本研究提出基于粒子群优化算法的每周灌溉计划优化方法，通过网络分区和电价动态调整实现泵站低成本运行。在意大利南蒂罗尔灌溉网络的应用中，结果显示优化后能源成本可降低19.8%-36.8%，特别在高电价时期效益显著，验证了结合水力模型和电力市场动态的优化策略有效性。

　　在当前全球范围内，水资源短缺问题正日益加剧，尤其是在农业灌溉领域。农业用水占全球淡水资源消耗的约72%，其中33%用于灌溉，这使得水资源的合理利用成为农业生产可持续发展的关键环节。随着气候变化和农业用水需求的增加，水资源的获取变得更加困难，同时，由于能源价格的上升，灌溉系统的能耗问题也日益突出。尤其是在欧洲，随着能源危机的爆发，能源价格大幅上涨，达到2016–2021年平均水平的五倍以上，这使得灌溉成本成为影响农民收入的重要因素。因此，优化灌溉计划，尤其是在能源价格波动较大的情况下，对于提高农业用水的经济和环境可持续性至关重要。

传统的灌溉系统通常采用轮灌管理，即按照预设的灌溉时间表为不同农户分配灌溉用水。这种系统虽然在基础设施和初始投资成本方面具有优势，但在实际运行中，由于系统设计的限制，通常只能满足有限数量的用户同时灌溉。这导致灌溉时间表在某些情况下可能无法充分利用能源价格低谷期，从而增加整体能源消耗。同时，轮灌系统在面对高能耗时，可能无法及时调整灌溉时间，使得能源成本难以控制。相比之下，需水系统虽然具有更高的灵活性，但其运行过程中往往面临更高的能耗和更大的基础设施投入，这使得轮灌系统在资源受限地区成为一种重要的替代方案。

本研究针对轮灌系统的优化问题，提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的周灌溉时间表优化方法。该方法旨在通过合理安排灌溉时间，使得泵的运行尽可能与低电价时段重合，从而降低整体的能源成本。研究采用了一种称为速度受限多目标粒子群优化（SMPSO）的算法变种，其优势在于能够在复杂的优化问题中保持较快的收敛速度和较高的计算效率。通过将灌溉网络划分为不同的区域，研究者能够在不违反系统约束的前提下，对灌溉顺序进行优化，从而实现更高效、更经济的水资源调配。

研究结果表明，优化后的灌溉时间表在电价较高的情况下，能够带来显著的成本节约，范围从19.8%到36.8%不等。这种优化策略不仅有助于降低农业灌溉的能源支出，还能够提高水资源利用效率，减少不必要的浪费。在实施过程中，研究人员采用了一种称为“网络分区”的方法，将整个灌溉网络划分为多个子系统，每个子系统中的农户按照顺序进行灌溉。这种分区方法可以有效避免因同时灌溉而导致的管道压力超载，同时确保灌溉计划符合系统容量限制。

此外，研究还发现，优化灌溉时间表的效益不仅取决于能源价格，还与天气条件密切相关。在降水较多的年份，灌溉需求会相应减少，从而降低能源消耗和成本。例如，在2020年，由于降水较多，年灌溉能耗显著低于2022年，后者由于降水较少，导致灌溉需求增加，进而增加了能源消耗。这种趋势表明，将天气数据纳入灌溉优化过程中，能够进一步提升系统对环境变化的适应能力，从而在不同气候条件下实现更合理的资源分配。

为了验证优化方法的有效性，研究人员在意大利北部的南蒂罗尔地区实施了实际案例分析。该地区采用的是一个由70个灌溉点组成的高压网络，服务于197公顷的农田。网络中的水泵根据具体需求进行配置，确保在满足灌溉要求的同时，尽可能降低运行成本。研究发现，当采用优化后的灌溉时间表时，水泵的运行时间能够更好地与电价低谷期重合，从而减少不必要的能源支出。同时，这种优化方法还能有效减少水泵在低效运行状态下的使用频率，提高系统的整体效率。

在优化过程中，研究人员还对算法参数进行了敏感性分析，以确定最合适的优化配置。通过对不同参数组合的测试，发现较大的粒子群规模和较多的模式排列能够带来更优的优化结果，但同时也需要更高的计算资源。因此，研究人员在保证计算效率的前提下，选择了1000种模式排列和50个粒子群规模的组合，以实现最佳的优化效果。这种参数配置不仅能够保证算法在优化过程中保持良好的收敛性，还能够在不同需求条件下保持较高的适应能力。

研究还指出，虽然轮灌系统在某些情况下可能不如需水系统灵活，但通过合理的优化策略，可以有效减少其运行中的能源浪费。例如，在低需求时期，优化后的灌溉时间表能够减少水泵的运行时间，从而降低整体能耗。而在高需求时期，优化策略则能够通过合理安排灌溉顺序，使得水泵在电价较低的时段运行，从而实现成本的最小化。这种优化方法在实际应用中具有较高的可行性，能够为农民和灌溉网络管理者提供科学的决策支持。

此外，研究还强调了将能源市场动态纳入灌溉策略的重要性。由于电价在一天中的不同时间段波动较大，优化灌溉时间表需要充分考虑这种波动性，以便在电价较低时安排更多的灌溉活动。这种做法不仅能够降低农民的经济负担，还能提高整个灌溉系统的运行效率。通过分析不同电价和天气条件下的优化效果，研究者发现，当电价较高时，优化后的灌溉时间表能够带来更高的成本节约，而在电价较低的情况下，优化效果相对较小。因此，建议在电价波动较大的时期，优先采用优化后的灌溉时间表，以最大程度地降低能源成本。

本研究的创新之处在于，它不仅关注灌溉系统的运行效率，还考虑了能源价格的变化对灌溉成本的影响。通过将灌溉时间表与电价低谷期相结合，研究者提出了一个能够同时降低能耗和提高灌溉效率的优化框架。这一方法在实际应用中具有广泛的适用性，尤其适用于那些水资源有限、能源成本较高的地区。此外，该方法还可以与其他技术手段相结合，例如物联网（IoT）技术，以实现更加智能化的灌溉管理。通过实时监测土壤湿度、气象条件和电价变化，灌溉系统可以动态调整灌溉计划，从而进一步提高资源利用效率。

综上所述，轮灌系统的优化是一个复杂但具有重要意义的课题。随着能源价格的上升和水资源的日益紧张，传统的灌溉管理方式已经难以满足现代农业的需求。通过引入优化算法，尤其是基于粒子群优化的方法，可以有效提升轮灌系统的运行效率，降低能源消耗，并为农民提供更加经济的灌溉方案。这一研究不仅为农业灌溉管理提供了新的思路，也为相关政策制定者和农业从业者提供了实际可行的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何将优化策略与可再生能源利用相结合，以实现更加可持续的农业灌溉模式。