灌溉系统中的能源优化：利用图论和聚类技术，根据能源标准生成布局方案

首页今日动态人才市场新技术专栏中国科学人云展台
BioHot
云讲堂直播会展中心特价专栏技术快讯免费试用

生物通官微
陪你抓住生命科技
跳动的脉搏

生物通首页 > 今日动态 > 正文

《Agricultural Water Management》：Energetic optimization in irrigation systems: Layout generation with energy criteria using graph and clustering techniques

【字体：大中小】 时间：2025年11月29日 来源：Agricultural Water Management 6.5

编辑推荐：

　　本研究提出一种结合机器学习聚类和图论的方法，用于设计高效能的灌溉网络。通过聚类将网络分为多个区域，生成基础拓扑结构，再利用图论生成所有可能的树状布局，并通过计算比较选择最优方案。案例研究表明，该方法可显著降低能耗和运营成本，促进可持续灌溉系统发展。

　　
该研究聚焦于通过机器学习与图论技术优化灌溉供水网络的能源效率。随着全球人口增长和农业集约化发展，传统灌溉系统面临能源消耗攀升、运营成本增加的严峻挑战。据国际能源署统计，全球水务行业年耗电量已达1000太瓦时，其中90%消耗于水泵运行，灌溉网络作为关键能耗环节亟待革新。研究团队基于西班牙瓦伦西亚理工大学的环境与水利工程专业背景，创新性地将数据聚类与网络拓扑分析相结合，构建了覆盖网络规划全流程的智能决策框架。

**1. 研究背景与问题定位**
灌溉系统占全球农业能耗的28%，其中西班牙等灌溉密集区的水泵能耗占比高达97%。当前网络规划多依赖经验判断，存在三大核心问题：
- **能耗结构失衡**：传统设计侧重水量分配，忽视压力梯度管理。据WWAP数据，输配水阶段能耗占总量的45%，但现有优化多聚焦于泵站效率，对管网拓扑结构的能效影响研究不足。
- **规划主观性强**：70%以上的灌溉网络设计仍依赖工程师主观经验，导致能源损耗率普遍超过15%（国际灌溉联盟2023年报告）。
- **多目标耦合矛盾**：管网需平衡供水可靠性（压力≥20mca）、能耗最小化（年耗能≤1.5%总农业成本）与建设成本（管材成本占比40%-60%）三大核心目标。

**2. 方法论创新**
研究提出五阶段智能规划体系（图1），突破传统CAD-CAM单向设计模式，实现多目标动态优化：

*2.1 数据驱动的区域划分（聚类分析）*
- **特征工程**：整合地理信息（DEM地形数据、土壤类型）、用水特征（灌溉周期、作物需水量）、管网参数（节点间距、管径规格）三大类18维数据
- **双聚类算法**：对比K均值（图7a）与层次聚类（图7b）的聚类质量，发现K均值算法在西班牙案例中能形成更紧凑的12个集群（每个集群 hydrants数12-19），轮廓系数＞0.5的样本占比达83%
- **关键创新**：首次将海拔梯度（ZCN）与服务压力（p0/γ）纳入聚类变量，使压力需求差异的地理分布可视化（图8c）

*2.2 网络拓扑生成（图论优化）*
- **基网构建**：基于聚类 centroids生成初始拓扑，采用VBA开发专用算法，实现：
- 管网主干与支线分离度＞85%
- 末端节点压力波动范围控制在±3mca以内
- **生成树计算**：通过深度优先搜索（DFS）算法，从4884种基网变体中筛选出符合：
- 连通性（无孤立节点）
- 生成树性质（边数=节点数-1）
- 地形适应性（坡度＞10%区域管径自动放大30%）

*2.3 多目标优化评估（图5流程）*
- **能耗计算模型**：采用Epanet Toolkit 2.2开发的三维评估模型：
- 基础能耗（Erc）= γ×V×(ZCN + p0/γ + Jd×Lcn）
- 压力冗余（ΣΔHi）= Σ(p_i/γ - p0/γ)
- 综合成本（Ctotal）= 0.25×Erc + 0.18×Ccapital（年化折现率8%）
- **动态参数优化**：
- 设计坡度（Jdesign）采用1-10mca/km梯度扫描
- 入口节点（Head Node）优选位于系统最高点（J21）与次高点（J3）之间区域
- 管径标准化：根据斯维德公式（Swamee-Jain）确定最优管径，精度达98.7%

**3. 案例验证（西班牙卡斯特利翁灌溉网）**
- **基础数据**：包含178个 hydrants，总供水量241.33L/s，覆盖面积5304238m2（图8）
- **聚类效果**：K均值算法形成12个集群，各集群内 hydrants空间邻近度达92%，用水特性相似度＞75%（基于pca降维后的特征空间）
- **最优方案**（表2）：
- 2633-C16-1方案：总能耗125.95kWh/日，管网成本15821€，压力冗余66.6mca
- 与次优方案相比，能耗降低14.3%，建设成本节省7.2%
- 网络拓扑呈现"树状主干+放射状支线"结构（图12a），关键节点J16-J21形成压力传递核心路径

**4. 关键技术突破**
- **智能基网生成**：通过叠加地理信息系统（QGIS）的矢量分析，实现管道路由与地形坡度的动态匹配，使高差＞5m区域管径自动调整（误差＜8%）
- **能耗可视化**：开发三维压力场模拟系统，可直观显示：
- 压力峰值区域（J21节点压力达27.3mca）
- 能量损耗热点（摩擦损失占比82%，地形损失占比18%）
- **成本效益模型**：引入全生命周期成本（LCC）计算，考虑：
- 运行成本（电费0.25€/kWh）
- 资本成本（PE管材0.18€/m）
- 技术升级溢价（智能水表等设备占比15%）

**5. 行业应用价值**
- **能效提升**：优化后网络能耗降低至基准值的78%，压力冗余减少42%
- **成本控制**：通过多目标权衡，资本支出降低18%的同时保持供水可靠性
- **扩展性设计**：预留30%的管径冗余（标准管径50-300mm），支持未来20%的流量增长
- **环境效益**：按案例计算，年节水达150万立方米，相当于减少碳排放12.6吨

**6. 方法论局限性及改进方向**
- **数据依赖性**：需精确获取 hydrants的实时用水数据（误差＞5%将导致能耗评估偏差）
- **地形约束**：在坡度＞25%区域，传统算法的优化效率下降37%
- **改进建议**：
1. 引入数字孪生技术，实时更新管网状态参数
2. 开发基于强化学习的动态路径规划模块
3. 增加太阳能水泵的协同优化算法

该研究为灌溉系统智能化转型提供了可复制的技术框架，特别在西班牙等干旱区国家，其成果可使灌溉能耗占比从现有23%降至15%以下，达到联合国SDG6可持续发展目标。未来研究可拓展至多泵协同控制、土壤湿度反馈调节等方向，推动智慧灌溉系统的全面升级。

热点排行

新闻专题

联系信箱：

粤ICP备09063491号