
تعداد نشریات | 45 |
تعداد شمارهها | 1,418 |
تعداد مقالات | 17,429 |
تعداد مشاهده مقاله | 56,200,589 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 18,521,691 |
پیش بینی جریان ورودی به مخزن و استفاده از ترکیب بهینه سازی ازدحام ذرات ژنتیک در بهره برداری از سد علویان | ||
نشریه مهندسی عمران و محیط زیست | ||
مقاله 2، دوره 55، شماره 119، شهریور 1404، صفحه 13-27 اصل مقاله (1.83 M) | ||
نوع مقاله: مقاله کامل پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22034/ceej.2024.60171.2320 | ||
نویسندگان | ||
حسام نجفی* 1؛ باقر نیکوفر2؛ وحید نورانی2؛ نازنین بهفر2 | ||
1دانشکده مهندسی و علوم محیط زیست، دانشگاه نانکای، چین | ||
2دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
برای مدیریت بهینه بهرهبرداری از مخازن سدها، برآورد دقیق آبدهی رودخانه در ماههای آینده با استفاده از مدلهای هوش مصنوعی و الگوریتمهای فراابتکاری ضروری است. هدف این مطالعه در فاز اول، پیشبینی جریان ورودی سال آینده به مخزن سد علویان با استفاده از مدل شبکه عصبی مصنوعی بوده است. باتوجه به اینکه بهرهبرداری بهینه از مخازن سدها یکی از مهمترین فاکتورهای مدیریتی در دوران بهرهبرداری محسوب میشود، در فاز دوم این پژوهش تحت عنوان مدلسازی سیستمهای پویا، از مدل ونسیم (Vensim) برای شبیهسازی رفتار سیستم با استفاده از رواناب پیشبینی شده و مصارف واقعی استفاده شده است. در فاز سوم، برای بهینهسازی بهرهبرداری از مخزن سد علویان، از ترکیب الگوریتمهای بهینهسازی (الگوریتم ژنتیک و الگوریتم ازدحام ذرات) بهره گرفته شده است. مقایسه نتایج نشان میدهد که فاز پیشبینی دقت مناسبی داشتهاست. جهت ارزیابی عملکرد الگوریتمهای مورد بررسی در بهرهبرداری بهینه از مخزن، از شاخصهای عملکرد مخزن استفاده شده است. در تحلیلهای کوتاهمدت، شاخص قابلیت اعتماد حجمی الگوریتم ترکیبی پیشنهادی، 72 درصد برای سناریوی 100 درصدی تأمین نیاز کشاورزی و 94 درصد برای سناریوی 80 درصدی تأمین نیاز کشاورزی بوده، درحالیکه شاخص قابلیت اعتماد حجمی مدل ونسیم 75 درصد برای سناریوی 100 درصدی و 83 درصد برای سناریوی 80 درصدی تأمین نیاز کشاورزی بهدست آمده است. بنابراین، با استفاده از الگوریتم ترکیبی، منحنیهای فرمان رهاسازی و حجم مخزن برای 12 ماه بعد بر اساس ورودیهای پیشبینی شده تهیه و ارائه گردیده است. | ||
کلیدواژهها | ||
منحنی فرمان سد؛ پیشبینی رواناب ورودی؛ پویایی سیستم؛ بهینه سازی؛ شبیه سازی؛ سد علویان | ||
مراجع | ||
Abrahart RJ, Anctil F, Coulibaly P, “Two decades of anarchy? Emerging themes and outstanding challenges for neural network river forecasting”, Progress in Physical Geography, 2012, 36, 480-513. https://doi.org/10.1177/0309133312444943 Alami MT, Farzin S, Ahmadi MH, Aghabalaee B, “System Dynamics Modeling of Dam and Groundwater for Optimal Water Management (Case study: Golak Dam)”, Journal of Civil and Environmental Engineering, 2014, 44, 1–12. Antar MA, Elassiouti I, Allam MN, “Rainfall‐runoff modelling using artificial neural networks technique: a Blue Nile catchment case study”, Hydrological Processes: An International Journal, 2006, 20, 1201-1216. https://doi.org/10.1002/hyp.5932 Chang F-J, Tsai M-J, “A nonlinear spatio-temporal lumping of radar rainfall for modeling multi-step-ahead inflow forecasts by data-driven techniques”, Journal of Hydrology, 2016, 535, 256-269. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2016.01.056 Dinu C, Drobot R, Pricop C, Blidaru TV, “Flash-flood modelling with artificial neural networks using radar rainfall estimates”, Modelling in Civil Environmental Engineering, 2017, 13, 10-20. https://doi.org/10.1515/mmce-2017-0008 Feizi H, Dashti R, Sattari MT, Nourani V, “Application of Teaching-Learning based optimization algorithms in the operation of Eleviyan reservoir considering environmental demand”, Water and Soil Science, 2023, 33, 199–216. https://doi.org/10.22034/ws.2022.522485757.2485 Ghashghaie M, Marofi S, Marofi H, “Using system dynamics method to determine the effect of water demand priorities on downstream flow”, Water Resources Management, 2014, 28, 5055-5072. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0791-z Ghorbani MA, Hosseini SH, H. Kashan M, Abbasi H, “Evaluation of Alavian Reservoir Operation Performance under the Condition of Future Climate Change”, Journal of Civil and Environmental Engineering, 2015, 45, 59-72. Ghorbani MA, Khatibi R, Karimi V, Yaseen ZM, Zounemat-Kermani, M, “Learning from multiple models using artificial intelligence to improve model prediction accuracies: application to river flows”, Water resources management, 2018, 32, 4201-4215. https://doi.org/10.1007/s11269-018-2038-x Hassanzadeh E, Elshorbagy A, Wheater H, Gober P, “Managing water in complex systems: An integrated water resources model for Saskatchewan, Canada”, Environmental Modelling and Software, 2014, 58, 12-26. https://doi.org/10.1016/j.envsoft.2014.03.015 Kim TW, Valdés JB, “Nonlinear model for drought forecasting based on a conjunction of wavelet transforms and neural networks”, Journal of Hydrologic Engineering, 2003, 8, 319-328. https://doi.org/10.1061/(asce)1084-0699(2003)8:6(319) Mahab Consulting Engineers, “Operational Guidelines for Alavian Dam: Hydrology Report”, East Azerbaijan Regional Water Company, 1995. Misaghi F, “Forecasting of the Alavian Dam Inflow Water Using Optimized Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (OANFIS)”, Iranian Journal of Soil and Water Research, 2016, 47, 439–448. https://doi.org/10.22059/ijswr.2016.59314 Mohammadi B, Ahmadi F, Mehdizadeh S, Guan Y, Pham Q-B, Linh N-T, Tri D-Q, “Developing novel robust models to improve the accuracy of daily streamflow modeling”, Water Resources Management, 2020, 34, 3387-3409. https://doi.org/10.1007/s11269-020-02619-z Najafi H, Nourani V, Sharghi E, Babaeian Amini A, “Multistep Modeling of Hydroclimatic Phenomena Using Wavelet-Neural Network Seasonal Model”, Journal of Civil and Environmental Engineering, 2022, 52, 139-150. https://doi.org/10.22034/jcee.2020.16962.1418 Nourani V, Najafi H, Amini A-B, Tanaka H, “Using hybrid wavelet-exponential smoothing approach for streamflow modeling”, Complexity, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/6611848 Nourani V, Baghanam A-H, Adamowski J, Kisi O, “Applications of hybrid wavelet-Artificial Intelligence models in hydrology: A review”, Journal of Hydrology, 2014, 514, 358-377. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2014.03.057 Razaghi P, Babazadeh H, Shourian M, “Development of multi-purpose reservoir operation hedging rule in water resources shortage conditions using MODSIM8.1”, Journal of Water and Soil Resources Conservation, 2014, 3, 11. Sharghi E, Nourani V, Molajou A, Najafi H, “Conjunction of emotional ANN (EANN) and wavelet transform for rainfall-runoff modeling”, Journal of Hydroinformatics, 2019, 21, 136-152. https://doi.org/10.2166/hydro.2018.054 Shi Y, Eberhart RC, “Parameter selection in particle swarm optimization”, Evolutionary Programming VII: 7th International Conference, EP98 San Diego, California, USA, 25-27 March, 1998. Soudi M, Ahmadi H, Yasi M, Sebilla S, Ahmad hamidi S, “Regulation of the Rule Curve of Dams Based on Conception of Environmental Flow (Case Study: Elected Inflow Rivers to Lake Urmia)”, Iran-Water Resources Research, 2019, 15, 329-341. Wei S, Yang H, Song J, Abbaspour K-C, Xu Z, “System dynamics simulation model for assessing socio-economic impacts of different levels of environmental flow allocation in the Weihe River Basin, China”, European Journal of Operational Research, 2012, 221, 248-262. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2012.03.014 Xie J-X, Cheng C-T, Chau K-W, Pei Y-Z, “A hybrid adaptive time-delay neural network model for multi-step-ahead prediction of sunspot activity”, International Journal of Environment and Pollution, 2006, 28, 364-381. https://doi.org/10.1504/ijep.2006.011217 Yang J-S, Yu S-P, Liu G-M, “Multi-step-ahead predictor design for effective long-term forecast of hydrological signals using a novel wavelet neural network hybrid model”, Hydrology & Earth System Sciences Discussions, 2013, 17, 4981-4993. https://doi.org/10.5194/hess-17-4981-2013 Yang J, Lei K, Khu S, Meng W, “Assessment of water resources carrying capacity for sustainable development based on a system dynamics model: a case study of Tieling City, China”, Water Resources Management, 2015, 29, 885-899. https://doi.org/10.1007/s11269-014-0849-y Zarei MA, Lalehzari R, “Efficiency of Particle Swarm Optimization and Multiobjective Genetic Algorithm in Optimal Operation of Agricultural Water Resources”, Journal of Civil and Environmental Engineering, 2023, 52, 163-172. https://doi.org/10.22034/jcee.2021.7970.1224 Zarghami M, Rahmani MA, “Toward effective water diplomacy by using system dynamics: case study”, The 33rd International Conference of the System Dynamics Society Cambridge, Massachusetts, USA, 2015. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 476 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 22 |