本发明涉及一种基于粒子群优化算法提高尾矿库库容利用率的调洪方法，属于尾矿库工程领域。
背景技术：
尾矿库调洪演算是尾矿库设计过程中重要的步骤之一，其计算结果的准确性与高效性对尾矿库安全以及矿山的安全生产有重大的影响，对尾矿坝以及尾矿库排洪系统设计有重要的意义。尾矿库调洪演算计算方法很多，根据设计规范要求，有泄量库容关系曲线推求洪水过程线法，按照推理公式法推求设计洪水法等。
泄量库容关系曲线法可以用于复杂的泄流情况，同时对时段变化也无限制，其计算量较小，不需试算。但过程控制过于繁琐，曲线绘制难度相对较大。迭代法作为调洪演算最常用的方法，其计算时间较短，但精度相对较低。推理公式法采用的设计洪水推理公式采用的参数是基于全国综合而定的，不一定适合本地区，计算简便但精度较低。
技术实现要素：
本发明提供了一种基于粒子群优化算法提高尾矿库库容利用率的调洪方法，以用于在提高尾矿库库容利用率实现尾矿库调洪。
本发明的技术方案是：一种基于粒子群优化算法提高尾矿库库容利用率的调洪方法，所述方法步骤如下：
步骤1：根据尾矿库的库容和库水位之间对应的离散数据，拟合得到库容v库与库水位z库之间的关系函数；根据尾矿库的库水位与下泄流量之间对应的离散数据，拟合得到库水位z库与下泄流量q泄之间的关系函数；
步骤2：根据当地历年洪水资料确定典型洪水，即设计洪水过程线；
步骤3：根据库容v库与库水位z库之间的对应关系与库水位z库与下泄流量q泄之间的对应关系推导出下泄流量与库容之间的关系函数；
步骤4：采用最大削峰准则作为目标函数，以水量平衡、库容上下限、下泄流量与库容之间的关系函数作为约束条件建立数学模型；
步骤5：采用粒子群优化算法对步骤4中的数学模型进行求解，得到下泄流量过程线。
所述步骤5中采用的粒子群优化算法中参数设置为：粒子数量为400，学习因子为2。
本发明的有益效果是：根据粒子群优化算法配合特定的参数可以扩大搜索范围、加快粒子学习速度，从而提高库容利用率，增加调洪演算精度；通过实施例给出的复核过程可知本发明算法获得了更加精确的下泄流量曲线，能使尾矿库泄水建筑物的设计更加节约，合理；充分利用了尾矿库调洪库容，为尾矿库运行管理提供了更可靠的数据。
附图说明
图1是本发明方法与传统迭代法的调洪演算结果比对图。
具体实施方式
实施例1：如图1所示，一种基于粒子群优化算法提高尾矿库库容利用率的调洪方法，所述方法步骤如下：
步骤1：根据尾矿库的库容和库水位之间对应的离散数据，拟合得到库容v库与库水位z库之间的关系函数；根据尾矿库的库水位与下泄流量之间对应的离散数据，拟合得到库水位z库与下泄流量q泄之间的关系函数；
步骤2：根据当地历年洪水资料确定典型洪水，即设计洪水过程线；
步骤3：根据库容v库与库水位z库之间的对应关系与库水位z库与下泄流量q泄之间的对应关系推导出下泄流量与库容之间的关系函数；
步骤4：采用最大削峰准则作为目标函数，以水量平衡、库容上下限、下泄流量与库容之间的关系函数作为约束条件建立数学模型；
步骤5：采用粒子群优化算法对步骤4中的数学模型进行求解，得到下泄流量过程线。
进一步地，可以设置所述步骤5中采用的粒子群优化算法中参数设置为：粒子数量为400，学习因子为2。
进一步地，结合实际尾矿库给出如下实验过程：
尾矿库基本情况：实施实例对云南省某磷石膏尾矿库2号库进行200年一遇(p＝0.5％)调洪演算，基本水文计算资料如表1、表2所示：
表1二百年一遇洪水过程
表2水位库容关系
针对上述给出的资料，结合本发明的方法给出如下实验步骤：
步骤1：使用excel的曲线拟合功能，根据库容和库水位之间对应的离散数据，拟合得到库容v库与库水位z库之间的关系函数；根据尾矿库的库水位与下泄流量之间对应的离散数据，拟合得到库水位z库与下泄流量q泄之间的关系函数：
q泄＝-0.8636z库2 3.4786z库 2.3113
步骤2：根据当地历年洪水资料确定典型洪水，即设计洪水过程线；
步骤3：根据库容v库与库水位z库之间的对应关系与库水位z库与下泄流量q泄之间的对应关系推导出下泄流量与库容之间的关系函数，即：
步骤4：采用最大削峰准则作为目标函数：
qmax＝min(maxq泄(t)),t∈[t0,td]
式中：qmax表示下游防护点的最大流量，m3/s；q泄(t)表示t时段的下泄流量，m3/s；t0表示调度期开始时间；td表示调度期结束时间；
同时满足约束条件：水量平衡：
式中：v库(t)、v库(t 1)分别为第t时段始尾矿库始、末库容；q入(t)、q入(t 1)分别为第t时段始尾矿库始、末入库流量，m3/s；q泄(t)、q泄(t 1)分别为第t时段始尾矿库始、末下泄流量；δt为时间步长，这里取600s。
库容上下限约束：
0≤v库(t)≤v库max
式中：v库(t)为调洪演算时的尾矿库库容，v库max为尾矿库最大库容。
步骤5：采用粒子群优化算法对步骤4中的数学模型进行求解，粒子群优化算法采用c 语言进行编程计算，相关参数有：粒子数量为400，学习因子为2，循环次数为400次，具体步骤如下：
首先随机初始化每个粒子，并对每个粒子进行评估并得到全局最优，再根据结果对每个粒子的速度和位置进行更新，然后评估每个粒子的函数适应度，更新每个粒子的历史最优位置和全局最优位置，若满足结束条件，则将全局最优位置作为结果输出，若不满足，组从更新每个粒子的速度和位置处循环直至满足结束条件。
步骤6：计算结果分析：
根据步骤5得到的下泄流量过程线和步骤2得到的洪水过程线获得两者第一交点的坐标，即得到该洪水过程中的最大下泄流量，将最大下泄流量与库容相比较，得出与之对应的最高水头和对应库水位；根据库水位确定实际使用库容；
步骤7：根据以上步骤得到的洪水过程线与下泄流量过程线的结果，对排水井进行下泄流量复核，其中排水井的进口过流能力将根据以下公式(其中进口过流能力决定下泄流量的上限)，针对不同泄流最高水头进行复核：
①自由泄流(分三种情况)
水位未淹没框架圈梁时，
水位淹没圈梁时，qd＝q1 q2(2)
水位淹没井口时，
式中：qc表示未淹没圈梁时的流量；qd表示淹没圈梁时的流量；qe表示淹没井口时的流量；
②、半压力流
式中：q表示流量；g表示重力加速度；fs表示排水管入口水流收缩断面面积，m2；h表示计算水头，为库水位与排水管入口断面中心标高之差，m；λj表示排水井沿程水头损失系数，λ＝8g/c2；l表示排水井内管顶以上的水深，m；d表示排水井内径，m；ζ2表示排水管入口局部水头损失系数；ζ3表示排水井中水流转向局部水头损失系数；ζ4表示排水井进口局部水头损失系数；ζ5表示框架局部水头损失系数；
③、压力流
式中：fx表示排水管下游出口断面面积，m2；hz表示计算水头，为库水位与排水管下游出口断面中心标高之差，m；当下游有水时，为库水位与下游水位的高差；λg表示排水管沿程水头损失系数；d表示排水管计算管段的内径，m；l表示排水管计算管段的长度，m；ζ表示排水管线上的局部水头损失系数；ζ2表示排水管入口局部水头损失系数；ζ3表示排水井中水流转向局部水头损失系数；ζ4表示排水井进口局部水头损失系数；ζ5——框架局部水头损失系数；
排洪隧洞泄流能力复核洞身段泄流能力首先按明渠均匀流考虑，计算公式为：
式中：q表示流量(m3/s)；a表示过流断面面积(m2)；c表示谢才系数，曼宁公式；r表示水力半径；
复核结果如表3：
表3不同库水位排水井泄流量计算表
排洪隧洞泄流能力水力计算：
过流断面b×h＝1.8m×2.3m，最小坡度i＝0.015(结合原设计情况)，洞身段泄流能力复核首先按明渠均匀流考虑，计算公式为：
式中：q表示流量(m3/s)；a表示过流断面面积(m2)；c表示谢才系数，曼宁公式；r表示水力半径；
库内排洪隧洞泄水能力计算表如表4所示
表4库内排洪隧洞泄水能力计算表
根据粒子群优化算法所求得的下泄流量与时间关系曲线如附图1所示，同时对比了常规调洪方法所得到的下泄流量曲线，可以看出库容利用更加充分，对下游防护对象的安全有更好的保障。调洪结果见附图1：由图上可见，本发明采用算法较迭代法更加充分的利用了尾矿坝库容，获得了更加精确的下泄流量曲线，能使尾矿库泄水建筑物的设计更加节约，合理；充分利用了尾矿库调洪库容，为尾矿库运行管理提供了更可靠的数据。
上面结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。
1.一种基于粒子群优化算法提高尾矿库库容利用率的调洪方法，其特征在于：所述方法步骤如下：
步骤1：根据尾矿库的库容和库水位之间对应的离散数据，拟合得到库容v库与库水位z库之间的关系函数；根据尾矿库的库水位与下泄流量之间对应的离散数据，拟合得到库水位z库与下泄流量q泄之间的关系函数；
步骤2：根据当地历年洪水资料确定典型洪水，即设计洪水过程线；
步骤3：根据库容v库与库水位z库之间的对应关系与库水位z库与下泄流量q泄之间的对应关系推导出下泄流量与库容之间的关系函数；
步骤4：采用最大削峰准则作为目标函数，以水量平衡、库容上下限、下泄流量与库容之间的关系函数作为约束条件建立数学模型；
步骤5：采用粒子群优化算法对步骤4中的数学模型进行求解，得到下泄流量过程线。
2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化算法提高尾矿库库容利用率的调洪方法，其特征在于：所述步骤5中采用的粒子群优化算法中参数设置为：粒子数量为400，学习因子为2。
技术总结