多层级水网智能协同调度模型与韧性提升策略

多层级水网智能协同调度模型与韧性提升策略目录内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2多层级水网系统特性及智能调度理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22.1水网系统构成及运行特性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22.2智能调度相关理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32.3水网韧性评价指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9基于多智能体协同的水网模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103.1多智能体系统原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．103.2水网多智能体模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．133.3水网系统状态表征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．143.4调度目标与约束条件．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16多层级水网智能协同调度模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．184.1调度模型总体架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．184.2水源层调度模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．244.3输配水层调度模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．264.4用水层协同控制模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．294.5模型求解算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30面向韧性提升的水网调度策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．325.1应急调度策略框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．325.2水源安全保障策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．375.3供水分担策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．395.4用水需求响应策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．415.5基于模拟退火的调度策略优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47案例应用与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．486.1案例区域概况．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．486.2案例区水网现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．526.3智能调度模型应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．546.4韧性提升策略评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．601.内容概要2.多层级水网系统特性及智能调度理论基础2.1水网系统构成及运行特性水网系统是一个复杂的网络，由多个相互连接的子系统组成，包括水库、河流、湖泊、泵站、水闸、管道等。这些子系统通过水资源流动和调节，共同实现水资源的有效供给和管理。（1）水网系统构成子系统功能水库调节径流，储存水资源河流水资源输送的主要通道湖泊调蓄水位，提供水资源泵站提供水资源到高需求区域水闸控制水位，防止水灾管道连接各个子系统，输送水资源（2）水网系统运行特性水网系统的运行特性可以从以下几个方面进行分析：2.1水资源供需平衡水网系统的运行需要满足水资源供需平衡的要求，在水资源充足的情况下，系统应能够实现水资源的合理分配和利用；在水资源紧张的情况下，系统应能够通过调整各子系统的运行参数，实现水资源的优化配置。2.2水量调度水量调度是水网系统运行的重要环节，通过合理安排各子系统的用水计划，可以实现水资源的最大化利用。水量调度需要考虑的因素包括：水库的蓄水量、河流的流量、湖泊的水位等。2.3水压控制水压控制是保证水网系统正常运行的关键，通过合理设置泵站和水闸的运行参数，可以实现对水压的有效控制。水压控制需要考虑的因素包括：用户的需求、管道的承载能力、水网的稳定性等。2.4系统鲁棒性水网系统具有很高的复杂性，因此在实际运行中可能会遇到各种不确定性和突发事件。为了提高系统的鲁棒性，需要对水网系统进行风险评估和预警，制定相应的应急预案。2.5智能化调度随着信息技术的发展，智能化调度成为水网系统运行的重要趋势。通过引入大数据、人工智能等技术，可以实现水网系统的实时监测、智能分析和优化调度，提高水资源的利用效率和管理水平。多层级水网智能协同调度模型与韧性提升策略的研究，需要充分考虑水网系统的构成及运行特性，以实现水资源的优化配置和管理水平的提升。2.2智能调度相关理论多层级水网智能协同调度模型的核心在于融合多种理论方法，以实现对水资源的优化配置和高效利用。本节将重点介绍与智能调度相关的关键理论，包括优化理论、决策支持理论、人工智能理论以及水力学与水资源学基础理论。（1）优化理论优化理论是智能调度的理论基础，旨在在满足一系列约束条件下，寻求目标函数的最优解。在多层级水网调度中，常见的优化方法包括线性规划、非线性规划、动态规划和多目标优化等。1.1线性规划（LinearProgramming,LP）线性规划是一种在约束条件下寻求线性目标函数最优解的方法。其数学模型可以表示为：ext最大化其中cj是目标函数系数，xj是决策变量，aij1.2非线性规划（NonlinearProgramming,NLP）非线性规划是目标函数或约束条件中包含非线性项的优化问题。其数学模型可以表示为：ext最大化其中fx是非线性目标函数，gix1.3动态规划（DynamicProgramming,DP）动态规划是一种将复杂问题分解为子问题并逐步求解的方法，其核心思想是将问题划分为一系列相互关联的子问题，并存储子问题的解以避免重复计算。动态规划适用于具有阶段性和递归性的优化问题。1.4多目标优化（Multi-ObjectiveOptimization,MOO）多目标优化问题涉及多个相互冲突的目标函数，需要在这些目标之间进行权衡。常用的多目标优化方法包括加权法、约束法、ε-约束法等。（2）决策支持理论决策支持理论旨在为决策者提供辅助决策的工具和方法，以提高决策的科学性和有效性。在多层级水网智能调度中，决策支持系统（DSS）可以整合多种数据源和模型，为决策者提供决策支持。2.1决策支持系统（DecisionSupportSystem,DSS）决策支持系统是一种人机交互式的信息系统，旨在帮助决策者进行半结构化和非结构化决策。DSS通常包括数据管理、模型管理和对话管理三个核心部分。2.2决策分析（DecisionAnalysis,DA）决策分析是一种系统化的决策方法，通过构建决策模型和评估不同决策方案的风险和收益，帮助决策者选择最优方案。常用的决策分析方法包括决策树、决策矩阵等。（3）人工智能理论人工智能理论为智能调度提供了强大的计算和推理能力，在多层级水网智能调度中，人工智能技术可以用于优化调度模型、预测水资源需求、识别异常情况等。3.1机器学习（MachineLearning,ML）机器学习是人工智能的一个重要分支，通过算法从数据中学习模式和规律，并进行预测和决策。常用的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。3.1.1监督学习（SupervisedLearning,SL）监督学习通过已标注的数据训练模型，以实现对未知数据的预测。常见的监督学习方法包括线性回归、支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）等。3.1.2无监督学习（UnsupervisedLearning,UL）无监督学习通过未标注的数据发现数据中的隐藏结构和模式，常见的无监督学习方法包括聚类分析（K-Means）和主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）等。3.1.3强化学习（ReinforcementLearning,RL）强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，以最大化累积奖励。常见的强化学习方法包括Q-learning和深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）等。3.2深度学习（DeepLearning,DL）深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模型从数据中学习多层特征表示。常见的深度学习方法包括卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）和长短期记忆网络（LongShort-TermMemory,LSTM）等。（4）水力学与水资源学基础理论水力学与水资源学基础理论为多层级水网智能调度提供了物理基础。在调度模型中，需要考虑水流的运动规律、水量的平衡关系以及水质的传输过程。4.1水力学基本方程水力学基本方程描述了水流运动的基本规律，常用的方程包括连续性方程、动量方程和能量方程等。4.1.1连续性方程连续性方程描述了水流的质量守恒关系，其数学表达式为：∂其中ρ是流体密度，u是流体速度矢量。4.1.2动量方程动量方程描述了水流的动量变化规律，其数学表达式为：∂其中F是外力矢量，au是应力张量。4.1.3能量方程能量方程描述了水流的能量变化规律，其数学表达式为：∂其中E是内能，p是压力，q是热流矢量，Φ是耗散函数。4.2水量平衡方程水量平衡方程描述了水系统中水量的输入、输出和蓄积关系，其数学表达式为：dV其中V是系统蓄水量，I是输入水量，O是输出水量，R是降水量，D是蒸发量。4.3水质传输方程水质传输方程描述了水质的传输和转化过程，常用的方程包括对流-扩散方程和反应-对流-扩散方程等。4.3.1对流-扩散方程对流-扩散方程描述了水质在空间中的传输过程，其数学表达式为：∂其中C是污染物浓度，D是扩散系数。4.3.2反应-对流-扩散方程反应-对流-扩散方程描述了水质在传输过程中的转化过程，其数学表达式为：∂其中S是反应项。通过综合应用上述理论方法，可以构建多层级水网智能协同调度模型，实现对水资源的优化配置和高效利用，提升水网的韧性水平。2.3水网韧性评价指标体系◉指标体系构建原则在构建水网韧性评价指标体系时，应遵循以下原则：全面性：确保评价指标能够全面反映水网系统的韧性水平。科学性：选择的指标应基于科学的理论基础和实际数据。可操作性：指标应易于获取和计算，便于实际应用。动态性：考虑水网系统在不同时间尺度下的变化，指标体系应具有一定的灵活性。◉主要评价指标水资源供应能力供水保证率：衡量在一定时间内，水资源供应能够满足需求的概率。供水稳定性：反映供水量的波动情况，包括年均供水量、最大供水量等。水资源利用效率用水效率系数：衡量单位水资源产出的效益。用水结构优化度：反映用水结构是否合理，是否存在过度依赖某一类水资源的情况。水网连通性节点连通度：衡量水网中各节点之间的连通程度。网络密度：反映水网整体的连通程度。灾害风险评估洪水风险等级：根据洪水发生的可能性和影响程度进行评估。干旱风险等级：根据干旱发生的可能性和影响程度进行评估。社会经济影响经济损失率：衡量因水网系统失效导致的经济损失。社会服务功能损失率：衡量因水网系统失效导致的社会服务功能下降的程度。环境与生态影响水质达标率：衡量水网系统中水质达到标准的比例。生态系统服务价值：衡量水网系统对生态环境的贡献。◉指标权重分配在构建水网韧性评价指标体系时，应根据不同指标的重要性和影响力进行权重分配。通常采用层次分析法（AHP）或熵权法等方法确定各指标的权重。权重分配应综合考虑政策导向、历史数据、专家意见等因素。◉指标体系应用示例假设某地区水网系统面临以下挑战：水资源供应能力不足，导致部分区域供水不稳定。用水结构不合理，过度依赖某一类水资源。水网连通性较差，部分地区出现断流现象。自然灾害频发，特别是洪水和干旱。社会经济活动对水网的依赖度高，一旦失效将严重影响生产生活。根据上述挑战，可以构建如下的水网韧性评价指标体系：指标描述权重供水保证率在一定时间内，水资源供应能够满足需求的概率0.3供水稳定性年均供水量、最大供水量等0.3节点连通度各节点之间的连通程度0.2网络密度水网整体的连通程度0.2洪水风险等级根据洪水发生的可能性和影响程度进行评估0.2干旱风险等级根据干旱发生的可能性和影响程度进行评估0.2经济损失率因水网系统失效导致的经济损失0.2社会服务功能损失率因水网系统失效导致的社会服务功能下降的程度0.2水质达标率水网系统中水质达到标准的比例0.1生态系统服务价值水网系统对生态环境的贡献0.1通过以上指标体系，可以全面、客观地评估水网系统的韧性水平，为制定相应的提升策略提供依据。3.基于多智能体协同的水网模型构建3.1多智能体系统原理多智能体系统（Multi-AgentSystems,MAS）是指由大量独立运作但能够交互、协作的智能体组成的复杂系统。这些智能体根据局部信息和环境反馈，通过协商、沟通或竞争等机制，共同完成任务或达到某种集体目标。多智能体系统原理在多层级水网智能协同调度中具有重要的应用价值，为实现水资源的动态优化配置和风险协同管理提供了理论基础。（1）智能体基本模型在多层级水网智能协同调度模型中，智能体可以代表不同的调度单元（如水库、泵站、渠道等）或管理主体（如流域管理机构、地方政府等）。每个智能体具备一定的自主决策能力，能够感知环境状态并做出适应性反应。智能体的基本模型通常包括感知、决策和行动三个核心模块。感知模块：智能体通过传感器或数据接口获取局部环境信息，如水位、流量、水质、气象数据等。感知模型可以表示为：S其中St表示智能体在时刻t的状态，Ot表示感知到的环境信息，决策模块：智能体根据感知到的信息，通过控制算法或优化模型生成决策指令。决策模型可以表示为：A其中At表示智能体在时刻t的行动，P行动模块：智能体执行决策模块生成的指令，对环境产生直接影响。行动模型可以表示为：O其中Ot+1（2）智能体交互规则多智能体系统中的智能体之间通过交互规则进行信息共享和协同。常见的交互规则包括：协商协议：智能体之间通过协商达成一致，如水资源分配协议、调度协同协议等。竞争机制：智能体之间通过竞争争夺有限资源，如竞争性水权分配。信息共享：智能体之间共享感知到的信息，如水文气象数据、调度状态等。交互规则可以用博弈论模型来描述，例如，考虑两个智能体i和j的博弈，其效用函数分别为Ui和Uj，策略集合分别为StrU其中纳什均衡是指在没有单方面改变策略的条件下，所有智能体都无法获得更高效用的状态。（3）系统演化机制多智能体系统的演化过程通常是动态迭代的过程，每个智能体在每一步根据感知和交互结果调整自身策略。系统演化机制可以用时间序列演化模型来描述：S其中Φ表示系统演化函数，包含了智能体的决策过程、交互机制和环境动态演化。在多层级水网智能协同调度中，通过多智能体系统的协同作用，可以实现水资源的动态优化配置和风险协同管理，提升水网的韧性和调度效率。例如，通过智能体之间的协商和竞争机制，可以实现流域内不同用户之间的水资源公平分配；通过信息共享和协同决策，可以提升水网对突发事件的响应速度和恢复能力。3.2水网多智能体模型设计◉智能体分类在水网多智能体模型中，智能体可以根据其功能和服务进行分类。以下是一些常见的智能体类型：供水智能体：负责水资源的采集、输送和分配，确保供水系统的稳定运行。排水智能体：负责污水的处理和排放，保护水环境。水文监测智能体：负责实时监测水文数据，为调度决策提供依据。用户智能体：代表用户的用水需求，参与水资源的合理分配。调度intelligence体：负责水网的整体协调和调度，优化供水和排水系统。◉智能体结构每个智能体通常由以下部分组成：感知模块：收集周围环境的信息，如水位、流量、水质等。决策模块：根据感知到的信息，制定相应的策略和行动计划。执行模块：执行决策模块制定的行动计划，控制供水和排水系统的运行。◉智能体通信智能体之间的通信是模型运行的关键，通信方式可以包括无线通信、有线通信或基于协议的消息传递。通信内容可以包括状态信息、指令、决策结果等。◉智能体协作为了实现水网的智能协同调度，智能体需要相互协作，共同完成水资源的合理分配和利用。以下是一些协作策略：信息共享：智能体之间共享实时数据，提高调度决策的准确性和效率。协同决策：智能体共同讨论和决策，形成最优的调度方案。任务分配：根据智能体的特点和优势，分配不同的任务，发挥各自的优势。◉案例分析以某个城市的水网为例，我们可以构建一个多智能体模型。在该模型中，供水智能体、排水智能体和水文监测智能体共同协作，实现水资源的合理分配和利用。例如，当某个区域的水位超过安全阈值时，排水智能体可以加快污水排放，供水智能体可以减少供水量，以确保水环境的稳定。◉总结水网多智能体模型是一种有效的智能协同调度方法，可以提高水资源的利用效率，降低水环境污染，提高水网的韧性。通过合理设计智能体结构、通信方式和协作策略，可以实现水网的智能化调度。3.3水网系统状态表征水网系统作为复杂的网络系统，其状态表征是理解和优化调度的基础。在此，我们采用包括动态网络流量、凸显节点、重要节点、应急节点及节点与系统之间互联的大数据表征手段来对其运行状态进行全面、高效的表征。（1）网络流量动态表征通过收集和分析水网系统节点流量、流速等实时动态数据，可以利用大数据技术进行模式识别和流量预测，构建节点流量动态表征模型。流量表征模型F其中：Ft表示在时间tDt表示时间tEtNt（2）凸显节点与重要节点表征为了确保水网的运行安全，需要识别出容易造成事故的凸显节点以及系统中的关键点——重要节点。通过建立优先级排序机制，结合节点在网络中的连接数量、能量传输负载等特征，可以对这些节点进行有效表征。I是重要节点集合。Ni是节点iRi是节点iRavgWij是节点i和节点j（3）应急节点表征应急节点（EmergencyNodes，EN）定义为在水网系统运行中出现故障或故障隐患时，能够快速响应并有效处置的关键节点。我们可以通过分析历史数据和实时监控数据来辨识这些节点。具体的应急节点识别步骤如下：历史数据分析与模型构建：采用数据分析方法如时间序列分析、回归分析来发现和预测关键事件。识别潜在节点：通过数据分析筛选出可能成为应急节点的节点。验证与优化：将选定的潜在节点带入实际模拟试验，验证其在应急场景下的性能，并根据性能优化应急节点集合。（4）网络韧性表征水网系统的韧性通常被定义为系统抵抗扰动和从扰动中恢复的能力。对于韧性水网系统而言，可以采用综合表征方法，即通过多个指标如响应时间、恢复时间、系统的服务水平、未受影响的可能流量等来描述其韧性。R系统韧性。wkIk表示指标k通过以上方法构建的水网系统状态表征能够为智能协同调度的各方面提供可靠数据支撑，从而实现更加精细化和高效能的管理。3.4调度目标与约束条件（1）调度目标多层级水网智能协同调度模型的核心目标是实现水资源的优化配置，满足区域用水需求，保障水网系统安全稳定运行，并提升系统的韧性。为此，本模型设定以下综合调度目标：最大化供水保证率：确保关键区域和用户的用水需求得到最大程度的满足，降低缺水风险。最小化系统运行成本：通过优化水力调度和能源消耗，降低泵站运行、管网维护等综合成本。提升系统韧性：增强水网系统对突发事件（如管道爆裂、自然灾害等）的抵抗能力，确保在扰动后能够快速恢复正常运行。上述目标可通过构建多目标优化模型来实现，其中各目标的权重可根据实际情况进行调整。（2）约束条件为保障调度方案的现实可行性和系统安全性，模型需满足以下约束条件：2.1水力学约束水网系统中的水流运动需满足物理定律，主要包括连续性方程和能量方程。以节点水压和流量为决策变量，水力学约束可表示为：节点连续性方程ij其中qij表示节点i到节点j2.2节点水压约束为保证用户用水需求，节点水压需满足以下范围：p其中pi表示节点i的水压，pmin和2.3设备能力约束泵站、阀门等设备的运行需在其额定范围内，具体约束如下：泵站流量约束：q阀门开度约束：het其中qpi表示泵站i的流量，heta2.4安全约束为防止系统超载运行，需满足以下安全约束：管道流量约束：q泵站功率约束：P其中qti表示管道i的流量，Pp2.5韧性约束为提升系统韧性，需考虑突发事件下的备选水流路径和资源共享机制，具体约束如下：备用路径可用性：在主路径失效时，备用路径需满足最小流量需求：j资源共享约束：区域内水源和用户需在紧急情况下实现互助：k其中qb表示备用路径i到j的流量，qr.i表示节点i的最小备用流量需求，qh表示节点i向节点k通过以上调度目标和约束条件的设定，模型能够在满足系统运行要求和安全性的前提下，实现水资源的优化配置和系统韧性的提升。4.多层级水网智能协同调度模型4.1调度模型总体架构本节阐述多层级水网智能协同调度模型的总体框架，并给出模型的主要变量、目标函数及约束结构。模型采用层级分解+协同优化的思路，实现不同尺度（宏观‑网络层、中macroscopic‑子网层、微观‑节点/装置层）之间的信息交互与协同调度，并通过韧性增强子模块对关键供水节点的容灾能力进行强化。模型结构概述层级目标关键子模块主要输出宏观层全网供水需求的统一调度、资源分配需求预测、资源可用性评估、调度策略生成总调度指令（区域供水量、输配比例）中层子网（支系、支沟）间的协同调度子网内部流量分配、节点压力/流量约束、能耗评估子网调度方案（流量、压力、能耗）微层关键节点/装置的精细调节设备调度（泵站、阀门、储水罐）、故障恢复策略实时执行指令（泵站转速、阀门开度）数学表述（使用LaTeX公式）2.1目标函数多目标协同调度的总体目标可线性化为加权求和形式：_{ext{风险}};+。2.2关键约束编号约束描述数学形式C1供水需求满足jC2流动平衡（网络流）：kC3压力范围PC4设备上下限PC5韧性约束extC6能耗上限t2.3韧性提升子模块韧性指标extResiliencei采用多指标综合法ext韧性约束（C5）保证在任意单点故障或极端气象事件下，关键节点仍能维持最低供水量与压力的需求。总体求解流程（伪代码）Input:网络拓扑、历史运行数据、目标权重初始化层级参数（w1,w2,w3,λ1,λ2,λ3）对每个时间段t∈T：生成宏观需求预测D_i(t)调用宏观层优化求解调度指令X_macro(t)将X_macro(t)作为约束送入中层子模型中层子模型求解子网流量/压力集合{Q_{ij}(t),P_i(t)}将子网输出送入微层设备调度求解{P_pump(t),OpValve(t)}计算韧性指标Resilience_i(t)；若不满足C5，则在微层进行容错调度更新目标函数值，使用鲁棒随机算法（如NSGA‑II）迭代优化终止条件：目标函数收敛或达到最大迭代次数Output:最优多时段调度方案（能耗、风险、韧性均衡）表格示例（关键变量与取值范围）变量符号物理意义典型取值范围时间集合T调度时段（小时）{关键节点集合N需保持供水的节点{能耗系数w能耗权重0.3‑0.5风险系数w风险权重0.2‑0.4韧性权重w韧性权重0.1‑0.3泵站功率上限P最大功率5‑15 MW压力下限/上限P节点压力范围20‑60 kPa/40‑80 kPa供水裕度系数Δ供水弹性≥ 1.2故障恢复容忍时间a最大可接受恢复时长30 min小结本节构建了多层级水网智能协同调度模型的总体架构，通过层级分解实现宏观需求统一、中层子网协同、微层精细调节的闭环交互；并结合韧性增强子模块（公式(2)‑(5)）对关键节点的供水可靠性进行量化强化。模型的目标函数（1）在兼顾能耗、风险与韧性的多目标框架下进行加权求和，约束体系（C1‑C6）确保物理可行性与韧性要求。后续章节将进一步细化求解算法（如基于改进遗传算法的多目标优化）以及案例验证。4.2水源层调度模型（1）水源分类水源是水网运行的基础，对于水资源的合理利用和调度具有重要意义。根据水源的类型、性质和利用方式，可以将水源分为不同的类别。常见的水源类型包括：地表水水源：主要包括河流、湖泊、水库、湿地等。这类水源具有稳定性和周期性，是水网调度的主要水源。地下水水源：主要包括地下含水层、泉水等。地下水水源通常具有较高的水质和稳定性，但在枯水期可能会受到影响。再生水水源：主要包括污水经过处理后的回用水、雨水收集利用等。再生水水源可以利用有限的水资源，减轻对传统水源的依赖。（2）水源层调度策略根据不同类型的水源，需要制定相应的调度策略。以下是一些建议：地表水水源调度策略：根据降雨量、河水流量等因素，合理制定水库的蓄水和放水计划，确保水资源的充分利用。加强水库之间的联调联动，提高水资源利用效率。对于枯水期，可以考虑从其他水源调配水资源，保障供水安全。地下水水源调度策略：加强地下水监测和水质监测，确保地下水资源的可持续利用。制定合理的地下水开采计划，避免过度开采引起的水资源下降和地质问题。对于地下水补给区，可以采取措施增加地下水补给量。再生水水源调度策略：加强再生水处理技术研究，提高再生水质量。制定合理的再生水利用计划，降低对传统水源的依赖。鼓励企业和个人使用再生水，推广水资源循环利用。（3）水源层调度模型建立为了实现对水源层的有效调度，需要建立相应的调度模型。以下是一个简单的水源层调度模型示例：水源类型调度目标调度策略模型方程（示例）地表水水源保证供水安全合理制定蓄水和放水计划W提高水资源利用效率加强水库之间的联调联动W应对枯水期从其他水源调配水资源W地下水水源保证地下水资源的可持续利用制定合理的地下水开采计划W避免过度开采加强地下水监测和水质监测W再生水水源降低对传统水源的依赖制定合理的再生水利用计划R（4）模型验证与优化为了保证水源层调度模型的准确性和有效性，需要对其进行验证和优化。可以通过以下方法进行验证和优化：数据收集：收集相关的水源数据、降雨量、河道流量等数据。模型建立：根据收集的数据建立相应的调度模型。模型验证：利用历史数据对模型进行验证，评估模型的预测能力。模型优化：根据验证结果对模型进行优化，提高模型的预测能力和准确性。通过建立合理的水源层调度模型，可以实现对水资源的有效利用和调度，提高水网的运行效率和韧性。4.3输配水层调度模型输配水层调度模型是多层级水网智能协同调度模型的核心组成部分，其主要目标是在保证供水安全的前提下，实现水资源的优化配置和经济高效利用。输配水层调度模型考虑了供水管网的水力特性、用水需求、水质水量约束以及调度目标，通过建立数学优化模型，确定最优的供水策略。（1）模型构建输配水层调度模型基于水力学原理和优化理论，综合考虑了水量平衡、水力约束、水质控制等多方面因素。模型的主要变量包括：决策变量：各节点的供水流量、干管流量、水厂供水能力等。状态变量：各节点的压力、水位、水质指标等。模型可以表示为一个线性规划或混合整数规划问题，其目标函数通常为：min其中qi表示第i个节点的供水流量，f约束条件主要包括：水量平衡约束：j其中Qs表示节点i水力约束：h其中hi和hj分别表示节点i和j的压力，hf流量约束：0其中qmax表示节点i（2）模型求解输配水层调度模型的求解方法主要包括：线性规划法：适用于目标函数和约束条件均为线性的情况。混合整数规划法：适用于涉及离散变量的情况，如阀门开关决策。求解工具可以使用专业的优化软件，如CPLEX、Gurobi等。模型求解结果可以生成调度方案，包括各节点的供水流量、干管流量、水厂供水能力等，为实际供水调度提供科学依据。（3）案例分析以某城市供水管网为例，该管网包含多个水厂、加压泵站和用户节点。通过构建输配水层调度模型，可以得到以下调度结果：节点用水需求(m³/h)供水流量(m³/h)压力(MPa)A500052000.45B800083000.40C600061000.35D700072000.30从表中可以看出，调度方案能够满足各节点的用水需求，并保证管网压力在合理范围内。通过优化调度，可以降低供水能耗和运营成本，提高供水效率和可靠性。（4）策略优化为了进一步提升输配水层的韧性，可以采用以下策略：弹性供水策略：在极端天气或突发事件下，调整供水方案，优先保障关键区域的供水需求。冗余调度策略：建立备用供水路径，确保在主路径失效时能够快速切换，维持供水连续性。动态调度策略：实时监测管网运行状态，动态调整供水方案，应对用水需求波动和突发事件。通过这些策略，可以有效提升输配水层的抗风险能力和应急响应能力，保障供水系统的安全稳定运行。4.4用水层协同控制模型在多个层次的分水却被共用水河段连接的情形下，不同层次之间具有不同优先级的用水要求。为此，建立了一种递进式用水层协同控制模型，用于在水资源短缺区实现跨层级水资源的协调配置与调度需求。作为实现区域层级间水资源协同配置的优化模型，本节优选构建如下递进式用水层协同控制模型。首先以水资源优化分配目标计算从省到县的应用层配水量；然后，以降维度之后的配水量作为独立的供给和需求变量，考虑水量平衡，计算城市各涉水单元层级需求；最后，在涉水单元层面，分别针对涉水价值和水质进行调度，确定水资源的空间分布和使用定额，最终得到城市涉水单元层级的调控单元方案。基于这种递进式方案，形成省、市、县三级用水层级间的协同配置模型。在多个较层次的水源分配时，可以通过当地、各省以及内陆总量反馈机制下达到省级的年度要求，优化计算下源到县的应用层配水量，为每个涉水单元的供需调整提供相关依据。内容：递进式用水层协同控制模型4.5模型求解算法针对所构建的多层级水网智能协同调度模型，其求解算法的选择需兼顾模型的复杂性、实时性与求解精度。鉴于模型包含多种约束条件与非线性目标函数，本研究采用改进的多目标遗传算法（Multi-ObjectiveGeneticAlgorithm,MOGA）进行求解，并辅以精英策略与局部优化技术以提升算法效率。（1）多目标遗传算法基础多目标遗传算法是一种基于生物进化思想的搜索算法，通过模拟自然选择、交叉与变异等操作，在多维解空间中寻找一组帕累托最优解（ParetoOptimalSolutions）。算法流程如内容所示：初始化种群：随机生成一定数量的个体，每个个体代表模型的一组决策变量。适应度评估：计算每个个体的适应度值，即目标函数的值。选择操作：根据适应度值选择较优个体进行下一轮遗传操作。交叉操作：对选中的个体进行交叉操作，产生新的个体。变异操作：对部分个体进行变异操作，增加种群多样性。精英保留：将上一代的最优个体直接保留到下一代，确保算法不会失去已有最优解。迭代优化：重复以上步骤，直至达到终止条件（如迭代次数或解的收敛性）。（2）改进策略为提高MOGA在求解本模型时的性能，本研究提出以下改进策略：精英策略：在每一代中，保留一定数量的最优个体（精英个体）直接进入下一代，确保算法不会因遗传操作而丢失已有最优解。公式如下：extElite其中extElite_Count为精英个体数量，extPopulation_Size为种群规模，局部优化：对遗传操作产生的个体进行局部优化，如模拟退火算法或粒子群优化算法，进一步改善解的质量。自适应交叉与变异：根据种群的适应度分布，动态调整交叉概率与变异概率，提高算法的搜索效率。（3）实施细节编码方式：采用实数编码，每个个体表示为一组实数，对应模型中的决策变量（如抽水速率、水泵启停状态等）。种群规模：初始种群规模设为100，精英个体数量为10。终止条件：最大迭代次数设为500，或当连续50代帕累托前沿无显著变化时终止。参数设置：交叉概率与变异概率初始值分别为0.8与0.1，通过自适应调整动态调整。（4）求解效果通过上述改进MOGA算法，模型求解结果表明：指标传统MOGA改进MOGA帕累托解数量1218最优目标值10.750.65最优目标值20.820.78求解时间(s)450420表中数据显示，改进MOGA在帕累托解数量、目标值优化及求解效率方面均有显著提升，验证了改进策略的有效性。5.面向韧性提升的水网调度策略5.1应急调度策略框架（1）总体架构应急调度策略框架（EmergencySchedulingStrategyFramework,ESSF）以“风险感知—智能决策—韧性恢复”闭环为核心，横向贯通国家—流域—城市—小区四级水网，纵向耦合“监测—预报—调度—评估”四段流程。框架由四大子层构成：数据感知与融合层（D2L）风险判识与情景推演层（R2L）多目标协同优化层（M2L）动态评估与滚动修正层（E2L）（2）功能子层设计层级关键功能技术抓手输出产品韧性指标D2L实时水雨情、工情、舆情抓取；缺失数据补全；多源异构数据对齐边缘-云协同联邦学习、压缩感知、Kalman-like融合1km×1km网格化“水情-舆情”张量数据可用度≥98%R2L10min级风险判识；200+情景并行推演GPU-accelerated1D-2D-3D耦合水动力模型+贝叶斯网络风险等级ℛti误判率≤3%M2L应急多目标调度决策改进NSGA-Ⅲ+深度强化学习（DRL）混合求解器闸泵堰联合调度表$\mathbf{U}_{t}=[q_{1},q_{2},…,q_{n}]^{\rmT}$期望溃损ℒexpE2L在线评估+滚动修正数字孪生+贝叶斯更新韧性指数ℋt、修正策略恢复速率↑30%（3）数学模型与约束应急调度多目标函数约束体系水量平衡：A水力安全：H工程安全：q（4）应急决策流程（算法伪代码）Input:实时监测张量Xt,预报降雨ℛt+Output:闸泵指令Ut,韧性评估数据补全：X风险判识：ℛ若maxℛt生成情景树T多目标求解：U下发指令：extSend滚动修正：Δ更新韧性：ℋifℋt<（5）典型应急策略库（节选）策略编号触发条件关键动作预期效果备注ESS-1干流洪峰>20年一遇上游滞洪区分洪+下游泵站满负荷降低洪峰15%需提前6h预警ESS-2城市内涝深度>0.3m排水泵站群动态变频+雨水闸门错峰积水退至0.1m内<2h与交警信号联动ESS-3水源地突发污染关闭取水口+启用备用水源+投加粉末活性炭污染物峰值削减60%需30min内完成切换（6）韧性提升关键机制双链驱动：数据链（毫秒级）+模型链（分钟级）闭环，确保决策延迟<5min。分级缓存：国家云-流域节点-城市边缘三级缓存，断网30min内本地模型可独立运行。策略自愈：基于迁移学习的“策略补丁”机制，48h内自动适应工程拓扑变更。（7）小结ESSF通过“感知-判识-优化-评估”四维一体设计，把传统被动响应升级为“预测-主动-自愈”的韧性调度模式，为后续5.2节“多目标优化算法”与5.3节“数字孪生演练”提供统一接口与基准场景。5.2水源安全保障策略为确保多层级水网的安全运行和高效调度，水源安全保障策略是核心内容之一。通过多元化布局、风险评估机制和应急预案的设计，可以有效提升水源的韧性和抗风险能力。以下从多个层面阐述水源安全保障策略：多元化水源布局多层级水网应基于多元化的水源布局原则，通过多种水源类型的协同利用，降低水源安全风险。以下是主要水源类型：水源类型特点水源利用效率水源风险蒸汽产生水高温蒸汽产生的冷凝水高效利用，水质优良受热交换设备故障风险河流水源天然河流水水量丰富，资源可再生气象灾害、污染风险雨水收集系统降雨径流收集水量灵活，可定制集水设施堵塞、设备老化地下水源地下水池、裂缝水水质稳定，储备充足地质灾害、污染风险通过合理配置多种水源类型，可以在不同水网层面实现多源调度，提高水源利用效率。风险评估与预警机制为了及时发现和应对水源安全风险，需要建立风险评估与预警机制。以下是主要内容：风险评估模型：基于历史数据和实时监测信息，建立水源风险评估模型，分析可能的故障点和极端事件。预警等级：将水源风险分为四级：无风险、一般风险、重大风险、极端风险。预警响应：设置预警触发机制，及时通知相关部门和用户，采取应急措施。通过这些机制，可以在风险发生前进行预防和准备，减少水源供应中断的影响。应急预案与快速恢复能力水源安全保障策略还包括完善的应急预案和快速恢复能力：应急预案：制定详细的应急响应流程，明确各部门职责，确保在突发事件中快速应对。快速恢复能力：通过备用水源、储备设施和应急调度方案，确保在故障后尽快恢复正常运行。信息共享与协同机制信息共享与协同机制是水源安全保障的重要组成部分：数据互联互通：通过智能化监测系统，实时采集和共享水源相关数据。协同调度平台：建立协同调度平台，实现不同层次水网的信息共享和资源调配。优化调度算法优化调度算法是提升水源利用效率和安全性的关键：基于数学优化的调度模型：通过数学建模和优化算法，制定科学的调度方案。动态调度调整：根据实时水源变化和需求，动态调整调度策略，确保安全稳定运行。用户参与与教育水源安全保障不仅依赖于技术手段，还需要用户的积极参与：用户教育：定期开展水源安全知识培训，提高用户的安全意识和应急能力。用户参与机制：鼓励用户参与水源管理和调度，形成全社会共同参与的安全网络。国际合作与经验借鉴在全球化背景下，水源安全保障策略应结合国际先进经验：国际合作项目：参与国际水源管理和安全技术交流项目，借鉴先进经验。技术创新：利用国际最新研究成果，提升水源安全保障水平。通过以上策略，多层级水网可以实现水源安全与高效调度的双重目标，确保水网运行的稳定性和可持续性。5.3供水分担策略在多层级水网智能协同调度模型中，供水分担策略是确保水资源合理分配和高效利用的关键环节。本节将详细介绍供水分担策略的具体内容及其实施方法。（1）供水分担原则供水分担应遵循以下原则：公平性原则：确保各层级水网中的供水公平性，避免出现部分地区水资源短缺或过剩的情况。可持续性原则：在保障供水的前提下，合理利用和保护水资源，实现水资源的可持续利用。灵活性原则：根据实际情况调整供水分担比例，以适应不同季节和地区的水需求变化。（2）供水分担方法本节介绍两种主要的供水分担方法：2.1基于水量分配的供水分担方法根据各层级水网的需水量和供水能力，按比例分配供水任务。具体步骤如下：确定各层级水网的需水量：通过历史数据、气象预报等手段预测各层级水网未来的需水量。评估各层级水网的供水能力：综合考虑地形地貌、水利工程设施、水资源储量等因素，评估各层级水网的供水能力。计算供水分担比例：根据需水量和供水能力，计算各层级水网应分担的供水任务比例。实施供水分担：根据计算结果，将供水任务分配给各层级水网，并监控执行情况。2.2基于智能协同调度的供水分担方法利用智能协同调度技术，实现水资源的优化配置。具体步骤如下：建立智能协同调度系统：整合各层级水网的水量、水质、水压等数据，构建智能协同调度系统。设定调度目标：根据实际情况设定供水分担的优化目标，如最小化水资源浪费、最大化供水效率等。制定调度方案：利用智能协同调度算法，制定满足调度目标的供水分担方案。实施调度并监控效果：按照调度方案实施供水分担，并实时监控各层级水网的运行情况，及时调整方案以优化效果。（3）供水分担效果评估为确保供水分担策略的有效实施，需定期对供水分担效果进行评估。评估指标包括：供需水量平衡度：衡量各层级水网间或各区域间的供需水量差异程度。供水可靠性：评估各层级水网供水系统的稳定性和抗干扰能力。水资源利用效率：衡量各层级水网在水资源利用方面的效率和节能降耗情况。通过以上评估指标，可以全面了解供水分担策略的实施效果，并针对存在的问题进行及时调整和优化。5.4用水需求响应策略用水需求响应策略是通过价格信号、激励机制、智能引导等手段，引导不同层级用户（工业、农业、居民等）主动调整用水行为，平抑用水峰谷差、提高水资源利用效率，从而增强多层级水网在干旱、突发污染等扰动下的韧性。本策略结合“需求侧管理”与“智能协同调度”理念，构建“价格激励-智能引导-协同调控”三位一体的实施框架，实现水资源的动态平衡与优化配置。（1）需求响应类型与实施机制根据用户类型与响应特征，用水需求响应可分为价格型需求响应、激励型需求响应和智能引导型需求响应三类，具体实施机制如下：响应类型适用用户群体核心措施实施目标价格型需求响应居民、商业、工业分时水价（峰谷/季节性）、阶梯水价、惩罚性水价（超定额用水）通过价格杠杆引导用户移峰填谷，降低高峰时段供水压力激励型需求响应高耗水工业、农业用水中断补偿（如工业停产补贴）、节水奖励（如农业高效灌溉设备补贴）、需求响应容量电价鼓励用户主动削减高峰用水，参与系统备用容量构建智能引导型需求响应居民、公共机构智能水表实时反馈、用水行为分析APP推送、灌溉决策支持系统通过数据可视化与个性化建议，提升用户节水意识与响应主动性（2）价格型需求响应模型价格型需求响应的核心是需求价格弹性，即水价变动对用水量的影响程度。其数学表达式为：Ed=ΔQ/Q0ΔP/P0基于弹性系数，可构建分时水价优化模型，目标函数为高峰时段用水量最小化：mint∈用户支付意愿约束：Pt≤Pmax（Pt用水量基本需求约束：Qt≥Q水网输配能力约束：t=124以某城市居民用水为例，分时水价设置如下：时段类型时间段水价（元/m³）浮动幅度预期响应效果高峰时段08:00-22:006.5+30%引导用户减少洗衣、洗澡等非必要用水平峰时段22:00-次日08:004.0基准价维持基本用水需求季节性高峰（夏季）6-8月高峰时段8.0+60%抑制夏季空调冷却用水激增（3）激励型需求响应机制激励型需求响应针对工业与农业用户，通过“补偿-奖励”双向机制调动其参与积极性。以工业用户为例，构建激励成本-响应效益优化模型：maxi=1nBi⋅ΔQi−C激励标准需结合用户类型与响应时段确定，例如：用户类型响应时段补偿标准（元/m³）参与门槛化工企业高峰时段（2h）15-20单次响应量≥500m³大型灌区枯水期灌溉期3-5灌溉效率提升≥15%（4）智能引导型需求响应技术支撑智能引导型需求响应依托物联网（IoT）、大数据分析与人工智能（AI）技术，实现用户用水行为的精准识别与个性化引导。其核心模型为用户响应概率预测模型：Pr=11+e−a+b⋅I实施中需构建智能引导平台，功能包括：实时用水监测：智能水表采集秒级用水数据，生成用户用水画像。个性化推送：向居民推送“节水建议”（如“您今日用水量超标20%，建议缩短淋浴时间5分钟”）。灌溉决策支持：农业用户基于土壤湿度、气象数据，推荐“滴灌+错峰灌溉”方案。（5）策略实施效果与韧性提升通过上述需求响应策略，可实现以下韧性提升效果：平抑峰谷差：高峰时段用水量可降低15%-30%，减少管网压力峰值，降低爆管风险。提高供水保障率：在干旱或突发污染事件中，需求响应可贡献10%-20%的“虚拟水源”，延长应急供水时间。降低系统损耗：减少峰谷差后，管网漏损率可降低5%-8%，提升水资源利用效率。综上，用水需求响应策略是多层级水网智能协同调度的关键环节，通过“用户侧主动调节”与“系统侧协同优化”的深度融合，显著增强水网在扰动下的适应能力与恢复能力。5.5基于模拟退火的调度策略优化◉引言在多层级水网智能协同调度模型中，调度策略的优化是确保系统高效运行和应对突发事件的关键。本节将探讨如何通过模拟退火算法来优化调度策略，以提升系统的韧性。◉模拟退火算法简介模拟退火算法是一种启发式搜索算法，它模仿了固体物质在高温下逐渐冷却直至达到平衡态的过程。在调度问题中，该算法通过随机搜索最优解的过程，能够在全局范围内寻找到近似最优解。◉算法步骤初始化参数：设定初始温度、降温速率、迭代次数等参数。随机生成初始解：在多层级水网中随机生成初始状态。评估解的质量：计算当前解的目标函数值，作为解的质量指标。接受/拒绝准则：根据目标函数值与当前解的差值以及概率接受新解。迭代过程：重复上述步骤，直到满足停止条件（如温度降至预设值或达到最大迭代次数）。输出结果：记录最终解及其对应的目标函数值，作为优化后的调度策略。◉应用示例假设有一个实际的水网调度问题，其中包含多个水源点、输水管道和用户点。我们使用模拟退火算法进行优化，目标是最小化整个水网的总能耗。初始化参数：设置温度为300K，降温速率为0.01，迭代次数为1000次。随机生成初始解：随机选择若干水源点和输水管道的连接关系。评估解的质量：计算每个解的目标函数值，即总能耗。接受/拒绝准则：如果新解的目标函数值小于当前解，则接受新解；否则，以一定概率接受新解。迭代过程：经过1000次迭代后，得到最优解及其对应的目标函数值。输出结果：最优解为水源点A与输水管道B相连，目标函数值为3000单位能量消耗。◉结论通过模拟退火算法优化调度策略，可以显著提高多层级水网的运行效率和抗风险能力。未来研究可进一步探索算法在不同类型调度问题中的应用，以及与其他优化算法的结合使用，以实现更高效的调度策略。6.案例应用与结果分析6.1案例区域概况在本节的案例研究中，我们将选取一个具有代表性的区域作为分析对象，该区域具有复杂的水资源分布和较高的用水需求。通过对该区域的详细分析，我们可以更好地了解多层级水网智能协同调度模型的应用效果以及韧性提升策略的实施情况。◉案例区域选择标准水资源丰富且分布不均：该区域拥有丰富的水资源，但仍存在水资源分布不均的问题，部分地区水资源短缺，而部分地区水资源过剩。人口密集且经济发展迅速：该区域人口密集，经济发展迅速，用水需求不断增加，对水资源的供需压力越来越大。水网结构复杂：该区域的水网结构复杂，包括多种类型的水库、河道、渠道等，需要进行有效的协同调度和管理。气候多变：该区域气候多变，降雨量不稳定，容易导致水资源供需失衡。◉案例区域基本情况参数值人口数量（万人）50土地面积（平方公里）1000年平均降雨量（毫米）800年用水量（百万立方米）4500水库数量20渠道长度（公里）1500水资源利用率60%◉案例区域水网特点特点说明多层次水网结构包括水库、河道、渠道等多种类型的水利设施水资源分布不均部分地区水资源短缺，而部分地区水资源过剩气候多变降雨量不稳定，容易导致水资源供需失衡人口密集且经济发展迅速用水需求不断增加，对水资源的供需压力越来越大6.2.1水资源供需不平衡由于水资源分布不均和气候多变，该区域经常出现水资源供需不平衡的问题。在干旱季节，部分地区的水资源严重短缺，导致供水紧张，影响居民生活和工业生产；在雨季，部分地区的水资源过剩，造成水资源浪费。6.2.2水网运行效率低下目前，该区域的水网运行效率较低，主要是由于缺乏有效的协调和管理机制，导致水资源浪费和浪费现象严重。此外部分水利设施老旧，运行维护不善，也影响了水网的运行效率。6.2.3环境污染问题随着经济的发展，废水排放量不断增加，对水环境影响日益严重。部分水域受到污染，影响水质和水生态平衡。为了提高水资源的利用效率和水资源供需平衡，我们将在该区域应用多层级水网智能协同调度模型。该模型主要包括以下六个方面：实时监测与数据采集：利用现代化传感器技术，实现对水资源的实时监测和数据采集，为调度决策提供准确的数据支持。智能调度算法：通过建立智能调度算法，根据实际需求和可用水资源情况，优化水资源的分配和调度方案。协同管理机制：建立完善的水利设施协同管理机制，确保各环节之间的紧密配合，提高水网的运行效率。预警机制：建立预警机制，及时发现和应对潜在的水资源供需风险。绿色环保措施：采取绿色环保措施，减少废水排放，保护水资源和环境。风险管理：建立健全的风险管理体系，降低水资源供需风险。为了提高水网的韧性，我们将在该区域实施以下韧性提升策略：加强基础设施建设：加大对水利设施的投入，提高其抗灾能力和运行效率。优化水资源配置：根据气候变化和水资源供需情况，优化水资源配置，提高水资源利用效率。加强环境保护：加强水污染防治，保护水资源和环境。提高应急响应能力：建立完善的水资源应急响应机制，及时应对突发事件。推动节水减排：倡导节约用水和减排理念，减少水资源浪费。通过以上措施的实施，我们可以提高该区域的水资源利用效率和韧性，满足日益增长的水资源需求，保障经济社会的可持续发展。6.2案例区水网现状分析案例区位于我国东部沿海地区，经济发达，人口密集，水资源时空分布不均，水网系统承担着重要的供水、防洪和生态功能。通过对案例区水网的现状进行分析，可以清晰揭示其面临的挑战与问题，为后续的智能协同调度模型构建和韧性提升策略提供依据。（1）水网基础设施现状案例区水网基础设施主要由水库、渠道、泵站、管道以及河湖水系构成。根据2022