نشریه آبیاری و زهکشی ایران

نشریه آبیاری و زهکشی ایران

استفاده از اعداد Z در تعیین پارامترهای بهینه بهره‌برداری از مخازن سدها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری عمران مدیریت منابع آب، دانشگاه تبریز، ایران
2 استاد دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تبریز. ایران
چکیده
برآورد دقیق میزان پتانسیل منابع آب و استفاده بهینه از آن‌یک مسئله مهم در صنعت آب می‏باشد. بنابراین بهره‌برداری بهینه از مخازن سدها، یکی از مهم‌ترین فاکتورهای مدیریتی در دوران بهره‌برداری سدها محسوب می‏گردد. در بهره‌برداری واقعی از مخازن سدها با در نظر گرفتن حجم مخزن، مقدار تقاضاها و پیش‌بینی جریان ورودی مخزن، در مورد میزان رهاسازی آب تصمیم‌گیری می‏گردد. نظر به اینکه در داده‏های بهره‌برداری مخازن سدها عدم قطعیت وجود دارد، و یکی از روش‌های برخورد با عدم قطعیت استفاده از مجموعه منطق فازی است، از آنجائی که نظریه‏های فازی سنتی به‌تنهایی نمی‏توانند عدم قطعیت موجود را به‌طور کامل در محاسبات منظور کنند. در این حالت، اعداد Z به‌عنوان نسل جدید منطق فازی پتانسیل زیادی در توصیف عدم قطعیت دانش انسان دارند، چراکه هم محدودیت و هم قابلیت اطمینان را در نظر می‏گیرند. هدف از این تحقیق تعیین پارامترهای بهینه بهره‌برداری سدها در چند گام آتی با لحاظ نمودن عدم قطعیت داده‏ها و قابلیت اطمینان اطلاعات در بهینه‌سازی از طریق اعداد Z به‌صورت مطالعه موردی در سد علویان بوده و تلاش شده است نتایج اعداد Z با نتایج الگوریتم ژنتیک و منطق فازی کلاسیک مقایسه گردد. برای ارزیابی این روش‌ها از شاخص‌های عملکردی مانند قابلیت اطمینان، آسیب‌پذیری و پایداری استفاده شد و نتایج نشان داد که درروش الگوریتم ژنتیک، 77 درصد، منطق فازی کلاسیک 85 درصد و اعداد Z، 92 درصد از نیازهای مربوط به تقاضای کشاورزی پایاب سد علویان تأمین‌شده است و منحنی فرمان پارامترهای بهینه بهره‌برداری حاصل از مدل‌سازی عدد Z بر اساس پیش‌بینی جریان ورودی از طریق روش تخمین‌های حد پایین و بالا (LUBE)، نشان داد که حجم رهاسازی مشاهده‌شده برای سد علویان در طول سال آبی جاری در محدوده پیش‌بینی‌شده باقی‌مانده است.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Using Z-Numbers in Determine Optimal Operation Parameters of Dam Reservoirs

نویسندگان English

Bagher Nikoufar 1
Vahid Nourani 2
1 Civil doctoral student in water resources management, Tabriz University, Tabriz, Iran
2 Professor of Civil Engineering Faculty, Tabriz University, Tabriz, Iran
چکیده English

Accurate estimation of water resources potential and their optimal use is a crucial issue in the water industry. Therefore, optimal reservoir operation is considered one of the most important management factors during dam operation periods. In real reservoir operations, decisions on water release are made, considering reservoir volume, demand quantities, and inflow forecasts. Given the uncertainty in dam reservoir operation data, one approach to addressing this uncertainty is through the use of fuzzy logic sets, as traditional fuzzy theories alone cannot fully account for the existing uncertainty in calculations. In this case, Z-numbers, as a new generation of fuzzy logic, have great potential in describing the uncertainty of human knowledge, as they consider both limitation and reliability.

This research aims to determine optimal dam operation parameters for multi-step ahead considering data uncertainty and information reliability in optimization through Z-numbers, as a case study on the Alavian Dam. Efforts have been made to compare Z-number results with classical fuzzy logic, and genetic algorithm results. To evaluate these methods, performance indicators such as reliability, vulnerability, and stability were used, and the results showed that 77% of the genetic algorithm, 85% of classic fuzzy logic, and 92% of Z numbers of the needs related to the sustainable agricultural demand of Alavian Dam were met. The rule curve of optimal operating parameters obtained from Z-number modeling based on inflow forecasting through the method of Lower and Upper Bound Estimates (LUBE) showed that the observed release volume for Alavian Dam during the current flow year remained within the predicted range.

کلیدواژه‌ها English

Z-Numbers
Optimal Operation of Dam Reservoirs
Alaviyan Dam
Uncertainty
Rule Curve
جیرفتی، ا.، نجفی، ا.ع.، 1396. بهینه‌سازی سبد سرمایه‌گذاری به‌وسیله ارزش در معرض ریسک تحت نظریه اعتبار با رویکرد اعداد Z. مجله مهندسی مالی و مدیریت اوراق بهادار. (30).
چکرائی، ا. صفوی، ح. و کبیری، ع. 1390. بهره‌برداری بهینه از مخزن سد با استفاده از سیستم استنتاج عصبی- فازی، ششمین کنگره ملی مهندسی عمران، دانشگاه سمنان، ایران.
Aliev, R.A. and Zeinalova, L.M. 2014. Decision making under Z-information. Human-Centric Decision-Making Models for Social Sciences(Studies in Computational Intelligence). Berlin: Springer; 233–252
Aliev, R.A., Huseynov, O.H, Aliyev, R.R. and Alizadeh, A.A. 2015. The arithmetic of Z–numbers.World Scientific; 316. https://doi.org/10.1142/9575
Almubaidin, M.A., Ahmed, A.N., Sidek, L.M., AL-Assifeh, K.A.H., El-Shafie, A., 2024. Deriving Optimal Operation Rule for Reservoir System Using Enhanced Optimization Algorithms. Water Resour. Manag. 38: 1207–1223.
Azadeh, A., Sberi, M., Atashbar, N.Z., Chang, E. and Pazhoheshfar, P. 2013. Z-AHP: A Z-number extension of fuzzy analytical hierarchy process, in: 2013 7th IEEE International Conference on Digital Ecosystems and Technologies (DEST), IEEE, pp. 141-147.
Chen, X.-Y. and Chau, K.-W., 2019. Uncertainty Analysis on Hybrid Double Feedforward Neural Network Model for Sediment Load Estimation with LUBE Method. Water Resources Management. 33: 3563–3577. https://doi.org/10.1007/s11269-019-02318-4
Choudhari. S. A., Bhise D. V. and Sardeshmukh M.M. 2022.Optimal reservoir operation policy determination for uncertainty conditions. 3c Empresa: investigación y pensamiento crítico, 11(2).
Hojjati, E., Mahtabi, G., Taran, F. and Kisi, O., 2020. Estimating evaporation from reservoirs using energy budget and empirical methods: Alavian dam reservoir, NW Iran. Ital. The Journal of Agricultural Meteorology. l: 19–34.
Kambalimath, S. and Deka, P.C. 2020. A basic review of fuzzy logic applications in hydrology and water resources. Applied Water Science. 10(191). https://doi.org/10.1007/s13201-020-01276-2
Kang, B., Chhipi-Shrestha, G., Deng, Y., Hewage, K. and Sadiq R. 2018b. Stable strategies analysis based on the utility of Z-number in the evolutionary games. Applied Mathematics and Computation. 324: 202–217.
Kang, B., Deng, Y., Hewage, K. and Sadiq, R. 2018a. A method of measuring uncertainty for Z-number. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 27(4): 731–738.
Kang, B., Wei, D., Li, Y. and Deng, Y.A. 2012a. Method of converting Z-number to classical fuzzy number. Journal of Information & computational Science. 9(3): 703-709.
Kang, B., Wei, D., Li, Y. and Deng,Y. 2012b. Decision making using Z-numbers under uncertain environment. Journal of computational Information systems. 8(7): 2807-2814.
Krohling, R.A., Pacheco, A.G.C. and dos Santos, G.A., 2019. TODIM and TOPSIS with Z-numbers. Front. Inf. Technol. Electronic engineering. 20: 283–291.
Lavasani, S.M., Zendegani, A. and Celik, M. 2015. An extension to Fuzzy Fault Tree Analysis (FFTA) application in petrochemical process industry, Process Safety and Environmental Protection. 93: 75-88.
Loucks, D.P. and van Beek, E. 2017. Water resource systems planning and management. Berlin. 527-565.
Mehta, D., Achour, B., Pastagia, J., Azamathulla, H., Verma, S., 2023. Review of reservoir operation. Larhyss j. 2023: 193–214.
Mohab Ghods Consulting Engineers. 2005. Operation instructions for alavian Dam: Hydrology Report. East Azerbaijan Regional Water Company, Tabriz, Iran.
Maleki, S., Nourani, V., Najafi, H., Hosseini, A. and Chang-Qing Ke. 2023. Z-Numbers based novel method for assessing groundwater specific vulnerability. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 122: 106104
Mariwan, R., Hekmat, M., Kawa, Z., Luqman, S. and Kilgour, D. 2021. Fuzzy logic model for optimal operation of darbandikhan reservoir, Iraq. International Journal of Design & Nature and Ecodynamics. 16(4): 335-343, https://doi.org/10.18280/ijdne.160401
Najafi, H., Nourani, V., Sharghi, E., Roushangar, K. and Dąbrowska, D. 2022. Application of Z-numbers to teleconnection modeling between monthly precipitation and large scale sea surface temperature. Hydrology Research. 53(1): 1-13.
Nazari, M. and Kerachian, R., 2024. Optimal Operation of Reservoirs Considering Water Quantity and Quality Aspects: A Systematic State-of-the-Art Review. Water Resources Management. 1–34.
Nourani, V., Najafi, H., Sharghi, E. and Roushangar, K. 2021b. Application of Z-numbers to monitor
drought using large-scale oceanic-atmospheric parameters. Journal of Hydrology. 598(1): 126198.
Nourani, V., Paknezhad, N. J. and Tanaka, H. 2021a. Prediction interval estimation methods for artificial neural network (ANN)-based modeling of the hydro-climatic processes. a review. Sustainability. 13(4): 1633.
Nourani, V., Paknezhad, N. J., Sharghi, E. and Khosravi, A. 2019. Estimation of prediction interval in ANN-based multi-GCMs downscaling of hydro-climatologic parameters. Journal of Hydrology. 579: 124226.
Nourani, V., Sadikoglu, F., Paknezhad, N. J. and Sharghi, E. 2020a. Prediction intervals for the artificial neural network (ANN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) via the LUBE method. World Conference Intelligent System for Industrial Automation,
Nourani, V., Sharghi, E. and Paknezhad, N. J. 2020b. Estimation of ANN prediction bounds for the suspended sediment load modeling. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 491: 012001.
Nourani, V. 2017. An emotional ANN (EANN) approach to modeling rainfall-runoff process. Journal of Hydrology. 544: 267-277.
Razzaghi, P., Babazadeh, H. and Shurian, M. 2013. Development of the rationing policy for the use of the multi-purpose reservoir in the conditions Limitation of water resources using the model MODSIM 8.1. Journal of Water and Soil Resources Protection.
Sharghi, E., Paknezhad, N. J. and Najafi, H. 2021. Assessing the effect of emotional unit of emotional ANN (EANN) in estimation of the prediction intervals of suspended sediment load modeling. Earth science informatics. 14(1): 201-213.
Vando, G.A., Nurhening, Y. and Haryanto, H. 2024. Fuzzy logic-based energy optimization in water pumping: towards sustainable development goals, The most important scientific journals. 13(1): 431-439. DOI: 10.18421/TEM131-45
Wahyuni, S., Sisinggih, D., Elhuda, I., Souma, K., Dasylva, I.Z., 2024. Optimization of reservoir release operation using genetic algorithm method. Results Eng. 23, 102610.
Zadeh, L.A. 2011. Note on Z-numbers. Information Scientific. 181(14): 2923-2932.
Zhang, J., Cai, X., Lei, X., Liu, P., Wang, H., 2021. Real-time reservoir flood control operation enhanced by data assimilation. The Journal of Hydrology. 598. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2021.126426