基于多目标遗传算法的城市内涝调蓄池规模优化方法研究

作     者：王建龙 张长鹤 席广朋 WANG Jianlong;ZHANG Changhe;XI Guangpeng

作者机构：北京建筑大学城市雨水系统与水环境教育部重点实验室北京100044 北京建筑大学北京节能减排与城乡可持续发展省部共建协同创新中心北京100044 北京市市政工程设计研究总院有限公司北京100082 

出 版 物：《环境工程》 (Environmental Engineering)

年 卷 期：2023年第41卷第6期

页      面：166-173页

学科分类：08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：“十四五”国家重点研发计划课题“城市更新场景下的内涝系统治理技术研究”(2021YFC3001402) 

主　　题：内涝 调蓄池 InfoWorks ICM 遗传算法 工程造价 

摘      要：调蓄池是缓解城市内涝广泛应用的技术措施之一,但目前调蓄池在工程应用过程中存在设计不合理、缺乏整体效益分析等问题。为有效缓解城市内涝,提出了一种基于InfoWorks ICM模型和多目标遗传算法相耦合的调蓄池规模优化方法,并以某城市片区为例对该方法进行应用。采用InfoWorks ICM模型分析了积水内涝风险,得出5,10,20年一遇降雨重现期下片区积水点溢流总量分别为14355,17102,19838 m^(3),将上述结果与多目标遗传算法进行耦合,以降低工程造价和内涝风险为目标函数,以调蓄池占地面积和效率指数为约束条件,分别在不同降雨重现期下提出了5种优化方案,通过比较5,10,20年一遇降雨重现期下最优解的分布特征,确定方案2为最优方案,所对应的调蓄池造价为2713万,4612万,6240万元。因此,InfoWorks ICM模型与遗传算法相耦合的方法,可用于城市内涝调蓄池的规模优化设计。