SWMM–NSGA-II çerçevesi, gelgit etkisindeki bir nehir ağında yağış-akış üretimini, zamana bağlı nehir hidrodinamiğini ve kapak-pompa işletme kararlarını çok amaçlı optimizasyon altında birleştiren bir simülasyon-optimizasyon yaklaşımıdır. Çalışmada bu yapı Çin'in Yuyao kentindeki kuzey drenaj nehir ağına uygulanmış ve Typhoon In-Fa olayı temsilî hidrolojik koşul olarak kullanılmıştır. SWMM Dynamic Wave motoru nehir ağındaki zamana bağlı su seviyelerini ve akımları hesaplarken, NSGA-II altı kontrol edilen savak/kapak istasyonu ile Taojialu, Leanhu ve Simen'deki toplam 13 pompa ünitesinin 72 saatlik işletme programını optimize etmiştir. Son Pareto kümesinde hidrolik kısıt ihlali bulunmayan 36 çözüm elde edilmiş; su seviyesi ceza indeksi 39,29–51,59 m², pompalama enerjisi 914,15–1364,00 GJ ve durum değişikliği sayısı 184–256 aralığında gerçekleşmiştir. Eşit ağırlıklı uzlaşma çözümünde bu değerler sırasıyla 42,65 m², 967,82 GJ ve 215 olmuştur. Tarihsel işletmeyle karşılaştırıldığında üç kontrol istasyonundaki 72 saatlik hedef-seviye aşım birikimi 25,43 m·h'den 8,11 m·h'ye düşmüş, yani %68,1 azalmıştır. Bununla birlikte bu oran yalnız optimizasyon algoritmasının etkisi olarak yorumlanamaz; tarihsel temel durumda bulunmayan Taojialu ve Leanhu pompa istasyonlarının senaryoya eklenmesi de sonucun parçasıdır.

Çalışmanın hidrolik olarak temel sonucu, kıyıdaki yapılar ile nehir ağı içindeki yapılar arasında farklı işlevlerin ortaya çıkmasıdır. Taojialu ve diğer denize yakın çıkış yapıları gelgit pencerelerini ve yüksek gelgit sırasında zorlamalı drenaj kapasitesini belirlerken, Simen, Xihenghe, Doumen ve Leanhu gibi iç yapılar suyun ağ içinde yeniden dağıtılmasını ve kıyı çıkışlarının oluşturduğu su seviyesi azalmasının iç bölgelere iletilmesini düzenlemektedir.

Araştırma problemi

Alçak kotlu kıyı ovalarındaki nehir ağlarında taşkın kontrolü yalnız yağış miktarına bağlı değildir. Yoğun yağışın yüksek dış gelgit seviyesiyle aynı döneme rastlaması durumunda denize doğru yerçekimli boşaltım ciddi biçimde kısıtlanabilir. Yuyao'nun kuzey drenaj sisteminde Taojialu Sluice normalde dış gelgit yeterince düşük olduğunda yerçekimiyle drenaj sağlar. Gelgit yükseldiğinde ise iç ve dış su seviyeleri arasındaki uygun yük farkı azalır veya tersine döner; bunun sonucunda yerçekimli drenaj penceresi daralır.

Bu hidrolik sınırlamayı aşmak amacıyla Taojialu deniz çıkış pompa istasyonu geliştirilmiştir. Kapak ile pompa birbirinin alternatifi olmaktan çok tamamlayıcısıdır: uygun düşük gelgit döneminde yerçekimiyle boşaltım ekonomik olabilirken, yüksek gelgit sırasında zorlamalı pompalama dışarı boşaltımın devam etmesini sağlayabilir. Ancak pompa debisi, hidrolik yük, verim ve enerji tüketimi gelgit koşullarına göre değiştiğinden sistemin yalnız “pompayı aç” veya “kapağı aç” yaklaşımıyla yönetilmesi yeterli değildir.

SWMM–NSGA-II Yaklaşımı Nasıl Çalışır?

SWMM–NSGA-II yaklaşımı, her aday kapak-pompa programını önce SWMM ile zamana bağlı hidrodinamik olarak simüle eder ve ardından NSGA-II ile yalnız hidrolik olarak uygulanabilir programlar arasında su seviyesi kontrolü, pompalama enerjisi ve ekipman durum değişikliği sayısını birlikte minimize eder. Böylece optimizasyon yalnız soyut karar değişkenleri üzerinde değil, yağış, akış, nehir depolaması, gelgit seviyesi ve hidrolik yapıların ortak etkisini temsil eden tam dinamik simülasyon üzerinde yürütülür.

Çalışma alanı ve hidrolik ağ

Model, Zhejiang Eyaleti'nin Yuyao kentinin kuzeybatı kıyı ovasındaki gelgit etkisindeki birbirine bağlı nehir ağını temsil etmektedir. Ağ saf ağaç biçimli bir drenaj sistemi değildir; dallar, halkalar ve yön değiştirebilen akış bağlantıları içerir. Bu nedenle bağlantılardaki akış yönleri önceden sabitlenmemiş, yağış-akış dağılımına, su seviyesi gradyanlarına, nehir ağı depolamasına, gelgite ve kapak-pompa durumlarına göre SWMM tarafından dinamik biçimde hesaplanmıştır.

Çalışma alanı modeli 111 açık kanal bağlantısı, 70 hesaplama düğümü, 5 yukarı akım giriş sınırı, 4 aşağı akım su seviyesi sınırı ve 58 alt havzadan oluşmaktadır. Doğal akarsu kesitleri ölçülmüş düzensiz kesitlerle, yapay kanallar ise mühendislik çizimlerinden elde edilen taban genişliği, yan eğimler ve maksimum derinlik değerleriyle temsil edilmiştir. Her bağlantıya tek temsilî kesit atanmış, dolayısıyla kesit bağlantı boyunca sabit fakat ardışık bağlantılar arasında değişebilir kabul edilmiştir.

SWMM Dynamic Wave hidrodinamiği

SWMM'nin Dynamic Wave çözümü bir boyutlu Saint–Venant süreklilik ve momentum denklemlerini kullanmaktadır:

\[ \frac{\partial A}{\partial t}+\frac{\partial Q}{\partial x}=q_{\ell} \]

\[ \frac{\partial Q}{\partial t} +\frac{\partial(Q^2/A)}{\partial x} +gA\frac{\partial H}{\partial x} +gAS_f=0 \]

Burada \(A\) akış kesit alanını, \(Q\) debiyi, \(q_{\ell}\) birim uzunluk başına yanal girişi, \(H\) hidrolik yükü ve \(S_f\) sürtünme eğimini ifade eder. Süreklilik denklemi depolama ve kütle korunumu ilişkisini, momentum denklemi ise atalet, hidrolik yük gradyanı ve sürtünmenin akıma etkisini birlikte temsil eder. Düşük eğimli ve geri su etkisinin önemli olduğu Yuyao ağı için bu formülasyon özellikle anlamlıdır; çünkü yerel akış yönünün tersine dönmesi ve gelgit kaynaklı geri su etkileri modele dahil edilebilir.

Çalışma bu diferansiyel denklemler için yeni bir bağımsız çözücü geliştirmemiştir. Sayısal çözüm mevcut EPA SWMM Dynamic Wave hesaplama motoru tarafından gerçekleştirilmiştir.

Yağış-akış modeli

Alt havzalar topoğrafya, yol ve nehir ağı yapısı, drenaj bölünmeleri ve arazi kullanımı birlikte değerlendirilerek belirlenmiştir. Horton infiltrasyon modeli kullanılmıştır. Geçirimsizlik oranları arazi kullanımına göre atanmış; depresyon depolaması, Horton parametreleri ve yüzey pürüzlülüğü başlangıçta önceki SWMM uygulamalarından alınan değerlerden hareketle belirlenmiş ve daha sonra olay yeniden üretimi sırasında kalibre edilmiştir.

Pompa ve kapak sisteminin temsili

Modelde 10 savak/kapak istasyonu ile Taojialu, Simen, Leanhu, Houqingjiang ve Xihenghe olmak üzere beş bağımsız pompa istasyonu bulunmaktadır. Optimizasyonda ise altı savak/kapak istasyonu ile Taojialu, Leanhu ve Simen'deki toplam 13 fiziksel pompa ünitesi karar değişkeni olarak kullanılmıştır.

Taojialu Pompa İstasyonu beş özdeş üniteden oluşur. Her ünitenin tasarım debisi 40 m³/s, tasarım basma yüksekliği 3,05 m ve uygulanabilir çalışma yükü aralığı 0,40–5,74 m'dir. Beş ünitenin kurulu tasarım debisinin toplamı 200 m³/s'dir; ancak çalışma açık biçimde bunun her an elde edilebilecek sabit bir debi olmadığını belirtmektedir. Dış gelgit seviyesi ve iç ön hazne seviyesi değiştiği için pompanın anlık yükü, debisi ve verimi de değişir.

Taojialu ünitesinin kaynak karakteristik eğrisindeki en iyi verim noktası yaklaşık \(Q=36{,}47\) m³/s ve \(\eta=80{,}8\%\) değerlerindedir.

Leanhu Pompa İstasyonu dört adet 30 m³/s üniteden oluşur ve her ünitenin kurulu gücü 2200 kW'dır. Simen istasyonunda dört adet 25 m³/s pompa ünitesi bulunmaktadır ve enerji hesabında her bir ünite için 1250 kW nominal güç kullanılmıştır.

Gelgit Neden Kıyı Pompasının Enerji Tüketimini Değiştirir?

Taojialu kıyı pompa istasyonunda dış gelgit seviyesi pompanın ön hazne ile kuyruksuyu arasındaki anlık hidrolik yükünü değiştirir; bu yük değişimi pompa debisini ve hidrolik verimi değiştirdiği için aynı süreyle çalışma farklı zamanlarda farklı enerji tüketimi ve drenaj etkisi oluşturabilir. Bu nedenle pompalama süresi veya açma-kapama sayısı tek başına enerji tüketimini açıklamaz.

Savak akım ilişkisi

Savaklar SWMM içinde orifis bağlantıları olarak modellenmiş ve akım şu bağıntıyla hesaplanmıştır:

\[ Q=C_d A_o\sqrt{2g\Delta H_0} \]

Burada \(C_d\) etkin debi katsayısı, \(A_o\) açıklık alanı ve \(\Delta H_0=H_u-H_d\) kapak üzerindeki yukarı-akım ve aşağı-akım hidrolik yük farkıdır. Makale özellikle \(\Delta H_0\)'ın Borda tipi genişleme kaybı olarak yorumlanmaması gerektiğini belirtmektedir. Kullanılan \(C_d=0{,}32\), \(0{,}34\) ve \(0{,}36\) değerleri ideal laboratuvar orifis katsayıları değil; gerçek yapı geometrisi, akım daralması ve yerel hidrolik dirençlerin toplu etkisini temsil eden mühendislik katsayılarıdır.

Modelin Typhoon In-Fa olayıyla değerlendirilmesi

Model, 22–28 Temmuz 2021 arasındaki Typhoon In-Fa süreci yeniden üretilerek kalibre edilmiştir. Gözlenmiş yukarı akım debi hidrografları, aşağı akım su seviyesi ve gelgit serileri hidrolik sınır koşulu olarak; yağış gözlemleri yağış-akış girdisi olarak; tarihsel savak ve pompa işletme kayıtları ise kontrol girdileri olarak uygulanmıştır.

Model performansı Yuyao, Dongpu, Linshan ve Mazhu su seviyesi istasyonlarında karşılaştırılmıştır.

Bütün R² değerleri 0,942 veya daha yüksektir. Bununla birlikte bu performans değerleri bağımsız bir doğrulama olayı için değil, kalibrasyonda kullanılan Typhoon In-Fa olayının yeniden üretimi içindir. Dolayısıyla sonuçlar modelin aynı olay içindeki yeniden üretim başarısını göstermekte, başka tayfun ve gelgit kombinasyonlarında aynı doğruluk düzeyinin otomatik olarak korunacağını kanıtlamamaktadır.

72 saatlik optimizasyon penceresi

Optimizasyon 25 Temmuz 2021 saat 08:00'de başlatılmış ve 28 Temmuz 2021 saat 08:00'de sonlandırılmıştır. Toplam \(72\) saatlik pencere, her biri \(2\) saat olan \(N=36\) kontrol aralığına bölünmüştür.

Başlangıç su seviyelerini keyfi biçimde tanımlamamak için 22 Temmuz saat 08:00'den 25 Temmuz saat 08:00'e kadar gözlenmiş yağış, akış, aşağı akım seviyeleri ve tarihsel işletme kayıtlarıyla sürekli bir ön simülasyon yürütülmüş, bunun sonunda oluşan hidrolik durum bütün aday çözümler için ortak hot-start başlangıç koşulu olarak kullanılmıştır.

Su Seviyesi Sınırları Neden Amaç Fonksiyonu Değil Sert Kısıttır?

Çalışmada Linshan, Dongpu ve Mazhu için belirlenen alt ve üst su seviyesi sınırları tercih edilen hedefler değil, her aday programın 72 saat boyunca içinde kalması gereken zorunlu işletme zarfıdır. Bu nedenle su seviyesi sınırını ihlal eden bir program diğer amaçlarda iyi olsa bile nihai Pareto kümesine kabul edilmez; optimizasyon yalnız \(CV=0\) sağlayan hidrolik olarak uygulanabilir programları nihai çözümler olarak değerlendirir.

Kontrol istasyonlarının su seviyesi eşikleri

2,50 m alt sınırı fiziksel olarak ulaşılması imkânsız evrensel minimum su seviyesi değildir. İşletme açısından normal su tedarik depolamasını korumaya yönelik alt sınırdır. Aşırı ön boşaltım, tahmin edilen yağış gerçekleşmezse su temini açısından gereksiz depolama kaybına yol açabileceğinden optimizasyonun bu sınırın altına inmesine izin verilmemiştir.

Kısıt ihlali

Kontrol istasyonu \(i\) ve değerlendirme anı \(t_k\) için tek kayıt ihlali:

\[ v_i(t_k)=\max\left(0,\ h_i(t_k)-U_i,\ L_i-h_i(t_k)\right) \]

şeklinde tanımlanmıştır. Burada \(U_i\) sert üst, \(L_i\) sert alt su seviyesi sınırıdır.

Toplam kısıt ihlali:

\[ CV=\sum_{i=1}^{N_s}\sum_{k=0}^{K-1}v_i(t_k)\Delta t_{out} \]

olarak hesaplanmıştır. \(N_s=3\)'tür. \(CV=0\), aday programın değerlendirme boyunca bütün sert su seviyesi sınırlarını sağladığını ifade eder.

Birinci amaç: su seviyesi taşım cezası

\[ F_1(X)= \sum_{i=1}^{N_s} \sum_{k=0}^{K} \left[\max\left(0,h_i(t_k)-h_i^*\right)\right]^2 \]

Burada \(h_i^*\), istasyonun taşkın dönemi kontrol hedefidir. Yalnız hedefin üzerindeki seviyeler cezalandırılır; hedefte veya hedefin altında değer sıfır ceza üretir. Kare terimi daha büyük aşmaların etkisini giderek artırır. \(F_1\) zaman integrali değildir ve zaman adımı çarpanı içermez; bu nedenle birimi m² olan ayrık bir indekstir.

İkinci amaç: pompalama enerjisi

Taojialu için toplam debi:

\[ Q_T(t_k)=\sum_{m=1}^{5}q_{T,m}(t_k) \]

ve tek pompa ünitesinin gücü:

\[ P_{T,m}(t_k)= \frac{\rho g q_{T,m}(t_k)H_T(t_k)} {1000\,\eta_{T,m}(t_k)} \]

şeklinde hesaplanmıştır. Burada \(q_{T,m}\) ünitenin anlık debisi, \(H_T\) zamanla değişen ön hazne-kuyruksuyu yük farkı ve \(\eta_{T,m}\) pompa verimidir. Çalışmayan bir pompa için debi ve güç sıfırdır.

Leanhu ve Simen'in ayrıntılı yük-verim eğrileri modelde kullanılmadığından bu istasyonların enerji tüketimleri nominal güç × çalışma süresi yaklaşımıyla hesaplanmıştır.

72 saatlik pompa enerjisi:

\[ E_{pump}(X)= \sum_{k=0}^{K-1}P_T(t_k)\Delta t_E+E_{rated} \]

olarak elde edilmiş ve kWh değerleri:

\[ F_2(X)=0.0036\,E_{pump}(X) \]

ile GJ'ye dönüştürülmüştür.

Üçüncü amaç: durum değişikliği sayısı

\[ F_3(X)= \sum_{j=1}^{N_c} \sum_{n=1}^{N} |s_{j,n}-s_{j,n-1}| \]

Burada \(N_c=19\), altı kontrollü savak/kapak istasyonu ile 13 ayrı pompa ünitesinin toplamıdır. Kapak için 0/1 kapalı/açık, pompa için 0/1 kapalı/çalışıyor anlamına gelir. Her açma, kapama, başlatma veya durdurma ilgili nesne için bir durum değişikliği olarak sayılır.

İşletme kısıtları

Denize yakın kapaklar, dış gelgit seviyesi iç su seviyesinden yüksek olduğunda geri akışı önlemek için kapanmaya zorlanmıştır:

\[ u_{g,n}=0,\qquad H_n^{tide}>H_{g,n}^{in} \]

Pompa ön hazne su seviyesi güvenli minimum değerin altına düştüğünde ilgili pompa durdurulur. Minimum kesintisiz pompa çalışma ve kapak durumu süresi 2 saattir. Her kontrollü nesne için 24 saatlik işletme penceresinde izin verilen maksimum durum değişikliği sayısı 8'dir.

Genetik kodlama

Altı savak/kapak istasyonu için her biri 36 bitlik durum dizisi kullanılmıştır. Taojialu'nun beş pompası \(5N=180\), Leanhu'nun dört pompası \(4N=144\) ve Simen'in dört pompası \(4N=144\) bitlik bloklar oluşturmuştur.

Toplam kromozom uzunluğu:

\[ L=6N+(5+4+4)N=19N=684 \]

olmuştur. Dolayısıyla her gen, 72 saatlik zaman ufkunda belirli bir 2 saatlik kontrol aralığında belirli bir kapak istasyonu veya fiziksel pompa ünitesinin ikili durumunu temsil eder.

684 Genlik Kromozom Neyi Temsil Eder?

684 genlik ikili kromozom, altı kontrollü savak/kapak istasyonu ile 13 fiziksel pompa ünitesinin 36 adet iki saatlik kontrol aralığındaki açık-kapalı veya çalışıyor-duruyor durumlarının tamamını tek aday işletme programında kodlar. Böylece NSGA-II'nin optimize ettiği birey soyut bir skor değil, doğrudan 72 saatlik uygulanabilir bir kapak-pompa işletme dizisidir.

NSGA-II ve PySWMM bağlantısı

NSGA-II özel bir Python programında uygulanmıştır. Nüfus büyüklüğü 360, nesil sayısı 400'dür. Ebeveyn seçimi kısıtlı baskınlık sırası ve crowding distance kullanılarak ikili turnuva ile yapılmıştır. Tek noktalı çaprazlama olasılığı 0,9'dur.

Pompa genlerinde gen başına mutasyon olasılığı 0,08 olarak belirlenmiştir. Kapak mutasyonu ise her kontrol aralığında bağımsız olarak 0,08 olasılıkla tetiklenmiş ve tetiklendiğinde kontrollü kapakların durumları değiştirilmiştir.

PySWMM, NSGA-II'nin oluşturduğu aday programları EPA SWMM 5.2.4 modeline uygulayan arayüzdür. PySWMM hidrodinamik denklemleri çözmemekte; kontrol komutlarını SWMM'ye iletmekte ve su seviyesi, debi, kapak ve pompa durumlarını geri okumaktadır. Hidrodinamik çözüm SWMM Dynamic Wave motorunda gerçekleştirilmektedir. Yazılım ortamında Python 3.8.10 kullanılmıştır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Optimizasyon yakınsaması

NSGA-II'nin çok amaçlı çözüm kümesinin yakınsaması hypervolume (HV) göstergesiyle değerlendirilmiştir. Farklı birimlere sahip üç amaç ortak alt ve üst sınırlar kullanılarak normalize edilmiştir:

\[ \tilde f_k= \frac{f_k-f_k^{min}} {f_k^{max}-f_k^{min}}, \qquad k=1,2,3 \]

Hypervolume hesabında referans noktası \((1.1,1.1,1.1)\) olarak kullanılmıştır. HV ilk nesillerde hızlı yükselmiş, daha sonra kararlı hâle gelmiş ve 400. nesilde 1,26'ya ulaşmıştır. Kaynak bunu teorik üst sınırın yaklaşık %95'i olarak raporlamaktadır.

Pareto çözüm kümesi

Nihai çözüm kümesi, tamamı \(CV=0\) olan 36 uygulanabilir ve birbirini baskılamayan programdan oluşmuştur.

En belirgin amaç çatışması su seviyesi kontrolü ile ekipman durum değiştirme sayısı arasında görülmüştür. Daha sık işletme ayarlaması genel olarak daha iyi su seviyesi kontrolü sağlayabilmiştir. Buna karşılık enerji tüketimi diğer iki hedefle tekdüze bir ilişki göstermemiştir; çünkü enerji yalnız çalışma sayısına değil çalışma süresine, pompa istasyonları arasındaki yük paylaşımına, Taojialu'daki gelgit bağımlı pompa yüküne ve pompa verimine de bağlıdır.

Daha Az Açma-Kapama Neden Her Zaman Daha Az Enerji Demek Değildir?

Durum değişikliği sayısı yalnız ekipmanın kaç kez açık-kapalı duruma geçtiğini ölçerken enerji tüketimi pompaların ne kadar süreyle, hangi istasyonda ve Taojialu için hangi hidrolik yük ile çalıştığına bağlıdır. Bu nedenle daha az durum değişikliği yapan bir program, pompaları daha uzun süre veya daha elverişsiz yük koşullarında çalıştırarak daha fazla toplam enerji tüketebilir.

Dört temsilî çözüm

SWP en düşük su seviyesi cezasını sağlamış ancak dört temsilî çözüm arasında enerji tüketimi ve durum değişikliği sayısı en yüksek çözüm olmuştur. SSW yalnız 184 durum değişikliğiyle operasyonel olarak en sakin çözümken su seviyesi cezası yükselmiştir. SE en düşük enerji tüketimini sağlamıştır. SC ise herhangi bir amaçta mutlak en iyi çözüm değildir; üç normalize edilmiş amaca eşit ağırlık verildiğinde ideal noktaya en kısa uzaklığı verdiği için örnek uzlaşma çözümü olarak seçilmiştir.

Bu nedenle SC “her yönetici için tek doğru program” olarak yorumlanmamalıdır. Yönetim öncelikleri değiştiğinde 36 çözümden başka bir Pareto programı daha uygun olabilir.

Pompa enerjisinin istasyonlara dağılımı

SE programında 221 toplam durum değişikliği olmasına rağmen enerji tüketimi 914,15 GJ'dir. SSW yalnız 184 durum değişikliği yapmasına karşın 998,09 GJ tüketmiştir. Böylece SE, 37 daha fazla değişikliğe rağmen SSW'den 83,94 GJ, yani yaklaşık %8,41 daha az enerji tüketmiştir. En büyük fark Leanhu istasyonunda oluşmuştur.

Kontrol istasyonlarında su seviyesi tepkisi

Dongpu'da tarihsel temel durum tepe seviyesi yaklaşık 3,22 m ve hedef seviyenin üzerinde kalma süresi yaklaşık 24 saattir. SWP, SE, SSW ve SC için tepe seviyeleri sırasıyla yaklaşık 3,13, 3,15, 3,18 ve 3,14 m'dir.

Linshan kıyı çıkış yapılarına daha yakındır. Tarihsel temel durumda tepe seviye yaklaşık 3,30 m ve hedef üzerindeki süre yaklaşık 34 saattir. SWP, SE, SSW ve SC için yaklaşık tepe değerleri sırasıyla 2,93, 2,97, 2,97 ve 2,96 m'dir.

Mazhu daha güçlü depolama ve gecikmiş hidrolik tepki göstermiştir. Tarihsel temel tepe yaklaşık 3,51 m ve hedef üzerindeki süre yaklaşık 66 saattir. SWP, SE, SSW ve SC'de yaklaşık tepe seviyeleri sırasıyla 3,33, 3,34, 3,38 ve 3,35 m olarak verilmiştir.

Hedef seviye üzerindeki birikimli aşım

İstasyon \(i\) için 72 saatlik birikimli aşım:

\[ A_i= \sum_{k=0}^{K-1} \max\left(0,h_i(t_k)-h_i^*\right)\Delta t_{out} \]

ile hesaplanmıştır. Birimi m·h'dir.

%68,1'lik Azalma Nasıl Yorumlanmalıdır?

%68,1'lik azalma, eşit ağırlıklı SC programının Typhoon In-Fa sınır koşulları altında ve Taojialu ile Leanhu'nun devreye alınmış kabul edildiği senaryoda, üç kontrol istasyonunun toplam hedef-seviye aşımını tarihsel temel işletmeye göre 25,43 m·h'den 8,11 m·h'ye düşürmesini ifade eder. Bu değer yalnız optimizasyon algoritmasının bağımsız etkisi değildir; tarihsel temel durumda bulunmayan yeni pompa tesislerinin senaryoya dahil edilmesi de karşılaştırmanın parçasıdır.

Kıyı ve iç yapıların farklı hidrolik rolleri

Linshan'ın daha güçlü iyileşme göstermesi, istasyonun Linhaipu ve Taojialu kıyı çıkışlarına yakın olmasıyla ilişkilidir. Bu yapılar düşük gelgit sırasında yerçekimli drenaj pencerelerini ve yüksek gelgit sırasında zorlamalı drenaj kapasitesini doğrudan etkiler.

Mazhu ise daha yukarı akım konumunda bulunduğundan, su seviyesi yalnız kıyı çıkış kapasitesine değil yukarı havza girişi, nehir ağı depolaması ve su seviyesi azalmasının ağ içinde yayılma gecikmesine daha fazla bağımlıdır. Simen, Xihenghe, Doumen ve Leanhu yapıları suyun ağ içinde yeniden dağıtılması ve kıyı çıkışlarının etkisinin iç bölgelere iletilmesinde rol oynamıştır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Gelgit etkisindeki düz ova nehir ağında kapak ve pompaların ortak işletimi, tek bir performans ölçütüne indirgenemeyen çok amaçlı bir problemdir.
• 36 nihai Pareto çözümünün tamamı modeldeki sert su seviyesi sınırlarını sağlamıştır.
• Su seviyesi kontrolü ile ekipman durum değişikliği arasında belirgin bir ödünleşim vardır.
• Pompalama enerjisi ile durum değişikliği sayısı arasında basit ve tekdüze bir ilişki bulunmamıştır.
• Taojialu gibi kıyı çıkış pompalarında dış gelgit, pompa yükü ve verimi üzerinden enerji maliyetini doğrudan etkileyebilir.
• Kıyı çıkışları ile iç düzenleme yapıları aynı hidrolik görevi yerine getirmemektedir.
• Eşit ağırlıklı uzlaşma programı incelenen 72 saatlik senaryoda toplam hedef-seviye aşımını 25,43 m·h'den 8,11 m·h'ye indirmiştir.

Çalışmanın desteklemediği genellemeler

• %68,1 azalma bütün tayfunlarda veya bütün yağış-gelgit kombinasyonlarında garanti edilen performans değildir.
• SC programı bütün yönetim tercihlerinde tek optimum çözüm değildir.
• Modelin Typhoon In-Fa yeniden üretimindeki R², RMSE ve MAE değerleri bağımsız olay doğrulaması değildir.
• Optimizasyonun saha işletmesinde aynı sonucu vereceği bu çalışma tarafından doğrudan gösterilmemiştir.
• Tarihsel temel durum ile optimize edilmiş durum arasındaki fark yalnız algoritmaya atfedilemez; yeni Taojialu ve Leanhu tesislerinin eklenmesi de karşılaştırmayı değiştirmektedir.
• Belirlenen su seviyesi eşikleri optimizasyon tarafından keşfedilmiş fiziksel eşikler değildir; işletme planından gelen önceden tanımlanmış sınır değerleridir.

Temel sınırlılıklar

Çalışmanın en önemli sınırlaması olay özgüllüğüdür. Optimizasyon Typhoon In-Fa'nın yağış, yukarı akım ve gelgit sınır koşullarına dayanmaktadır. Farklı tayfun yörüngeleri, yağış zamanlamaları, gelgit fazları ve havza başlangıç koşulları farklı Pareto kümeleri üretebilir.

İkinci sınırlılık, model değerlendirmesinin aynı kalibrasyon olayı üzerinde yapılmasıdır. Bağımsız başka bir taşkın olayında doğrulama raporlanmamıştır.

Üçüncü olarak, karar vericilerin su seviyesi güvenliği, enerji ve ekipman işletme kararlılığı arasındaki gerçek tercihleri çalışmada doğrudan modellenmemiştir. SC yalnız üç normalize edilmiş amaca eşit ağırlık verilmesiyle oluşturulmuş temsilî uzlaşmadır.

Ayrıca Leanhu ve Simen için enerji hesabı ayrıntılı anlık pompa karakteristik eğrileri yerine nominal güç ve çalışma süresine dayanmaktadır. Taojialu için ise zamanla değişen yük ve verim hesaba katılmıştır; bu nedenle üç istasyonda enerji modelleme ayrıntı seviyesi aynı değildir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün çalışma:Optimal Joint Operation of Multiple Gates and Pumping Stations in a Tidal River Network

Yazarlar: Jijiang Chen, Qianshun Xu, Yi Hu, Jian Zhang, Yiqing Gong, Peipei Zhang, Jun Shi ve Jingqiao Mao.

Sorumlu yazar: Jingqiao Mao.

Dergi: Water.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Bibliyografik kayıt: Water 2026, 18, 2223.

DOI: 10.3390/w18172223

Yayın tarihi: 7 Eylül 2026.

Hakemlik durumu: Hakemli araştırma makalesi. Makale 11 Temmuz 2026'da alınmış, 19 Ağustos 2026'da revize edilmiş ve 4 Eylül 2026'da kabul edilmiştir.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Temel yöntem: EPA SWMM 5.2.4 Dynamic Wave hidrodinamik modeli, PySWMM, Python 3.8.10 ve NSGA-II tabanlı çok amaçlı optimizasyon.

Çalışma alanı: Yuyao City, Zhejiang Province, China; Hangzhou Bay gelgit etkisindeki kuzey drenaj nehir ağı.

Model boyutu: 111 açık kanal bağlantısı, 70 hesaplama düğümü, 5 yukarı akım giriş sınırı, 4 aşağı akım su seviyesi sınırı ve 58 alt havza.

Optimizasyon boyutu: Altı kapak/savak istasyonu + Taojialu, Leanhu ve Simen'de 13 fiziksel pompa ünitesi; 36 adet iki saatlik kontrol aralığı; toplam 684 bitlik kromozom.

Optimizasyon: 360 bireylik nüfus, 400 nesil, 0,9 tek noktalı çaprazlama olasılığı ve tanımlanan 0,08 mutasyon kuralları.

Finansman: Ministry of Education Basic Disciplines and Interdisciplinary Breakthrough Program (JYB2025XDXM907), National Key Research and Development Program of China (2023YFC3209204) ve Zhejiang Water Conservancy Science and Technology Program (RC2410).

Veri erişilebilirliği: Hidrolojik, hidrolik ve mühendislik işletme verileri, ilgili proje sahibinin iznine bağlı olmak üzere sorumlu yazardan makul talep üzerine edinilebilir.

Çıkar çatışması: Qianshun Xu, Yellow River Engineering Consulting Co., Ltd. çalışanıdır; Jian Zhang, Zhejiang Design Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power Co., Ltd. çalışanıdır. Diğer yazarlar ticari veya finansal çıkar çatışması bulunmadığını bildirmiştir.

Yazar katkıları: Kavramsallaştırma Jijiang Chen, Yi Hu ve Jingqiao Mao; yöntem Yi Hu ve Qianshun Xu; yazılım ve doğrulama Yi Hu; analiz Yi Hu ve Qianshun Xu; araştırma Jijiang Chen, Yi Hu, Jian Zhang ve Jun Shi; kaynaklar Jijiang Chen, Jian Zhang ve Jun Shi; veri düzenleme Yi Hu ve Jijiang Chen; özgün taslak Yi Hu; inceleme ve düzenleme bütün yazarlar; denetim Yiqing Gong ve Jingqiao Mao tarafından gerçekleştirilmiştir.

Yapay zekâ kullanım bildirimi: Yazarlar, makalenin hazırlanması sırasında İngilizce dil düzenlemesi ve okunabilirliği artırmak amacıyla ChatGPT sürüm 5.5 kullandıklarını, çıktıyı kendilerinin kontrol edip düzenlediğini ve yayın içeriğinin sorumluluğunu üstlendiklerini bildirmiştir.

Temel yorum sınırı: Bulgular Typhoon In-Fa koşullarına dayalı olay-özgül simülasyon-optimizasyon sonuçlarıdır. Taojialu ve Leanhu pompa istasyonları 2021 olayında hizmette olmadığından, optimize edilmiş senaryo tarihsel saha işletmesinin doğrudan tekrarından ziyade yeni tesisleri içeren model tabanlı bir devreye alma sonrası senaryodur. Başka yağış-gelgit kombinasyonlarında ve gerçek zamanlı saha işletmesinde ayrıca doğrulama gereklidir.