基于BP神經網絡的農業灌溉用水價格測算方法

于航艦，臧浩良，李剛剛，谷戰壘

（1.國網新疆電力公司哈密供電公司，新疆哈密，839000；2.河南許繼儀表有限公司，河南許昌，461000）

0 引言

國家發改委、財政部、水利部、農業農村部等部委聯合下發《關于加快推進農業水價綜合改革的通知》，通知要求各省、自治區、直轄市圍繞《國務院辦公廳關于推進農業水價綜合改革的意見》確定目標和任務，進一步完善工作機制，強化組織領導，狠抓各項改革任務落實，加大力度推進農業水價綜合改革。2019年，新增農田改革實施面積約1.1億畝，累積超過1.6億畝，改革成效逐步顯現，改革呈現良好勢頭[1-2]。同時，改革仍面臨一些困難和問題，如部分地區對改革重視不夠，計量設施短板制約改革措施落實，改革目標不清，底數不清，嚴重影響了改革的深入推進，為貫徹落實中發[2020]1號文件要求，加快推進農業水價綜合改革，健全節水激勵機制。綜上所述，積極推動農業水價綜合改革，建立合理的農業灌溉商業運營模式，是保障農業生產、促進節約用水有效手段[3-4]。

通過研究梳理我國農業水價政策變遷，分析我國農業灌溉水價綜合改革發展現狀，結合農業水價的價格變化對農民收入、生產、糧食安全保障等方面的影響。在此基礎上，提出農業機井灌溉用水價格測試方法及商業運營模式，建立農業水價綜合改革的具體方法和指標體系[5-6]。以新疆省農田機井排灌為例，綜合評估新疆農業水價綜合改革的思路和方案，結合新疆省農業水價綜合改革政策實施中存在的問題，提出基于BP神經網絡的農業灌溉用水價格測算方法。以農灌智慧用電裝置為依托，利用智能傳感技術，實時采集土壤墑情、氮、磷、鉀等數據，為農民種田提供科學合理的指導意見，為鄉村振興、精準扶貧提供科學有效的技術手段7-8]。

1 農業灌溉水價理論機制

按照正常供水對象分類，水價分成農業灌溉類水價與非農類水價。農業灌溉水價即提供給農業水利部門的水資源成本價格。由于農業生產的功能性和特殊性，要求農業灌溉水價具有公益性和政策性，即農業水價的制定和實施不能完全按照市場定價規則來測算，應當按照政府要求適當調控。根據《水利工程供水價格管理辦法》要求，我國農業灌溉水價制定原則為彌補農業供水成本和相關費用，不考慮利潤及稅收[9]。在此原則下，農業水價的基本構成，見公式（1）。

其中，Pj為農業水價，Cc為灌溉用水成本，Hc抽水成本。

近年來，中央和地方為了解決末級渠系用水管理維護的問題，提出農業末端水價改革，建立從水源到田地的全成本測算，其中國管部分由國管工程征收水資源成本費用，末級渠水系部分由農民組建的農民用水戶協會組織負責收取，通過農民自治組織來解決末級水系的運維成本問題。

2 基于BP神經網絡機器自學習水價折算方法

2.1 機器學習算法簡介

機器學習BP神經網絡算法是人工智能領域新興的熱點方法，它是對人腦神經元進行抽象處理后，而建立的一種簡單模型方法。按連接方式的不同，組成各種不同的神經網絡。機器學習BP神經網絡算法是一種數學模型，是由神經元相互連接構成的，每一個神經元都是一個算法因子，每兩個神經元之間的連接都代表一個連接權重指數。整個神經網絡的輸出則根據網絡連接、權重指標和算法因子變化而變化。近年來，隨著計算機、物聯網技術的快速發展，計算機運算能力的增加，使得BP神經網絡的研究工作不斷深入，不斷取得了很大的成效。BP神經網絡在模式識別、模糊控制、預測、估算、經濟等領域都發揮著重要的作用，解決了許多的實際問題，表現出良好的實用特性。通過研究機器學習BP神經網絡算法，將此算法應用到農業灌溉水價系數的計算中。

2.2 機器學習算法基本原理

機器學習算法衍生出的很多類型的方法，其中誤差反向傳播方法是應用最為廣泛的機器BP神經網絡學習算法，通過研究農灌水價系數的輸入特征量，通過BP神經網絡誤差反向傳播算法，回歸計算出農灌水價系數。在實際應用中，大多數都是BP神經網絡或其更復雜的變化形式。BP神經網絡具有很強的分類和函數擬合的能力，在許多行業領域都得到了廣泛的應用。BP神經網絡是一種單向網絡，即前向傳播，其結構上包含輸入層、隱含層和輸出層。BP神經網絡算法主要包括正向傳播與誤差反向傳播，前向傳播是輸入在各層神經元函數因子作用下傳遞至輸出層，誤差反向傳播是指誤差信號由輸出層向輸入層反向傳播，通過誤差來調整權重指標與閾值，不斷優化算法精度，使得誤差達到期望目標。典型的三層BP神經網絡算法的拓撲結構如下圖2所示。

圖2 農灌水價系數三層PB神經網絡結構圖

BP神經網絡的訓練過程步驟如下：

步驟1：網絡初始化。首先確定系統的輸入量（X,Y），針對水價系數的輸入量包括地下水位、水泵揚程、水泵效率、管道摩擦系數、土地商情等，輸入層、隱藏層及輸出層節點的數量n，l，m，初始化各層神經元之間的鏈接權重ωij,ωjk，給定學習速率以及神經元激勵函數，并初始化隱含層和輸出層的閾值a，b。

步驟2：隱含層輸出測算。通過輸入變量X和隱含層連接權重ωij和閾值a來計算H。

式(2)中，f為隱含層激勵函數，本文選取函數為：

步驟3：輸出層輸出計算。基于隱含層輸出H，連接權重ωjk及閾值b計算輸出層輸出O。

步驟4：誤差計算。根據預測輸出O和期望輸出Y計算預測誤差e。

步驟5：權值更新。根據預測誤差更新網絡連接權值ωij,ωjk。

步驟6：閾值更新。根據預測誤差e更新網絡節點閾值a,b。

步驟7：判斷算法迭代是否結束，若沒有結束，則返回步驟2。

BP神經網絡算法的訓練是正向傳播和反向傳播交替進行，通過誤差的反向傳播來調整整個網絡的閾值和權值，使整個網絡能夠得到輸入和輸出之間的映射關系。當輸出水價系數誤差減小至預設值或訓練次數、訓練時間達到預設值時就會停止訓練，訓練完成的網絡就可以進行水價系數預測工作。

3 水價系統應用

3.1 農灌智慧用電裝置

農灌智慧用電裝置具備地下水灌溉用電與地上溝渠灌溉用電自動切換模式，通過農灌智慧用電裝置外接水位監測傳感器，判斷地上溝渠水位是否具備灌溉條件，指導用戶優先使用地下水灌溉，詳細原理如下圖3所示。若地下水位不滿足灌溉條件，則允許用戶使用地下水灌溉，智能電源箱裝置灌溉場景切換原理如下圖所示。智能電源箱裝置可以設置溝渠水位深度，若溝渠水位大于設定值，則允許溝渠灌溉水泵負荷開關通電，否則，允許地下灌溉水泵負荷開關通電，根據歷史經驗和水泵尺寸，設定溝渠水位深度，詳細計算公式如下。

圖3 農灌智慧用電裝置用電自動切換原理圖

其中，Hs為電源箱內設置的溝渠水位深度值，Hb溝渠內放置水泵的實際尺寸高度值，Hg為高出水泵實際尺寸的水位值，λ為水位安全系數值。若實際水位值H≥Hs，則允許溝渠灌溉水泵負荷開關通電。

農灌智慧用電裝置具有墑情在線監測功能，農灌智慧用電裝置通過RS-485總線外接墑情監測傳感器，實時監測農田土壤墑情數據。農灌智慧用電裝置可以設置土壤墑情限值，若土壤墑情低于設定值，則以短信的方式通知用戶及時灌溉。若土壤墑情高于智能電源箱內設定值，則提醒用戶不允許灌溉用電。通過科學引導的方式，提醒用戶合理用電，科學種田。

3.2 階梯電價

在水價系數的基礎上，通過用戶農田排灌的用電量折算出灌溉農田的用水量。將水價系數嵌入農灌智慧用電裝置內，實現農田灌溉水量自動折算，同時開展用能分時控制、智能支付等功能，實現農戶灌溉用水的精確計量及管理。按照每戶的土地確權數量，設定每戶的階梯用水量，用戶通過系統開卡用電時，通過系統將階梯用水量寫入用戶卡內，以電費的形式收取。用戶實際刷卡用電時，按年度周期自動累計階梯電量分配額度，達到第二階梯電量后，自動結算，形成結算用電記錄，執行第二階梯電價，依次類推，見圖4。

圖4 階梯電價執行流程

4 結束語

本文介紹了一種基于BP神經網絡的農業灌溉用水價格測試方法，包括農業灌溉水價的理論機制、水價系統測算算法、階梯收費模式等內容。按照國家出臺的《關于加快推進農業水價綜合改革的通知》，研究農業灌溉水價測算系數。根據農戶實際擁有的土地面積、種植作物類型，制定水價收費階梯模式。通過農業灌溉水價調控機制，引導農戶節約用水、科學灌溉。