供水优化调度系统的研究与应用.docx

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1、中南大学硕士学位论文供水优化调度系统的研究与应用姓名：周鹏申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：罗大庸20080501摘要供水系统是城市基础建设的重要组成部分，它不仅直接关系到城市居民的生活质量、而且极大的影响城市的经济发展，对于社会的安全稳定也有着重要的作用。然而目前城市供水系统的不合理运行产生了较多的水资源浪费、管网漏水甚至爆管等等问题，严重影响着供水安全。本文以长沙市供水管网为依托，着重研究如何建立合理的给水管网优化模型并进行有效的求解。时用水量的预测是优化调度的前提和基础。本文建立了时用水量预测的模型群，利用广义神经网络预测模型进行了时用水量的预测。模型群的建立有效提高了预测

2、算法的运算速度和预测精度。根据水力学相关知识，供水管网参数中的测压点压力是供水优化调度模型的水力约束条件，而水厂供水量是优化调度目标函数的参数变量。由于管网的复杂多样性，难以建立它们的机理模型，本文建立了基于BP神经网络的测压点宏观压力模型以及水厂供水量与水厂出口水压、管网总用水量之间的宏观模型，为供水优化调度奠定基础。本文以水厂出口压力为决策变量，以水厂电耗最小为优化目标，以测压点压力为约束条件建立了供水一级优化调度模型。给出了模型求解的改进PSO算法，得到优化调度方案。最后，本文初步设计开发了一个供水优化调度系统，对上述建模和优化调度算法加以实现。关键字：供水优化调度，神经网络，管网建模，

3、水量预测，PSO算法ABSTRACTWatersupplywasanimportantcomponentofurbaninfrastructure,itwasnotonlydirectlyrelatedtothequalityoflifeofurbanresidents,butalsohadagreatinfluenceforthedevelopmentofurbaneconomy,nottomentionsocialsecurityandstability.However,recentlyirrationalityofurbanwatersupplyhadproducedamassofwat

4、erwasting,pipelineleaksandsoon,whichmadesomeratherseriousproduction.ThispaperwastobasedonChangshacitywatersupplynetworks,andmadeanemphasizationabouthowtobuildarationalwatersupplymodelandmadeaefficientlysolve.Waterconsumptionforecastofurban,swaternetworkwasthepreconditionandfoundation.Thispaperestabl

5、ishedawaterconsumptionforecastmodelgroup,andusegeneralizedneuralnetworkforecastingmodeltomakeapreconditionofwaterconsumption.Theestablishmentofmodelgroupcanefficientlyimprovecomputationalspeedandaccuracyofforecastsofalgorithmic.Accordingtorelativehydralicsknowledge,amongwatersupplynetworks,pressurep

6、ointwasacontraints,andthenwaterworkswatersupplywasobjectivefunctionoftheparametersofvariables.Duetocomplexdiversityofnetworks,establishingaccuratemodlewasratherdiffuculty.ThispaperwasbasedonBPneuralnetworkandmacromodelofwaterworkswatersupply,andthenlaidafoundationofwateroptimization.paperwasbasedonw

7、aterworksexportpressureregardingasdecisionvariables,regardingmini-consumingpowerofwaterworksasoptimizationtarget,andconstitutingawaterleveloptimalschedulingmodelwithpressurepoint.ThispaperputforwardaamelioratingPSOarithmetic,andgotaoptimalschedulingprogramme.Finally,thispaperdesignedaoptimalscheduli

8、ngofwatersupplysystem,andachievedabovemodelingandarithmetic.KEYWORDS:Optimaschedulingofwatersupply;NeuralNetworks;StorageForecast;PSOalgorithm原剑牲声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名日期

9、：I年!月”日学位洽文敕权使用提权书本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即学校有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库，并通过网络向社会公众提供信息服务。导师签名作者签名日期年，月！ _日第一章绪论1.1 引言供水系统是城市基础建设的重要组成部分，供水在人们的日常生活中占据着不可缺少的地位，对于社会的安全稳定和发展有着重要的作用。随着国民经济的不断增长，我国的供水事业也在不断的发展，我国数以

10、百计的城市用于供水系统的能耗是巨大的，传统的经验调度方式能量也浪费甚大，已不能适应现代社会发展的需要IH)。如果采用优化调度，不仅能节省大量能源，而且能使管网在合理的状态下运行，既满足用户的用水要求，又能使管网压力保持平衡。面对日益复杂的供水系统，如何在满足供水水压及水量要求的前提下，最大限度提高系统的经济效益和社会效益，是所有供水部门面临的重要课题。随着科学技术的不断进步，现代网络、现代控制理论、通讯媒介及计算机技术等的不断发展，有力地促进了大城市供水系统的控制和管理水平的提高，使供水系统借助计算机工具进行科学的调度管理成为可能。城市供水系统优化调度主要由用水量预测、供水系统管网工况模型以及

11、调度决策三部分组成。其中用水量预测分为日用水量预测和时用水量预测，供水系统管网工况模型主要分为微观模型和宏观模型，调度决策过程则分为一级直接优化调度和二级寻优方法M。时用水量预测是优化调度运行的基础和前提，它的准确程度直接影响到调度运行的可靠性及实用性。建立与实际管网系统宏观特征相吻合的工况模型是科学进行供水系统优化调度的保证，进行优化调度计算时一般需要建立各个测压点压力和供水泵站流量、压力关系模型、泵站供水流量和供水压力、系统用水量之间的关系模型。优化决策的最后环节就是建立优化调度模型，用以确定优化运行的决策变量值，其目的就是在满足系统约束的前提下，使运行费用最小。1.2 国内外供水管网调度

12、理论研究现状国外给水管网优化调度研究起步于上世纪六十世纪，七十世纪进入实用性研究阶段，八十年代以后开始了在线调度的研究。1 .国外优化调度研究国外的优化算法主要有动态规划(DynamiCprogramming)线性规划(LinearProgramming)非线性规划(nonlinearProgramming)和混合整数非线性规划(Mixed-integernonlinearPrOgranllling)以及遗传算法(GenetiCalgorithm)等44-47.动态规划(DP)是多阶段的决策过程，动态规划的特点是一个时段可以解决一个问题，时段的增加将使计算负荷以线性速度增加，而且如果目标函数没

13、有任何形式的约束，它的解将是全局最优解。标准的DP可以用连续或离散的形式表达，其中离散形式较简单，应用更为广阔。在离散的动态规划中，计算负荷取决于状态变量的数目和离散程度，对于一个具有n个状态变量和m离散程度的系统，每个阶段需要显性评价m”的组合，因此DP的计算负荷与状态变量的数目密切相关。DP法的特点决定了它仅适用于只有一个或较少几个水池的简单系统。DeMOyerandHorowitz(1975)最先进行单个系统运行的研究，以水池的水位作为决策变量用DP求解。SterlingandCOUIbeCk(1975以水池水位为状态变量、以物质平衡模型描述水池水力特征，用DP法求解单个水池和多个水源的

14、问题。SabetandHekg(1985)国近行了相似研究，而CoUIbeCk(1984严扩展到定速泵和变速泵的优化组合。OrmSbeeetal.(1989)针对多个泵站的系统提出两层优化方法，第一层采用DP法求得水池的最优的运行轨迹，第二层采用枚举法求得最优的水栗组合。LanSeyandAWUniah(1994)叫以水栗开启次数为约束建立整形的动态规划模型，该模型类似于OrmSbee的优化模型。对于多水池系统，随着水池数目的增加，决策变量和状态变量增加，导致计算量大大增加，直接采用DP法比较困难OJoallandandcohen(1980)carpentierandcohen(1984)、C

15、oulbecketal.(1988a，b严村等提出分解技术，将多水池系统分解为1、2个水池的子系统，先求得各个子系统的最优运行策略，然后协调得到整个系统的运行方案。线性规划(LP)的广泛应用是由于它以较合理的计算时间和计算代价解决一个较大的优化问题。LP法可以处理大量的变量和约束，但是要求变量之间关系是线性的。W-Jowittetal(1992)采用线性规划求解优化运行策略。模型将泵站和管网的非线性水力学特性分别考虑，使得优化模型中仅仅含有单位电费的线性约束和线性目标函数。水泵和管网相互耦合在优化系统外的网络模拟模型中考虑(GermanOPOUIOSl988)。文中为了线性化网络特性，采用三个

16、假定：(1)在满足蓄水池和节点水压的约束情况下，泵站的任何决策都是实际可行的。(2)泵站的流量和电耗不受其他栗站的影响，只和该泵站的运行有关。(3)给定节点用水量下，对每一个栗站输送到每一个蓄水池的流量比例仅仅和该泵站的运行控制有关，和系统中其他水泵运行策略无关。根据论文中实验，从一个泵站到各蓄水池的流量分配的决定因素是各管网部分的用水量大小决定，和系统中其他水泵所引起的水头一流量模式关系不大。由于这些简化假定依靠特定管网特性，故该线性规划模型不能应用到所有的供水系统网络中。OnnSbee和Reddy提出了系统中多个泵站，每个泵站又有多个水泵的显式优化算法，为了减少决策变量数，将每一栗站组合根据单位费用函数排序，将每一个栗站用一个决策变量代替。同时为了减少网络模拟花费的计算时问，网络模拟计算和优化算法采用不同的时间间隔期。ChaseAndOrinSbee(1