城市供水系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行關(guān)鍵問題研究.pdf

1、水是人民生活和社會生產(chǎn)的必需品，是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要保證，由于水的不可替代性，牽動著城市各行各業(yè)、千家萬戶，所以城市供水一直是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活的重要基礎(chǔ)設(shè)施，具有極重要的地位。隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對供水企業(yè)的要求提出了更高的需求，如何更高效、更安全、更科學(xué)地優(yōu)化運(yùn)行和管理，是我國目前供水企業(yè)所面臨的重要課題。
　　 本文綜合運(yùn)用優(yōu)化理論、預(yù)測理論和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，結(jié)合生產(chǎn)實(shí)際，對目前我國城市供水企業(yè)優(yōu)化運(yùn)行過程中面臨的幾個(gè)共性

2、關(guān)鍵問題進(jìn)行了系統(tǒng)研究，論文的主要研究內(nèi)容及成果如下：
　　 1)根據(jù)時(shí)用水序列的變化規(guī)律和特點(diǎn)，以基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則的支持向量機(jī)(SVM)模型為基礎(chǔ)來預(yù)測時(shí)用水量，通過針對各訓(xùn)練樣本重要性的不同，給出為樣本懲罰系數(shù)加不同權(quán)重的改進(jìn)支持向量機(jī)模型。在加相應(yīng)權(quán)重過程中，即考慮了預(yù)測樣本與訓(xùn)練樣本的相似程度，同時(shí)又考慮了模型訓(xùn)練樣本的時(shí)效性。通過權(quán)重系數(shù)對懲罰系數(shù)的合理修正，使得模型預(yù)測精度得到優(yōu)化。在對某水廠供水區(qū)域的用水特點(diǎn)

3、進(jìn)行詳細(xì)分析的基礎(chǔ)上，給出了基于改進(jìn)模型的調(diào)度時(shí)用水量預(yù)測方法，詳細(xì)描述了在模型應(yīng)用過程中的關(guān)鍵技術(shù)、具體實(shí)施步驟和實(shí)現(xiàn)的算法，最后通過實(shí)際數(shù)據(jù)對某水務(wù)公司的時(shí)用水量進(jìn)行了預(yù)測，并與基于標(biāo)準(zhǔn)支持向量回歸方法的時(shí)用水量預(yù)測進(jìn)行了對比，結(jié)果表明基于改進(jìn)支持向量回歸模型預(yù)測供水系統(tǒng)時(shí)用水量時(shí)結(jié)果較為理想，具有較強(qiáng)的泛化能力。
　　 2)針對多水源供水系統(tǒng)的一級優(yōu)化調(diào)度問題，建立了以制水成本和泵站電耗為目標(biāo)函數(shù)，供需水量差、各泵站日供水

4、能力、各泵站出水壓力范圍和各測壓點(diǎn)服務(wù)水頭范圍為約束條件，以各泵站流量和壓力為決策變量的供水系統(tǒng)一級優(yōu)化調(diào)度模型；同時(shí)提出一種基于改進(jìn)矢量距的免疫算法對該模型進(jìn)行求解，分別對改進(jìn)免疫算法的各要素進(jìn)行分析研究并給出了算法的詳細(xì)求解步驟，最后結(jié)合實(shí)例，得出優(yōu)化調(diào)度方案，與經(jīng)驗(yàn)調(diào)度方案進(jìn)行對比，節(jié)能效果明顯，表明改進(jìn)的免疫算法具有良好的搜索性能，是解決供水系統(tǒng)一級優(yōu)化調(diào)度問題的有效方法，具有很強(qiáng)的實(shí)用性。
　　 3)根據(jù)水廠二級泵房優(yōu)

5、化調(diào)度的特點(diǎn)，建立了多時(shí)段多機(jī)組優(yōu)化調(diào)度模型，同時(shí)提出水泵機(jī)組優(yōu)化組合自適應(yīng)遺傳算法(AGA)，對水泵機(jī)組優(yōu)化組合自適應(yīng)遺傳算法的編碼規(guī)則、種群初始化、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳操作等進(jìn)行了認(rèn)真的研究和探討，把多時(shí)段的最優(yōu)化問題簡化為各個(gè)時(shí)段的最優(yōu)化問題，逐時(shí)段優(yōu)化求解。文中還根據(jù)某供水廠二級泵房機(jī)組情況，對水廠二級泵房多時(shí)段多機(jī)組組合優(yōu)化進(jìn)行仿真研究。通過訪真對某市供水廠二級泵房的水泵機(jī)組進(jìn)行優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度，并將仿真結(jié)果與人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度相比較，在維

6、持現(xiàn)有設(shè)備的狀況下，取得了令人滿意的效果。
　　 4)針對自來水廠加藥混凝過程是大滯后、非線性和時(shí)變的復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)，對這一過程進(jìn)行機(jī)理模型分析往往非常困難的特點(diǎn)，采用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)對這一過程進(jìn)行軟測量建模研究，通過具有在線遺忘和滾動優(yōu)化策略的時(shí)間窗機(jī)制，給出了沉淀池出水濁度預(yù)測模型,通過實(shí)際應(yīng)用表明建立的預(yù)測模型較好地預(yù)測了沉淀池出水濁度,擬合誤差小,推廣性能好,可以用于加藥混凝過程優(yōu)化控制中。
　　

7、 5)針對在管網(wǎng)事故狀態(tài)下快速診斷及應(yīng)用于管網(wǎng)的狀態(tài)估計(jì)的目的,提出了一種管網(wǎng)SCADA系統(tǒng)測壓點(diǎn)優(yōu)化布置的方法,其一是測點(diǎn)能有效監(jiān)測爆管事故(如爆管)的發(fā)生；其二是根據(jù)測點(diǎn)處的水壓波動能很快判斷爆管的大體位置。通過建立數(shù)學(xué)模型作為選擇最優(yōu)側(cè)壓點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn),基于整數(shù)編碼自適應(yīng)遺傳算法對模型進(jìn)行求解,求解過程中為了解決遺傳操作中遇到的編碼重復(fù)問題,改進(jìn)了交叉、變異算子,增強(qiáng)了方法的高效性。最終算例證明,結(jié)合靈敏度值加離散分析的改進(jìn)算法在進(jìn)行測

8、點(diǎn)優(yōu)化問題求解時(shí)能快速得到優(yōu)化結(jié)果,運(yùn)行時(shí)間很短,具有一定的高效性,且方法應(yīng)用起來方便、快捷。
　　 6)針對現(xiàn)有常用管網(wǎng)余氯預(yù)測統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的不足,提出了基于核偏最小二乘(KPLS)回歸模型的管網(wǎng)余氯預(yù)測方法。該方法利用偏最小二乘(PLS)回歸解決樣本高度相關(guān)性問題,通過核函數(shù)映射來解決管網(wǎng)余氯變化非線形問題。通過具體實(shí)例,詳細(xì)描述了建模的關(guān)鍵步驟,并將預(yù)測結(jié)果與多元線性回歸法、普通偏最小二乘回歸法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行對比,結(jié)果