（模式识别与智能系统专业论文）基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究.pdf

硕士学位论文 摘要 给水管网是给水系统重要的组成部分。随着城市的发展和人民生活水平的提 高，给水管网的服务质量日益受到人们的关注。目前给水管网普遍存在供水压力 不均、管网漏损量大、爆管事故频繁、供水水质不达标等问题。给水管网的水压 和水质是管网运行的重要指标，它们关系着管网是否能正常运行和管网的服务质 量。因此本文提出建立以优化水压和水质为目标的管网优化调度模型并对给水管 网进行优化。 管网水质随着时间的改变而变化。水龄是度量水在管网中停留的时间量。从 国内外研究现状、基本概念、计算方法等方面对管网中的水龄进行详细分析。通 过对余氯、三卤甲烷、浊度等主要水质指标的变化分析，得出水在管网中的滞留 时间即水龄是各主要水质指标变化的关键因素。本文认为节点水龄可以用来评价 管网供水水质。 建立了基于水压和水质的管网优化调度模型，并对该模型进行了分析。然后 寻找合适的优化算法。首先介绍了简单遗传算法的基本原理和特点；接着针对简 单遗传算法的特点并结合本模型的实际情况对算法进行了相应的改进，给出了求 解该管网优化调度模型的具体措施；最后给出了详细的算法。其中，针对交叉概 率和变异概率的自适应算法的改进，使算法既成熟、收敛又不过早收敛。大大提 高了算法的稳定性和收敛速度。 通过实际管网的计算验证了优化调度模型和寻优算法的可行性和有效性。水 压的优化结果显示：水压目标函数值明显减少，并且管网漏损量和泵站的电费都 有一定的减少；水质的优化结果显示：水质目标函数值相对减少，管网各用水点 的节点水龄更加接近。 最后在水源调度的基础上对管网进行自控阀的调度，进一步实现管网压力的 均衡。 关键词：给水管网；水压；水质；水龄：优化调度；遗传算法 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 a b s t r a c t w a t e rs u p p l yn e t w o r ki sa l li m p o r t a n tc o m p o n e n to ft h ew a t e rs u p p l ys y s t e m w i t ht h ec i t y 。sd e v e l o p m e n ta n dt h ei m p r o v e m e n to fl i v i n gs t a n d a r d ，t h ew a t e r d i s t r i b u t i o nn e t w o r kq u a l i t yo fs e r v i c eh a si n c r e a s i n g l yc o m eu n d e r p e o p l e sc o n c e r n a tp r e s e n t ，w i d e s p r e a dn e t w o r ko fp i p e st ot h eu n e v e nw a t e rp r e s s u r e ，l a r g ep i p e l i n e l e a k a g e ，b u r s tp i p e sh a v eb e e nf r e q u e n ti n c i d e n t s ，w a t e rq u a l i t ys t a n d a r d sa r en o t i s s u e s ，a n ds oo n w a t e rd i s t r i b u t i o nn e t w o r ko fw a t e rp r e s s u r ea n dw a t e rq u a l i t yi sa n i m p o r t a n t i n d i c a t o ro fo p e r a t i o n ，w h i c hr e l a t e st ow h e t h e rt h en o r m a ln e t w o r k o p e r a t i o na n dn e t w o r kq u a l i t yo fs e r v i c e t h i sp a p e rp r o p o s e dt h ee s t a b l i s h m e n to f w a t e rp r e s s u r ea n dw a t e rq u a l i t yi no r d e rt oo p t i m i z et h en e t w o r kf o rt h eg o a lo f o p t i m a ls c h e d u l i n gm o d e la n do p t i m i z et h ew a t e rd i s t r i b u t i o nn e t w o r k w a t e rp i p en e t w o r kc h a n g e sw i t ht i m ec h a n g e s w a t e ra g ei sm e a s u r e di nt h e w a t e rp i p en e t w o r ks t a yi nt h ea m o u n to ft i m e t h i sa r t i c l er e s e a r c hf r o mt h es t a t u s q u oa th o m ea n da b r o a d ，t h eb a s i cc o n c e p to fc a l c u l a t i o nm e t h o d s ，t h ew a t e rp i p e n e t w o r ki nt h ea g eo fad e t a i l e d a n a l y s i s t h r o u g h t h er e s i d u a l c h l o r i n e ， t r i h a l o m e t h a n e s ，t u r b i d i t y , a n do t h e rm a j o ri n d i c a t o r so fc h a n g e si nw a t e rq u a l i t y a n a l y s i s ，d r a ww a t e ri nt h ep i p en e t w o r ki nt h er e m a i n i n gt i m et h a tt h ew a t e ra g ei s t h em a j o rw a t e rq u a l i t yi n d i c a t o r si nt h ek e yf a c t o r t h i sa r t i c l en o d e so l dw a t e rp i p e n e t w o r kc a nb eu s e dt oe v a l u a t et h eq u a l i t yo fw a t e rs u p p l i e s i n t h i sp a p e r , b a s e do nt h ee s t a b l i s h m e n to faw a t e rp r e s s u r eo ft h ew a t e rp i p e n e t w o r ka n do p t i m i z et h es c h e d u l i n gm o d e la n dt h em o d e lw a sa n a l y z e d a n dt h e n f i n das u i t a b l eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m f i r s ti n t r o d u c e das i m p l eg e n e t i ca l g o r i t h mt h e b a s i cp r i n c i p l e sa n dc h a r a c t e r i s t i c s ；t h e nf o ras i m p l eg e n e t i ca l g o r i t h mc o m b i n e d w i t ht h ec h a r a c t e r i s t i c so ft h i sm o d e lo ft h ea c t u a ls i t u a t i o no nt h ea l g o r i t h mt h e c o r r e s p o n d i n gi m p r o v e m e n t s ，i sg i v e nf o rt h eo p t i m a lo p e r a t i o no ft h en e t w o r km o d e l o ft h es p e c i f i cm e a s u r e s ；f i n a l l y , ad e t a i l e da l g o r i t h m a m o n gt h e m ，a n da g a i n s t c r o s s o v e rp r o b a b i l i t yo ft h em u t a t i o nr a t ea d a p t i v ea l g o r i t h m st oi m p r o v es ot h a tt h e a l g o r i t h mi sm a t u r e ，c o n v e r g e n c ei sn o tt o oe a r l yc o n v e r g e n c e g r e a t l ye n h a n c et h e s t a b i l i t yo ft h ea l g o r i t h ma n dt h ec o n v e r g e n c er a t e t h r o u g ht h ea c t u a lv e r i f i c a t i o no ft h en e t w o r kc o m p u t i n gm o d e la n dt h eo p t i m a l s c h e d u l i n go p t i m i z a t i o na l g o r i t h mt h ef e a s i b i l i t ya n de f f e c t i v e n e s s t h er e s u l t s s h o w e dt h a tt h eo p t i m i z a t i o no fw a t e rp r e s s u r e ：p r e s s u r eo b j e c t i v ef u n c t i o nw a s 硕士学位论文 s i g n i f i c a n t l yr e d u c e d ，a n dl e a k a g eo fp i p en e t w o r ka n dp u m p i n gs t a t i o n sh a v ec e r t a i n t a r i f fr e d u c t i o n ；t h er e s u l t ss h o w e dt h a tt h ew a t e rq u a l i t yo ft h eo p t i m i z a t i o n ：w a t e r q u a l i t yo b j e c t i v ef u n c t i o no ft h er e l a t i v ed e c l i n eo ft h ew a t e rp i p en e t w o r ko fn o d e sa t a g ec l o s e rt ot h ew a t e r i nt h ef i n a lm o v e m e n to fw a t e ro nt h eb a s i so ft h ev a l v e c o n t r o l l e dp i p e l i n e n e t w o r kt oc a r r yo u tt h es c h e d u l i n g ，t h en e t w o r kf u r t h e rp r e s s u r eo nt h eb a l a n c e k e yw o r d s ：w a t e rs u p p l yn e t w o r k ；w a t e rp r e s s u r e ；w a t e rq u a l i t y ；w a t e r - a g e ； o p t i m a ls c h e d u l i n g ；g e n e t i ca l g o r i t h m i v 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 插图索引 图2 1 水龄特点分析模拟管网1 0 图2 2 节点水龄周期性变化示意图l o 图2 3 节点水龄瞬变性变化示意图1 1 图2 4 节点水龄递增性变化示意图1 l 图2 5 系统管网供需水平衡变化1 2 图2 6 节点6 水龄周期内变化1 2 图2 7 节点2 0 水龄周期内变化1 3 图2 8 余氯浓度随时间变化值1 5 图2 9 原水氯化生成t h m 15 图2 1 0 某线路的浊度变化情况1 6 图3 1 轮盘赌选择法2 2 图3 2 二进制编码的单点交叉示意图2 2 图3 3 优化调度遗传算法流程图3 0 图4 1 给水管网示意图3 1 图5 1 阀门在管网实例中的布置示意图4 9 v 硕士学位论文 附表索引 表1 1 优化调度研究的发展历程4 表2 1 管网主要水质指标1 3 表3 1 轮盘赌选择法的选择概率计算2 2 表4 1 给水管网及其运行工况3 2 表4 2 漏损原因与管网漏损事件相关性分析3 4 表4 3 基于水压目标的优化计算结果3 5 表4 4 基于水质目标的优化计算结果3 7 表4 5 基于水压和水质目标的优化计算结果3 9 表5 1 自控调节阀流量系数加4 3 表5 2 自控阀局部阻力系数 4 4 表5 3 自控阀的布置4 9 表5 4 自控阀开启度方案4 9 表5 5 q - - 1 3 6 0 0 ( l s ) 时无阀控制与调阀控制节点服务水头比较5 0 v i i i 湖南大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取 得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何 其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法 律后果由本人承担。 作者签名：啻r 壹 日期：欠。寸睁厂月丑6 日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被 查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编 本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“”) 作者签名：胡整 日期：疋神夕年f , e j 文6 日 导师签名：孑编 日期：文e 。罗年 了月“ 日 硕上学位论文 1 1 选题背景及意义 第1 章绪论 给水系统是城市社会经济发展和人民生活的保障条件，在城市经济建设中发 挥着重要的作用。城市给水系统由取水工程、处理工程和配水系统三大部分组成。 城市供水系统的主要任务就是保证为用户提供安全可靠的自来水。这其中包括两 个部分，即水量和水质。保证水量就是在用户水龙头处保持足够的压力，使用户 能够得到所需要的水量；保证水质就是保证用户能够饮用到合格的自来水，也就 是用户饮用的水质是符合国家生活饮用水卫生标准的。 给水管网是给水系统重要的组成部分。随着城市规模的不断扩大，用水人口 的不断增加和人民生活水平的不断提高，城市用水量急剧增加，使原有给水系统 不堪重负，加之老城区给水管网埋地年限较长，使供水压力分布不均，导致部分 地区水量不够，低压区不断扩大，部分地区压力过大，爆管事故频繁，有时甚至 造成水淹，大面积停水等恶性事故。管网漏损不但影响供水安全，而且影响交通， 干扰市民的正常生产和生活；对于供水企业，水量损失意味着供水成本的增加，且直 接影响着企业的经济效益和社会效益。出现该情况的主要原因是对管网节点压力 的管理缺乏科学的调度。 水经过处理后进入配水管网时往往是符合国家饮用水水质标准的，但是，水 在流经配水管网到达用户的过程中需要一定的停留时间，对于不同的配水管网， 停留时间是不同的。无论水在配水管网中停留时间是长是短，都会发生或多或少 的水质下降现象。所以，合格的出厂水在经过配水管网的转输过程到达用户时， 水质就不一定符合国家生活饮用水标准了。另外，在经过给水管网输送至用户的 过程中，由于管道内卫生状况不好，水在给水管网内的停留时间过长而受到二次 污染，引起供水水质恶化，严重影响了给水管网系统的服务水平。因此，分析水 在给水管网中的停留时间即水龄，并确定其对给水管网供水水质的影响，对提高 给水管网系统的服务水平具有重要意义。 城市供水系统的运行需要进行科学合理的的调度。传统的经验调度方式已不 能适应现代社会发展的需要。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，既满足供水的要求，也使管网的压力更为合理、水 质更为优良。面对日益复杂的供水系统，如何在满足供水水量、水压及水质要求 的前提下，最大限度地提高系统的稳定性，是所有供水部门面临的重要课题。目 前国内外许多学者主要将精力集中在对各种优化调度算法的改进和发展上，即提 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 高理论上的可行性。并且优化模型主要针对经济因素。所以，基于水压和水质的 管网优化调度模型的研究很有必要，也具有相当重大的实际意义。 1 2 给水管网优化调度的研究现状 国外给水管网优化调度的研究始于上世纪六十年代，一些发达国家开始了以 计算机作为供水系统辅助调度管理的探索，如美国的费城，丹佛以及加拿大的多 伦多等城市，就是采用遥测设备将管网中控制点的压力、水厂出口压力、水厂流 量、水位、功率以及温度等实际运行参数自动传送到中心调度室，并对异常现象 作出自动报警，以此作为调度人员实际操作的依据。在美国、英国、日本、法国 等地的一些城市已基本实现了给水管网系统计算机优化调度管理，并且编制了一 些调度管理软件。国内许多学者从上世纪七十年代开始尝试给水系统的模拟、优 化设计以及水厂水质控制等。赵洪宾、吕谋等在给水系统优化调度管理方面也 进行了一些有益的探索和尝试，开发了一些应用软件，并在大庆、沈阳等地进行 实际应用。 1 2 1 国外优化调度研究现状 优化算法主要有动态规划( d y n a m i cp r o g r a m m i n g ) ，线性规划( 1 i n e a r p r o g r a m m i n g ) ，非线性规划( n o n l i n e a rp r o g r a m m i n g ) 和混合整数非线性规划 ( m i x e d - i n t e g e r n o n l i n e a rp r o g r a m m i n g ) ，以及遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 等。 动态规划( d p ) 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有任 何形式的约束，它的解将是全局最优解。标准的d p 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，对于一个具有挖个状态变量和小离散程度的系统， 每个阶段需要显性评价的组合，因此d p 的计算负荷与状态变量的数目密切相关。 d p 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。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d p 法比较困难。由于d p 法对于多水池系统的计算量较大，优化时间 较长，因此应用比较有限。 线性规划( l p ) 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。l p 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。通过对管网系统的线性处理，j o w i t t e t a l ( 1 9 8 8 ) 和j o w i t ta n d g e r m a n o p o u l o s ( 1 9 9 2 ) n 1 将l p 法应用于水泵开启的规划问题，但精度较低，并 且由于给水管网的非线性水力特性，因此该算法更多地考虑采用非线性算法来优 化水泵的运行。 硕士学位论文 英国的f f a l l s i d e 、p f p e r r y 和b c o u l b e c k 瞳1 等人，法国的g j o a l l a n d 和( c o h e n 等人口1 ，日本的m t u s k i y a m a 和t f u k n d a h l 等人及美国的h s r a o 拍1 等人在优化调度 方面做了大量的研究工作。在美国、英国、日本和法国等地的一些城市已利用计 算机实行在线优化调度，并取得了一定的社会效益和经济效益。但这些工作还是 处于有针对性的阶段，即对不同的供水管网系统，采取不同的计算方法来求解系 统的调度方案，较为通用的求解最优调度方案的方法还处于研究阶段。d j w o o 和c c h a r l e y 阳1 等人研究了线性理论在供水管网中的应用和计算机在输配水系统中 的应用，促进了输配水系统的发展。r o b e d 口1 等人对宏观配水系统的模型进行了 研究，采用两级优化方法对给水管网系统进行了优化，并建立了供水管理模型。 c h a s e a n do r m s b e e ( 19 8 9 ) ，l a n s e ya n dz h o n g ( 19 9 0 ) 8 1 和b r i o na n dm a y s ( 1 9 9 1 ) 一1 较好地将管网模拟模型和非线性规划( n l p ) 相结合用于求解简单系 统的优化策略h j l 。y u e t a l ( 1 9 9 4 ) 将n l p 应用于多水源和多水池系统优化运行 问题的求解。c e m b r a n o e t a l ( 2 0 0 0 ) 则较好地将n l p 模型和已有的检测控制系统 结合起来，并在实际应用中证明了该算法的优越性，缺点是不能获得整型的水泵 运行策略。 p a h o ra n dk r a v a n j a ( 1 9 9 5 ) 1 们，g r o s s m a n ( 1 9 9 6 ) 1 ，b r u n o e t a l ( 1 9 9 8 ) 1 钉， z a m o r aa n dg o r s s m a n ( 1 9 9 8 ) ，h o s t r u p e t a l ( 2 0 0 0 ) n 3 1 采用混合整型非线性规划 ( m i n l p ) 进行优化调度的研究。b i s c o s e t a l ( 2 0 0 3 ) n 钔在利用m i n l p 寻优中不 仅考虑水池的水位和氯浓度等动态因素，而且同时考虑阀门状态，在最小化运行 费用和为管网提供足够氯的浓度之间求得较优的整型的水泵运行策略。 大多数的优化算法需要通过假设、离散或者启发规则等方法简化问题，这些 简化使特定的问题更容易求解，但是也可能产生偏差，从而排除了很多潜在的更优 解。遗传算法( g a ) 不需要对问题进行简化，可以同时处理离散和连续变量，并 且具有比大多数算法更强的搜寻局部最优解的能力，因此近几年得到较广泛的应用 ( s a v i e e t a l 19 9 7 ，b o u l o s e t a l 2 0 0 0 ，a t k i n s o n e t a l 2 0 0 0 1 ，j a k o b u s e t a l 2 0 0 4 ) 。 g a 的主要问题在于在算法收敛前需要进行大量适应函数值的评价，因此，对于 大规模的供水系统，需较长的寻优时间。很多学者在改进g a 方面进行了大量的 研究，j a k o b u s e t a l ( 2 0 0 4 ) 提出将g a 与h o o k ea n dj e e v e s 法相结合n9 1 。由于g a 具有较好的全局搜索能力，而h o o k ca n dj e e v e s 法具有较好的局部搜索能力，因 此理论上来说，在g a 收敛以后利用h o o k ea n dj e e v e s 法进行局部搜索，可以更 快地找到较优解。然而在实际计算中，由于g a 搜索的稳定性不高，并且作者并 没有从本质上解决g a 的早熟收敛问题，联合优化的结果仍不太理想。 为了更直观地反映国外优化调度研究的发展历程，将获得的国外部分研究成 果按时间顺序列于表1 1 。 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 表1 1 优化调度研究的发展历程 参考文献水源水力模型 优化控制算法 f a l l s i d ea n dp e r r y ( 1 9 7 3 ) 多个物质平衡模型l q p d e m o y e ra n dh o r o w i t z ( 1 9 7 5 ) 1 个简化网络模型d p s t e r l i n ga n dc o u l b e r k ( 1 9 7 5 a ) 多个物质平衡模型d p s t e r l i n ga n dc o u l b e r k ( 1 9 7 5 b ) 多个 物质平衡模型l q p j o a l l a n da n dc o h e n ( 1 9 8 0 ) 多个物质平衡模型d p c o u l b e c k ( 1 9 8 4 ) 1 个简化网络模型d p s a b e t a n dh e l w e g ( 1 9 8 4 ) 多个非线性回归模型d p w h a l e ya n dh u m e ( 1 9 8 6 ) 多个非线性回归模型n l p s o l a n o sa n dm o n t o l i u ( 19 8 8 ) 多个物质平衡模型 n l p , d p c h e n ( 1 9 8 8 )多个 物质平衡模型 n l p j o w i t e t a ( 1 9 8 8 )多个物质平衡模型l p t a t e j e w s k i ( 1 9 8 8 ) 多个物质平衡模型l q p c o u l b e c k ( 1 9 8 8 a 。b )多个物质平衡模型 n l p , l p o r m s b e e ( 1 9 8 9 ) 多个非线性回归模型d p l a n n u z e la n do r t a l a n o ( 1 9 8 9 ) 多个非线性回归模型专家系统 l i t t l ea n dm c r o d d e n ( 1 9 8 9 ) 1 个简化网络模型m i l p z e s s e l e ra n ds h a m i r ( 1 9 8 9 ) 多个物质平衡模型d p c h a s ea n do r m s b e e ( 1 9 8 9 。1 9 9 1 ) 多个 非线性回归模型 n l p l a n s e ya n dz h o n g ( 1 9 9 0 )多个非线性回归模型 n l p u l a n i c k ia n do r r ( 1 9 9 1 ) 多个物质平衡模型n l p , m i l p b r i o na n dm a y s ( 1 9 9 1 ) 多个非线性回归模型 n l p j o w i ta n dg e r m a n o p o u l o s ( 1 9 9 2 ) 多个简化网络模型 n l p , m i l p a w u m a ha n dl a n s e y ( 1 9 9 2 a ) 多个非线性回归模型 i p a w u m a ha n dl a n s e y ( 1 9 9 2 b ) 多个非线性回归模型d p a t k i n s o n ( 2 0 0 0 )多个完整水力模型 g a f i n e l s t e i na n dm a r k o v i t c h ( 2 0 0 1 )多个非线性回归模型人工智能 j a k o b u s ( 2 0 0 4 ) 多个完整水力模型h y b r i dg a 1 2 2 国内优化调度研究现状 仲伟俊等 将分解协调算 单供水系统。 王增义、 ( 1 9 8 9 ) 盥们提出对含加压泵站管网的递阶优化算法，并于1 9 9 0 年 法应用于含水池和水塔系统，但该算法仅适用于几个管道组成的简 张宏伟( 1 9 9 1 ) 乜1 2 2 1 对已知泵站流量和水头的情况下，采用约束非 硕士学位论文 线性混合离散变量优化法( m d o d ) 求解水泵优化开启问题。吴学伟( 1 9 9 5 ) 幢瓢“1 在测压点压力宏观模型的基础上，利用m o o d 法求解直接优化调度模型。但其文 中没有考虑泵站和管网的藕合，因此优化获得的泵站出口流量和压力不能满足实 际管网的要求。 赵新华( 1 9 9 2 ) 、孙伟和赵洪宾( 1 9 9 3 ) 他6 2 针对国外宏观模型的“比例负荷一 不适用于我国实际情况，提出将一天分为若干时段，建立时段宏观模型，并将泵 站中的水泵组合成“等价泵 ，从而确定泵站内水泵的调配。 武福平( 1 9 9 5 ) 乜引进行二级优化调度的研究，在第一级的优化中应用综合约 束函数双下降法( s c d d ) 求解供水泵站的最优水量和压力，在第二级优化中， 根据第一级的优化结果采用枚举法确定运行费用最省的水泵组合。 郑爽英( 1 9 9 7 ) 啷1 利用神经网络建立管网测压点宏观状态模型，并且通过二 级优化调度来求解调度问题。其中第一级是在满足用户对水量、水压要求的条件 下，确定使总费用最小的水厂最优的供水量和供水压力，第二级是在满足水厂的 实际供水量和压力接近最优值，以及电耗最小的条件下确定水泵的开启。 吕谋、张土乔等( 2 0 0 1 ) 口0 3 对于泵站定速水泵组合较少的供水系统，提出 以水泵的开关状态以及水泵的出水压力为决策变量，采用一次寻优直接求解，以 满意解为优化目标。对于含有调速泵的系统，提出两级优化，第一级优化结果为 定速泵站的开启策略以及含有调速泵的混合泵站的出水压力和流量，二级优化则 求解混合泵站的开启策略。 田一梅、李江涛等( 2 0 0 1 ) 2 3 3 1 将遗传算法应用于求解给水系统的直接优化 调度问题，并提出了对连续和离散混合变量的编码方法。 郑大琼、王念慎等( 2 0 0 3 ) 口4 。3 引针对多水源的管网，提出二阶递阶优化。第 一级优化过程中，以耗电量最小为目标，确定当前状态下的各泵站的最优供水量 和压力，以满足管网用户的需要。第二级优化过程中，决定各泵站内各型泵的开 启数和组合方式，以及调速泵的调节因子。然后在两级优化过程之间反复协调， 最终逼近最优解或次优解。 俞亭超( 2 0 0 4 ) 口钆3 7 1 将模拟退火算法( s a ) 和遗传算法( g a ) 相结合，用 于求解无水池管网的直接优化调度问题。对有水池的管网采用模拟退火遗传算法 进行二级寻优，其中第一级求得水池的最优轨迹，第二级根据水池的最优轨迹可 以求得泵站的最优压力以及流量，但是该优化过程比较耗时。对含蓄水池的系统， 采用分层遗传算法求解直接优化调度问题。 此外我国的许多专家、学者从7 0 年代起，也开始尝试将计算机技术应用于供 水系统的模拟，优化设计及水厂水质控制等方面，在给水系统优化调度管理方面 进行了有益的探索与尝试。王训俭、张宏伟b 吼3 们对城市给水系统优化调度与管理 进行研究。吕谋、张士乔、赵洪宾等们人针对当前国内外供水调度系统的现状， 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 分析了调度系统的建模方法，并对两类调度工况模型一宏观模型和微观模型进行 了分析。崔建国、王俊岭h h 1 对城市供水系统的优化调度模型进行了研究，分析 调度系统的建模方法，为选择优化调度方法提供了依据。王荣和、顾国维h 3 “1 从 给水管网分析的角度、通过延时水力模拟技术进行供水系统的优化调度。杨芸、 张宏伟、牛志广h 5 ，删从限量供水适度降压及寻求供水效益最佳的角度建立了节水 状态下的城市供水管网优化调度模型。崔建国、于庆江h 阐述了管网分区在管网 调度中的必要性，为管网系统的区域化管理和优化调度提供了基础。吕谋、张士 乔h 卜5 们对优化调度控制方法进行了系统的分析，进而提出了大规模混合实用优化 调度模型及算法。随着科技水平的发展及人类对供水要求的不断提高，建立供水 优化调度系统是供水行业发展的必然趋势。 1 3 本文研究内容 给水管网的水压和水质是管网运行的重要指标，它们关系着管网是否能正常 运行和管网的服务质量。管网的压力对管网的漏损和泵站的电费影响很大；管网 的水质更是关系着人们的身体健康。本文基于水压和水质对给水管网进行优化调 度。具体内容如下： 1 研究给水管网的水龄，分析水龄与其它主要水质指标之间的关系 管网的水质与时间有着必然的联系。水龄即水源水从离开水厂开始到用户取 水端所需的时间。水龄作为评价、管理水质的一个系统工具越来越引起人们的重 视。 2 建立和分析基于水压和水质目标的给水管网优化调度模型，寻找合适的优 化算法求解该模型 给水管网优化调度模型大多都是基于经济目标的。随着社会的发展进步，人 们对给水水压和水质的要求不断提高。优化水压不仅能更好满足用户的用水要求， 而且还能减少管网的漏损和降低泵站的电耗。优化水质能提高用户用水的安全性， 对人们的身体健康意义重大。所以建立基于水压和水质目标的给水管网优化调度 模型很有必要。 由于遗传算法采用种群的方式组织寻优，这使得它可以同时搜索解空间的多 个区域，同时优胜劣汰的自然选择和简单的遗传操作使得遗传算法具有不受其搜 索空间的限制条件的约束及不需要其它辅助信息的特点，正是这些特点使得遗传 算法使用简单、易于操作且通用性强。最近十几年，遗传算法在国内备受重视。 3 用管网实例对模型及算法进行验证 对于基于水压目标的优化调度模型而言，管道漏水量随管道压力的增加而增 加，因此降低过高的管网剩余压力是降低管网漏损的有效措施之一。对于基于水 质目标的优化调度模型而言，水龄作为评价水质的重要指标，优化水龄即使各节 硕十学位论文 点水龄更接近有利于对水质的监测。 4 在对给水水源进行优化调度的基础上对管网进行自控阀的调度，进一步实 现管网压力的均衡 用自控调节阀控制流量，实现压力均衡，降低漏损是一种较为经济和先进的 方法。现代化的通讯技术设备使得管网上自动监测仪表、自控仪表等设施日益增 多，从而为管网上阀的调度提供了支持。 1 4 本文的创新点 给水管网优化调度模型大多都是基于经济目标的，而基于水压和水质目标的 模型较少。本文建立了基于水压和水质目标的给水管网优化调度模型，并应用该 模型对实际管网进行了优化调度，达到了预期的效果，对生产实践具有一定的指 导意义。 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 2 1 节点水龄 第2 章给水管网水龄分析 所谓节点水龄即处理结束的达标水( 符合国家生活饮用水卫生标准) 从离开 水厂开始到用户取水端所需的时间。在生活中节点水龄也可以理解为饮水用户的 饮用水龄。 2 1 1 给水管网系统的水质分析模型 根据节点物质守恒定律，离开节点的所有输出管段内某物质的浓度可用各流 入节点的浓度表示如下： c 矗 g = ；i , j d ( 2 1 ) 式中：u 7 节点珀勺所有上游节点； d 节点i 的所有下游节点； 从节点k 到节点f 的管段流量； g 离开节点f 到节点的管段水流内，某种物质的浓度； g 向节点f 输水的上游管段舫的水流内该种物质的浓度。 式( 2 1 ) 表述了在节点f 的某物质的平均浓度，即离开节点i 的各管道水流内 该物质的浓度，等于从所有i 的上游管段和供给f 的水源中进入到节点f 的该物质 总的质量，除以通过节点i 的总流量。 物质浓度的衰变过程导致了水中某种物质的浓度在其被输送的途中发生了改 变。衰变过程由下面的一维质量守恒微分方程式表达： 鲁= 鲁+ r f ( c , j ) 2 ， 西。9 饥。 式中：灯( g ) 在从节点i 至节点的水流中被运载物质的反应速率函数； f 时间； 毛沿着连接管线，从节点f 至节点，的距离； 从节点f 至节点歹的流动速度。 上式中的g ，是距离和时间两个变量的函数： c o = c o ( 而，t ) ( 2 3 ) 8 硕士学位论文 当研究某节点的水质状况时，q = q ( f ) 。 2 1 2 节点水龄 在给水管网中水从水源流到某一节点的时间在这里被称为该节点的“水龄 。 计算节点的“水龄 即求解动态水质模型。影响节点“水龄”的重要参数是水流 速度，该变量能通过给水管网的水力模拟过程计算得到。用时间变量r 代替方程 ( 2 2 ) 中的浓度变量c ，得到如下的表达式： 誓= 巧鼍+ 4 ，= j ，+ ilz 4j 氖 瓠| i 式中：乃水流从节点f 至节点，所经历的时间。 在方程( 2 1 ) 中的反应函数项艘在这里的含义是时间对时间的增长速度，显 然为l 。通常设水源处( 初始节点) 的水龄为0 ，这是微分方程的初始条件。给水 管网中任一节点通常都具有一个以上的上游供水路径，水源的水可通过不同的路 径到达该节点，不同路径所输送给该节点的流量也不同，假设来自不同路径的水 在各连接节点进行权重混合，那么任一节点的水龄就等于水在该节点不同的水源 供水路径所经历的不同时间的加权平均值，其表达式如下： 彬搿 z = 亘f n l u ( 2 5 ) 彬 式中：z 节点i 的水龄： 砧沿节点i 的第n 条供水路径，水从水源流到节点i 经历的时间； g 来自第n 条供水路径的水量； l u 节点i 所有上游水源供水路径的集合。 2 1 3 节点水龄的特点 ( 1 ) 由于人们日常生活具有较强的规律性和周期性，使得管网用水量的变化 具有周期性。而流量是影响节点水龄的重要参数。所以，节点水龄的变化也应具 有周期性的特点。 ( 2 ) 在某一个用水周期内，用水量是在不停变化的。所以，节点水龄在其周 期变化内也应具有瞬变性。 ( 3 ) 各用水点即管网节点在管网中的位置是不同的；各节点流量的来源也不 相同。特别是远离水源的节点由于到达该节点的水流路径繁多，到达有先有后， 各自的水龄又不同。所以，随着时间的增加，节点水龄应出现稳定的周期递增性。 ( 4 ) 管网用水量的变化引起流量和流速的变化，从而引起节点水龄的变化。 所以，节点水龄与用水量的变化有密切的关系。 基于水压和水质目标的给水管网优化调度的研究 2 1 4 水龄模拟计算 通过e p a n e t 2 0 软件的水龄模拟计算，对图2 1 所示管网( e p a n e t 2 0 软件 的算例) 进行3 天和1 0 天的模拟训练，结果发现节点水龄具有周期性、瞬变性、 递增性的特点。假设水源、水箱的初始水龄为“o h ”。 n r h 器 n e - 、， 罱_ 。少 协一i 高( 鬲& 净= k 西夕t 2 谭| ?一“、舌 - i - 田- 尝军 6 量磊 ， 一， 与卫 、型? 正c j ， 护a7 。“r 一! 寸、j 、 图2 1 水龄特点分析模拟管网 2 1 4 1 周期性 以图2 2 中节点2 为例，在1 0 天的模拟训练过程中节点2 较早出现周期性变 化。通过e p a n e t 2 0 计算，得到水龄变化曲线如图2 2 所示。 a g e 对节点2 图2 2 节点水龄周期性变化示意图 如图2 2 所示，节点2 从第2 h 开始出现周期性变化，并在以后的管网自身用 水周期始终保持周期性变化。这是由于节点2 离水源相对较近，通过该节点的管 流路径相对较少，管段流量对于节点2 的影响相对较小，随着用水量的周期性变 化，出现稳定的周期性变化。 硕士学位论文 2 1 4 2 瞬变性