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文档简介

城市二次供水模型的建立案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u3877城市二次供水模型的建立案例分析 1119801.1城市供水与二次供水 1206591.1.1城市供水 119401.1.2二次供水 2285771.2优化调度 4107841.3优化调度模型的建立 41.1城市供水与二次供水1.1.1城市供水在现代社会,城市供水一般有以下几个阶段:首先,通过水源地附近的自来水厂的取水泵房从河流或水库等水源取水包括;其次,水在自来水厂中依靠水的重力流经过各种处理装置然后通过水工艺处理将水质量处理至合格的用水标准;最后通过送水泵房将水送入管网,与此同时,因为水在管网运行过程中压力会损失,为了保证用户的用水水压以及缓解管网压力,可能会在管网中增加加压泵站。城市供水流程如图2-1所示。图2-1城市供水流程图Fig.2-1UrbanWaterSupplyFlowchart1.1.2二次供水新世纪经济的腾飞,带来了城市的迅速发展,高层住宅、工业企业的数量也飞速增加。而对于城市中的工业企业、商业写字楼和高层住宅,自来水厂的直接供水往往达不到所要求的压力。出于满足高层住户用水需求以及企业节约资源减少成本的目的,一般都需要进行二次供水。所谓的二次供水是指由自来水公司或者企业为补偿市政供水管线压力低以至于无法满足管网末端的用户或高层用户用水需要而采用各种方式储存、加压后再通过供水管道供给用户的一种供水方式。如图2-2所示。图2-2二次供水示意图Fig.2-2DiagramofSecondaryWaterSupply二次供水的方式有很多种,主要包括水池水箱供水方式、直抽供水方式和无负压供水方式等。水池水箱供水方式是指在市政管网的用水压力较小时将水池水箱蓄满水,在用水压力较大时直接由水池水箱供给给用户使用。在这种方式下需要将市政管网中的剩余压力排出,在使用时重新使用水泵加压供给用户,极大的浪费了电能。除此之外使用水池水箱还会涉及到水污染问题。如图2-3所示。图2-3水池水箱供水示意图Fig.2-3Schematicdiagramofwatersupplyforcistern直抽供水方式,显而易见,这是一种使用水泵直接与市政管网相连,在市政管网的基础上加压给用户端使用的二次供水方式。与水池水箱供水方式相比,大大的提高了市政管网余压的利用率,有效的节约了能源同时也会避免水污染问题。但这种方式存在着影响管道安全等比较严重的问题,因此现在这种供水方式必须事先征得有关部门的同意才可以使用。最后一种供水方式是无负压供水方式。无负压供水同时也是本课题的来源企业山东华立供水设备有限公司所主要使用的二次供水方式。与传统的二次供水方式相比,无负压供水一方面可以在用户所需压力较低时直接由市政供水来节约资源,另一方面所有的无负压供水方式不需要水池、部分不需要水箱,这样就可以避免水污染问题,本文还将探求无负压供水方式下的节约能源的能力。如图2-4所示。2-4无负压供水设备Fig.2-4Nonegativepressurewatersupplyequipment本课题来源于青州项目,项目主要包括供水设备的监控、供水监控管理平台的搭建以及供水的优化调度等。本文针对青州二次供水项目的优化调度进行调研实验。1.2优化调度优化调度就是分析系统运行的各个方面然后选择同时满足目标和约束条件下最佳的策略。随着经济的发展,用水的规模在进一步扩大。供水系统之中90%以上的电能消耗于泵站中,目前泵站的调度运行主要依靠经验,调节范围有限,因此通过对泵站进行优化调度来降低消耗优化运行,是减少供水系统运行能耗的一个重要方式[30]。现在对供水系统的优化调度包括对自来水厂的城市供水和二次供水。二者既有相同部分也有不同部分,前者着重于以全市管网为模型,首先对水厂的出水流量和压力进行优化分配,然后在此基础上优化泵站内的泵的配置,后者主要是在满足用户的用水量和压力的基础上对二次供水的泵站运行进行优化,从而达到减少成本的目的。由多台离心泵所组成的供水泵组作为二次供水中的核心部分,他的可靠性和稳定性直接关系着供水质量。而优化调度就是在满足用户需求的同时,尽可能的节约电量,延长设备的寿命。要进行二次供水的优化调度,主要有三个步骤:首先要对二次供水的系统建立数学模型,包括建立目标函数以及相应的约束条件;其次要有水务检测系统所回传的水务数据或根据预测模型所预测的数据;最后要设计合适的算法对数学模型进行优化求解。1.3优化调度模型的建立对二次供水系统模型化是优化调度的关键,一般的供水系统优化调度模型主要分为直接优化调度模型与两级优化调度模型[31]。(1)直接优化调度模型:通过将整个供水管网系统一起建模,直接对水泵的组合方案进行寻优,以整个供水系统的供水成本为以水泵的开与停、变速泵的转速作为决策变量。因此,在这种模型下会同时存在连续和离散变量。直接优化调度模型在处理复杂水网问题时不容易求解,因此常常用于较为简单的系统。(2)两级优化调度模型:首先将各个供水泵站看作一个整体,分析整个供水管网,在保证各个用户端以及测压点要求的前提下,求解各个泵站的供水压力以及供水量。其次,在确定了每个泵站的供水压力以及供水量后,以泵站内的各个水泵的开闭和调速比为变量,根据相应的性能数据建立优化调度模型。而对于具体的二次供水的优化调度来说,由于一级优化调度模型主要是针对于多个自来水厂供水的多水源供水系统,因此只需要第二级优化调度模型即可。目前我国绝大多数城市的供水泵站都采用调速泵与定速泵组合并联运行。要建立二级优化调度模型,首先要获得水泵特性曲线,水泵特性曲线一般根据水泵的出场数据得出。定速泵的定速采用最小二乘法拟合出的特性曲线表达式为:式中:Q、N、H分别为水泵的流量、功率和扬程;a,b,c,HX,变频泵是指泵通过调速装置进行调速,进而可以通过改变转速来调整水泵运行的工况点。变速调节的根本在于扩展水泵的高效区间,使之从一条曲线变为一个曲面,是一种常用的调节方式。根据水泵相似定律可以求变速泵的流量—功率(Q-N)曲线方程:式中:S为水泵转速比;H为水泵调速运行时的扬程;Qe、He、根据(2-1)、(2-2)、(2-3)、(2-4)联立可得变频泵的特性曲线表达式为:式中:d、e、f均为待拟合参数。变频泵使用的最终目的就是要达到节能,为了实现这一目的,将水泵的高效段扩展为一个区间,通过调整转速,使离心泵的运行工况在其工作区间内[32]。变频泵的高效区间如图3-1所示:图1.5离心泵特性曲线Fig.1.5Centrifugalpumpcharacteristiccurve图2-5中的阴影部分即为离心泵的高效区间,曲线n1、n2分别为离心泵在转速n1、n2时所对应的流量—功率(Q-N)曲线,hA、hB分别为高效区间左右端所对应的管路特性曲线。因此定速泵的流量Qi应在高效区间中最大流量QB1与最小流量QA1之间:为防止改变转速之后水泵的吸水能力下降所导致有效工作区间减小,应使转速为n2时高效段扬程上线HA2大于或等于转速为n1时高效段扬程下线HB1:根据式(2-2)、(2-3)、(2-7)可得:因此变频泵的流量调整范围应当是:根据泵站的运行特点,可以建立以所有水泵轴功率为目标函数,水泵的开闭与变频泵的调速比为决策变量的二级优化调度模型为:式中:m为定速泵的数量;n为变频泵的数量;ωi、ωj由式(2-1)可知定速泵的功率表达式,由式(2-5)可知变频泵的功率表达式,结合式(2-11)可得优化调度模型如下:式中:ai、bi、ci、优化调度模型有以下约束。(1)在同一泵站内并联运行的水泵,在忽略泵站内部水头损失情况下每个水泵产生的扬程相等,且应等于该泵站的出口压力,同时等于供水压力:式中:H1、H(2)水泵并联后的出口流量的总和应当等于供水总流量:式中:Qi(3)为了防止物理性损害,变频泵的调速比最大不能超过水泵的额定转速1。如果转速过低则机械效率下降严重,所以最小根据水泵的功率和效率综合考虑:式中:Sjmin为最小调速比;S(4)为了使水泵的工作点在高效区间内,定速泵运行时的流量应当在高效区间的上下限:Qimin≤Qi(5)同样的,变频泵运行时的流量也应当在高效区间内:式中:Qjmin、Qjmax建立二次供水泵站优化控制问题的数学模型,必须对水泵性能曲线进行准确的数学描述。本项目水泵组合为相同型号的一台定速泵100KQL94-44-18.5/2、三台调速泵,其中日常主要使用一台定速泵两台调速泵。特性数据表如表2-1所示。表2-1100KQL94-44-18.5/2特性表Tab.2-1100KQL94-44-18.5/2characteristictable流量m3/h扬程m功率kw41.9749.169.7550.7648.7610.8358.348.4311.9166.8147.711.9974.4746.9113.8680.9246.0714.4885.7845.2814.991.3543.8815.4898.1941.4215.85103.340.7916.1108.4138.9916.31111.7837.3016.51根据特性表达式以及数据表,使用MATLAB非线性拟合函数lsqcurvefit对离心泵测试数据进行二次多项式拟合。Q-H拟合结果如图2-6所示。图2-6Q-H曲线拟合Fig.2-6Q-HCurvefitting根据拟合结果可以得出参数HX=51.2463,H=52.2463−0.0011Q2(Q-P拟合结果如图2-7所示。图2-7Q-P曲线拟合Fig.2-7Q-HCurvefitting根据拟合结果可以得出参数a=1.1476,b=0.2373,c=-0.00089546。则12SH-13的Q-P基本性能曲线可拟合为:N=1.1476+0.2373Q−0.00089546因此100KQL94-44-18.5/2调速泵的特性曲线为:H=52.2463N=1.1476据此可以建立以最小功率为目标的目标函数:

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