基于混沌理論和蟻群算法的多水源供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究.pdf

1、城市供水系統(tǒng)已逐步發(fā)展為廣地域分布的聯(lián)網(wǎng)多水源系統(tǒng)。雖然每個(gè)水源都有就近供水性質(zhì),但由于泵站所屬用戶用水特征不同,對(duì)泵站各時(shí)段供水要求存在明顯差異.對(duì)系統(tǒng)水量的優(yōu)化預(yù)測(cè)協(xié)調(diào)調(diào)度的目的是優(yōu)化資源的合理利用,減少能量損耗又可以較好解決供水邊緣地帶供水質(zhì)量,獲取良好的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。城市供水系統(tǒng)表現(xiàn)為供水環(huán)境復(fù)雜、用戶多樣化,特別是受城市發(fā)展布局變化影響用水需求多變,對(duì)多水源供水系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)度學(xué)術(shù)上可歸為動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下受多條件約束的多目標(biāo)優(yōu)

2、化控制問題,該問題具有高度非線性和耦合混合變量的供水系統(tǒng)模型,要實(shí)現(xiàn)并滿足實(shí)時(shí)調(diào)度需要找出足夠精度的用水量預(yù)測(cè)方法和先進(jìn)的優(yōu)化調(diào)度策略。
　　 論文在尋求取得城市時(shí)用水量的時(shí)間序列基礎(chǔ)上,通過推演算得延遲時(shí)間和嵌入維數(shù),探索并應(yīng)用相空間重構(gòu)技術(shù),借助混沌理論研究時(shí)用水量的混沌特性,證明了一般城市的時(shí)用水量具有典型的混沌特性,因而多水源供水系統(tǒng)屬典型的混沌系統(tǒng)。通過現(xiàn)代先進(jìn)理論工具,系統(tǒng)分析研究了某城市給定對(duì)象的沿程各大用戶用水量

3、觀測(cè)序列的分形和鏈級(jí)混沌關(guān)聯(lián),并依據(jù)系統(tǒng)相圖和最大Lyapunov指數(shù)變化研究比較漏損故障發(fā)生時(shí)的漏水時(shí)序的不同混沌特性。仿真結(jié)果表明,通過跟蹤各混沌特征參數(shù)的演化趨勢(shì)可識(shí)別與檢測(cè)某些漏損故障,該結(jié)果可作實(shí)際檢測(cè)驗(yàn)證參考,為及時(shí)查找及維護(hù)供水系統(tǒng)提供依據(jù),有助于防止資源損耗。
　　 通過對(duì)不同長(zhǎng)度歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)下的各混沌方法預(yù)測(cè)效果作分析比較后,找出了適用于多水源供水系統(tǒng)時(shí)用水量短期預(yù)測(cè)的混沌預(yù)測(cè)工具。提出一種混沌橫向分時(shí)段預(yù)測(cè)方

4、法,以模式識(shí)別獲得高關(guān)聯(lián)度的橫向時(shí)序?yàn)檠芯繕颖?重構(gòu)橫向分時(shí)段相空間并分析典型時(shí)段流量數(shù)據(jù)的混沌特性,通過在線最小二乘支持向量機(jī)做混沌預(yù)測(cè)工具求得各時(shí)段用水流量。為了能動(dòng)態(tài)跟蹤用水突變,提出縱向殘差修正預(yù)測(cè)方法,實(shí)時(shí)采集縱向數(shù)據(jù)序列作殘差計(jì)算,進(jìn)而用灰色模型進(jìn)行殘差預(yù)測(cè)修正以提高實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)精度。依據(jù)杭州市蕭山某大用戶時(shí)用水量實(shí)例,對(duì)一段時(shí)間的正常用水和突變用水做連續(xù)24小時(shí)以上時(shí)間的短期混沌預(yù)測(cè),全面比較了相關(guān)類型方法的預(yù)測(cè)效果表明,混沌

5、橫向分時(shí)段預(yù)測(cè)方法能很好反映被調(diào)控對(duì)象沿程用戶的用水特點(diǎn),較好地達(dá)到了系統(tǒng)短期預(yù)測(cè)精度；在此基礎(chǔ)上作縱向殘差修正能很好跟蹤實(shí)時(shí)用水變化情況,更易滿足供水系統(tǒng)實(shí)時(shí)優(yōu)化調(diào)度的需求。
　　 針對(duì)多水源供水系統(tǒng)用戶用水的特征,借助日益成熟的計(jì)算機(jī)控制技術(shù)尋求現(xiàn)代理論調(diào)度控制算法,發(fā)現(xiàn)蟻群算法有其可取之處,但常規(guī)蟻群算法存在易陷入局部最優(yōu)、易早熟和分散搜優(yōu)收斂慢的缺點(diǎn).采用聚度控制蟻群算法求取離散問題,弓!入黃金分割法則設(shè)置參數(shù),根據(jù)螞蟻

6、聚集的信息權(quán)重調(diào)整決策概率,能較好克服上述缺點(diǎn),獲取了好的求解效果。并針對(duì)求解連續(xù)變量全局優(yōu)化的難題,提出改進(jìn)聚度控制的蟻群算法,在連續(xù)變量域采用實(shí)數(shù)編碼,決策概率中引入?yún)^(qū)間聚度信息權(quán)重,并利用靈活轉(zhuǎn)移步長(zhǎng)和動(dòng)態(tài)揮發(fā)系數(shù)對(duì)蟻群分布尋優(yōu)進(jìn)行控制,使其迭代前期保持解值多樣性與后期又具有快速收斂的雙重特性。仿真結(jié)果表明,該方法能較好平衡廣范圍搜索和信息素正反饋能力,有效降低了陷入局部最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn),在求解多維多極值連續(xù)函數(shù)的全局優(yōu)化問題時(shí)具有明顯

7、優(yōu)勢(shì).將這兩種聚度控制蟻群算法應(yīng)用于多水源供水系統(tǒng)常規(guī)優(yōu)化調(diào)度,仿真論證了其有獲得期望效果的潛力。
　　 文章最后針對(duì)給定的多水源供水系統(tǒng)約束條件眾多耗時(shí)長(zhǎng)且壓力波動(dòng)較大等問題做了更進(jìn)一步的研究,提出一種基于增量模型控制壓力恒定的優(yōu)化調(diào)度新策略。由用戶流量參數(shù)預(yù)測(cè)建立了增量模型,以分界監(jiān)控點(diǎn)壓力參數(shù)恒定為目標(biāo)函數(shù),并給出該策略:將機(jī)泵出口壓力,機(jī)泵狀態(tài)及變頻機(jī)泵轉(zhuǎn)速為優(yōu)化決策變量,并采用混合聚度控制蟻群算法同時(shí)優(yōu)化連續(xù)和離散變量