大規(guī)模供水管網(wǎng)多水源優(yōu)化調(diào)配運(yùn)行研究.pdf

1、我國(guó)城市的空間布局與資源環(huán)境承載能力不相適應(yīng)的問(wèn)題現(xiàn)在越來(lái)越突出，城市缺水與水源污染日益加劇，致使城市供水系統(tǒng)現(xiàn)有供水格局面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了緩解城市用水供需矛盾，改善水源水質(zhì)，許多城市實(shí)施長(zhǎng)距離引水、水源置換等工程，形成不同水質(zhì)多水源聯(lián)合供水格局。水源的變更和新舊水源的切換會(huì)帶來(lái)城市供水管網(wǎng)的安全配水問(wèn)題，因此，如何科學(xué)合理的調(diào)配新舊水源，保證城市供水安全，并且實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)的優(yōu)化節(jié)能，成為供水行業(yè)亟待解決的問(wèn)題。本文對(duì)水源切換下，多水源

2、多水池供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)配與安全分析的理論和實(shí)踐進(jìn)行了廣泛深入地研究。
　　供水系統(tǒng)的傳統(tǒng)水力模型為節(jié)點(diǎn)水量驅(qū)動(dòng)模型，該模型雖被廣泛采用，但難以反映供水管網(wǎng)的真實(shí)流態(tài)，尤其無(wú)法反映出供水系統(tǒng)的壓力驅(qū)動(dòng)水量和漏失特性。本文提出改進(jìn)的管道漏失模型，將其與壓力驅(qū)動(dòng)漏失模型相結(jié)合進(jìn)行供水系統(tǒng)水力模擬。以壓力模擬、水量模擬和漏失模擬的權(quán)重方差為校核目標(biāo)函數(shù)，以管段 C值和管段漏失系數(shù)為調(diào)整參數(shù)，通過(guò)新的節(jié)點(diǎn)水量分配方法和GA優(yōu)化算法對(duì)壓力驅(qū)動(dòng)漏

3、失水力模型進(jìn)行校核研究。研究供水系統(tǒng)儲(chǔ)水池的動(dòng)態(tài)模擬數(shù)學(xué)模型，將儲(chǔ)水池模型與壓力驅(qū)動(dòng)漏失水力模型結(jié)合，研究多水池多水源供水系統(tǒng)的整合水齡，并分析不同進(jìn)水模式下，儲(chǔ)水池出水水齡的變化模式。
　　本文提出水源切換下多水源供水系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)配模型，目標(biāo)函數(shù)為系統(tǒng)運(yùn)行費(fèi)用的最小化，漏失量的最小化以及節(jié)點(diǎn)平均水齡的最小化。針對(duì)混合泵站含有定速泵和調(diào)速泵的特性，提出新的混合編碼方法和交叉算子，對(duì)優(yōu)化模型的約束條件采用分層處理。另外，針對(duì)優(yōu)化過(guò)程

4、中生成的大量不可行解，提出個(gè)體修復(fù)規(guī)則，加速個(gè)體的尋優(yōu)。為改善優(yōu)化解的質(zhì)量，提出一種以 MOEA與局部?jī)?yōu)化算法相結(jié)合的混合多目標(biāo)進(jìn)化算法(Hybrid MOEA)。將多目標(biāo)進(jìn)化算法與多屬性決策方法相結(jié)合求解多水源供水系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)配模型。
　　針對(duì)多儲(chǔ)水池多水源供水系統(tǒng)的優(yōu)化調(diào)配，采用兩階段方法求解。第一階段，根據(jù)電價(jià)模式、水池調(diào)蓄能力和水池服務(wù)區(qū)用水量模式，決定每個(gè)儲(chǔ)水池的優(yōu)化儲(chǔ)水策略。第二階段，運(yùn)用多目標(biāo)進(jìn)化算法優(yōu)化泵站的運(yùn)行，

5、在滿(mǎn)足管網(wǎng)用水量和水池進(jìn)水量需求的前提下，實(shí)現(xiàn)供水系統(tǒng)的優(yōu)化目標(biāo)。本文探討了水源更換對(duì)供水系統(tǒng)水質(zhì)的影響，提出水源切換下供水系統(tǒng)的水質(zhì)安全評(píng)價(jià)模型，構(gòu)建了管網(wǎng)水體水質(zhì)變化對(duì)水質(zhì)的影響函數(shù)。研究水源切換條件下，供水系統(tǒng)的水質(zhì)安全保障措施。以管網(wǎng)改造的經(jīng)濟(jì)性目標(biāo)和水質(zhì)影響后果的最小化為目標(biāo)函數(shù)，建立基于水質(zhì)安全的管網(wǎng)優(yōu)化改造模型。
　　以 S市水源置換工程為實(shí)例，充分利用S市多儲(chǔ)水池的調(diào)節(jié)能力，結(jié)合峰谷電價(jià)，建立以?xún)?yōu)化儲(chǔ)水策略為基礎(chǔ)的

6、多水源優(yōu)化調(diào)配模型，運(yùn)用多目標(biāo)進(jìn)化算法與多屬性決策進(jìn)行優(yōu)化求解。分別采用采用NSGA-II，epsilon-MOEA，SPEA2和混合多目標(biāo)進(jìn)化算法（HMOEA）求解，并對(duì)四種算法的Pareto解集進(jìn)行比較，結(jié)果表明，本文提出的混合多目標(biāo)進(jìn)化算法相對(duì)其它算法求解結(jié)果較優(yōu)。以混合多目標(biāo)進(jìn)化算法 Pareto解集為例，運(yùn)用多屬性決策方法（TOPSIS）選取最終優(yōu)化解，結(jié)果表明，通過(guò)對(duì)水源的優(yōu)化調(diào)配，運(yùn)行費(fèi)用節(jié)省約6.7％，系統(tǒng)漏失率和節(jié)點(diǎn)平