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大规模供水系统直接优化调度研究

陈磊  
【摘要】:城市供水系统是城市的命脉,它不仅直接关系到城市居民的生活质量,而且极大地影响城市的经济发展。然而目前城市供水系统的不合理运行产生较大能量浪费、管网漏水甚至爆管等许多问题,严重影响着供水安全。以杭州市供水系统为依托,建立合理的给水管网优化模型并进行有效的求解,是本文研究的重要内容。 目前国内较精确的宏观管网工况模型大都采用BP神经网络,但是鲜见有效确定网络结构,以及解决BP算法局部最优问题的方法。本文将双层自适应遗传算法用于优化网络结构,在利用二进制编码的自适应遗传算法搜索拓扑结构的同时,引入实数编码的自适应遗传算法优化不同拓扑结构网络的权阈值以防止训练陷入局部最优,然后通过训练和测试来评价各网络的泛化性能,通过自适应遗传算法的循环搜索,找到较优拓扑结构。为解决BP算法的局部最优问题,将混沌遗传算法用于优化BP网络的初始权阈值,以提高基于BP网络工况模型的预测能力。结合杭州市管网的实际工况数据,验证了算法的合理性和有效性。同时,采用相同方法优化基于BP网络的水源供水量与系统要求水源压力之间关系的模型结构和权阈值,为优化调度奠定基础。 针对BP网络结构难以确定,以及基于经验风险最小化的BP网络容易产生过学习等问题,根据时用水序列具有周期性和趋势性的特点,提出了基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机的时用水量预测模型。最小二乘支持向量机基于结构风险最小化,能够较好地协调经验风险最小化和学习机器VC维之间的关系,提高了模型的预测能力;通过贝叶斯推断可以较快确定最小二乘支持向量机的模型参数,较好地解决了采用交叉验证确定参数耗时长的问题。通过预测杭州市工作日和休息日的时用水量,验证了基于贝叶斯推断最小二乘支持向量机时用水量模型的较快建模速度和较高预测精度。 针对优化调度的传统优化算法存在高维空间寻优能力较差的问题,提出了正交多智能体进化算法,并将其应用于求解杭州供水系统直接优化调度模型。通过对初始种群进行正交操作,获得较优的初始种群;利用多智能体的竞争和自学习操作,使算法具有较强的全局和局部寻优能力。实例分析结果表明,正交多智能体进化算法具有更强全局搜索能力和更快寻优速度,并且正交多智能体进化算法优化方案能够较大程度地提高各水泵的运行效率,可比经验调度节电2.96%。


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