一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法技术

本发明专利技术公开一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，采集燃气管网实际运行数据，从而设定计算初始值；确定寻优目标函数值J，并对寻优目标函数值J进行精度判断；若寻优目标函数值J满足精度要求则输出管段n的实际工况当量粗糙度Kn，否则，调整当量粗糙度Kn，重新进行水力计算以及基于水力计算结果的寻优目标函数值J的计算，并再次对寻优目标函数值J进行精度判断，至寻优目标函数值J满足精度要求。利用遗传算法根据实际测量管网数据对管道实际工况当量粗糙度Kn进行参数自适应辨识，能够离线或在线动态辨识管道实际工况当量粗糙度Kn，使辨识结果和实际测量在一定精度条件下相吻合。

A method for calculating the equivalent roughness of gas pipeline

The calculation method of adaptive identification of the invention discloses a gas pipeline equivalent rough operation data acquisition, gas pipeline network, so as to set the initial value; to determine the optimal value of J, and the optimal J value judgment accuracy optimization objective function value; if J meet the requirements of precision output equivalent conditions n pipe roughness Kn, otherwise, the adjustment of equivalent roughness Kn, hydraulic calculation and re calculation results based on hydraulic optimization of the objective function value of the calculation of J, and again on the optimal value of the objective function J accuracy judgment, the optimization objective function value J to meet the accuracy requirements. The use of genetic algorithm based on the actual measurement data of the actual condition of pipeline network equivalent roughness Kn adaptive parameter identification, can the actual condition of off-line or on-line dynamic identification of pipeline equivalent roughness Kn, the identification results and actual measurement in a certain precision condition coincide.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及管道领域，尤其是一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法。
技术介绍
燃气管网水力计算是实现高质量的管网设计、施工、完善管网、优化管网运行管理和保障安全供气的必要手段。国内外现有的稳态燃气管网计算方法作为一种理论计算方法，主要是被燃气专业设计院用于管网设计的管径选择和管网水力工况校核，而没有燃气公司将其用于管网运行工况和事故工况下的分析，理论设计计算结果与实际管网的运行情况存在较大偏差，原来设计时的理论计算结果已经不能客观反映出在城市管网和用户规模发生较大变化的管网运行工况，在较长时期内管网和用户都已发生较大改变而没有重新对管网的水力工况重新核算和分析的情况下这种现象尤其突出。在燃气管网水力工况计算过程中，管道内壁当量粗糙度K与燃气管网的管道材料、输送介质、使用年限、内壁生锈、部分堵塞、内表壁沉淀等因素有关，每一根管道K的取值都有所不同，K的取值决定了水力工况计算结果的精度，另外还会影响流量迭代运算的速度和收敛性。由于当量粗糙度K的理论值与实际值存在误差，因而K的理论取值不能反应出燃气管道实际状态，直接导致水力计算理论值与实际工况测量值存在较大误差，原来设计时的理论计算结果已经不能客观反映出在管网实际运行工况，不能够对燃气管网的实际工况进行有效预测，缺乏足够的精确度。目前一般都认为管网水力计算结果与实际值的偏差主要起因于管网固有特性参数“当量绝对粗糙度K”的不准确性，且当量绝对粗糙度K作为燃气管网的固有特性，与燃气管网中实际运营状态无关。也就是说，我们可以根据实际测量管网数据对水力计算进行自适应优化处理，离线或在线动态调整辨识当量绝对粗糙度K，使水力计算的结果和实际测量数据在一定精度条件下吻合。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，调整辨识当量绝对粗糙度K，使水力计算的结果和实际测量数据在一定精度条件下吻合。为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，步骤1，采集燃气管网实际运行数据，从而设定计算初始值；步骤2，确定寻优目标函数值J，并对寻优目标函数值J进行精度判断；步骤3，若寻优目标函数值J满足精度要求则输出管段n的实际工况当量粗糙度Kn，否则，调整当量粗糙度Kn，重新进行水力计算以及基于水力计算结果的寻优目标函数值J的计算，并再次对寻优目标函数值J进行精度判断，至寻优目标函数值J满足精度要求。在步骤1中，根据燃气管网的管道材料、输送介质、使用年限、内壁生锈、部分堵塞、内表壁沉淀来取定管道内壁当量绝对粗糙度Kn的理论值，即初始值。在步骤2中，寻优目标函数值J为minJ(Kn)＝α1∑βj(P1j-P2j)2+α2∑βk(Q1k-Q2k)2；其中，Kn为管段n的当量粗糙度；α1、α2、βj、βk为加权因子；P1j为能够实际测量到节点压力的节点压力理论值，P2j为能够实际测量到节点压力的节点压力实际测量值，Q1k为气源厂流量的理论值，Q2k为气源厂流量的实际测量值；j和k为序号从1开始的整数。在步骤3中，通过辨识遗传算法对当量粗糙度Kn进行调整。步骤3.1，对个体进行编码；步骤3.1.1，精度辨识遗传算法的运算对象是管段n的实际工况当量粗糙度Kn，将变量Kn编码为无符号二进制整数；步骤3.1.2，根据当量粗糙度实际测量计算范围确定变量Kn的辨识范围为0.01mm-3mm，设定辨识步长为0.012，则可用整数0-250来一一表示当量粗糙度离散值0.01mm-3mm；采用8位无符号二进制编码表示0-255，实际辨识步长0.01176，具体编码公式如下：步骤3.1.3，将所有Kn拼接在一起所组成的8n位无符号二进制数就形成了个体的基因型K，表示一个可行解；基因型K所对应的表现型是k，个体的表现型k和基因型K之间可通过编码和解码程序相互转换，每一个kn的解码公式如下：步骤3.2，将由100个个体组成的群体作为初始群体，每个个体均为8n位无符号二进制数；步骤3.3，以寻优目标函数值J的倒数来计算个体适应度。在步骤3.2中，每个个体通过随机方法产生。步骤3.1.1中提及的遗传算法，其具体实现步骤：步骤一、对步骤3.2中的初始群体进行选择运算。这里我们采用与适应度成正比的概率来确定各个个体复制到下一代群体中的数量。其具体操作过程是：1)计算出群体中所有个体的适应度的总和2)根据每个个体的相对适应度的大小确定该个体被遗传到下一代群体中的概率3)从0开始对每个概率累加，得到每个个体概率值成一个数值区域，全部概率值之和为1；4)再产生100个0到1之间的随机数，依据该随机数出现在上述哪一个概率区域内来确定各个被选中的个体基因型，由这100个被选择中的个体组成新的种群。步骤二、对选择运算后产生的新的种群进行交叉运算(采用均匀多点交叉方法)。1)根据个体的基因数目产生一个相同位数的交叉掩码M；2)种群中的个体进行两两配对；3)将配对好的每组父代编码(分别命名为父代A和父代B)进行如下交叉运算，产生出两个新的子代(分别命名为子代A'和子代B')；A'＝(B&(！M))+(B&M)；B'＝(B&(！M))+(A&M)；4)得到所有子代A'和子代B'组成的一个变化后的新的种群，即对选择运算后产生的新的种群中每个个体的数据做出了相应的变化。步骤二、对交叉运算后产生的变化后的新的种群进行变异运算(采用基本位变异方法)。1)确定出各个个体的基因变异位置；当每一次需要变异运算时获取一个随机数，如果随机数在变异概率之内，则再产生一个变异掩码M'，变异个体的基因与该掩码M'做异或运算，因此，变异位置通过掩码M'确定；2)依照某一概率将变异点的原有基因值取反，其中某一概率是通过经验值在算法运算之前选定的一个常量。本专利技术利用遗传算法根据实际测量管网数据对管道实际工况当量粗糙度Kn进行参数自适应辨识，能够离线或在线动态辨识管道实际工况当量粗糙度Kn，使辨识结果和实际测量在一定精度条件下相吻合。附图说明图1为本专利技术的计算方法流程图。图2为本专利技术的系统图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细说明：如图1所示，一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，步骤1，采集燃气管网实际运行数据，从而设定计算初始值；步骤2，确定寻优目标函数值J，并对寻优目标函数值J进行精度判断；步骤3，若寻优目标函数值J满足精度要求则输出管段n的实际工况当量粗糙度Kn，否则，调整当量粗糙度Kn，重新进行水力计算以及基于水力计算结果的寻优目标函数值J的计算，并再次对寻优目标函数值J进行精度判断，至寻优目标函数值J满足精度要求。在步骤1中，根据燃气管网的管道材料、输送介质、使用年限、内壁生锈、部分堵塞、内表壁沉淀来取定管道内壁当量绝对粗糙度Kn的理论值，即初始值。在步骤2中，寻优目标函数值J为minJ(Kn)＝α1∑βj(P1j-P2j)2+α2∑βk(Q1k-Q2k)2；其中，Kn为管段n的当量粗糙度；α1、α2、βj、βk为加权因子；P1j为能够实际测量到节点压力的节点压力理论值，P2j为能够实际测量到节点压力的节点压力实际测量值，Q1k为气源厂流量的理论值，Q2k为气源厂流量的实际测量值；j和k为序号从1开始的整数。在步骤本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，其特征在于：步骤1，采集燃气管网实际运行数据，从而设定计算初始值；步骤2，确定寻优目标函数值J，并对寻优目标函数值J进行精度判断；步骤3，若寻优目标函数值J满足精度要求则输出管段n的实际工况当量粗糙度Kn，否则，调整当量粗糙度Kn，重新进行水力计算以及基于水力计算结果的寻优目标函数值J的计算，并再次对寻优目标函数值J进行精度判断，至寻优目标函数值J满足精度要求。

【技术特征摘要】
1.一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，其特征在于：步骤1，采集燃气管网实际运行数据，从而设定计算初始值；步骤2，确定寻优目标函数值J，并对寻优目标函数值J进行精度判断；步骤3，若寻优目标函数值J满足精度要求则输出管段n的实际工况当量粗糙度Kn，否则，调整当量粗糙度Kn，重新进行水力计算以及基于水力计算结果的寻优目标函数值J的计算，并再次对寻优目标函数值J进行精度判断，至寻优目标函数值J满足精度要求。2.根据权利要求1所述的一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，其特征在于：在步骤1中，根据燃气管网的管道材料、输送介质、使用年限、内壁生锈、部分堵塞、内表壁沉淀来取定管道内壁当量绝对粗糙度Kn的理论值，即初始值。3.根据权利要求1所述的一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，其特征在于：在步骤2中，寻优目标函数值J为minJ(Kn)＝α1∑βj(P1j-P2j)2+α2∑βk(Q1k-Q2k)2；其中，Kn为管段n的当量粗糙度；α1、α2、βj、βk为加权因子；P1j为能够实际测量到节点压力的节点压力理论值，P2j为能够实际测量到节点压力的节点压力实际测量值，Q1k为气源厂流量的理论值，Q2k为气源厂流量的实际测量值；j和k为序号从1开始的整数。4.根据权利要求1所述的一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，其特征在于：在步骤3中，通过辨识遗传算法对当量粗糙度Kn进行调整。5.根据权利要求4所述的一种燃气管道当量粗糙度自适应辨识的计算方法，其特征在于：步骤3.1，对个体进行编码；步骤3.1.1，精度辨识遗传算法的运算对象是管段n的实际工况当量粗糙度Kn，将变量Kn编码为无符号二进制整数；步骤3.1.2，根据当量粗糙度实际测量计算范围确定变量Kn的辨识范围为0.01mm-3mm，设定辨识步长为0.012，则可用整数0-250来一一表示当量粗糙度离散值0.01mm-3mm；采用8位无符号二进制编码表示0-255，实际辨识步长0.01176，具体编码公式如下：Kn=(kn-0.01)×OXFF(3-0.01);]]>步骤3.1.3，将所有Kn拼接在一起所组成的8n位无符号二进制数就形成了个体的基因型K，表示一个可行解；基因型K所对应的表现型是k，个体的表现型k和基因型K之间可通过编码和解码程序相互转换，每一个kn的解码公式如下：kn=Kn×(3-0.01)OXFF+0.01;]]>步骤3....

【专利技术属性】
技术研发人员：肖蕾，庄鑫财，刘克江，袁飞，王冠培，朱鹰屏，
申请(专利权)人：广东技术师范学院，
类型：发明
国别省市：广东;44