The invention relates to an improved genetic algorithm for automatic checking of water supply network hydraulic model. Firstly, the uncertainties (node flow and pipe friction coefficient) in the hydraulic model are encoded by double-precision real-number coding method, and the initial population is generated randomly in the solution space. Then the fitness function is stretched by simulated annealing method, and then the genetic operation is improved by using double convergence criterion. The improved algorithm can solve the problem of slow convergence rate of genetic algorithm and easy to fall into local optimal solution. The method of the invention verifies the effectiveness of the method through related experiments.
【技术实现步骤摘要】
供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法
本专利技术涉及供水管网水力模型自动校核领域,具体的说是供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法。
技术介绍
随着供水管网智能化管理的普及,各城市开始投入大量人力和财力构建或完善管网水力模型。供水管网水力不仅可以用于水厂优化运营管理、供水调度,还可以成为其它相关研究的基础,如管网水质模拟、突发性水质污染事件预警与定位等。水力模型自动校核是指通过程序自动调整模型中预先设置的水力参数,使模型计算值与监测值匹配的过程,其目的在于使构建的水力模型能更准确的模拟管网的真实运行状态,达到预期使用的目的。目前广泛使用遗传算法进行自动校核,针对标准遗传算法收敛速度慢,并且容易陷入局部最优解的问题,本专利技术对标准遗传算法进行了改进,使供水管网水力模型自动校核的效率得到提高。
技术实现思路
针对现有技术中存在的上述不足之处,本专利技术要解决的技术问题是加快遗传算法的收敛速度和避免陷入局部最优解。本专利技术为实现上述目的所采用的技术方案是:1.供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法,包括以下步骤:步骤1:根据水力模型中各监测节点的计算值与实测值设计目标函数minF;步骤2:使用双精度实数编号方式对水力模型中不确定变量进行编码;步骤3:在编码的解空间内,随机产生初始种群;步骤4:求取种群中每个个体的适应度函数f=1/minF,并用模拟退火法对适应度进行拉伸;步骤5:根据每个个体拉伸后的适应度进行选择操作;步骤6:在上一步选择操作保留下的种群中随机选择两个个体,根据相似度函数判断这两个个体是近亲时,淘汰其中一方,选取其它个体进行交叉操作 ...
【技术保护点】
1.供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:根据水力模型中各监测节点的计算值与实测值设计目标函数min F;步骤2:使用双精度实数编号方式对水力模型中不确定变量进行编码;步骤3:在编码的解空间内,随机产生初始种群;步骤4:求取种群中每个个体的适应度函数f=1/min F,并用模拟退火法对适应度进行拉伸;步骤5:根据每个个体拉伸后的适应度进行选择操作;步骤6:在上一步选择操作保留下的种群中随机选择两个个体,根据相似度函数判断这两个个体是近亲时,淘汰其中一方,选取其它个体进行交叉操作;步骤7:在上一步进行交叉操作后的种群中,根据变异概率进行变异操作得到子代种群;满足双重收敛判断条件则结束,此时子代种群包含的最优个体则为水力模型自动校核的最优解;否则返回步骤4。
【技术特征摘要】
1.供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:根据水力模型中各监测节点的计算值与实测值设计目标函数minF;步骤2:使用双精度实数编号方式对水力模型中不确定变量进行编码;步骤3:在编码的解空间内,随机产生初始种群;步骤4:求取种群中每个个体的适应度函数f=1/minF,并用模拟退火法对适应度进行拉伸;步骤5:根据每个个体拉伸后的适应度进行选择操作;步骤6:在上一步选择操作保留下的种群中随机选择两个个体,根据相似度函数判断这两个个体是近亲时,淘汰其中一方,选取其它个体进行交叉操作;步骤7:在上一步进行交叉操作后的种群中,根据变异概率进行变异操作得到子代种群;满足双重收敛判断条件则结束,此时子代种群包含的最优个体则为水力模型自动校核的最优解;否则返回步骤4。2.根据权利要求1所述的供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法,其特征在于,所述目标函数如下:约束条件为:Aq+Q=0Lh=0Ck={1,2,...,155},(k=1,2,...,P)Hl≥Hmin,(l=1,2,...,n)Km={0.80,0.81,...,1.20},(m=1,2,...,n)式中:Hi,分别表示第i个压力监测点的计算值和实测值,qj,分别表示第j个流量监测点的计算值和实测值,f1,f2分别为节点压力和节点流量的量纲影响系数,Ω1,Ω2分别表示压力监测点和管段监测点的集合,q表示管段流量转置矩阵,q=(q1,q2,...,qp)T;Q表示节点流量转置矩阵,Q=(Q1,Q2,...,Qn)T;h表示管段水头损失转置矩阵,h=(h1,h2,...,hp)T,A,L分别表示连续性方程和能量方程系统矩阵;Ck表示第k个管段的海曾-威廉系数;Km表示第m个用户节点流量变化系数;Hmin表示各节点的最低水压要求,n,P分别为节点数和管段数。Hl表示管网中第l个节点的压力。3.根据权利要求1所述的供水管网水力模型自动校核问题的改进遗传算法,其特征在于,所述使用双精度实数编号方式对水力模型中不确定变量进行编码包括以下步骤:对于初始变化区间的第j个变...
【专利技术属性】
技术研发人员:王宁,刘佳明,徐凯,张镝,白雪,王丽丽,马锡铭,赵飞,周晓磊,祁柏林,
申请(专利权)人:中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司,
类型:发明
国别省市:辽宁,21
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