一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型技术方案

本发明专利技术公开的属于城市供水技术领域，具体为一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，该基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型的具体步骤如下：S1：确定供水原水系统的第一级优化调度目标函数F；S2：确定供水原水系统优化调度约束条件；S3：采用加速遗传算法求解第一级优化调度模型；S4：确定供水原水系统的第二级优化调度目标函数F；S5：确定供水原水系统优化调度约束条件；S6：采用加速遗传算法求解第二级优化调度模型；S7：根据优化结果制定调度计划：据优化得出调度策略对供水原水系统进行调度，达到降低能耗、节约电能和提高管理的目标，本发明专利技术能够降低原水输送能耗，节约电能。

A two-level optimal scheduling model of urban water supply system based on accelerating genetic algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型
本专利技术涉及城市供水
，具体为一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型。
技术介绍
沿海地区由于自身特点适宜建立河流和水库联合原水系统。该系统具备多个水源、多个泵站、多座生活用水水库以及用户均为水厂大用户等特点，其优化调度对象包括水库水位和泵站运行方式，技术方式与城市供水管网调度有着明显区别。现有的供水原水系统输水量巨大，能耗较高的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，以解决上述
技术介绍
中提出的输水量巨大，能耗较高的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，该基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型的具体步骤如下：S1：确定供水原水系统的第一级优化调度目标函数F：原水系统第一级优化调度模型目标函数是原水输送费用总和最小，河流与水库联合原水系统优化调度模型目标函数如下：式中Qij为泵站i内在时段j内的取水量(m3/h)，Hij为泵站i在时段j内的扬程(m)；K为电耗系数K＝a/102，a为电价(元/kW·h)，m为泵站个数，n为时段总数；S2：确定供水原水系统优化调度约束条件：水厂水量水压约束如下式：qi≥Qi，hi≥Hi，式中i为水厂数，qi为进入第i水厂的原水量(m3/h)，Qi为第i水厂的时原水需求量(m3/h)，Hi为第i水厂的服务水压要求(m)，hi为第i水厂的实际水压(m)；水库水位约束如下式：Himin≤Hi≤Himax，式中i为水库编号，Himin为第i水库最低运行水位(m)，Himax为第i水库的最高水位(m)，丰水期为汛限水位，枯水期为设计高水位；泵站约束如下式：Qimin≤Qi≤Qimax，Himin≤Hi≤Himax，式中i为泵站数，Qi为泵站i的抽送流量(m3/h)，Qimin、Qimax为泵站i的最小和最大抽送流量(m3/h)；调度期末水库水位约束：Hti-e≤H0i≤Hti+e，式中H0i为i水库在调度初时的水位(m)，Hti为i水库在调度末时的水位(m)，e为允许的水位偏移量(m)；S3：采用加速遗传算法求解第一级优化调度模型：求解流程如下：设置RAGA参数→编码→产生初始父代→调用计算内核计算目标函数值→父代适应度评价→父代的选择、交叉和变异→调用计算内核计算目标函数值→适应度评价，选择最优个体→根据最优个体选择子代变量区间→将最优秀的个体保留到子代→判断算法终止条件→若是，则输出结果，若不是，则从编码开始循环，以确定水库水位、泵站流量及泵站扬程；S4：确定供水原水系统的第二级优化调度目标函数F：第二级优化调度的目标是优化泵站内水泵组运行，通过优化每一时间段定速泵的开关状态、变频泵的开关状态和转速比来达到降低运行费用的目的，目标函数是泵站电能消耗费用最低，如下：式中F1为电能费用(元)，Qij为水泵i在时段j内的单泵取水量(m3/h)，Hij为水泵i在时段j内的单泵扬程(m)，ηij为对应Qij的水泵效率(％)，m为水泵总数，n为时段总数，η'ij为对应Qij的电机效率(％)；S5：确定供水原水系统优化调度约束条件：泵站约束如下式：Qimin≤Qi≤Qimax，式中Qi为泵站i的抽送流量(m3/h)，Qimin和Qimax分别为泵站i的最小和最大抽送流量(m3/h)；S6：采用加速遗传算法求解第二级优化调度模型：采用步骤S3中的加速遗传算法求解流程，对水泵机组运行策略进行优化，即定速泵的运行计划、变频泵的开关和转速比调整计划；S7：根据优化结果制定调度计划：据优化得出调度策略对供水原水系统进行调度，达到降低能耗、节约电能和提高管理的目标。优选的，所述步骤S2中e取值为0.01m。优选的，所述步骤S3中计算内核采用EPANET计算引擎。优选的，所述步骤S3中编码方式为标准实数编码。优选的，所述步骤S7中的调度方式为7*24小时实时调度。优选的，所述时间计量单位为小时。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：1)通过本模型可以实现原水输送费用最少，能耗最少；2)可以实时的进行供水量调节，不浪费水；3)采用两级优化调度的模式，效率更高。附图说明图1为本专利技术实施步骤流程图；图2为本专利技术加速遗传算法求解模型流程图；图3为本专利技术某市供水原水系统图；图4为本专利技术水库水位优化运行图；图5为本专利技术耗电量计算结果。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。请参阅图1-5，本专利技术提供一种技术方案：一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，该基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型的具体步骤如下：S1：确定供水原水系统的第一级优化调度目标函数F：原水系统第一级优化调度模型目标函数是原水输送费用总和最小，河流与水库联合原水系统优化调度模型目标函数如下：式中Qij为泵站i内在时段j内的取水量(m3/h)，Hij为泵站i在时段j内的扬程(m)；K为电耗系数K＝a/102，a为电价(元/kW·h)，m为泵站个数，n为时段总数；S2：确定供水原水系统优化调度约束条件：水厂水量水压约束如下式：qi≥Qi，hi≥Hi，式中i为水厂数，qi为进入第i水厂的原水量(m3/h)，Qi为第i水厂的时原水需求量(m3/h)，Hi为第i水厂的服务水压要求(m)，hi为第i水厂的实际水压(m)；水库水位约束如下式：Himin≤Hi≤Himax，式中i为水库编号，Himin为第i水库最低运行水位(m)，Himax为第i水库的最高水位(m)，丰水期为汛限水位，枯水期为设计高水位；泵本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，其特征在于：该基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型的具体步骤如下：/nS1：确定供水原水系统的第一级优化调度目标函数F：原水系统第一级优化调度模型目标函数是原水输送费用总和最小，河流与水库联合原水系统优化调度模型目标函数如下：

【技术特征摘要】
1.一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，其特征在于：该基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型的具体步骤如下：
S1：确定供水原水系统的第一级优化调度目标函数F：原水系统第一级优化调度模型目标函数是原水输送费用总和最小，河流与水库联合原水系统优化调度模型目标函数如下：式中Qij为泵站i内在时段j内的取水量(m3/h)，Hij为泵站i在时段j内的扬程(m)；K为电耗系数K＝a/102，a为电价(元/kW·h)，m为泵站个数，n为时段总数；
S2：确定供水原水系统优化调度约束条件：
水厂水量水压约束如下式：qi≥Qi，hi≥Hi，式中i为水厂数，qi为进入第i水厂的原水量(m3/h)，Qi为第i水厂的时原水需求量(m3/h)，Hi为第i水厂的服务水压要求(m)，hi为第i水厂的实际水压(m)；
水库水位约束如下式：Himin≤Hi≤Himax，式中i为水库编号，Himin为第i水库最低运行水位(m)，Himax为第i水库的最高水位(m)，丰水期为汛限水位，枯水期为设计高水位；
泵站约束如下式：Qimin≤Qi≤Qimax，Himin≤Hi≤Himax，式中i为泵站数，Qi为泵站i的抽送流量(m3/h)，Qimin、Qimax为泵站i的最小和最大抽送流量(m3/h)；调度期末水库水位约束：Hti-e≤H0i≤Hti+e，式中H0i为i水库在调度初时的水位(m)，Hti为i水库在调度末时的水位(m)，e为允许的水位偏移量(m)；
S3：采用加速遗传算法求解第一级优化调度模型：求解流程如下：
设置RAGA参数→编码→产生初始父代→调用计算内核计算目标函数值→父代适应度评价→父代的选择、交叉和变异→调用计算内核计算目标函数值→适应度评价，选择最优个体→根据最优个体选择子代变量区间→将最优秀的个体保留到子代→判断算法终止条件→若是，则输出结果，若不是，则从编码开始循环，以确定水库水位、泵站流量及泵站扬程；
S...

【专利技术属性】
技术研发人员：董晓磊，许冲，朱其龙，
申请(专利权)人：三禹水务科技苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32