基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术提供基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法、系统、设备及介质，基于并联水泵的运行参数初始化蜉蝣算法基本参数，将蜉蝣种群分为多个子群，获得种群适应度值，得到初始水泵能耗；将多个蜉蝣子群中的雌性蜉蝣和雄性蜉蝣分别根据自己和邻居的经验来调整位置，根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新蜉蝣的速度，将更新后的位置代入水泵能耗计算公式获得新的适应度值；同时在蜉蝣位置更新过程中检测各子群进化状态，激活停滞子群且排斥最优种群；满足迭代结束条件并输出最优解；本申请提出多子群协同策略，检测子群状态，激活停止子群且排斥最优种群，提高了算法的搜索能力，显著提高节能效果，收敛精度、收敛速度和算法稳定性显著提高。稳定性显著提高。稳定性显著提高。

【技术实现步骤摘要】
基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法、系统、设备及介质


[0001]本专利技术属于节能
，具体涉及基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法、系统、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高和对室内舒适性需求的提高，中央空调成为大型公共建筑必不可少的空气调节设备，作为中央空调主要耗能设备的并联水泵，占中央空调电负荷的大约25％～30％，有着很大的节能降耗空间。由于不同类型的水泵具有不同的设备参数，可以调节水泵的启停状态和转速来满足不同的管网流量需求。因此，如何降低水泵的运行能耗提高并联水泵的运行效率成为近年来建筑节能的重要研究内容。
[0003]现有技术中解决并联变频水泵转速比与运行台数的优化配置问题采用数学规划求解方法和元启发式算法在求解并联水泵优化配置问题上都有较好的效果。但是，数学规划求解方法不能充分考虑到中央空调系统运行的实际情况，求解精度不高等问题；大多数元启发式算法有收敛速度过慢，搜索效率低等问题。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法、系统、设备及介质，能够显著提高节能效果，并且收敛精度、收敛速度和算法稳定性显著提高。
[0005]本专利技术是通过以下技术方案来实现：
[0006]基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]S1：基于并联水泵的运行参数初始化蜉蝣算法基本参数，将蜉蝣种群分为多个子群，获得种群适应度值，得到初始水泵能耗；
[0008]S2：将多个蜉蝣子群中的雌性蜉蝣和雄性蜉蝣分别根据自己和邻居的经验来调整位置，根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新蜉蝣的速度，将更新后的位置代入水泵能耗计算公式获得新的适应度值；
[0009]S3：新适应度值优于个体最优则更新个体最优，若新适应度值若优于全局最优则更新全局最优，在蜉蝣位置更新过程中检测各子群进化状态，激活停滞子群且排斥最优种群；
[0010]S4：判断是否达到迭代结束条件，满足则退出循环并输出最优解，得到最优优化方案，否则返回步骤S2。
[0011]进一步，所述步骤S1中基于并联水泵的运行参数初始化蜉蝣算法基本参数时，需要将水泵机组中每台水泵的转速比的序列组合表示每个蜉蝣个体的位置，即ω
i
＝x
i,j
，每个蜉蝣个体都代表并联水泵的负荷分配问题的一个可行解，同时要满足水泵转速比的预定义范围，得到的蜉蝣算法基本参数为：
[0012]x
i,j
∈C{(0.6,1),0}。
[0013]进一步，所述步骤S1中初始水泵能耗为：
[0014][0015]其中，P为整个水泵机组的输出功率，n为并联水泵的台数，H为水泵机组流量。
[0016]进一步，所述步骤S2中雌性蜉蝣根据自己和邻居的经验来调整位置表达式为：
[0017][0018]其中，x
it
为时间步长t时蜉蝣i在搜索空间中的当前位置，v
it+1
为在当前位置上添加速度；
[0019]雄性蜉蝣根据自己和邻居的经验来调整位置表达式为：
[0020][0021]其中，为在时刻t时的蜉蝣i，v
it+1
为在当前位置上添加速度。
[0022]进一步，所述步骤S2中雄性蜉蝣根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新速度为：
[0023][0024]其中，是蜉蝣i在j维度t时刻的速度，为t时刻的位置，a1和a2是社会作用正吸引系数，pbest为蜉蝣历史最佳位置，gbest为最佳蜉蝣位置，β为蜉蝣的能见度系数，r
p
为当前位置与pbest的距离，r
g
为当前位置与gbest的距离；
[0025]雌性蜉蝣根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新速度为：
[0026][0027]其中，为速度，为蜉蝣的位置，a2为一个正系数，β为一个固定的能见系数，r
mf
为雌性蜉蝣距离雄性蜉蝣的位置，fl为一个随机游走系数，r为一个在范围[
‑
1,1]的随机数。
[0028]进一步，所述步骤S3中检测各子群进化状态包括以下步骤：
[0029]若每个子群的最佳蜉蝣sbest
j
不能根据迭代次数的增加逐步最优解出现停滞现象，则引入停滞计数器θ，设置子群停滞次数阈值Θ时，当子群停滞次数超过阈值Θ时，将通过停滞子群与最优子群的信息交互构建激活样本，当sbest
j
处于持续更新状态，子群无需干预，关闭停滞检测计数器；
[0030]其中，各子群的最佳蜉蝣sbest
j
(j＝1,2,...,H,其中H是子群的数量)为j子群的状态，最优子群的sbest为群体最优值，即sbest
j
＝gbest；
[0031]所述构建激活样本包括以下步骤：
[0032]使用交叉突变算子将群体最优解(gbest)与停滞子群进行信息交互：
[0033][0034]其中，r
d
为[0，1]范围内的随机突变因子，为子群j在d维度上的激活样本；
[0035]最优子群将其部分有利的信息和停止子群进行融合，帮助停止子群跳出局部最优解；
[0036]停滞子群被激活后利用停滞检测器再次检测激活效果，若该子群新样本的sbest优于旧的sbest，停滞检测器θ置零，否则该子群将在下一次迭代时继续激活。
[0037]进一步，所述步骤S3中的排斥最优种群包括以下步骤：
[0038]随着算法迭代次数的增加，其他子群会在最优解的引导下过早地聚集在一起；当其他子群的蜉蝣靠近最优解时，该蜉蝣将会被排斥；排斥表达式为：
[0039][0040]其中，r
d
为[0,1]范围内的随机数，引入解在d维度上的上界和下界x
dmax
和x
dmin
。
[0041]基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配系统，包括：
[0042]初始水泵能耗模块，用于基于并联水泵的运行参数初始化蜉蝣算法基本参数，将蜉蝣种群分为多个子群，获得种群适应度值，得到初始水泵能耗；
[0043]新的适应度值模块，用于将多个蜉蝣子群中的雌性蜉蝣和雄性蜉蝣分别根据自己和邻居的经验来调整位置，根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新蜉蝣的速度，将更新后的位置代入水泵能耗计算公式获得新的适应度值；
[0044]更新模块，用于新适应度值优于个体最优则更新个体最优，若新适应度值若优于全局最优则更新全局最优，在蜉蝣位置更新过程中检测各子群进化状态，激活停滞子群且排斥最优种群；
[0045]判断模块，用于判断是否达到迭代结束条件，满足则退出循环并输出最优解，得到最优优化方案，否则继续更新。
[0046]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于并联水泵的运行参数初始化蜉蝣算法基本参数，将蜉蝣种群分为多个子群，获得种群适应度值，得到初始水泵能耗；S2：将多个蜉蝣子群中的雌性蜉蝣和雄性蜉蝣分别根据自己和邻居的经验来调整位置，根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新蜉蝣的速度，将更新后的位置代入水泵能耗计算公式获得新的适应度值；S3：新适应度值优于个体最优则更新个体最优，若新适应度值若优于全局最优则更新全局最优，在蜉蝣位置更新过程中检测各子群进化状态，激活停滞子群且排斥最优种群；S4：判断是否达到迭代结束条件，满足则退出循环并输出最优解，得到最优优化方案，否则返回步骤S2。2.根据权利要求1所述基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，所述步骤S1中基于并联水泵的运行参数初始化蜉蝣算法基本参数时，需要将水泵机组中每台水泵的转速比的序列组合表示每个蜉蝣个体的位置，即ω
i
＝x
i,j
，每个蜉蝣个体都代表并联水泵的负荷分配问题的一个可行解，同时要满足水泵转速比的预定义范围，得到的蜉蝣算法基本参数为：x
i,j
∈C{(0.6,1),0}。3.根据权利要求1所述基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，所述步骤S1中初始水泵能耗为：其中，P为整个水泵机组的输出功率，n为并联水泵的台数，H为水泵机组流量。4.根据权利要求1所述基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，所述步骤S2中雌性蜉蝣根据自己和邻居的经验来调整位置表达式为：其中，x
it
为时间步长t时蜉蝣i在搜索空间中的当前位置，v
it+1
为在当前位置上添加速度；雄性蜉蝣根据自己和邻居的经验来调整位置表达式为：其中，为在时刻t时的蜉蝣i，v
it+1
为在当前位置上添加速度。5.根据权利要求1所述基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，所述步骤S2中雄性蜉蝣根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新速度为：其中，是蜉蝣i在j维度t时刻的速度，为t时刻的位置，a1和a2是社会作用正吸引系数，pbest为蜉蝣历史最佳位置，gbest为最佳蜉蝣位置，β为蜉蝣的能见度系数，r
p
为当前位置与pbest的距离，r
g
为当前位置与gbest的距离；
雌性蜉蝣根据蜉蝣种群个体最优位置和群体最优位置更新速度为：其中，为速度，为蜉蝣的位置，a2为一个正系数，β为一个固定的能见系数，r
mf
为雌性蜉蝣距离雄性蜉蝣的位置，fl为一个随机游走系数，r为一个在范围[
‑
1,1]的随机数。6.根据权利要求1所述基于蜉蝣算法的并联水泵负荷分配方法，其特征在于，所述步骤S3中检测各子群进化状态包括以下步骤：若每个子群的最佳蜉蝣s...

【专利技术属性】
技术研发人员：于军琪，候帅，赵安军，苏煜聪，代俊伟，刘宗忆，毛云，刘海燕，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：