單級泵站優(yōu)化調(diào)度的研究現(xiàn)狀

2013-10-12

        對泵站優(yōu)化調(diào)度的研究先是從對單級泵站開始的,由于在同一水位的并聯(lián)泵站可看作同一泵站不同機組的組合,因此,并聯(lián)泵站也可看作單級泵站。泵站優(yōu)化調(diào)度是以運籌學為理論基礎(chǔ),利用現(xiàn)代計算技術(shù)和方法,尋求滿足調(diào)度原則的調(diào)度方式或方案。由美國數(shù)學家貝爾曼(R?Bellman)等人創(chuàng)建的動態(tài)規(guī)劃方法是化技術(shù)中適用范圍廣的基本數(shù)學方法之一,可用于分析系統(tǒng)的多階段決策過程,以求得整個系統(tǒng)的決策方案,因此目前大部分的優(yōu)化調(diào)度都采用這種方法。應用系統(tǒng)分析的思想,從農(nóng)田排灌系統(tǒng)的全局出發(fā),探討了機電排灌運行能耗數(shù)量的計算方法,根據(jù)新河泵站系統(tǒng)的實際情況,應用大系統(tǒng)分解協(xié)調(diào)原理,提出了一種“搭疊鈕扣式分解協(xié)調(diào)辦法”,并應用單純形法和動態(tài)規(guī)劃法對其建立的數(shù)學模型進行求解。提出了以大型全調(diào)節(jié)軸流泵站運行費小為目標的數(shù)學模型,并采用動態(tài)規(guī)劃法進行了求解;根據(jù)軸流泵站的運行情況,用系統(tǒng)分析的方法確定了泵站經(jīng)濟運行的數(shù)學模型及相應的求解方法;又提出了根據(jù)取水泵站 © 1994-2007 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
       在不同季節(jié)流量變化大,水位變化大的特點,給出了確定單臺調(diào)速泵和并聯(lián)調(diào)速泵轉(zhuǎn)速的數(shù)解法及調(diào)速泵臺數(shù)學的確定方法,此法使取水泵站與水廠運行及送水泵站流量協(xié)調(diào)一致,在滿足用戶用水量要求的前提下達到耗能少、經(jīng)濟運行的目的。對可調(diào)速機組泵站給出了優(yōu)化調(diào)度數(shù)學模型,提出通過改變機組的轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)流量來減少能耗。通過對水情、工情的全面分析,提出了改造邵仙控制、提高東閘上游控制水位、提高江都三站擋水高程、興建撈草橋等工程措施和改變西閘控制運用方式,建立了江都站優(yōu)化調(diào)度模型,并采取相應的非工程措施加以保障;對葉片可調(diào)機組泵站建立了排澇策略的數(shù)學模型。隨著人工智能算法的日益成熟,泵站的優(yōu)化調(diào)度也越來越多地結(jié)合人工智能算法來求解。遺傳算法是根據(jù)自然選擇和進化機制構(gòu)造的搜索算法,它將“優(yōu)勝劣汰、適者生存”的生物進化原理引入待優(yōu)化參數(shù)的編碼串群體中,按照一定的適配值函數(shù)及一系列遺傳操作對各個體進行篩選,從而使適配值高的個體被保留下來。然后,通過雜交、變異等操作,使群體中各個體適應度不斷提高,直到滿足一定的極限條件,此時,群體中適配值的個體即為待優(yōu)化參數(shù)的解。遺傳算法是在復雜空間進行全局優(yōu)化搜索,具有較強的魯棒性。由于泵站運行具有整數(shù)和浮點數(shù)的混合非線性特點,該方法較為適用。在2001年提出了應用遺傳算法對葉片可調(diào)節(jié)機組泵站的優(yōu)化調(diào)度進行計算;在2002年也提出了應用遺傳算法對調(diào)速供水泵站的優(yōu)化調(diào)度進行計算;同年楊鵬等又提出了應用改進遺傳算法對變頻調(diào)速時泵站優(yōu)化調(diào)度問題進行求解,克服了傳統(tǒng)遺傳算法容易產(chǎn)生早熟收斂而使求解陷入局部點的缺陷。
        由于泵站優(yōu)化的許多因素是模糊變量,因此,結(jié)合模糊集理論進行泵站優(yōu)化調(diào)度的研究成果也陸續(xù)出現(xiàn)。從水量、水質(zhì)、能耗三方面綜合考慮,運用模糊集的理論,建立了給水泵站運行的模糊數(shù)學模型,確定了水量、水質(zhì)、能耗隸屬函數(shù),同時給出實時控制的模型。利用計算機監(jiān)控所采集數(shù)據(jù),并結(jié)合自然的潮汐現(xiàn)象,進行泵站優(yōu)化調(diào)度,實現(xiàn)了節(jié)約能耗的目的。

上海帕特泵業(yè)制造有限公司

2013年10月12日星期六

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