本文關(guān)鍵詞：基于智能監(jiān)測系統(tǒng)的給水管網(wǎng)調(diào)度方法研究　出處：《清華大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 優(yōu)化調(diào)度 管網(wǎng)模型 壓力預(yù)測 流量反演 監(jiān)測點布置

【摘要】：智能監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展使得管網(wǎng)的各種運(yùn)行數(shù)據(jù)的獲取更加完整。盡管數(shù)據(jù)信息越來越龐大,但是管網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度仍然以人工經(jīng)驗為主,信息數(shù)據(jù)的利用率較低。針對上述情況,本論文開展了城市給水管網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度方法研究,旨在通過實時監(jiān)測數(shù)據(jù)建立起供水管網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度的新方法。通過對水力學(xué)基本理論進(jìn)行分析,本文提出了數(shù)字管網(wǎng)模型的管網(wǎng)壓力計算方法,即利用智能監(jiān)測系統(tǒng)的采集數(shù)據(jù),結(jié)合空間插值理論對于管網(wǎng)的壓力狀態(tài)進(jìn)行計算。通過建立了實驗管網(wǎng)系統(tǒng)驗證了模型的魯棒性,因此解決了優(yōu)化調(diào)度過程中管網(wǎng)壓力的實時模擬問題。監(jiān)測點的布置方法是數(shù)字管網(wǎng)模型準(zhǔn)確建模的基礎(chǔ)。監(jiān)測點優(yōu)化模型以數(shù)字管網(wǎng)模型的預(yù)測誤差最小化為目標(biāo)函數(shù),并根據(jù)優(yōu)化問題本身特點采用粒子群算法進(jìn)行模型求解。針對管網(wǎng)中特殊結(jié)構(gòu)區(qū)域,提出了理論-經(jīng)驗布置方法進(jìn)行精度的提高,實現(xiàn)了對于管網(wǎng)中未監(jiān)測節(jié)點水壓的高精度計算,保證所有未監(jiān)測點的計算水壓誤差小于3m。根據(jù)監(jiān)測點的歷史數(shù)據(jù)中呈現(xiàn)的周期性規(guī)律,本文提出采用支持向量機(jī)建立壓力預(yù)測模型。經(jīng)過深圳市寶城管網(wǎng)的實際運(yùn)行數(shù)據(jù)的實踐驗證表明,支持向量機(jī)模型對于水壓預(yù)測具有較高的可靠性,80%以上的預(yù)測結(jié)果相對誤差小于5%。同時,本文提出采用模糊c均值算法實現(xiàn)對摩阻系數(shù)相似的管道進(jìn)行分類,實現(xiàn)微觀模型的建立。將預(yù)測的水壓輸入到微觀模型中,實現(xiàn)管網(wǎng)水量的準(zhǔn)確預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實際水量變化曲線較為吻合,日總用水量誤差僅為5.1%。在分析了含有變速泵的泵站運(yùn)行工況的基礎(chǔ)上,本文建立了含有變速泵的直接優(yōu)化調(diào)度模型。通過分析優(yōu)化調(diào)度模型中目標(biāo)函數(shù)和約束條件的特點,提出了模型求解的預(yù)處理方法。針對優(yōu)化問題中含有的多種混合變量,提出了粒子群算法的編碼方式和具體的實現(xiàn)過程。通過深圳市寶城管網(wǎng)模型的仿真實驗驗證了該優(yōu)化方法的有效性,經(jīng)過優(yōu)化后的管網(wǎng)運(yùn)行壓力得到了降低,壓力變化更為平緩,最大壓力變化值由2.9m降至1.13m。
[Abstract]:With the development of intelligent monitoring system, all kinds of operation data are more complete. Although the data information is more and more huge, the optimization of pipe network scheduling is still based on artificial experience. The utilization rate of information data is low. In view of the above situation, this paper carried out a study on the optimal dispatching method of urban water supply network. The purpose of this paper is to establish a new method for optimal dispatching of water supply network through real-time monitoring data. Based on the analysis of the basic theory of hydraulics, this paper puts forward a method for calculating the pressure of water supply network based on digital pipe network model. That is to use the intelligent monitoring system to collect data, combined with the spatial interpolation theory to calculate the pressure state of the pipe network. The robustness of the model is verified by the establishment of the experimental pipe network system. Therefore, the problem of real-time simulation of pipe network pressure in the process of optimal dispatching is solved. The layout method of monitoring points is the basis of accurate modeling of digital pipe network model. The optimal model of monitoring points minimizes the prediction error of digital pipe network model. Objective function. According to the characteristics of the optimization problem, the particle swarm optimization algorithm is used to solve the model, and the theoretical and empirical layout method is proposed to improve the accuracy of the special structural area in the pipe network. The high precision calculation of the water pressure of the unmonitored nodes in the pipe network is realized, and the calculation water pressure error of all the unmonitored points is less than 3m. according to the periodicity of the historical data of the monitoring points. In this paper, the support vector machine (SVM) is used to establish the pressure prediction model. The actual operation data of Shenzhen Baochengguan network show that the SVM model has a high reliability for water pressure prediction. The relative error of the prediction results above 80% is less than 5. At the same time, the fuzzy c-means algorithm is proposed to classify the pipelines with similar friction coefficient. The predicted water pressure is input into the microscopic model to realize the accurate prediction of the pipe network water volume. The prediction results are in good agreement with the actual water volume change curve. The error of daily total water consumption is only 5.1. Based on the analysis of the operating conditions of the pump station with variable speed pump, the total water consumption error is only 5.1. In this paper, a direct optimal dispatching model with variable speed pump is established, and the characteristics of objective function and constraint conditions in the optimal scheduling model are analyzed. A preprocessing method for solving the model is proposed, aiming at the mixed variables contained in the optimization problem. The coding method and implementation process of PSO are proposed. The effectiveness of the optimization method is verified by the simulation experiment of Shenzhen Baochengguan network model, and the operation pressure of the optimized pipe network is reduced. The change of pressure is more gentle, and the maximum pressure change is decreased from 2.9 m to 1.13 m.
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU991.3

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本文編號：1408178