在城市供水系統(tǒng)中,泵站是至關(guān)重要的一環(huán),其電耗在整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行費(fèi)用中占了很大的比例。目前大部分二級(jí)泵站采用的是工頻泵和變頻泵聯(lián)合運(yùn)行的工作模式,這樣起到了一定的節(jié)能作用。但是,靠人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)度具有一定的盲目性,會(huì)造成能源的浪費(fèi)。綜上,二級(jí)泵站的優(yōu)化調(diào)度的研究是非常有必要的。本文的主要研究?jī)?nèi)容分為以下四部分:城市用水量預(yù)測(cè)、泵站宏觀水力模型、水泵特性曲線的校核和泵站的優(yōu)化調(diào)度。城市用水量的預(yù)測(cè)方法可分為時(shí)間序列法和解釋性預(yù)測(cè)法兩種。對(duì)于時(shí)間序列法,針對(duì)傳統(tǒng)GM（1,1）模型部分時(shí)刻預(yù)測(cè)值相對(duì)誤差超過5%、預(yù)測(cè)結(jié)果不理想的情況,對(duì)該模型的初值、背景值構(gòu)造方法和殘差序列進(jìn)行優(yōu)化后,其預(yù)測(cè)誤差可控制在5%以內(nèi);對(duì)于解釋性預(yù)測(cè)法,本文基于用水量變化的6個(gè)影響因素建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,其預(yù)測(cè)誤差在3%以內(nèi)。最后,基于有效度求得優(yōu)化GM（1,1）模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的權(quán)值系數(shù),建立組合預(yù)測(cè)模型,得到了平均誤差更低的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文介紹了國(guó)內(nèi)常用的幾種供水管網(wǎng)分析模型,闡述了每種模型的特性以及適用范圍,經(jīng)過分析本文選用宏觀水力模型。然后根據(jù)城市用水量的變化情況,把24小時(shí)劃分為5個(gè)時(shí)段。最后... 

【文章來源】：長(zhǎng)安大學(xué)陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

單輸入神經(jīng)元示意圖

多輸入神經(jīng)元神經(jīng)元僅有一個(gè)閾值b，將其與加權(quán)后的各標(biāo)量輸入累加，求得了凈輸入n：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[3]基于自適應(yīng)煙花算法的多無人機(jī)任務(wù)分配[J]. 馬焱,趙捍東,張瑋,陳白禹,邵先鋒,張曉東,張躍躍.  電光與控制. 2018(01)
[4]分區(qū)壓力管理降低供水管網(wǎng)漏損率的應(yīng)用[J]. 邵志明.  給水排水. 2017(10)
[5]基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃法的多泥沙水源泵站優(yōu)化調(diào)度研究[J]. 楊德明,吳建華,李雪轉(zhuǎn),劉亞明,高潔,劉春燁.  人民長(zhǎng)江. 2017(07)
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博士論文
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碩士論文
[1]深圳市水資源供需預(yù)測(cè)及可持續(xù)利用研究[D]. 展金巖.華北電力大學(xué) 2012
[2]舟山本島供水系統(tǒng)原水優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 張利娟.浙江大學(xué) 2011
[3]區(qū)域需水量預(yù)測(cè)的智能方法研究[D]. 郭彥.合肥工業(yè)大學(xué) 2007
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[5]基于遺傳算法的泵站系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度研究[D]. 李琳.天津大學(xué) 2007
[6]城市需水量預(yù)測(cè)系統(tǒng)的開發(fā)研究[D]. 尹學(xué)康.湖南大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3085983