单级泵站优化调度的研究现状

2013-10-12

        对泵站优化调度的研究先是从对单级泵站开始的,由于在同一水位的并联泵站可看作同一泵站不同机组的组合,因此,并联泵站也可看作单级泵站。泵站优化调度是以运筹学为理论基础,利用现代计算技术和方法,寻求满足调度原则的调度方式或方案。由美国数学家贝尔曼(R・Bellman)等人创建的动态规划方法是化技术中适用范围广的基本数学方法之一,可用于分析系统的多阶段决策过程,以求得整个系统的决策方案,因此目前大部分的优化调度都采用这种方法。应用系统分析的思想,从农田排灌系统的全局出发,探讨了机电排灌运行能耗数量的计算方法,根据新河泵站系统的实际情况,应用大系统分解协调原理,提出了一种“搭叠钮扣式分解协调办法”,并应用单纯形法和动态规划法对其建立的数学模型进行求解。提出了以大型全调节轴流泵站运行费小为目标的数学模型,并采用动态规划法进行了求解;根据轴流泵站的运行情况,用系统分析的方法确定了泵站经济运行的数学模型及相应的求解方法;又提出了根据取水泵站 © 1994-2007 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
       在不同季节流量变化大,水位变化大的特点,给出了确定单台调速泵和并联调速泵转速的数解法及调速泵台数学的确定方法,此法使取水泵站与水厂运行及送水泵站流量协调一致,在满足用户用水量要求的前提下达到耗能少、经济运行的目的。对可调速机组泵站给出了优化调度数学模型,提出通过改变机组的转速调节流量来减少能耗。通过对水情、工情的全面分析,提出了改造邵仙控制、提高东闸上游控制水位、提高江都三站挡水高程、兴建捞草桥等工程措施和改变西闸控制运用方式,建立了江都站优化调度模型,并采取相应的非工程措施加以保障;对叶片可调机组泵站建立了排涝策略的数学模型。随着人工智能算法的日益成熟,泵站的优化调度也越来越多地结合人工智能算法来求解。遗传算法是根据自然选择和进化机制构造的搜索算法,它将“优胜劣汰、适者生存”的生物进化原理引入待优化参数的编码串群体中,按照一定的适配值函数及一系列遗传操作对各个体进行筛选,从而使适配值高的个体被保留下来。然后,通过杂交、变异等操作,使群体中各个体适应度不断提高,直到满足一定的极限条件,此时,群体中适配值的个体即为待优化参数的解。遗传算法是在复杂空间进行全局优化搜索,具有较强的鲁棒性。由于泵站运行具有整数和浮点数的混合非线性特点,该方法较为适用。在2001年提出了应用遗传算法对叶片可调节机组泵站的优化调度进行计算;在2002年也提出了应用遗传算法对调速供水泵站的优化调度进行计算;同年杨鹏等又提出了应用改进遗传算法对变频调速时泵站优化调度问题进行求解,克服了传统遗传算法容易产生早熟收敛而使求解陷入局部点的缺陷。
        由于泵站优化的许多因素是模糊变量,因此,结合模糊集理论进行泵站优化调度的研究成果也陆续出现。从水量、水质、能耗三方面综合考虑,运用模糊集的理论,建立了给水泵站运行的模糊数学模型,确定了水量、水质、能耗隶属函数,同时给出实时控制的模型。利用计算机监控所采集数据,并结合自然的潮汐现象,进行泵站优化调度,实现了节约能耗的目的。

上海帕特泵业制造有限公司

2013年10月12日星期六

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