城市供水二级泵站优化调度研究

发布时间：2021-03-16 11:43

　　在城市供水系统中,泵站是至关重要的一环,其电耗在整个系统的运行费用中占了很大的比例。目前大部分二级泵站采用的是工频泵和变频泵联合运行的工作模式,这样起到了一定的节能作用。但是,靠人工经验进行调度具有一定的盲目性,会造成能源的浪费。综上,二级泵站的优化调度的研究是非常有必要的。本文的主要研究内容分为以下四部分:城市用水量预测、泵站宏观水力模型、水泵特性曲线的校核和泵站的优化调度。城市用水量的预测方法可分为时间序列法和解释性预测法两种。对于时间序列法,针对传统GM（1,1）模型部分时刻预测值相对误差超过5%、预测结果不理想的情况,对该模型的初值、背景值构造方法和残差序列进行优化后,其预测误差可控制在5%以内;对于解释性预测法,本文基于用水量变化的6个影响因素建立BP神经网络预测模型,其预测误差在3%以内。最后,基于有效度求得优化GM（1,1）模型和BP神经网络预测模型的权值系数,建立组合预测模型,得到了平均误差更低的预测结果。本文介绍了国内常用的几种供水管网分析模型,阐述了每种模型的特性以及适用范围,经过分析本文选用宏观水力模型。然后根据城市用水量的变化情况,把24小时划分为5个时段。最后... 

【文章来源】：长安大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

单输入神经元示意图

多输入神经元神经元仅有一个阈值b，将其与加权后的各标量输入累加，求得了净输入n：

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于DP-分解协调法的梯级泵站优化调度及控制[J]. 韩典乘,李传奇,段明印,杨幸子.  中国农村水利水电. 2018(04)
[2]城市用水量组合预测模型及其应用[J]. 郭泽宇,陈玲俐.  水电能源科学. 2018(01)
[3]基于自适应烟花算法的多无人机任务分配[J]. 马焱,赵捍东,张玮,陈白禹,邵先锋,张晓东,张跃跃.  电光与控制. 2018(01)
[4]分区压力管理降低供水管网漏损率的应用[J]. 邵志明.  给水排水. 2017(10)
[5]基于动态规划法的多泥沙水源泵站优化调度研究[J]. 杨德明,吴建华,李雪转,刘亚明,高洁,刘春烨.  人民长江. 2017(07)
[6]泵站群控系统的节能优化调度研究[J]. 郭昕,贾敏智,徐晨晨.  中国农村水利水电. 2017(03)
[7]马尔科夫理论的优化灰色模型预测建模[J]. 李克昭,李志伟,赵磊杰.  测绘科学. 2016(08)
[8]基于人工鱼群神经网络的城市时用水量预测方法[J]. 刘洪波,郑博一,蒋博龄.  天津大学学报(自然科学与工程技术版). 2015(04)
[9]改进PSO算法在多水源供水系统优化调度中的应用[J]. 黄廷林,戴雪峰,张卉,何文杰,韩宏大.  中国给水排水. 2013(23)
[10]城市供水系统优化调度模糊多属性决策方法研究[J]. 刘洪波,陈春苗.  安全与环境学报. 2013(05)

博士论文
[1]城市供水系统优化调度研究[D]. 俞亭超.浙江大学 2004

硕士论文
[1]深圳市水资源供需预测及可持续利用研究[D]. 展金岩.华北电力大学 2012
[2]舟山本岛供水系统原水优化调度研究[D]. 张利娟.浙江大学 2011
[3]区域需水量预测的智能方法研究[D]. 郭彦.合肥工业大学 2007
[4]基于BP神经网络和遗传算法的城市供水系统优化调度模型研究[D]. 陆健.河海大学 2007
[5]基于遗传算法的泵站系统优化调度研究[D]. 李琳.天津大学 2007
[6]城市需水量预测系统的开发研究[D]. 尹学康.湖南大学 2003



本文编号：3085983