基于改进PSO-DE混合算法的给水管网优化模型研究

发布时间：2017-09-11 22:00

  本文关键词：基于改进PSO-DE混合算法的给水管网优化模型研究

  更多相关文章： 城市给水管网 多目标优化设计 供水可靠度 粒子群算法 差分进化算法

【摘要】：随着城镇人口的增多和居民生活水平的提高,供水系统在城市中的作用越来越大。而给水管网系统是城市供水系统的重要组成部分,其投资一般占到整个供水系统总投资的50%~80%。管网的设计是否合理不仅关乎到供水是否安全可靠,还关系到工程建设和运行费用是否经济。论文建立了管网总费用年折算值最小、管网水力可靠度和水质可靠度最大的多目标优化模型,分析了管网优化模型和智能优化算法,采用改进粒子群-差分进化(PSO-DE)混合算法对管网进行优化设计,并通过实例分析,验证了改进算法的合理性和有效性。主要结论如下:(1)对常用的几种水量预测模型进行了分析和讨论,针对灰色预测GM(1,1)模型自身的缺点提出了改进,通过实际资料对常用预测模型和改进灰色预测GM(1,1)模型进行了预测效果对比分析,结果表明:改进灰色预测GM(1,1)模型能较好的克服GM(1,1)模型灰度大的缺点,模型预测精度更高(MAPE=0.159%),可用于实际城市供水系统中长期负荷的预测。(2)对城市单水源环状供水管网进行了水力分析,引入了水质熵的概念,建立了水质可靠度目标函数,并与经济费用目标函数和水力可靠度目标函数三者联立构建了供水管网多目标优化模型。(3)针对粒子群算法(PSO)和差分进化算法(DE)的特点,对二者进行了改进,提出了一种改进的粒子群-差分进化混合优化算法。在环状管网的优化设计过程中选择用拟牛顿法进行水力平衡计算,减少了计算工作量。(4)以具有代表性的供水管网工程实例进行优化设计,在MATLAB平台上,采用了基于整数编码的改进PSO-DE混合算法对所建模型进行求解,并将优化结果与传统方法得到的结果进行比较。结果表明:相对于传统方法,优化模型得到的设计方案总投资节省约6.0%,管网系统可靠度提高了10.34%,单位可靠度所需费用降低了14.81%。
【关键词】：城市给水管网 多目标优化设计 供水可靠度 粒子群算法 差分进化算法
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU991.33;TP18
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景及研究意义10-11
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意义10-11
• 1.2 城市给水管网优化方法研究现状11-16
• 1.2.1 传统的确定性数学优化方法11-13
• 1.2.2 现代随机性优化方法13-16
• 1.3 研究内容和创新点16-18
• 1.3.1 研究内容16
• 1.3.2 创新点16-17
• 1.3.3 技术路线17-18
• 2 城市需水量预测模型18-34
• 2.1 生活需水量的预测19-29
• 2.1.1 用水定额法19-20
• 2.1.2 时间序列预测法20-21
• 2.1.3 人工神经网络模型预测方法21-22
• 2.1.4 灰色模型预测方法22-24
• 2.1.5 改进的灰色预测GM(1,1)模型24-26
• 2.1.6 生活需水量预测结果及比较26-29
• 2.2 工业需水量预测29-30
• 2.2.1 增长率预测法29
• 2.2.2 万元产值指标法29-30
• 2.2.3 重复利用率提高法30
• 2.2.4 工业需水量预测30
• 2.3 其他需水量预测30-31
• 2.4 城市供水管网的总需水量31
• 2.5 本章小结31-34
• 3 给水管网多目标优化模型34-58
• 3.1 给水管网水力学基础方程34-38
• 3.1.1 节点连续性方程34-35
• 3.1.2 能量方程和水头损失35-38
• 3.2 给水管网水力学计算38-44
• 3.2.1 节点流量的计算38-39
• 3.2.2 初始流量的分配39-40
• 3.2.3 水力计算求解方法40-44
• 3.3 水力可靠度计算模型44-46
• 3.3.1 节点可利用水量44-46
• 3.3.2 节点可靠度46
• 3.3.3 管网水力可靠度46
• 3.4 水质可靠度计算模型46-52
• 3.4.1 节点余氯计算47-48
• 3.4.2 管网水质熵模型48-49
• 3.4.3 管网水质可靠度49-52
• 3.5 经济费用目标函数52-53
• 3.5.1 管网建设费用52
• 3.5.2 输水泵站动力费52-53
• 3.6 优化模型目标函数及约束条件53-57
• 3.6.1 优化模型的约束条件53-54
• 3.6.2 目标函数的多目标优化求解54-56
• 3.6.3 优化模型的目标函数56-57
• 3.7 本章小结57-58
• 4 基于改进PSO DE混合算法的模型计算58-74
• 4.1 粒子群算法（PSO）58-62
• 4.1.1 原始粒子群优化算法58-60
• 4.1.2 标准粒子群优化算法60-62
• 4.1.3 粒子群算法的改进62
• 4.2 差分进化算法（DE）62-65
• 4.2.1 差分进化算法原理和流程62-64
• 4.2.2 差分进化参数自适应策略64-65
• 4.3 混合粒子群-差分进化算法及改进65-67
• 4.3.1 NFL定理65
• 4.3.2 PSO-DE算法思路65-67
• 4.3.3 信息交互学习机制67
• 4.4 基于改进PSO-DE混合算法的给水管网优化设计67-72
• 4.4.1 优化设计步骤68-69
• 4.4.2 数值编码方式69-70
• 4.4.3 管网信息的矩阵表达70-71
• 4.4.4 算法参数71-72
• 4.4.5 算法的MATLAB实现72
• 4.5 本章小结72-74
• 5 工程实例74-94
• 5.1 工程概况74-76
• 5.1.1 城市概况74
• 5.1.2 自然情况74-75
• 5.1.3 水量水质情况75-76
• 5.2 管网信息及相关参数确定76-83
• 5.2.1 管网设计规模76-78
• 5.2.2 管网布置78-80
• 5.2.3 优化模型相关参数80-83
• 5.3 基于改进PSO-DE混合算法的多目标管网优化模型83-85
• 5.3.1 多目标管网优化模型83-84
• 5.3.2 节点和管段信息84-85
• 5.4 计算结果与比较85-92
• 5.4.1 管道流量比较85-86
• 5.4.2 节点水压比较86-87
• 5.4.3 消防和事故校核87-89
• 5.4.4 泵站选型和运行费用89-90
• 5.4.5 费用比较及费用分析90-92
• 5.4.6 管网可靠性比较92
• 5.5 本章小结92-94
• 6 结论和建议94-96
• 6.1 结论94
• 6.2 建议94-96
• 致谢96-98
• 参考文献98-106
• 附录106-110
• A. 灰色评价预测MATLAB主程序S106-109
• B. 提取管段端点坐标的Auto Lisp程序109-110

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