[发明专利]一种基于ABC-PSO混合算法的供水泵组调度方法

说明书

本发明公开了一种基于人工蜂群算法和粒子群算法的ABC‑PSO混合算法的供水泵组优化调度方法，结合ABC的探索能力和PSO算法的求解能力，在进化过程中加入了信息交流机制，即满足一定的条件使搜索信息在两个种群中传递，在保证求解效率的同时，依旧可以达到所需的解集精度。根据泵组中个体的性能和实际运行状态，为各水泵分配合理的供水任务，均衡管网中的压力，在满足用水舒适度的同时，降低供水流量，并且减少管网中的漏损。

技术领域

本发明涉及一种基于人工蜂群算法(ABC，Artificial bee colony algorithm)和粒子群算法(PSO，Particle Swarm optimization)的ABC-PSO混合算法的供水泵组优化调度方法，属于自动化控制和通信信息技术领域。

背景技术

城市规模越来越大，人口在城市聚集，生活用水占比城市用水也逐步增加，如今居民生活用水总量大、人均消耗高、节水潜力大，在这种情况下，如何在已有的供水设施条件下实现园区节水目标，尤为重要。本方法以城市园区实时供水优化调度为研究对象、以节水为目标，由于供水系统中各级泵站之间存在密切联系，而单一泵站多台机组共同工作，工况复杂，因此并联泵组应作为供水调度系统中的一个重要优化对象。

现有的用水调度一般以降低供水成本为目标，忽略了节水的应用，在节水方面缺乏研究；另一方面，供水调度仅仅基于历史调度规则，偏于保守造成一定程度上的供水浪费。

目前智能算法广泛应用于工程实践领域，例如人工蜂群算法(ABC)这种新型的群智能算法，参数少、容易实现、搜索能力强，但是也存在搜索精度降低等缺点。而粒子群算法(PSO)局部搜索能力强，却因种群多样性降低导致陷入局部最优。

发明内容

由于整个供水调度系统呈现一种多维度、非线性的状态，所以求解算法采取双种群进化策略，结合ABC的探索能力和PSO算法的求解能力，得到ABC-PSO混合算法进行求解，使用河北工程大学的校园用水数据对本发明所提的ABC-PSO混合算法的有效性进行了仿真验证，在保证求解效率的同时，依旧可以达到所需的解集精度。

本发明采用下述的技术方案：

利用用水数据、供水管网运行信息以及泵组工况特质，在给定供水流量和供水扬程的情况下，建立调度模型。根据泵组中个体的性能和实际运行状态，为各水泵分配合理的供水任务，均衡管网中的压力，在满足用水舒适度的同时，降低供水流量，并且减少管网中的漏损。

附图说明

图1是ABC-PSO混合算法流程图；以及

图2是优化调度后供水量图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

一、建立供水泵组优化调度模型的数学模型：

(1)目标函数：

某泵站由n台定速泵与m台调速泵并联，以最少供水为目标函数:

F＝∑ω_dQ_Nd+∑S_bQ_Nb

式中Q_Nd——定速泵d的额定供水流量；

Q_Nb——变速泵b的额定供水流量；

ω_d——定速泵d的控制决策变量，有两个状态，1表示开启，0表示关闭；

S_b——变速泵b的转速比，为[0.7,1]的连续变量。