[发明专利]一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型

权利要求书

1.一种基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型，其特征在于：该基于加速遗传算法的城市供水原水系统两级优化调度模型的具体步骤如下：

S1：确定供水原水系统的第一级优化调度目标函数F：原水系统第一级优化调度模型目标函数是原水输送费用总和最小，河流与水库联合原水系统优化调度模型目标函数如下：式中Q_ij为泵站i内在时段j内的取水量(m³/h)，H_ij为泵站i在时段j内的扬程(m)；K为电耗系数K＝a/102，a为电价(元/kW·h)，m为泵站个数，n为时段总数；

S2：确定供水原水系统优化调度约束条件：

水厂水量水压约束如下式：q_i≥Q_i，h_i≥H_i，式中i为水厂数，q_i为进入第i水厂的原水量(m³/h)，Q_i为第i水厂的时原水需求量(m³/h)，H_i为第i水厂的服务水压要求(m)，h_i为第i水厂的实际水压(m)；

水库水位约束如下式：H_imin≤H_i≤H_imax，式中i为水库编号，H_imin为第i水库最低运行水位(m)，H_imax为第i水库的最高水位(m)，丰水期为汛限水位，枯水期为设计高水位；

泵站约束如下式：Q_imin≤Q_i≤Q_imax，H_imin≤H_i≤H_imax，式中i为泵站数，Q_i为泵站i的抽送流量(m³/h)，Q_imin、Q_imax为泵站i的最小和最大抽送流量(m³/h)；调度期末水库水位约束：H_ti-e≤H_0i≤H_ti+e，式中H_0i为i水库在调度初时的水位(m)，H_ti为i水库在调度末时的水位(m)，e为允许的水位偏移量(m)；

S3：采用加速遗传算法求解第一级优化调度模型：求解流程如下：

设置RAGA参数→编码→产生初始父代→调用计算内核计算目标函数值→父代适应度评价→父代的选择、交叉和变异→调用计算内核计算目标函数值→适应度评价，选择最优个体→根据最优个体选择子代变量区间→将最优秀的个体保留到子代→判断算法终止条件→若是，则输出结果，若不是，则从编码开始循环，以确定水库水位、泵站流量及泵站扬程；

S4：确定供水原水系统的第二级优化调度目标函数F：第二级优化调度的目标是优化泵站内水泵组运行，通过优化每一时间段定速泵的开关状态、变频泵的开关状态和转速比来达到降低运行费用的目的，目标函数是泵站电能消耗费用最低，如下：式中F1为电能费用(元)，Q_ij为水泵i在时段j内的单泵取水量(m³/h)，H_ij为水泵i在时段j内的单泵扬程(m)，η_ij为对应Q_ij的水泵效率(％)，m为水泵总数，n为时段总数，η'ij为对应Q_ij的电机效率(％)；

S5：确定供水原水系统优化调度约束条件：泵站约束如下式：Q_imin≤Q_i≤Q_imax，式中Q_i为泵站i的抽送流量(m³/h)，Q_imin和Q_imax分别为泵站i的最小和最大抽送流量(m³/h)；

S6：采用加速遗传算法求解第二级优化调度模型：采用步骤S3中的加速遗传算法求解流程，对水泵机组运行策略进行优化，即定速泵的运行计划、变频泵的开关和转速比调整计划；

S7：根据优化结果制定调度计划：据优化得出调度策略对供水原水系统进行调度，达到降低能耗、节约电能和提高管理的目标。