[发明专利]一种供水管网预防性更换时机动态优选方法

权利要求书

1.一种供水管网预防性更换时机动态优选方法，其特征在于，包括如下六个步骤：

步骤一，进行供水管网失效率分析与水力学计算：根据历史记录数据，进行供水管网失效率分析，得到供水管道失效率与管道参数影响因素的历史数据统计计量回归方程，所述管道参数包括管径、管长、管龄；供水管网的水力学计算，包括节点连续性方程、能量方程以及压降方程，进行压力驱动下各个用水节点流量的计算，得到管道依次失效后不同节点实际供水量；

步骤二，设定供水管网维护的经济性目标：

要求经济性目标最小化，包括如下目标函数：

Obj₁＝Min(CCTT) (1)

其中，Obj₁为第1个目标函数；Min()为函数取最小值；CCTT为未来规划期供水管网更换与维护的经济成本净现值，元；t为时间，t＝1,2,3……TN，TN为未来规划期时间，年；j为管道编号，j＝1,2,3…J，J为供水管网中供水管网维护的管道数量，个；D_j为第j个供水管道预防性更换的时机，年；R为年贴现率；％；CC_j,Dj,k为第j个供水管道第k种管材在D_j时间进行预防性更换的建设成本，元；CR_j,t,k和CR1_j,t,k分别为供水管道更换前后第t年第j个供水管道第k种管材的维修成本，元；CL_j,t,k和CL1_j,t,k分别为供水管道更换前后第t年第k种管材第j个供水管道失效后用水中断导致的水量损失费用，元；CI_j,t,k和CI1_j,t,k分别为供水管道更换前后第t年第k种管材第j个供水管道失效后导致供水管网中其他用水节点供水不足所带来损失，元；CS_j,t,k和CS1_j,t,k分别为供水管道更换前后第t年第k种管材第j个供水管道失效后导致的间接影响损失，元；

步骤三，设定供水管网维护的可靠性目标：

针对水力可靠性，其目标函数如下：

Obj₂＝Max(REL_t) (3)

其中，Obj₂为第2个目标函数；Max()为函数取最大值；REL_t为第t年供水管网系统的可靠性；j为管道编号，j＝1,2,3……J，J为供水管网中供水管网维护的管道数量；RE_j,t为第j个管道第t年的可靠性；PR_j,t为第j个管道第t年的失效率；R_n,tt为第n个用水节点第tt小时的用水需求量，m³/h；n＝1,2,3,……N,N为供水管网中用水节点的数量，个；tt＝1,2,3……T，T为供水管网的水力学计算时长，h；S_j,n,tt为第j个管道失效后第n个节点第tt小时的管网实际供水量，m³/h；U为供水管道的维修时间，h；AG_j,t为第j个管道第t时间的管龄，年；DI_j为第j个管道的管径，mm；K₁,K₂为经验系数，根据历史数据进行统计分析确定；

步骤四，进行供水管网维护的决策变量概化与染色体基因编码设计，以降低决策变量的数量；

步骤五，采用带精英策略的非支配排序遗传算法优化求解管道预防性维护更换时机问题，包括如下4个分步骤：

1)设定遗传算法基本参数，包括种群数量、遗传代数、交叉率和变异率、规划期时间；

2)进行种群初始化，生成父代种群，针对每个D_j采用随机生成的方法；

3)非支配排序和目标函数适应度计算：根据步骤二中的公式(1)-(2)设定经济性目标，根据步骤三中的公式(3)-(7)设定可靠性目标，根据步骤四中染色体基因编码设计和初始化后的种群，计算该种群目标函数的适应度进行快速非支配排序，将满足适应度要求的决策变量染色体基因编码保存下来，不满足适应度要求的的决策变量则进行交叉和变异生成新的子代，父代和子代进行竞争，从中选取满足适应度要求的决策变量染色体基因编码保留下来；

4)将父代、子代种群混合循环计算，进行交叉、变异，非支配排序和适应度计算，保留精英个体，直到得到满足代数条件的帕累托前沿；

步骤六，综合权衡识别最优的管网维护方案：

如果供水企业拥有的维护经费大于一定阈值，则在帕累托前沿面上选取可靠性最大的管网维护方案；如果供水企业拥有的维护经费小于一定阈值，则在帕累托前沿面上选取供水可靠性大于一定阈值的维护方案，进行相关规划、设计与工程实施；

步骤四，概化的方法如下：A、选择部分风险大的供水管道进行优选决策分析；B、采用遗传算法的染色体基因编码设计，将遗传算法染色体的基因编码设计为各供水管道更换时间的组合，设计D_j为概化后的决策变量，取值范围为1-(TN+1)之间的整数，j＝1,2,3……J，J为供水管网中管道的数量，当D_j为TN+1时，表明在规划期内该供水管道j不进行更换；

步骤五的1)步中：设定种群数量为2000，遗传代数30，交叉率和变异率都为0.02，规划期时间TN为10年；

步骤五的2)步中：针对每个决策变量D_j初始值采用随机生成的方法，具体方法如下：

DR_j＝D_min+(D_max-D_min)×tand(） (8)

D_j＝Ceil(DR_j×(TN+1)) (9)

其中，DR_j为随机生成的决策变量，为数值在0-1之间的实数；D_j为决策变量，为数值在1-(TN+1)之间的整数；D_min为决策变量最小值，D_max为决策变量最大值，rand()为0-1之间的随机生成函数；D_min和D_max取值分别为0和1；Ceil()为朝正无穷大方向取整的函数，j＝1,2,3…J，J为供水管网中管道的数量。