[发明专利]一种泵站智能配泵方法

权利要求书

1.一种泵站智能配泵方法，其特征在于，包括：

步骤S1，获取泵站的水泵性能测试数据，根据所述水泵性能测试数据进行分析，得到一泵站优化运行模型，所述泵站优化运行模型包括目标函数和约束条件；

步骤S2，获取供水区域的用水需求历史数据，根据所述供水区域的用水需求历史数据进行分析，预测得到下一预设时段的泵站供水量；

步骤S3，根据所述泵站优化运行模型对所述下一预设时段的泵站供水量和一预设的压力进行处理，得到一优化的配泵方案；

所述步骤S1中，所述目标函数为：

其中，

m表示所述泵站中定速泵的台数；

n表示所述泵站中变频泵的台数；

ω_i表示所述定速泵的运行状态；

ω_j表示所述变频泵的运行状态；

N_i表示所述定速泵的功率；

N_j表示所述变频泵的功率；

F表示所述目标函数。

2.根据权利要求1所述的一种泵站智能配泵方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

步骤S11，对采集的所述水泵性能测试数据进行划分，得到多个对应性能测试参数的数据集，所述性能测试参数包括流量，以及所述流量对应的扬程、功率和效率；

步骤S12，根据多个所述数据集进行拟合得到水泵特性曲线，所述水泵特性曲线包括用于表征所述流量与所述扬程的对应关系的第一特性曲线、用于表征所述流量与所述功率的第二特性曲线，以及用于表征所述流量与所述效率的对应关系的第三特性曲线；

步骤S13，根据所述水泵特性曲线的所述第一特性曲线、所述第二特性曲线以及所述第三特性曲线分别进行分析，得到对应的运行工况点和高效工作区间；

步骤S14，建立所述泵站优化运行模型，基于所述泵站优化运行模型的所述约束条件对所述泵站优化运行模型的所述目标函数进行优化求解。

3.根据权利要求1所述的一种泵站智能配泵方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

步骤S21，对所述供水区域的所述用水需求历史数据进行预处理，得到一时间序列数据集；

步骤S22，对预处理后的所述时间序列数据集进行划分，形成训练集、测试集、验证集；

步骤S23，建立一供水预测模型，根据所述时间序列数据集对所述供水预测模型进行训练、测试、验证，并对训练好的所述供水预测模型进行评估；

步骤S24，于所述供水预测模型的评估结果合格时，采集所述供水区域的前一预设时间段内的用水需求数据；

步骤S25，根据训练好的所述供水预测模型对所述前一预设时间段内的用水需求数据进行处理，预测得到下一预设时间段内的平均小时用水量。

4.根据权利要求1所述的一种泵站智能配泵方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

步骤S31，根据所述泵站优化运行模型的目标函数和约束条件，建立一决策变量参数集，所述决策变量参数集包括水泵转速比、开关状态；

步骤S32，对所述决策变量参数集进行编码；

步骤S33，形成第一种群，并对所述第一种群进行初始化；

步骤S34，评估所述第一种群的个体的适应度；

步骤S35，执行选择、重组、变异进化操作；

步骤S36，利用一遗传算法对所述第一种群的个体进行进化，得到新的个体形成一第二种群；

步骤S37，判断是否满足一预设的终止条件：

若是，则转入步骤S38；

若否，则返回所述步骤S34；

步骤S38，将所述适应度最大的所述个体作为优化后的所述决策变量参数集，并输出。

5.根据权利要求4所述的一种泵站智能配泵方法，其特征在于，所述步骤S33中，对所述第一种群进行初始化具体包括：

根据编码规则在可行域内产生若干个可行解，利用随机函数法对所述若干个所述可行解进行初始化，形成所述第一种群。

6.根据权利要求5所述的一种泵站智能配泵方法，其特征在于，所述预设的终止条件为所述约束条件；

所述步骤S37中，判断所述可行解是否满足所述泵站优化运行模型的所述约束条件。