[发明专利]基于线性整数-动态规划组合算法的一组考虑开停机损耗的泵站控制方法

权利要求书

1.一种基于线性整数-动态规划组合算法的一组考虑开停机损耗的泵站控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1)建立模型：建立以开机运行总耗电费用最少minF为目标函数，根据经验公式率定出泵站机组开停机1次的损耗费用c_i(θ_i)，以各时段开关机变量k_i、叶片安放角θ_i、水泵转速n_i中的两个或三个为决策变量，同时需满足规定时段内的提水总量约束和电动机额定功率约束；

步骤2)求解模型：采用基于线性整数-动态规划组合算法对上述模型进行优化求解，得到理论最优值并输出结果信息，包括，时均扬程H_i、不同时段的开关机状态k_i、不同时段的叶片安放角θ_i、水泵转速n_i、时段流量Q_i、装置效率η_i、时段提水量；

步骤3)控制泵站：根据上述各参数对泵站进行控制。

2.根据权利要求1所述的基于线性整数-动态规划组合算法的一组考虑开停机损耗的泵站控制方法，其特征在于，步骤1)建立模型具体包括：

模型一：建立以开机运行总耗电费用最少minF为目标函数，各时段开关机变量k_i和叶片安放角θ_i为决策变量，同时需满足规定时段内的提水总量约束、电动机额定功率约束以及开关机约束；具体优化模型如下：

目标函数：

约束1提水总量约束：

约束2额定功率约束：N_i(θ_i)≤N₀              (3)

约束3开关机约束：

式中，F为单机组1日运行的能耗费用；i为机组运行的第i时段；SN为泵站优化运行时段总数，时段划分：在满足泵站运行精度要求、运行调度准则的前提下，以每小时计，分24时段；k_i为开关机状态系数，其中：k_i＝0为泵站在第i时段处于关机状态，k_i＝1为泵站在第i时段开机状态；ρ为水密度；g为重力加速度；H_i为第i时段的平均扬程；Q_i(θ_i)为在第i时段的水泵流量，当日均扬程H_i一定时，其为叶片安放角(θ_i)的函数；△T_i为第i时段的时间长度；P_i为第i时段的电价；W_i(k_i,θ_i)为单机组i时段提水量；W_e为单机组日提水总量；η_zi(θ_i)指水泵装置效率；η_mot、η_int、η_f分别指电动机效率、传动效率和变频效率；η_zi(θ_i)与第i时段流量、扬程有关；在负荷大于60％时，可以认为电动机效率η_mot基本不变，大型电机的η_mot值在94％左右；直连机组的传动效率η_int为100％；大功率PWM高压变频器的变频效率η_f在96％左右；N_i(θ_i)为第i时段对应叶片安放角θ_i的实际功率，其应小于等于电动机额定功率N₀；O为泵站每日最大开关机次数；c_i(θ_i)为泵站机组开停机1次的损耗费用，c_i(θ_i)为模型一中泵站机组开停机1次的损耗费用的实测经验公式，具体如下：

式中，n_a₀、n_a₁、n_a₂为对应系数，θ_i表示第i时段泵站安放角，n_i表示第i时段泵站转速；

步骤2)求解方法具体为：

Step1-1：参数设置：设置迭代精度e、当前迭代数t和最大迭代次数T_max；

Step1-2：θ_i的初始化：根据公式6建立映射map，其包含水泵全叶片调节的θ_i值；根据公式7随机生成映射序号index，根据映射关系公式8将对应映射值赋值于θ_i；

map[m]＝θ_min+m·sp                               (6)

θ_i＝map[index]                                 (8)

式中，map[m]为映射map的第m个元素，m∈[1,id]，id为离散点数，id＝(θ_max-θ_min)/sp，θ_max为最大叶片安放角，θ_min为最小叶片安放角，sp为离散步长；index为映射序号，表示对(α·id)向上取整，α为[0,1]之间的随机数，θ_i为第i时段叶片安放角；

Step1-3：采用线性整数规划LI优化k_i：将Step1-2中初始化后的θ_i作为已知条件，k_i作为决策变量，将模型一转化一个优化k_i的0-1规划子模型，其目标函数见式9，约束条件仍是式2-4，该子模型采用LI进行求解；过程如下：

将目标函数式9系数d_i按照从小到大排序；从0和1之中取值组合得到所有可能的候选解k_i，2^SN个方案；按照排序将每个方案候选解k_i带入模型中，进行一次计算，计算时先进行目标值计算，后进行约束判断，淘汰不满足约束的候选解，并保留满足约束的可行解，其目标值记作Z_min；接下来，将每次计算中得到的可行解Z_min，作为过滤条件为目标函数添加约束，式10，以此淘汰掉后续计算中不优于可行解Z_min的候选解，对于满足式10约束的可行解，更新其值为最新的Z_min；按照上述过程，计算所有候选解后，输出最优解k_i；

式中：d_i是第i时段的运行费用系数，其表达式为其中θ_i已知；C是水泵的损耗费用，其表达式为

Step1-4：采用动态规划DP优化θ_i：将Step1-3求解得出的最优k_i作为已知条件，θ_i作为决策变量，将模型一转化为一个优化θ_i的离散线性子模型，该子模型可用一维动态规划求解；

Step1-5：采用LI-DP进行逐次逼近：再将Step1-4求解得出的最优θ_i作为已知条件，k_i作为决策变量，将模型一再转化一个优化k_i的0-1规划子模型，该子模型仍采用LI进行求解，即Step1-3；如此往复循环逼近，直至迭代满足迭代条件，停止迭代；

Step1-6：输出最优解：结果包括，时均扬程H_i、不同时段的开关机状态k_i、不同时段的叶片安放角θ_i、时段流量Q_i、装置效率η_i、时段提水量和运行总耗电费用minF。