[发明专利]一种基于多目标粒子群算法的城市供水优化调度方法

说明书

本申请提供一种基于多目标粒子群算法的城市供水优化调度方法，步骤为：S1:采集供水区域内用户的用水数据、天气数据，供水泵站的运行数据；S2:对步骤S1中的采集数据进行预处理，并进行分类；S3:采集待优化调度日的天气数据，并将其匹配到步骤S2中划分的数据集中，预测待优化日的用户用水量数据；S4:根据步骤S3预测的用户用水量数据，采用多目标粒子群算法MOPSO对供水管网的供水方案进行选择。S5:通过步骤S4获得的供水方案，调控供水泵站的设备参数。本申请通过温度和节假日数据，将历史供水数据划分为若干数据子集，通过数据子集预测目标区域内的用水量，并对供水泵站的设备参数进行调节，减少了供水能耗，节约了供水成本。

技术领域

本发明涉及城市供水优化调度技术领域，特别是一种基于多目标粒子群算法的城市供水优化调度方法。

背景技术

目前，城市供水网有着超大规模的系统，是保障居民日常生活、公共服务和消防等各方面用水的重要基础。其中，泵站是城市供水系统的重要组成部分，其耗电量高达整个供水系统电量的95％-97％。

随着现代化城镇发展的进度加快，智慧水务，智能水厂的建设，市政供水压力逐渐增大，加之重庆地属山地城市，供水受地形限制，被依据地形划分为不同供水区域，各区域设计有调节水池来调节日夜供水输差，实现节能降耗，保障供水安全。

现阶段，泵站中水泵的调度方案大多数都是基于人工经验的调度，这种调度方式一般能满足用户用水量的需求与各区域之间水量的分配调度，但是凭借人工经验的调度方式明显缺乏准确性与科学性，且往往存在“供大于求”的情况。其次，限于人工调度的原因，不能确定其水泵的开启与关断的准确时间，且在单泵或者多泵的运行期间内，各区域的水量不能进行合理的分配，使得水泵处于高效区间的时间大大降低，造成水泵出现效率低、能耗高、运行成本高的情况。因此，供水管网数据的质量以及现代化管理的方式对城市规划和城市供水有着重大的影响。

发明内容

本发明的一个目的就是提供一种基于多目标粒子群算法的城市供水优化调度方法。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，具体步骤如下：

S1:采集供水区域内用户的用水数据、天气数据，供水泵站的运行数据；

S2:对步骤S1中的采集数据进行预处理，并进行分类；

S3:采集待优化调度日的天气数据，并将其匹配到步骤S2中划分的数据集中，预测待优化日的用户用水量数据；

S4:根据步骤S3预测的用户用水量数据，采用多目标粒子群算法MOPSO对供水管网的供水方案进行选择。

S5:通过步骤S4获得的供水方案，调控供水泵站的设备参数。

作为优选，步骤S1中用户的用水数据包括供水管网的供水量以及蓄水池水位的变化量：

式中，y_k表示当前时间段内该区域内的用户实时用水量，Q为流往该区域内管道的瞬时流量，H(t₂),H(t₁)分别表示当前计算周期内水池内的液位值，S为蓄水池的底面积；

步骤S1中天气数据包括温度、节假日/工作日数据；

步骤S1中供水泵站的运行数据包括供水泵站的水泵数量、额定功率，以及不同水泵组合时的供水效率：

式中，η为水泵的供水效率，ρg为9.8*1000介质水，Q为瞬时流量，H为扬程，P为输入功率(W)。

作为优选，步骤S2中对采集数据进行预处理方法包括但不限于数据平滑、数据插值、数据替换；