水泵配水管网的设计与存储外文翻译资料

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水泵配水管网的设计与存储

摘要:本文提出了一种关于配水管网及其各种管网元素例如管道、水泵以及水箱

的设计方法。一种稳态遗传算法用于解决该单一目标模型。客观地考虑了总成本的最小化，其中包括投资成本和能耗成本。提出了一种新的水箱分级方法,不需要过多的考虑一些操作上的限制例如水箱最大和最小水位的限制。与其他的方法不同的是，这里提出的方法,对每一个试验方案的优化过程进行长期模拟。为了验证该模型的有效性，此处采用一个知名的设计案例即对“某城市”配水管网的解决为例子。采用这种设计方法可以使得在类似的性能条件下比其他研究者提出的方法要更加经济，因为采用了独特的水箱尺寸设计方法。此方法与那些已公开的文献中获得的结果相比较显示，该模型具有获得最佳或者说接近最优解决方案的优点。

DOI: 10.1061/ ASCE 0733-9496 2010 136:1 129

CE数据库主题词：配水系统;算法;水的储存;储水箱;水泵;饮用水;优化。

关键词：配水管网;遗传算法;设计; 储水箱;水泵。

导言

对于具有不同管网元素的供水水分配管网的优化设计是一个具有挑战性的任务，它涉及找到和管道、水泵、水箱、阀门相关的最优的方案。这种方案必须能满足运行的限制，包括在多种负载下的压力限制。然而相对较少的研究人员在尝试对于水泵供水分配存储管网的优化设计。在这个领域最早的文献中，有一篇是在1987由Walski等人所发表的。对于更多最近的作品的回顾，读者可参阅Vamvakeridou-Lyroudia 等（2005年）。为了满足未来的需求，本文提出的模型满足了约束条件的优化设计。值得指出的是，此设计并不需要典型的正常的某一天，而是需要序列可能的无穷无尽的变化。对于这个设计而选择具有代表性正常的某一天的负载是超出了本文讨论的范围的。

问题陈述

主要的目标是找到水泵供水分配系统（和存储）的最优的设计和运行方案，使其在最低耗能下满足需求和压力要求。

极小值 f（x） = Cp Ct Cpu Ce (1)

其中Cp=新成本，清洁和衬里，或重复的管道；

Ct=新型水箱的成本；

Cpu=新建或升级泵站的成本和费用；

Ce=能量消耗的现值；

上述模型符合以下条件：

1. 物理条件满足质量和能量守恒（通过液压模仿暗中控制）
2. 决策变量有界（编写成GA字符串）
3. 运行限制。以下的运行约束条件用于本研究。

在节点处的最小压力和在管道里的最大流速限制如下：

HH i=1,...,NJ (2)

vv j=1,...,NP (3)

这里H=节点i处的压力，H=节点i处的最小压力，v=在管段j处的流速，v=在管段j处的最大流速。NJ=节点的编号，NP=管段的编号。

为了保证水泵的供水量V能够提供系统每天的需求量D，使得水泵运行性能能够满足在一天内需水量的变化，V和D应满足如下的关系：

V≧D (4)

为了使水箱里面水量的供给和消耗达到平衡，一个可行的设计必须保证水箱在一天的正常工作结束后能够恢复到正常的水位。

k=1,...,NT (5)

其中：

和分别为水箱k的初始水量和最终水量，NT为水箱的编号。

对于整个管网而言，水箱的容量，必须通过水箱总的流入量和总的流出量相比较来确定。

(6)

其中和分别是在时间t的周期内流入和流出水箱k的水量。NS是液压时间的编号。约束冲突统一化的实现是通过为每一约束冲突分配相应的目标值。统一的约束冲突的总和被用于约束处理过程中。

水箱的设置和选型

延时模拟（EPS）可以被看作是一系列有序的稳态分析（Walski等2004），这些稳态分析被实施在：（1）在每一步液压时间和（2）当元素状态改变时（例如一个水箱完全充满或排净，或触发控制条件）。水箱型号的确定包括检查它在正常天负荷条件下的运行情况（通过EPS）。在本文提出的方法中，水箱的设计参数必须被完全确定，也就是说，对于每一个新的水箱，它的位置、直径、高度、最小和最大的运行水位、最大高度，都必须被确定下来。这可以通过显式或隐式

把它们编码成GA字符串来实现。显示编码应额外注意的是，要确保水箱高度和运行水位的递增。在这项工作中，隐式的编码被用于每个新设计的水箱中：（1）位置 （2）总容积 （3）最小运行水位 （4）直径和高度的比率 （5）应急容积和总容积之间的比率等这些都是决策变量。从这些变量的已知值可得，水箱的设计参数被计算和分配到在实验点位置与之相连的各个水箱。之后，正常负荷天的延时模拟（EPS）通过EPANET来实施并且进行性能的测量。

上述所提出的方法不需要限制条件去平衡最小和最大的运行水位，因为它能检查管网状态的变化。也就是说，运行水位的限制在延时模拟（EPS）中通过液压模拟器隐性的实现了。此外，用这种分析得到的能量消耗更加的精确，使得在方案评估中更有利于选择合适的方案。利用稳态模拟结果来估计应急流量体积（火灾发生时流量）会导致估计过高，因为水箱出流水位为低水位。因此，这里考虑理由延时模拟对火灾发生时流量进行测定（时间为30分钟）。所以，不再需要为了保证提供给应急时的流量而进行过大的估计。

虽然目前的做法与Vamvakeridou-Lyroudia等人所提出的方法具有相似性，但在水箱变量的编码上有不同之处。这些在水力建模中所使用的变量方式，在延时模拟中进行稳态模拟的数量，以及在这两个模型中使用的限制是迥然不同的。例如，让我们考虑在水箱中的中间时间点（时间为3小时）水位的开始刚好高于最低水位。下面是使用Vamvakeridou-Lyroudia的方法所采用的步骤：（1）快速模拟是在液压时间点开始执行;（2）水箱水位是根据流出时间为3小时进行调节。水位将降至低于最低操作水位；以及（3）延时施加在解决方案，因为水箱水位约束条件收到影响。

在该模型中，以下步骤序列中采用EPS：(1) 快速仿真是在液压时间步开始时执行；（2）在各时间段中应检查系统状态的变化。相应的水箱的立管应在水位达到最低之前关闭。（3）额外的快照用来进行分析系统的变化状态，并且（4）不存在压力的干扰（供给不足是由于水泵与其他水泵或者是与水泵的密封关系导致），尽管泵可处于较低效率运行。如果我们观察这两种方法，第一种方法违背一个完全可行的解决方案。而第二方法正确地将其视为一个可行的解决方案，将产生的结论留给后续的工作者。

遗传算法

虽然遗传操作确实存在于文献和问题中，并且具体许多先进的遗传算法是可以开发的，一个简单的稳态遗传算法被用于这项工作中可以证明减少操作上的限制数量和优化过程中进行延时模拟的重要性。为了这个目的，一个遗传算法文库称为GALib（在1996年成立）被使用，它提供了必要的遗传算法的工具和机制。大多数的内置运行器，除了交换和转换操作，还可以使用他们进行处理。这里采用文献中的SBX交叉和多项式突变。如需了解更多信息，读者可参考Deb（2001）。

约束处理

为了解决操作上的限制，其中一种解决方案是根据其违背约束条件和目标函数值来确定（详见Deb（2001））。在这种方法中，给定两个候选的解决方案用于选择一个更好的解决方案，其标准是：（1）选择具有最低抗压的溶液；（2）如果抵抗压力相等，选择与标准约束条件总和的最低值溶液;以及（3）如果统一的约束条件总量相等时，选择具有最低目标函数值（总成本的解决方案）。这些标准有效地排列一个可行的解决方案比任何不可行的更好。可行的解决方案是只根据其不可行的程度比较相对于它们的目标函数的值，并且与不可行解进行比较。

任意城镇管网

在“任意城镇”的问题是升级系统以满足未来的需求和达到最低成本的压力。所有问题的细节都在Walski（1987）中给出了。在这项研究中，所有现有的管道都被认为是用于复制，或清洁和连接的。新建的泵站并没有在这项研究中被考虑。允许通过添加最多两个与现有水泵具有相同特性的新水泵来对现有的泵站进行升级改造。设计中最多可以添加两个最大的水箱。管网中的所有结点，除了那些直接已经连接到现有的水箱的节点外，被认为是新的水箱可能的位置。此研究中有42个管段变量（32个现有的管段，6个新的管段，2个现有的河流，2个新的河流）以及十个水箱变量（每个新的水箱提供5个变量）。提供一个24小时的水力循环以及8个水力时间，并且要求8个水泵变量。使用变量的类型和范围概括在表1中。

在这项研究中所使用的假设是（1）所有新的水泵是圆柱形的并且自由体积为总体积的10％;（2）中间水泵的规模的资金成本是由给定的标准尺寸和成本的线性值推算获得的;（3）水箱在早上6点充满，即早上高峰期的需求开始的时候;（4）管道中的流速必须小于2m/s，并且（5）在火灾发生时，只有火灾发生的节点有供水。

模型的应用

所提出的模型施加到任意城镇的用水分配网络寻找最小成本设计以达到压力条件同时满足未来的需求。在本研究中，压力限制被视为硬约束，其中规定，这些制约因素是不可改变的。其他所有的约束条件被视为软约束和上下浮动的总和必须小于规定值。例如：水箱的初始水位和最终水位之间的误差有1毫米时，将产生一个的误差。这样的解决方案被视为错误的解。根据Vamvakeridou-Lyroudia （2005）的研究所得出的结论。最小压力范围不需要被检查正常负荷，因为表现良好的峰值流量的任何解决方案还应该表现在良好正常的日常运作之中。为了验证这一点，分为两种情况进行了调查。

图1 案例1中得到的最低成本的解决方案的布局

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