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城市供水系统的优化调度与智能控制
浏览: 发布日期:2018-11-08

1、引言

水是生命之源。随着城市化水平提高,城市人口渐趋于饱和,生活生产各方面的用水需求骤增,且水的质量更受关注。作为城市发展的基础设施,供水系统的意义不言而喻。然而,在工业取得进步的同时,环境污染也愈发严重,加上水利用率较低,人们节约用水意识不足,使得城市供水系统面临的压力越来越大。如今,供水规模扩大,增加了系统的复杂性,管理调度愈发困难,稍有不合理,必将影响到正常供水。因此,必须对当前供水系统管理模式加以改善,并引进现代化高科技,对其调度管理进行优化,在自动化的基础上朝着智能化方向迈进,以获得最大效益。

2、城市供水系统的优化调度

2.1 概述

当前城市供水系统颇为复杂,优化调度指的是在水压稳定、水质达标且能够实现正常供水的基础上,根据监测系统获取的供水信息及相关数据构建预测模型,经专业计算对下一时段的需水量进行预测。然后将城市供水管网分析模型与优化调度决策模型相结合,并考虑经济、安全等因素,制定科学合理的调度方案,实现社会、经济效益的最大化。

关于优化调度,由以下3部分组成:①用水量预测。包括供水区域内的日/时用水量,这是基础部分,调度决策多以预测结果为标准。所以必须采用科学的预测方法,保证用水量预测的准确性;②管网分析模拟模型。包括微观和宏观两种模型,管网是供水的途径和承载者,其分析结果是否科学直接关系到调度分配的合理性。所以为了制定有效的调度决策,必然要建立客观精确的管网分析模拟模型;③调度决策模型。包括直接优化和两级寻优,以前两者为基础,最终确定优化运行的决策变量,可直接反映出优化调度成果。因此为实现效益最大化,应构建科学合理的调度决策模型。

2.2 城市用水量预测

作为优化调度的前提,用水量的预测显得尤为关键。当前城市供水系统多安装有在线监测装置,可实时获取供水状态。对其监测结果进行统计分析,以此为依据,借助相关数学模型和算法预测下一时段的用水量。灰色预测法、回归分析法、人工神经网络法、指数平滑法等在当前较为常用。相应的模型有灰色预测模型、自回归移动平均模型、人工神经网络模型、季节性指数平滑模型等。

发达国家在此方面的研究已有很长时间,并取得显著成效。如构建回归模型,通过对降雨量和温度的分析,对日需水量进行预测;澳大利亚墨尔本市借助时间序列模型预测当地用水量,颇为有效;也有更深入的研究,在时间序列预测中引进灰色模型。近些年来,国内也加大了在用水量预测方面的研究力度,相继出现了多种研究方法。如重庆某地利用BP神经网络技术预测月用水量;深圳则有地方应用多变量灰色模型IMGM(1,n),是普通变量灰色模型的升级和改进;也有地区采用RBF组合模型,通过发挥该模型的双重优势,能够提高预测的准确度。

2.3 供水管网模型

通过模拟管网的运行,提供相关模拟信息,为优化调度创造有利条件。该模型意义重大,是优化调度的重要保障。在长期研究探索中,形成了微观和宏观两种模型。

①微观水力模型

即利用水力学原理,建立起连续性方程、能量方程及管段水头损失方程,搜集全面的信息数据,并以此为基础构建模型。其适应性较强,能够适应系统拓扑和节点用水量模式的变化,而且能够实时获取各个管段和节点的具体参数以及运行状况,为管网的规划设计和优化调度提供便利条件。 微观模型的资料库更齐全,管网拓扑结构比较清楚,能够真实客观地反映系统结构,但其建模工作量大。不过,在当前时代,数据采集技术不断完善,管网系统管理的科学性和规范性日益提升,使得微观模型的作用越来越明显。因此,相关研究从未间断过。

②宏观水力模型

因管网内部的水力关系较为复杂,在此对其忽略,利用统计分析法和“黑箱理论”,直接建立供水管网系统“输入量”和“输出量”之间经验性函数关系式和数学模型。构建该模型的理论在上世纪70年代在国外就已提出,出现了比例负荷模型,之后相关研究越来越多。国内的生活用水量和总水量的关系变化较大,不适合用比例负荷模型。为此,许多专业学者纷纷致力于管网宏观水利模型的构建,并研究出了适合国内现状的模型,如大规模供水系统宏观仿真模型、分时段管网统计模型、半理论增广混合回归模型等。

2.4 优化调度模型及算法

优化调度的目的是在保证正常供水的同时,降低各种消耗,以获取最大的经济效益和社会效益。城市供水管网优化调度颇为复杂,具有非线性、动态性、多目标的特点,决策变量不同,优化调度建模也各有差异。通常有直接和间接优化两种,其数学模型由两部分组成:①目标函数。即系统能够维持运行所消耗成本的数学表达式;②约束条件。即供水能力、管网内部水力平衡、用户水压等条件。随着计算机应用的普及,城市供水管网逐渐引进该技术,在几十年的发展中取得很大成果。就国内而言,有研究利用蚁群算法求解多目标直接优化调度模型,比遗传算法更具优势。也有研究采用多种算法,针对水源多水池供水管网系统以运行费用、漏失量、节点平均水龄为目标建立优化调度模型。

3、城市供水系统的智能控制

对大多数城市而言,供水地理位置较为分散,如采用传统的调度方法,如人工抄表等,效率较低,获取的信息数据有限且传递速度慢。虽能够实现正常供水,但算不得优化调度,而且当前的供水系统管理愈发复杂,传统方式已逐渐不能满足更高的要求。目前的缺陷集中于以下几点:①运行数据缺乏完整性,量化管理很难开展;②参数测量手段比较少,难以完整地对系统进行分析;③调度失误致使出现供水不均的状况;④供水参数未能在最佳工况下运行,造成供需不匹配。

在此介绍一种城市供水管网远程智能监控系统,由3部分构成:①数据中心。主要由PC机和上位机软件构成,它实现对数据的接收、存储、显示、数据请求以及曲线显示、报表打印输出等信息管理工作和进行特殊情况的监控中心预警以及通过客户端软件方便地访问实时和历史数据;②供水管网监控点。实时将现场的压力、流量、水表读数等数据采集到数据采集终端内,根据实时数据实现采集点现场的自动报警,防止事故发生;③用户手机。通过3G智能手机访问数据中心采集现场实时数据或编辑短信发送至数据采集终端采集现场实时数据。该系统操作简便、易维护,具有实时性和可扩充性,且性价比较高,在实际中较为实用,值得推荐使用。

4、结束语

城市供水系统在人们生活中发挥着重要作用,随着用水需求的增加,系统管理变得更为复杂。为维持正常安全供水,并减少各种消耗,需改变传统模式,实现优化调度。同时应积极引进现代化高科技,建立起智能系统对供水管网实现智能控制。


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