部分覆盖下供水管网水质监测点优化选址方法

针对供水管网水质监测点的优化选址问题,提出了部分覆盖的概念,将单一的覆盖标准扩展为覆盖标准区间,认为当下游节点水量来自上游节点的比例在最小覆盖标准与最大覆盖标准之间时,在下游节点设置水质监测点,不仅能够监测其自身的水质状况,而且可以在一定程度上部分地反映上游节点的水质状况.建立了部分覆盖下水质监测点优化选址的数学模型,以覆盖水量最大为目标,结合一管网算例设计了求解该数学模型的基于二进制编码的混合粒子群算法.算例结果表明,部分覆盖较完全覆盖对水质监测点优化选址的结果影响较大,同时覆盖标准的区间化更有利于决策过程的实施.     

基于节点水龄的供水管网水质监测点的优化布置

利用供水管网图形的拓扑矩阵，在管网水力计算的基础上，通过求出节点水龄，计算节点水龄比例矩阵，提出一种基于节点水龄的城市供水管网水质监测点的优化选址的方法。     

城市供水系统突发性污染监测

以监测到供水系统中突发性污染为目标,提出一种城市供水系统监测点优化布置的方法.在定义最短水流时间矩阵和污染覆盖矩阵的基础上,针对复杂管网求解最短水流时间矩阵困难的问题,利用动态规划求解最短水流时间矩阵,并由此得到给定监测等级下的污染覆盖矩阵.以监测覆盖范围最大为目标函数,并引入重复覆盖度的概念,运用遗传算法优化布置监测点.算例结果表明,用动态规划求解复杂管网的最短水流时间矩阵易于编程实现,并有较高的时间效率;遗传算法能够快速地搜索到最优监测点的布置方案,达到在给定监测等级下最大限度地监测整个管网突发性污染的目的;通过与穷举法结果的对比,证明了本方法的正确性.     

面向大规模供水管网的水质监测点布局优化

在供水管网的重要位置布设一定数量的水质监测点,对管网水质进行实时监测,是保障水质安全的有效途径。现有水质监测点布局优化方法的研究大多针对小规模管网,在复杂的大规模管网中迭代求解效率和解集质量低,难以实际应用。为此,针对大规模供水管网节点数量众多且邻近节点相似程度较高等特点,以最小化监测时间和最大化污染事件覆盖比例为目标,建立水质监测点布局优化求解框架。该框架使用基于复杂网络重要性指标和耦合水力特征综合评价的节点筛选模型,对大规模管网中的重要节点进行污染事件模拟,并基于节点空间相似性改进遗传算法的演化策略,提升解集质量。针对实际大规模管网的模拟实验表明,此方法能解决供水管网规模较大时迭代效率和解集质量低的问题,获得有效的水质监测点布局。     

管网水质监测点对二次加氯影响优化分析

为使水质监测点能够适合于供水管网二次加氯问题,考虑在多工况下采用I/O模型生成覆盖矩阵,建立监测点优化选址模型.为了最大化加氯点实际覆盖能力和最小化管网余氯浓度实际相对标准差,对监测点数量、加氯点数量、监测点覆盖标准和加氯点覆盖标准4个因素的优化取值进行探讨.通过实例验证表明,监测点选址模型能够找到在给定监测点数量下的最优方案.监测点覆盖标准应不大于加氯点覆盖标准,并在0.5～0.7取值,监测点数量应在布置费用约束下尽可能多,加氯点数量及布置方案应使名义覆盖率达到小于100%下的最大值.若前述条件均满足,则二次优化问题的实际相对标准差最小,且名义相对标准差和实际相对标准差的差别很小.该监测点选址模型对二次加氯问题较适用,可以减少二次加氯的总计算量.     

城市供水SCADA系统管网流量监测点优化选址研究

结合输配水管网拓扑结构图论模型，通过计算节点流量变化对管网各管段流量的影响程度，引入有效监测范围的概念，求出在给定有效监测级下的有效监测矩阵，采用计算非多余支配集和最小覆盖集的方法，提出一种城市供水管网流量监测点的优化选址方法，为供水SCADA系统正确调度和对供水事故的监控提供有效的依据．通过实例验证方法的可靠性和有效性。     

城市供水SCADA系统管网流量监测点优化选址研究

结合输配水管网拓扑结构图论模型,通过计算节点流量变化对管网各管段流量的影响程度,引入有效监测范围的概念,求出在给定有效监测级下的有效监测矩阵,采用计算非多余支配集和最小覆盖集的方法,提出一种城市供水管网流量监测点的优化选址方法,为供水SCADA系统正确调度和对供水事故的监控提供有效的依据,通过实例验证方法的可靠性和有效性.     

改进NSGA-Ⅱ算法在水质监测点多目标优化研究中的应用

为了改善NSGA-Ⅱ算法在水质监测点多目标优化选址的应用效果,在NSGA-Ⅱ算法的基础上引入外部存档储存非支配解和对父体染色体的选择方式进行改进. 在案例管网中应用NSGA-Ⅱ算法和改进的NSGA-Ⅱ算法对水质监测点多目标选址模型进行求解. 结果显示：在获得完整的非支配最优解的情况下,使用改进的NSGA-Ⅱ算法,相比于使用NSGA-Ⅱ算法节省了约42%的运算时间,提高了求解的效率.     

基于先验信息的供水管网阻力系数识别

供水管网阻力系数识别是指通过调整管网水力模型中管道阻力系数,使模型计算值与监测值相符的过程。由于实际中监测点数量有限,管网阻力系数识别为欠定的优化问题。现行方法通常采用管道分组这一参数化方法将欠定问题转换为超定,应用遗传算法或其它随机搜索算法求解。提出了基于先验信息的供水管网阻力系数识别算法,所提出算法根据管道管材、管龄等先验信息对管道阻力系数进行估计,并将估计值作为伪观测值引入目标函数将欠定优化问题转换为超定,采用高斯-牛顿算法进行求解。与现有方法相比,所提出算法避免了管道分组不唯一的问题;再者,推导了供水管网阻力系数雅克比矩阵解析式用于搜索向量构造,提高了参数识别计算效率。采用小型管网阐明了雅克比矩阵计算及搜索向量构造,利用大型管网验证了算法的实用性。     

面向故障诊断的供水管网水压监测点优化布置方法

为解决供水管网故障诊断中准确率不高、经济性不佳的问题,设计了一个基于改进的果蝇优化算法核极限学习机的供水管网故障诊断模型。经验证,该模型具有学习速度快、故障识别率高等优点。以该模型为核心提出了基于果蝇优化算法的供水管网水压监测点优化布置方法。该方法首先利用果蝇优化算法形成多组水压监测点方案,然后用供水管网故障诊断模型计算每种方案的诊断准确率,选择其中诊断准确率最高、经济性最好的方案作为候选最优方案,并以此方案为基础,使用果蝇优化算法不断循环迭代,最终找到故障诊断准确率高且经济性最好的水压监测点布置方案。利用Matlab语言代码对提出供水管网水压监测点优化布置方法进行了编码实现,使用实际管网数据进行了实验,结果表明,所提出的供水管网水压监测点优化布置方法是一个有效的水压监测点优化布置方法。     

谱聚类在给水管网分区优化中的应用

利用图划分技术和图论算法实现给水管网分区。根据给水管网分析,确定分区数量,建立权重邻接矩阵并计算图拉普拉斯矩阵及其特征向量,通过多路图划分对隐藏在特征向量中的聚类信息进行数据挖掘,采用遗传算法和K均值方法实现最佳节点聚类。利用PageRank和最短路径算法确定水表和阀门位置,最终实现给水管网优化分区。实际给水管网模型分区实例表明所提方法在给水管网分区的有效性。     

供水系统直接优化调度遗传算法求解模型研究

针对目前我国完全采用微观模型的方法难以满足供水系统优化调度的要求的现实，以测压点压力
宏观模型、水源供水量和水源供水水头之间的关系模型替代复杂的管网水力平衡方程，并以每一泵站每
时段应有水泵运行求得的出水量和管网求得的需水量相等的条件,建立了大型供水系统的多目标混合离散
变量的直接优化调度模型.利用遗传算法对直接优化调度模型进行求解，提出了对各种约束条件处理的方
法;针对遗传算法容易早熟等的不足，提出将遗传算法和模拟退火技术相结合，并采用自适应交叉和变异
率的解决方法.算例计算表明，该算法具有较强的适用性.     

Optimal operation of water distribution networks under local pipe failures

The optimal operation of water distribution networks under local pipe failures, such as water main breaks, was proposed. Based on a hydraulic analysis and a simulation of water distribution networks, a macroscopic model for a network under a local pipe failure was established by the statistical regression. After the operation objectives under a local pipe failure were determined, the optimal operation model was developed and solved by the genetic algorithm. The program was developed and examined by a city distribution network. The optimal operation alternative shows that the electricity cost is saved approximately 11%, the income of the water corporation is increased approximately 5%, and the pressure in the water distribution network is distributed evenly to ensure the network safe operation. Therefore, the proposed method for optimal operation under local pipe failure is feasible and cost-effective.     

Study on hydrodynamics associated with quality of water in water distribution system

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＦｉｎｉｓｈｅｄｗａｔｅｒｍａｙｕｎｄｅｒｇｏｓｕｂｓｔａｎｔｉａｌｃｈａｎｇｅｉｎｑｕａｌｉｔｙｄｕｒｉｎｇｔｒａｎｓｐｏｒｔｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｔｏｔｈｅｃｏｎｓｕｍｅｒ.Ｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｍｏｄｅｌｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｓｐａｔｉａｌａｎｄｔｅｍｐｏｒａｌｖａｒｉａｔｉｏｎｏｆｗａｔｅｒｑｕａｌｉｔｙｔｈｒｏｕｇｈｏｕｔｔｈｅｗａｔｅｒｓｙｓｔｅｍ .Ａｓｉｇｎｉｆｉ ｃａｎｔａｓｐｅｃｔｏｆｕｓｉｎｇｗ…     

基于理想余氯质量浓度的给水管网二次加氯优化

针对给水管网余氯质量浓度分布不均对管网水质造成较大的影响等问题,提出给水管网二次加氯2级优化动态模型,第1级是以满足管网余氯覆盖条件下加氯点数最少(即加氯点建设投资最少)为优化目标的加氯点选址优化模型,用余氯覆盖集表示加氯点对监测结点的水质影响程度.第2级提出基于理想余氯质量浓度的加氯速率优化模型,并结合算例对模型进行验证和分析.结果表明,该模型能够得到合理的加氯点选址方案和周期性加氯速率方案.二次加氯优化模型可以使管网余氯时空分布更为均匀且接近理想余氯质量浓度,同时可降低消毒剂投加量,从整体上改善管网水质.     

基于可靠性的给水管网传感器多目标选址

针对蓄意污染事件下给水管网传感器优化选址问题,提出了以污染事件监测比例最大化、污染事件监测时间期望值最小化和选址方案可靠性最大化为设计目标的多目标优化选址模型. 结合一管网算例,利用EPANET2模拟污染入侵后管网结点的污染物浓度时间序列,通过蒙特卡洛方法获取污染事件监测时间矩阵;应用基于整数编码的非支配排序遗传算法-II (NSGA-II)求解该模型,给出了设计目标间的Pareto前沿面并对参数敏感性做了分析. 结果表明,传感器预算数目与可靠性时间标准对传感器选址结果有着显著影响. 提出的模型可用于对给水管网传感器选址问题的多个竞争目标进行权衡分析．     

基于改进PSO-BP网络的配电网故障选线与测距

针对人工智能算法在解决配电网故障选线和测距问题时容易陷入局部最优解并难以满足精确性和鲁棒性要求的问题,提出了一种基于改进粒子群优化神经网络的配电网故障选线与测距算法.该算法结合混沌优化算法和粒子群优化算法得到收敛能力更强的粒子群优化算法,通过提取配电网的零序电压与电流的暂态及稳态特征来构成特征向量,并分别使用训练集训练改进粒子群优化神经网络算法,从而能更精确地预测配电网的故障线路及其距离.仿真测试结果表明,所提出的算法能获得更精确的选线和测距结果,具有一定的实用性.