突发性污染情况下给水管网传感器优化选址

为解决给水管网中的水质传感器位置优化布置问题,以污染发生至传感器首次监测到超过临界污染物质量浓度的期望监测时间最短为目标,提出监测突发性或者蓄意污染的管网传感器优化选址模型.以Anytown管网为例,利用EPANET软件模拟扩展周期非稳态水力水质条件下节点污染物质量浓度变化,通过编制程序与EPANET交互得到传感器监测时间,在此基础上设计求解该优化模型的混合粒子群算法.提出的优化模型及求解方法对保护管网安全、降低用户饮用被污染水的风险具有一定意义.     

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.     

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。     

基于剩余能量熵的供水管网可靠性优化设计

针对供水管网(WDS)的可靠性优化设计问题, 提出将剩余能量熵作为可靠性度量指标,建立以剩余能量熵最大化、以管网建造年费用和运行费用最小化为设计目标的多目标优化模型.结合一典型管网算例,应用非支配排序遗传算法-II（NSGA-II）并引入诱导变异算子求解该模型,给出设计目标间的Pareto前沿面.优化结果表明,成本和采用剩余能量熵描述的可靠性指标得到了显著的优化,诱导变异算子的引入大大加快了种群向目标解域的收敛速度.在解集中,将剩余能量熵与Vaabel提出的剩余能量因子和Todini提出的恢复力指标进行比较.比较结果显示,剩余能量熵与剩余能量因子、恢复力指标均存在很好的正相关关系,证实了以剩余能量熵作为可靠性指标的可行性.通过比较管网在各管段依次发生故障时的剩余能量熵和流量熵,发现剩余能量比流量熵更能够灵敏地反映故障工况,表明基于剩余能量熵指标设计的管网更能够提高管网应对故障的能力.     

工业给水系统可靠性分析与设计研究

通过对给水管网水力计算分析、管网优化设计和可靠性设计的研究与探讨,提出了给水系统可靠性设计的数学模型和解法,为工业给水管网依据可靠性要求设计和改建扩建提供了途径．     

基于可靠度的给水系统优化模型探讨

根据系统可靠度的理论,提出用最小割集的方法求节点可靠度,以此来分析给水系统的可靠性。提出一个基于可靠性的给水系统优化模型,将模型的目标函数和约束函数均用一阶Taylor级数展开,分步寻优,逐次线性逼近来求解这个高度非线性问题,大大缩短了优化搜寻所需的计算时间,使给水系统基于可靠度的优化模型运用于实际的给水系统乃至大型给水系统成为可能。     

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.     

基于故障-测点互信息的传感器多目标优化配置

针对大型流程工业系统状态监测故障诊断的传感器优化配置特点,建立能够定量反映测点获取故障信息效率的故障-测点互信息矩阵.提出传感器系统测点-故障关联度优化目标函数,建立兼顾测点获取故障信息效率、传感器系统可靠性、经济性的多目标优化配置模型.设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II),在保证故障可检测性和可分辨性的前提下,获得兼顾3大优化目标的Pareto前沿解集.电站除氧器的实例分析表明了该方法的可行性和有效性.     

应用遗传算法进行给水管网优化设计

建立了遗传算法市政给水管网优化模型,阐述了应用遗传算法进行给水管网优化设计的原理、特点,并对某小区管网改建工程进行优化求解,介绍了遗传算法模型的设计参数选取情况．     

给水管网污染源定位模拟及影响因素分析

为了在供水管网突发污染发生时快速准确定位污染源,以小规模开环式供水管网模拟系统为实验平台,采用多点投加高浓度次氯酸钠溶液模拟污染物扩散的方法进行实验研究与理论分析.在实验中监测多组管网平台监测点污染物浓度时变数据,在保证可靠性、准确性的基础上将监测数据作为反追踪模拟信息源.通过改进的基于拉格朗日算法的“模拟-优化反追踪数学模型”定位污染源,分析管网拓扑结构、优化时段和水力工况等因素对模型精度和效率的影响.研究表明,在模型影响因素合理表达的条件下,模拟结果准确率达93.3%.     

传感器布置及结构损伤识别的优化方法

假设测试噪音空间非均匀分布的情况,研究了传感器最优布置问题,提出了针对结构损伤识别的传感器最优布置方法。基于结构损伤演化过程的物理特征,将结构损伤识别问题等价为一个优化问题进行求解,通过采用同步优化策略,避免了结构动力特征方程的求解和动力参数灵敏度的计算。算例分析表明,根据传感器布置方案获得的测试数据以及同步优化模式,能够准确高效地得到存在噪音下的结构损伤位置和损伤程度等损伤识别结果。     

多目标进化算法在物流配送中心选址中的应用

传统的物流配送中心选址模型过于单一地追求物流成本的最小化,而没有考虑服务的质量与效率．本文将顾客时间满意度作为度量物流服务水平的一个标准,提出了物流配送中顾客时间满意度的计算方法,建立了以物流成本最小化和时间满意度最大化为目标的物流配送中心选址多目标优化模型．采用一种基于NSGA一Ⅱ的多目标进化算法来求解,通过选择合适的编码方法和遗传算子可以得到模型的最优解,并通过实际算例说明了模型和算法的有效性．该模型能一次得到多组有效解,从而可以为物流配送中心选址提供更加全面的决策支持．     

机器人导航中振动检测传感器的设计与改进

针对采用传统方法进行振动检测传感器数据采集时存在的谐振失真问题,提出基于32通道VXI总线技术和阵列信号处理的机器人导航振动检测传感器改进设计方法,并对系统进行了总体设计和功能模块分析.通过均匀线列阵分布模型对检测到的振动信号进行阵列信号处理和波束形成分析,并结合32通道VXI总线数据采集技术和PXI总线数据回放技术,进行了系统模块化设计和集成.结果表明,改进的振动检测传感器系统具有较好的数据采集和信号处理能力,为机器人导航提供了准确的参量数据和控制信号输入.     

并网型风电场扩展光伏互补发电容量优化配置

风、光资源具有天然的互补性,在已建成的风电场中扩展光伏发电,组建互补发电系统,有利于平抑出力波动并提高运行经济性。提出一种并网型风电场扩展光伏容量优化配置方法。基于风速和太阳辐射在时间尺度上的互补性,建立修正的气象概率分布模型。以电气设备利用率最大,输出功率波动性和弃风、弃光电量最小为目标构建多目标优化模型,充分考虑3个目标之间的矛盾以及不同升压主变容量的影响。采用蒙特卡罗方法仿真生成风、光气象数据,基于多目标粒子群算法求取Pareto最优解集合,结合工程要求和经济性指标从集合中确定最终方案。结合算例,对本研究方法的有效性进行了验证。     

多节点协作的WSN监测目标和定位算法研究

针对具体应用场合无线传感器网络监测目标的动态特性,研究一种适用于对动态特性目标进行监测和定位的方法.首先,基于目标的动态特点,进行需求分析,构建出适应于动态目标监测的WSN新型网络模型;其次,通过基础理论探究,提出一种具有容错能力的多节点协作目标监测和定位算法(MCFTMP),给出算法的具体步骤和相关性能评价指标;最后,基于MATLAB工具平台对算法的容错能力和定位性能进行仿真分析.仿真结果较好地评价了算法的正确性和有效性.