基于瞬变反问题分析的给水管网漏失数值模拟

给水管网漏失问题亟待解决,而漏失的定点及定量是管网漏失控制研究的重要环节.为确定给水管网漏失点和漏失量,提出了基于水力瞬变分析的漏失数值模拟理论框架,指出该问题实质就是求解系统辩识反问题进行参数识别.首先设定漏失系数为系统待识别参数,并给出激励、响应以及二者间的传递模式.然后建立了反问题分析模型,应用特征线法计算雅可比矩阵,运用Newton-Raphson算法最小化压力测量值与计算值之间的偏差求解模型.最后通过算例管网阐明了数值模拟的具体步骤.     

应用Kalman滤波算法计算供水管网漏失量

目前,国际上对供水管网漏失量化理论研究较少,而常用的计算漏失量的方法也均存在一定不足.为此,基于信息控制领域常用的Kalman滤波分析算法,构建管网系统漏失模型的状态方程与观测方程,并递推计算出管网的漏失量.进一步在实验室进行漏失模拟实验,利用Kalman滤波算法建立漏失模型并分析实验数据,结果表明,应用基于Kalman滤波算法的漏失模型计算供水管网漏失量是可行且可靠的,可为供水行业制定有针对性的供水管理及技术措施、降低漏失量、提高管网控漏水平提供依据.     

区域供水管网盲源分离漏失量研究

目前,国际上对漏失量化理论研究较少,建立的管网漏失模型多为估算反推微观模型,未能求出供水管网整体精确的物理漏失水量,无法对供水管网漏失现状进行评价,为此,基于供水管网漏失专用实验平台进行不同用户、不同漏点、不同特性管网的漏失模拟,并将盲源分离理论应用到供水管网漏失分离中,对实验管网获取的在线监控数据用快速独立分量分析算法(Fast ICA)进行处理,成功分离出漏失量.为供水行业制定有针对性的供水管理及技术措施,降低漏失量、提高管网控漏水平提供依据.     

应用改进ICA-R算法的供水管网漏失量估计

漏失量作为城市供水管网漏损量的主要组成成分,可作为管网漏损控制的重要参考指标.现有漏失量计算方法存在准确度不高,计算过程复杂等问题,而盲源分离法具有数据需求量少,分析结果准确特点.针对盲源分离中约束独立成分分析(CICA)算法在漏失量估计中存在误收敛,限制盲源分离法进一步应用的问题,提出利用改进的带参考信号的独立成分分析(改进ICA-R)算法进行供水管网漏失量估计思路.对目标函数选取、信号处理过程进行分析说明,同时设计算例管网模型并搭建漏失实验平台验证算法分离效果,并与快速独立成分分析(FastICA)算法处理效果进行对比.采用皮尔逊相关系数评价漏失量分离效果,利用平均相对误差评价改进ICA-R分离精度.结果证明,使用改进ICA-R算法分离漏失量所得相关系数维持在90%附近,平均相对误差维持在15%以内,优于FastICA算法,该方法避免加装大量计量仪表,降低了漏失量计算成本,可为漏失量计算提供参考,便于各水司有针对性地采取漏损控制措施.     

考虑漏失和用户用水的供水管网PDD模型构建及应用

管网的微观水力模型通常将所有水量依据管段的长度分配到各个节点.通过研究这种供水管网传统水力模型,针对该模型忽略节点流量类别直接将总漏失量平均分配到管网中的问题,将传统水力模型中的节点流量分为用户用水量和漏失水量,并运用改进的一致漏损模型将管段的漏失量按管段长度分配,构建漏失水量与压力之间的关系式,建立压力驱动节点的水力模型(PDD).模型形成后,根据实际测压点数据对模型进行校核,以达到模型校核标准.将该模型应用于Y市实际管网,根据Y市实际管网数据得到的平均漏失率,建立计算供水量与实际供水量的适应度函数,计算供水管网模型中的漏失系数,最终实现基于压力驱动节点流量的供水管网漏失模拟.结果表明,校核后的PDD模型与实际供水管网运行压力情况吻合良好,可以进行管网漏失控制研究及评估.     

浅谈城市供水管网漏损及控制措施

城市管网漏损是我国供水企业面临的共同问题,有效地控制漏失,使其在合理损耗之内,是降低成本的一个重要因素,本文具体分析了几种漏损产生的原因,并提出了控制供水管网漏失的措施.     

基于遗传算法的供水泵站优化调度

本文对供水泵站的效率优化问题进行了探讨，在提出用指数曲线准确地拟合水泵性能曲线的基础上，建立了供水泵站效率优化问题的数学模型，并设计了相应的遗传算法进行求解，仿真实验结果表明了该算法合理、有效。     

基于遗传算法的供水泵站优化调度

本文对供水泵站的效率优化问题进行了探讨 ,在提出用指数曲线准确地拟合水泵性能曲线的基础上 ,建立了供水泵站效率优化问题的数学模型 ,并设计了相应的遗传算法进行求解 ,仿真实验结果表明了该算法合理、有效     

供水管网漏损的影响因素与控制措施

从供水管网的设计，施工和管理3个方面分析了造成供水管网漏水的原因，针对这些影响管网漏水的因素，提出了在供水管网的设计、施工和管理阶段应采取的有效控制措施。     

萍乡市供水管网的优化调度

通过建立城市供水管网优化调度模型,以萍乡市为例,对其城市供水管网进行优化调度,结果显示,萍乡市各水厂的出水流量增大,大部分监测点的水压有一定的下降,取得了较好的经济与社会效益.     

基于遗传算法优化神经网络的定位算法

为了减小非视距(Non Line of Sight,NLOS)误差对移动台定位精度的影响,提出一种基于遗传优化后向传播(Back Propagation,BP)神经网络的无线定位算法。先利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值,再利用优化后的GA-BP神经网络修正到达时间差(Time Difference Of Arrival,TDOA)测量值,最后使用Chan氏算法确定移动台的位置,以避免由于神经网络初始权值的随机性所带来的网络震荡,克服网络容易陷入局部解的问题。仿真结果表明,新算法能够实现移动台的静态定位,并且性能优于传统BP神经网络与最小二乘(Least Square,LS)算法。     

基于改进遗传算法的配电网故障定位方法

针对传统遗传算法在分布式电源的不同投切情况下需要改变适应度函数和开关函数,导致故障定位稳定性和精度降低的问题,提出了一种基于改进遗传算法的含分布式电源配电网故障定位方法.该算法使用改进变异和交叉算子在提高收敛速度的同时能避免陷入局部最优解;使用改进的适应度函数和开关函数,以更好地适应分布式电源的不同投切情况;引入分级处理思想以加快大规模电网故障定位的计算速度.仿真实验结果表明,该算法能有效地定位含分布式电源配电网的多重故障问题,相比于传统的遗传算法具有更优的稳定性与定位精度.     

基于自适应遗传的E-CID定位算法研究

针对LTE系统NLOS（非视距）环境下基于传统遗传的E-CID（增强小区识别）定位算法过早收敛于某局部最优解而非全局最优,文章提出了一种改进的自适应遗传E-CID定位算法,该算法通过对LTE终端位置数据进行加权最小二乘估算,利用遗传算法进行非线性最优解全局搜索,自适应的改变交叉及变异概率,避免了传统遗传算法过早收敛于局部最优解缺点。仿真结果表明：自适应遗传法比传统遗传算法优势更明显,定位精度更准确。     

供水管网地震漏损蒙特卡洛模拟分析

为研究供水管网在不同地震烈度下的漏损情况和水力特性,基于管道地震破坏评估模型和概率分析方法,对不同地震烈度下管线的破坏概率和渗漏状态进行了计算分析,引入折减系数对管段抗震可靠度分析方法进行改进,并与传统计算方法比较,验证了其合理性。发展了Monte Carlo模拟技术在供水管网流分析方面的应用,并考虑带渗漏和爆管两种出流方式。编制程序对一大型管网进行了模拟分析,给出了震后带漏损情况下管网的漏失率和破坏情况,结果与实际地震灾害情况相符。     

Remanufacturing closed-loop supply chain network design based on genetic particle swarm optimization algorithm

As the huge computation and easily trapped local optimum in remanufacturing closed-loop supply chain network (RCSCN) design considered, a genetic particle swarm optimization algorithm was proposed. The total cost of closed-loop supply chain was selected as fitness function, and a unique and tidy coding mode was adopted in the proposed algorithm. Then, some mutation and crossover operators were introduced to achieve discrete optimization of RCSCN structure. The simulation results show that the proposed algorithm can gain global optimal solution with good convergent performance and rapidity. The computing speed is only 22.16 s, which is shorter than those of the other optimization algorithms.     

小生境遗传算法在多车牌定位中的应用

为了在复杂背景下对多车牌进行准确定位,提出一种基于小生境遗传算法的多车牌定位方法。利用一组一维滤波器对图像平滑处理得到图像的特征向量,建立小生境遗传算法模型,设计适应度函数,并确定小生境算法机制,实现多车牌定位。仿真实验表明,基于小生境遗传算法的多车牌定位方法能够准确地对多车牌进行定位,平均定位率达到90%以上。     

基于遗传算法的混合供能系统

针对充分有效使用各种能源的问题,提出了一种基于遗传算法的混合供能系统.该系统能根据全天电负荷和热力负荷的实时变化来调度火力发电厂、风力发电机、光伏发电机和燃气轮机的使用,利用遗传优化算法求解在系统经济使用最小的情况下,电-气-热混合供能系统的各组件运行状态.基于IEEE14节点网络的仿真与测试结果表明,所提出的优化方法和供能系统可以有效解决电-气-热混合功能系统的优化调度问题,保证能源互联网络的经济运行.     

基于神经网络数据融合的无线定位算法

提出了一种基于神经网络数据融合的无线定位算法,该方法融合了到达时间(TOA)、到达时间差(TDOA)、到达角度(AOA)、,并考虑了这三种测量值的测量质量(可信度),有效地解决了在常规定位算法中使用线性最小二乘法求解非线性方程使定位精度下降的缺点。通过仿真表明,该算法具有较高的定位精度,能够满足FCC所提出的定位要求。