1、第4 1卷第5期2023年5月水 电 能 源 科 学W a t e r R e s o u r c e s a n d P o w e rV o l.4 1 N o.5M a y 2 0 2 3D O I:1 0.2 0 0 4 0/j.c n k i.1 0 0 0-7 7 0 9.2 0 2 3.2 0 2 2 1 5 3 2基于智能优化算法供水管网减压阀布设位置的优化研究王 兴,种宇飞,吕 谋(青岛理工大学环境与市政工程学院,山东 青岛 2 6 6 4 0 0)摘要:针对供水管网系统中存在过剩压力的问题,提出在管网中安装一定开启度的减压阀,以各节点运行水压与各节点最小服务水头之差的平方和
2、最小为目标,结合管网水力平衡约束、节点压力约束构建减压阀优化压力漏失控制模型,利用遗传算法对模型进行求解,并以东南沿海城镇供水主干管网为算例进行验证。结果表明,所提模型及方法有效、可行,且优化效果显著。关键词:管网系统;过剩压力;减压阀;多目标;遗传算法中图分类号:TV 6 7 2+.2;TU 9 9 1 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 0-7 7 0 9(2 0 2 3)0 5-0 0 9 7-0 4收稿日期:2 0 2 2-0 6-2 7,修回日期:2 0 2 2-0 8-0 9基金项目:国家自然科学基金(5 1 7 7 8 3 0 7);山东省重点研发计划(G G 2 0 1 8
3、0 9 2 6 0 4 3 5)作者简介:王兴(1 9 9 8-),男,硕士研究生,研究方向为给排水管网系统分析优化,E-m a i l:6 0 5 1 1 8 4 2 0q q.c o m通讯作者:吕谋(1 9 6 5-),男,博士后、教授、博导,研究方向排水管网系统分析优化,E-m a i l:L v m o u 11 6 3.c o m1 引言目前我国供水管网中的漏损率仍为一个很严重的问题,许多供水公司利用积累的经验来控制管网 的 漏 损,但 效 果 很 不 理 想,而 分 区 计 量(DMA)为行之有效的方法之一1,即在原有的管网中加入若干阀门和流量计,将区域划分为相对独立的若干子区域
4、,但容易产生过剩的压力。而减压阀具有灵活、可调、智能管理等方面的优势,可优化分区压力,达到最大程度的节能减耗并降低由于过剩压力造成的管网漏失,故减压阀在DMA系统中较为常见。通过安装减压阀进行管网中运行压力管理,进而控制漏损一直是业内关注的难题。如GU L L OT T A AUR O R A等2基于N S GA 开发了两种方案,提出了一种提高间歇式配水网络配水公平水平的方法,可通过重新安排管网中的流量循环,确定最佳阀门位置和设置,以改善用户之间的用水分配;S ANTONA S-T A S O G F等3提出了一个总体框架来调整给水管网(WD N)分区算法,以考虑隔离阀的实际位置;A R AU
5、 J O L S等4为将管网中压力和泄漏水平降至最低,开发了一个模型,用于支持有关网络系统中控制阀的量化、位置和开启调整的决策系统;唐鹏翔等5通过粒子群算法优化管网泵阀一体的压力管理模型,对比了优化前后漏损量的变化,证明其有效、可行;俞焱曦6以减压阀的最优位置、设置值及变速泵的开关、泵速作为决策变量,利用遗传算法在多个工况下进行寻优求解,最大程度地减少了能耗和漏损,提升了经济效益。相较于其他研究管网中减压阀的安设位置或设置值的研究,本文结合夜间最小流量法,通过设置不同管段中海曾威廉公式中的管道粗糙系数C值来区别此管段是否安装减压阀;再通过M a t l a b编写主函数程序调用已建立好的E P
6、 AN E T管网模型中各节点管段参数建立数学模型,找到管网中减压阀的最优安装位置,以此来达到减少管网系统的过剩压力,降低管网漏失率的最终目的;通过分区内漏失量的降低程度,进而预测整个管网系统可降低的漏失量,以期为城市实际供水管网在“智慧水务”等方面提供决策支持。2 构建管网减压阀布设位置数学模型2.1 目标函数从减压阀对分区内部压力的优化方向求解减压阀布设位置数学模型,该模型的目标函数为使各节点运行水压与各节点最小服务水头之差的平方和最小,即:m i n P=Ni=1(Pi-Pm i n)2(1)式中,P为管网相对于最小服务压力的剩余压力的平方和;Pi为节点自由水压;Pm i n为最小服务水
7、头;N为供水管网中节点数。2.2 约束条件(1)管网水力平衡约束。节点流量连续方程是任何供水系统正常运行均应满足的水力平衡约束,即:nj=1jiqi j-di-li=0(2)式中,qi j为与节点i连接的管段流量;di为节点i的用 水 量;li为 节 点i的 漏 失 量,li=kiP1.1 8i(1.1 8为固定指数)。(2)节点压力约束。为保证供水系统正常运行、满足居民正常用水时最小需求压力,同时避免出现过高压力造成压力过剩、管网破坏,设置节点压力约束:hi,m i nhihi,m a x(3)式中,hi,m a x、hi,m i n分别为节点i压力的上、下限,主要由节点类型来决定,如在管网
8、最不利供水位置的节点必须满足用户最小用水需求压力,其他节点不能超过管材最高承受压力,以防爆管危险。2.3 减压阀优化布置在管道中安装减压阀,通常是根据管网各时间段的实际参数设定阀后压力,在满足最不利点最小服务水头的前提下,达到对管网区域进行局部降压的目的。根据经验法通常会安装在管径较大且区域划分较为明显的枝状管网的入口处。然而具体工程中由于管网错综复杂、管道数量巨大,而管网中减压阀的优化布置从根本上讲属于排列组合问题,从原理上讲可将布置方案一一列举出来,再通过计算筛选出最优的减压阀布设位置,但此方法仅适用于实验室阶段的试验管网,因此群体智能优化算法的引入是解决此类问题的关键。3 遗传算法遗传算
9、法7是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程发展起来的随机全局搜索和优化方法。3.1 遗传算法对减压阀的编、译码C值(海曾威廉系数)反映管道的新旧程度,一般新的铸铁管取1 4 0。C值越小则表明管道的水头损失越大,此特性与一定开启度的减压阀有类似的功能。故选择管道C值来假设减压阀的设定。3.2 遗传算法求解模型的思路通过使用E P AN E T 提供的工具箱,调用工具箱中的函数获取管网的节点需水量和水压等数据。再利用M a t l a b对优化目标函数的遗传算法进行主程序编写。阀门优化布置问题属于离散型组合优化,因此先要明确解空间和问题空间之间的映射关系,即通过合适的编码方式使遗传算法适
10、用于解决离散优化问题。由于遗传算法默认采用整数编码方式,故设定阀门编号对应其整数形式。同时,为防止最优解中出现相同的点,利用添加罚函数的形式降低此类个体的适应度。3.3 适应度函数的确定适应度函数良好的设定,既可使遗传算法的群体尽可能在解空间内,又可使算法的收敛速度大大加快。由于算法在进化搜索中基本不利用外部信息,所以通过将目标函数进行简单的数学变换即能减轻算法的复杂度。个体适应度F越大,表明该个体适合能力越高,对应的解越好。个体适应度下取目标函数f(P)的倒数:F=1f(P)(4)式中,f(P)为目标函数关于压力的平方和。4 案例分析选取东南沿海某城镇的小区管网为例(图1),建立了供水管网水
11、力学模型,整合收集到的管网系统的相关基础数据,结合G I S信息将管网拓扑结构输入E P AN E T 2.0,并将需水量分配到管网各节点。运行模型得到节点水压、管段流量。图1 东南沿海某城镇管网示意图F i g.1 P i p e n e t w o r k o f a t o w n i n t h e s o u t h e a s t c o a s t4.1 管网各参数的确定4.1.1 用水节点的漏失系数ki确定英国水研究中心(WR C)经过长时间统计并分析夜间2:0 04:0 0的人均用水量数据,提出夜间人均用水量为1.7 L/(户h)。以此为基础,一个地区的夜间最小流量可较好推算
12、该地区的夜间最小流量时刻的管网漏失量q(tm i n)为:q(tm i n)=Q(tm i n)-0.0 0 1 7用户数(5)式中,Q(tm i n)为该时段的总进水量。通过收集到的算例管网信息可知,该地区夜89水 电 能 源 科 学 2 0 2 3年 第4 1卷第5期王 兴等:基于智能优化算法供水管网减压阀布设位置的优化研究间最小流量为4 0 m3/h,用户数为2 9 4 0户,根据式(5)可推算出该地区夜间最小流量时刻的管网漏失量为3 5 m3/h。引入比例因子作为漏失系数与流量的比值,利用计算漏失量的公式反算,可得比例因子和各节点漏失系数ki:ki=di(tm i n)(6)其中=q(
13、tm i n)iIddi(tm i n)pi(tm i n)1.1 8式中,di(tm i n)为该节点在此时刻的运行工况下的实际水量;pi(tm i n)为该节点在当前工况下的水压。利用式(6)可得各用水节点的漏失系数ki值,见表1。表1 各用水节点的漏失系数ki值T a b.1 L e a k a g e c o e f f i c i e n t k i v a l u e o f e a c h w a t e r u s e n o d e节点号漏失系数节点号漏失系数节点号漏失系数节点号漏失系数10.0 0 5 6 71 20.0 0 2 2 72 30.0 0 4 5 43 4 0
14、.0 0 3 4 020.0 0 3 4 01 30.0 0 4 5 42 40.0 0 4 5 43 5 0.0 0 1 1 330.0 0 1 1 31 40.0 0 3 4 02 50.0 0 1 1 33 6 0.0 0 4 5 440.0 0 2 2 71 50.0 0 2 2 72 60.0 0 1 1 33 7 0.0 0 1 1 350.0 0 5 6 71 60.0 0 1 1 32 70.0 0 1 1 33 8 0.0 0 5 6 760.0 0 3 4 01 70.0 0 3 4 02 80.0 0 4 5 43 9 0.0 0 2 2 770.0 0 2 2 71 8
15、0.0 0 1 1 32 90.0 0 1 1 34 0 0.0 0 1 1 380.0 0 1 1 31 90.0 0 4 5 43 00.0 0 1 1 34 1 0.0 0 1 1 390.0 0 2 2 72 00.0 0 5 6 73 10.0 0 2 2 74 2 0.0 0 2 2 71 00.0 0 1 1 32 10.0 0 5 6 73 20.0 0 3 4 04 3 0.0 0 6 8 01 10.0 0 4 5 42 20.0 0 1 1 33 30.0 0 3 4 04.1.2 阀门位置参数的设定算例管网均使用铸铁管且已有锈蚀情况出现,故C值取1 3 0来假设未设置减
16、压阀管道。由于算例管网初始各节点水压相对均匀,减压阀的开启度不宜过大,故C值取9 0来假设设置减压阀管道。4.1.3 管网最大用水量时各节点的压力值表2为管网最大用水量时各节点的压力值。表2 最大用水量时各节点的压力值T a b.2 P r e s s u r e v a l u e s o f e a c h n o d e a t m a x i m u m w a t e r c o n s u m p t i o n节点号压力值/m节点号压力值/m节点号压力值/m节点号压力值/m14 61 24 52 33 93 43 224 61 34 32 44 03 53 634 51 44 22 53 93 63 844 31 54 32 63 53 73 354 61 64 32 73 43 83 564 31 74 22 83 53 93 574 21 84 22 93 34 03 684 51 94 23 03 64 13 794 22 04 53 13 84 22 81 04 42 14 23 23 94 33 11 14 42 24 33 33 14.2 减压阀优化控制模型的