广州市供水系统优化调度研究

论文摘要

随着城市的不断发展与扩大，人们面临着前所未有的能源危机和水源危机，因采用人工方法在城市供水系统中调度水资源所带来的问题日益突出，而供水系统优化调度正是有效解决这些问题的措施。本文以广州市自来水公司现有的SCADA调度系统为背景，以该系统提供的用水量、水压、流量等参数的历史数据为研究对象，建立并改进了时间序列模型，得出回归—时序预测模型，建立了广州市宏观模型、一级优化调度模型、二级优化调度模型以及合理的开泵方案。主要研究成果如下：分析了广州市用水量的年、月、日、时变化规律，建立了时间序列模型，并在考虑气候与节假日等外在因素影响的基础上改进时间序列模型，得出回归—时序预测模型。经验证，该模型很好地改善了水量预测的准确性，适合于广州市用水量预测。运用统计分析的方法建立了广州市宏观模型，将管网中若干重要的测压点和水厂流量、压力和几个泵站压力联系起来，建立了它们之间的定量关系。经检验，误差在允许范围之内，为下一步的优化调度提供了必要的约束条件。建立了广州市一级优化调度模型，利用遗传算法解非线性目标规划问题，确定各水厂最优出水量和出厂压力。针对各泵站目标工况点，建立了广州市二级优化调度模型，利用隐枚举法，确定了合理开泵方案。经济比较后发现，优化调度后的方案使总成本降低了7％，具有较强的现实意义。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 研究现状
• 1.2.1 国外研究
• 1.2.2 国内研究
• 1.2.3 存在问题
• 1.2.4 发展趋势
• 1.3 本课题研究内容
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 创新之处
• 1.3.3 研究方法
• 第二章 广州市用水量变化规律分析
• 2.1 广州市供水调度系统概况
• 2.1.1 广州市供水系统概况
• 2.1.2 广州市调度系统概况
• 2.2 用水量的周期性变化规律
• 2.2.1 用水量的年周期性变化规律
• 2.2.2 用水量的月周期性变化规律
• 2.2.3 用水量的日周期性变化规律
• 2.2.4 用水量的时周期性变化规律
• 2.3 本章小节
• 第三章 广州市给水管网需水量的预测
• 3.1 城市需水量预测的意义和方法
• 3.1.1 城市需水量预测的意义
• 3.1.2 城市需水量预测的方法
• 3.2 时间序列预测模型理论分析
• 3.2.1 时间序列分析概述
• 3.2.2 ARMA（n，m）模型的基本形式
• 3.2.3 ARMA（n，m）模型的建立方法和实现过程
• 3.3 时间序列分析在广州市日用水量预测中的应用
• 3.3.1 基于 MATLAB的时间序列建模与预测
• 3.3.2 时间序列模型的改进
• 3.3.3 应用分析与结论
• 3.4 本章小节
• 第四章 广州市给水管网宏观模型的建立
• 4.1 城市给水管网宏观模型概述
• 4.1.1 给水管网系统的动态特征
• 4.1.2 给水管网宏观模型
• 4.1.3 宏观模型建模原理
• 4.1.4 宏观模型建模方法
• 4.1.5 宏观模型的适用条件
• 4.2 广州市给水管网宏观模型的建立
• 4.2.1 检验宏观模型对于广州市的实用性
• 4.2.2 测压点压力宏观模型的确定
• 4.3 本章小节
• 第五章 广州市供水系统一级优化调度研究
• 5.1 一级优化调度模型概述
• 5.1.1 优化调度模型分类
• 5.1.2 优化调度建模的一般步骤
• 5.2 遗传算法
• 5.2.1 遗传算法的定义
• 5.2.2 运行参数
• 5.2.3 运行过程
• 5.2.4 遗传算法的特点
• 5.3 广州市一级优化调度实例分析
• 5.3.1 用水量预测
• 5.3.2 一级调度模型的建立
• 5.3.3 用遗传算法求解一级优化调度模型
• 5.3.4 结果分析
• 5.4 本章小节
• 第六章 广州市供水系统二级优化调度研究
• 6.1 城市供水系统二级调度模型的建立
• 6.1.1 水泵性能曲线
• 6.1.2 泵站（或水厂）优化调度数学模型
• 6.2 广州市二级优化调度实例分析
• 6.3 本章小节
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的论文
• 致谢