多水源供水系統(tǒng)的優(yōu)化研究.pdf

1、在給水系統(tǒng)中，城市用水水源以及水廠產(chǎn)水規(guī)模對水質(zhì)、水量和水壓有著非常直接的影響。如何實現(xiàn)經(jīng)濟效益、社會效益和環(huán)境效益，是供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度應該關注的問題。
　　城市需水量的預測作為對城市給水系統(tǒng)進行規(guī)劃的基礎工作，有著十分重要的地位，需水量預測的準確性將決定后期對給排水系統(tǒng)規(guī)劃是否滿足城市發(fā)展的需要。文章闡述了城市需水量預測的研究現(xiàn)狀以及理論方法，并運用PSO－GM(1，1，λ，ρ)模型與PSO-DV-BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的組合預測建立

2、城市需水量的預測模型。
　　在借鑒國內(nèi)外研究人員研究成果的基礎上，運用系統(tǒng)工程、數(shù)學優(yōu)化理論的方法，對城市多水源供水系統(tǒng)的水源與水廠規(guī)模進行優(yōu)化。在確定了水廠位置以及水源后，通過建造優(yōu)化模型，分析研究每個水廠的設計規(guī)模以及每個水廠所采用的水源以及取水量，以期通過優(yōu)化使取水費用以及水處理費用能到達到在約束下的最優(yōu)。在優(yōu)化模型中，考慮以下幾個部分對費用的影響：水資源費用、泵站、輸水管道、水廠。每個部分僅考慮對整個系統(tǒng)費用起到變化影響的

3、部分，忽略不變量的影響，以方便模型的建造和求解。
　　模型屬于非線性目標函數(shù)和約束條件下求解的規(guī)劃問題，通過分析各算法的特點及適用條件，選擇改進的遺傳退火算法對本模型進行求解。該算法屬于混合智能優(yōu)化算法，具有有效地發(fā)揮揚長避短的特點，大大提高算法的全局和局部收斂能力。
　　結合四川省某市多水源供水案例，通過優(yōu)化后費用模型達到最小值，并將研究成果運用到該市給水系統(tǒng)的規(guī)劃優(yōu)化中，結合該市實際情況如水源情況、水廠布局以及城市發(fā)展所