一种多水源供水管网系统输配格局优化方法

摘要

本发明为解决多水源供水系统中各水源的实际供水范围可能偏离预设方案的问题，提出一种多水源供水管网系统输配格局优化方法，包括以下步骤：筛选多水源供水管网系统中可安装阀门的管道位置作为阀门关键位置；构建输配格局优化模型，设置输配格局优化模型的决策变量、目标函数及约束条件；选择适合求解高维多目标优化问题的优化算法对输配格局优化模型进行求解得到优化解；分析优化解之间的关系，得到多水源供水管网系统输配格局优化方案。本发明通过构建针对多水源供水管网系统输配格局调节问题的高维多目标优化模型，从多个维度分析各方案的优劣，能够找出更具综合效益优势的阀门布局和调控方案，避免了实际供水与预设方案偏离的问题。

权利要求

1.一种多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：筛选多水源供水管网系统中可安装阀门的管道位置作为阀门关键位置；其中：S11：确定多水源供水管网系统的强势水源和弱势水源；

S12：确定多水源供水管网系统的所有过渡节点；所述过渡节点包括用水量由强势水源及弱势水源共同提供的节点；

S13：确定所述过渡节点中的关键节点；所述关键节点为在过渡节点中依照水流方向找到离强势水源最近的节点；

S14：利用深度优先算法找出供水关键路径；其中以关键节点作为搜索起点，以所述强势水源为终点，沿逆水流方向寻找所有路径作为供水关键路径S15：根据预设的多水源供水管网系统的管径范围筛选符合预设的多水源供水管网系统的管径范围的管道，并根据实际流向筛选离强势水源最近的管道作为阀门关键位置；

S2：构建输配格局优化模型，设置所述输配格局优化模型的决策变量、目标函数及约束条件；

S3：选择适合求解高维多目标优化问题的优化算法对所述输配格局优化模型进行求解得到优化解；

S4：分析所述优化解之间的关系，得到多水源供水管网系统输配格局优化方案。

2.根据权利要求1所述的多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，所述S1步骤中，利用先验知识及图论分析方法筛选可安装阀门的管道位置。

3.根据权利要求1所述的多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，所述强势水源包括供水量及供水范围大于预设情况的水源，所述弱势水源包括供水量及供水范围小于预设情况的水源。

4.根据权利要求1所述的多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，所述输配格局优化模型中的决策变量包括阀门关键位置及阀门的开度；对所述输配格局优化模型进行优化时，通过改变管道的局部水头损失系数模拟调控阀门的开度。

5.根据权利要求1所述的多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，所述输配格局优化模型的目标包括最小化多水源供水管网系统的漏损量百分比、压力均衡性、水龄情况、节点最大水龄、阀门个数，同时最大化多水源供水管网系统可靠性及弱势水源水量增幅百分比；所述目标函数的表达公式如下：式中，LP表示漏损量百分比，STDP表示节点压力均衡指标，WA表示多水源供水管网系统的水龄情况，Agemax表示节点最大水龄，Redundancy表示多水源供水管网系统可靠性，Nv表示阀门个数，IP表示弱势水源水量增幅百分比。

6.根据权利要求1所述的多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，所述约束条件包括节点的质量守恒、管段的能量守恒及最小节点压力约束。

7.根据权利要求1所述的多水源供水管网系统输配格局优化方法，其特征在于，所述S4步骤中，将所述优化解绘制于多维平行坐标图中进行分析。

说明书

一种多水源供水管网系统输配格局优化方法

技术领域

[0001] 本发明涉及供水管网系统技术领域，更具体地，涉及一种多水源供水管网系统输配格局优化方法。

背景技术

[0002] 随着城市的快速发展，供水管网的范围逐渐扩大，供水总量也随之增加，目前我国大多数城市都采用了多水源供水的方式。多水源供水的方式能够让整个管网的用水量从不同位置的水源得到补给，与单水源供水相比，多水源供水能够让整个管网的压力分布更均衡且保证水源供水的可靠性。若某水源停止供水，供水系统内仍有其他水源保障用水需求。

[0003] 然而，与单水源供水相比，多水源供水的方式在一定程度上增加了供水系统设计与管理的难度，例如，如何对各水源的供水规模进行调配，如何划分各水源的供水范围。在实际运营中，可能存在多水源供水格局失衡的问题，例如，当某水源出水压力过大时，其他水源的实际供水量低于设计供水量，从而导致各水源的实际供水范围偏离预设的方案，因此无法达到一个理想的多水源供水格局。

发明内容

[0004] 本发明为解决多水源供水系统中各水源的实际供水范围可能偏离预设方案的问题，提供一种多水源供水管网系统输配格局优化方法。

[0005] 为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

[0006] 一种多水源供水管网系统输配格局优化方法，包括以下步骤：

[0007] S1：筛选多水源供水管网系统中可安装阀门的管道位置作为阀门关键位置；

[0008] S2：构建输配格局优化模型，设置所述输配格局优化模型的决策变量、目标函数及约束条件；

[0009] S3：选择适合求解高维多目标优化问题的优化算法对所述输配格局优化模型进行求解得到优化解；

[0010] S4：分析所述优化解之间的关系，得到多水源供水管网系统输配格局优化方案。

[0011] 作为优选方案，所述S1步骤中，利用先验知识及图论分析方法筛选可安装阀门的管道位置。

[0012] 作为优选方案，所述S1步骤中，其具体步骤如下：

[0013] S11：确定多水源供水管网系统的强势水源和弱势水源；

[0014] S12：确定多水源供水管网系统的所有过渡节点；

[0015] S13：确定所述过渡节点中的关键节点；

[0016] S14：利用深度优先算法找出供水关键路径；

[0017] S15：根据预设的多水源供水管网系统的管径范围，确定阀门关键位置。

[0018] 作为优选方案，所述强势水源包括供水量及供水范围大于或等于预设情况的水源，所述弱势水源包括供水量及供水范围小于预设情况的水源；所述过渡节点包括用水量由强势水源及弱势水源共同提供的节点。

[0019] 作为优选方案，所述S14步骤中，将所述关键节点作为搜索起点，以所述强势水源为终点，沿逆水流方向寻找所有路径作为供水关键路径。

[0020] 作为优选方案，所述S15步骤中，筛选符合预设的多水源供水管网系统的管径范围的管道，并根据实际流向筛选离强势水源最近的管道作为阀门关键位置。

[0021] 作为优选方案，所述输配格局优化模型中的决策变量包括阀门关键位置及阀门的开度；对所述输配格局优化模型进行优化时，通过改变管道的局部水头损失系数模拟调控阀门的开度。

[0022] 作为优选方案，所述输配格局优化模型的目标包括最小化多水源供水管网系统的漏损量百分比、压力均衡性、水龄情况、节点最大水龄、阀门个数，同时最大化多水源供水管网系统可靠性及弱势水源水量增幅百分比；所述目标函数的表达公式如下：

[0023]

[0024] 式中，LP表示漏损量百分比，STDP表示节点压力均衡指标，WA表示多水源供水管网系统的水龄情况，Agemax表示节点最大水龄，Redundancy表示多水源供水管网系统可靠性，Nv表示阀门个数，IP表示弱势水源水量增幅百分比。

[0025] 作为优选方案，所述约束条件包括节点的质量守恒、管段的能量守恒及最小节点压力约束。

[0026] 作为优选方案，所述S4步骤中，将所述优化解绘制于多维平行坐标图中进行分析。

[0027] 与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明通过构建针对多水源供水管网系统输配格局调节问题的高维多目标优化模型，从多个维度分析各方案的优劣，能够找出更具综合效益优势的阀门布局和调控方案，避免了实际供水与预设方案偏离的问题，同时避免了人工经验法低效、片面的技术缺陷。

附图说明

[0028] 图1为实施例1的多水源供水管网系统输配格局优化方法的流程图。

[0029] 图2为实施例2的我国J市管网示意图及管道筛选结果示意图。

[0030] 图3为实施例2的利用高维多目标优化技术获得的帕累托前锋解及加装阀门前后的评估结果对比图。

[0031] 图4为实施例2的我国J市管网优化前的供水分区示意图。

[0032] 图5为实施例2的我国J市管网优化后的供水分区示意图。

具体实施方式

[0033] 附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

[0034] 为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；

[0035] 对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

[0036] 下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

[0037] 实施例1

[0038] 本实施例提出一种多水源供水管网系统输配格局优化方法，如图1所示，为本实施例的多水源供水管网系统输配格局优化方法的流程图。

[0039] 本实施例提出的多水源供水管网系统输配格局优化方法中，包括以下步骤：

[0040] S1：筛选多水源供水管网系统中可安装阀门的管道位置作为阀门关键位置。

[0041] 本步骤中，利用先验知识及图论分析方法筛选可安装阀门的管道位置。其筛选过程具体如下：

[0042] S11：确定多水源供水管网系统的强势水源和弱势水源，其中强势水源为供水量及供水范围大于或等于预设情况的水源，弱势水源为供水量及供水范围小于预设情况的水源；

[0043] S12：确定多水源供水管网系统的所有过渡节点，其中过渡节点为用水量由强势水源及弱势水源共同提供的节点，其余节点为非过渡节点；

[0044] S13：确定所述过渡节点中的关键节点，其中，与该关键节点紧邻的上游节点为非过渡节点；

[0045] S14：利用深度优先算法找出供水关键路径，具体的，以关键节点作为搜索起点，以所述强势水源为终点，沿逆水流方向寻找所有路径作为供水关键路径；

[0046] S15：根据预设的多水源供水管网系统的管径范围筛选符合预设的多水源供水管网系统的管径范围的管道，并根据实际流向筛选离强势水源最近的管道作为阀门关键位置。

[0047] 本实施例中，通过安装阀门来达到减少强势水源对弱势水源的“压迫”效果，因此需要从由强势水源及弱势水源共同供水的节点(即过渡节点)入手。本实施例拟在强势水源通往过渡节点的管道中安装阀门，减少强势水源在阀门下游的供水量，这部分减少的供水量由弱势水源进行补充，从而调节强势供水水源和弱势供水水源之间的供水格局。在过渡节点中，依照水流方向找到离强势水源最近的节点(即关键节点)，然后利用深度优先算法找出强势水源通往这些关键节点的所有可能的路径。考虑到实际安装阀门的管道管径不可能太大或太小，因此依据预设的管径范围在上述路径筛选符合条件的管道作为可安装阀门的管道，即确定阀门关键位置。

[0048] S2：构建输配格局优化模型，设置所述输配格局优化模型的决策变量、目标函数及约束条件。

[0049] 本步骤针对阀门布局及阀门开度同时进行优化，因此输配格局优化模型中的决策变量为阀门安装所在的管道及阀门的开度。在进行多水源供水管网系统模拟时，通过改变管道的局部水头损失系数模拟调控阀门的开度，且在优化过程中，不同管径下阀门的不同开度的局部水头损失系数的设置是依据阀门生产厂家测试得到的参数。

[0050] 本步骤中的目标函数的表达公式如下：

[0051]

[0052] 目标函数中，LP表示漏损量百分比，其表达公式如下：

[0053]

[0054] 其中Leakage表示管网24小时内总漏损量，Demandtotal表示管网24小时内总用水量。在管网输配格局优化方案中，得到的管网漏损量越小越好，在本实施例中，多水源供水管网系统总漏损量以背景漏失量表示，其计算公式如下：

[0055]

[0056]

[0057] 其中QLi表示管道单位时间的漏失量，Δt表示统计漏失量的单位时间长度，np为管道总数， 为管道漏失系数，Li为管道长度，hi为管道的平均压力水头，nleak为漏失压力指数，其取值范围为0.5～2.5，Pi,1、Pi,2表示管道起、终节点的压力。

[0058] 目标函数中，STDP表示节点压力的标准差(Standard Deviation of Pressure)，在管网输配格局优化方案中，要求管网各节点在各时刻的压力均衡，本实施例利用管网节点压力的标准差对节点压力均衡性进行评估，因此标准差越小越好。对于需要进行延时模拟的管网，先计算每个小时的节点压力的标准差STDPh，再根据24小时的STDPh得到管网的节点压力的标准差STDP，其表达公式如下：

[0059]

[0060]

[0061] STDP＝median(STDPh),h＝1,2,...,24

[0062] 其中，Pih表示节点i在第h个小时的压力， 表示管网内所有节点在第h个小时的平均压力，nn表示管网内所有节点的个数；管网的节点压力的标准差STDP采用取24小时的STDPh的中位数的方式计算。

[0063] 目标函数中，WA表示多水源供水管网系统的水龄情况(Water Age)，Agemax表示节点最大水龄。在管网输配格局优化方案中，要求管网各节点水龄小，因此需要最小化节点水龄大小。在本实施例中，用加权平均水龄及最大水龄来评估管网整体的节点水龄。对加权平均水龄，首先计算管网内每小时的加权平均水龄 再根据管网24小时内拥有最大加权平均水龄的时间段来表征整个管网的水龄情况WA，其表达公式如下：

[0064]

[0065]

[0066] 其中， 表示节点i在第h个小时的用水量， 表示节点i在第h个小时的水龄。为了避免需水量较小但水龄较大的节点加权后备需水量较大但水龄较小的节点掩盖，在目标函数中同时统计管网24小时内出现的节点最大水龄Agemax对管网整体的水龄情况总体衡量，其表达公式如下：

[0067]

[0068] 目标函数中，Redundancy表示多水源供水管网系统可靠性，管网的可靠性越大则表示管网在运行事故下仍能正常供水的概率越大，因此在管网输配格局优化方案中，要求最大化多水源供水管网系统可靠性Redundancy。在对管网进行延时模拟时，对每个小时管网的节点压力冗余度Redundancyh的计算公式如下：

[0069]

[0070] 其中，Pimin表示节点i允许的最小压力，Pimax表示节点i允许的最大压力。根据管网24小时内拥有最小节点压力冗余度的时间段来表征整个管网的可靠性情况，得到多水源供水管网系统可靠性Redundancy的表达公式：

[0071] Redundancy＝min(Redundancyh),h＝1,2,...,24。

[0072] 上述节点压力均衡指标STDP、管网节点平均水龄 及管网系统可靠性指标Redundancy的计算表达式均针对需延时模拟的多水源供水管网系统，对于只需瞬时模拟的多水源供水管网系统，仅需计算某瞬时状态下的对应指标STDPh、Ageh、Redundancyh，可直接根据上述相应公式一步计算得到对应数值。

[0073] 目标函数中，Nv表示阀门个数，在管网输配格局优化方案中，考虑到对管网有相同的影响下(漏损量、水龄、可靠性等)，需最小化阀门安装的个数。

[0074] 目标函数中，IP表示弱势水源水量增幅百分比(Increase Percent)，其表达公式如下：

[0075]

[0076] 其中，Qv表示安装阀门后弱势水源24小时内的总出水量，Q0表示安装阀门前弱势水源24小时内的总出水量。

[0077] 由此可见，本实施例利用高维多目标优化模型对阀门布局及开度方案进行优化，优化指标包括背景漏失量、节点压力均衡性、管网节点平均水龄、管网系统可靠性、弱势水源水量增幅百分比及阀门个数。

[0078] 进一步的，本实施例中的约束条件包括节点的质量守恒、管段的能量守恒及最小节点压力约束。

[0079] S3：选择适合求解高维多目标优化问题的优化算法对所述输配格局优化模型进行求解得到优化解。

[0080] S4：分析所述优化解之间的关系，得到多水源供水管网系统输配格局优化方案。

[0081] 进一步的，将经过上述优化算法求得的所有优化解绘制于多维平行坐标图中，分析所有优化解之间的关系，根据实际需求进行选择，得到多水源供水管网系统输配格局优化方案。

[0082] 本实施例中，通过构建针对多水源供水管网系统输配格局调节问题的高维多目标优化模型，从多个维度分析各方案的优劣，能够找出更具综合效益优势的阀门布局和调控方案，避免了人工经验法低效、片面的技术缺陷。此外，本实施例利用优化算法解决阀门布局及开度组合问题前，利用先验知识确定多水源供水管网系统分区边界上关键节点，并利用深度优先算法搜索出关键路径，筛选出可安装阀门的管道，从而大幅缩小了优化问题的解空间。

[0083] 实施例2

[0084] 本实施例为将实施例1提出的一种多水源供水管网系统输配格局优化方法应用于我国J市管网的具体实施过程。

[0085] 如图2所示，为本实施例的我国J市管网示意图及管道筛选结果，其显示了在用水最高时，节点用水量来源的分布情况。本实施例对我国J市管网的分析均基于最高时的情况。

[0086] (1)筛选多水源供水管网系统中可安装阀门的管道位置作为阀门关键位置[0087] 我国J市管网由两个水源共同供水，分别为水源68(图中左侧蓄水池)及水源1(图中右侧蓄水池)。其中水源68的总水头为50m，水源1的总水头为45m。水源68的高出水压力压迫了水源1的供水范围，因此我国J市管网的大部分需水量由水源68提供，整个管网的供水格局并不平衡。由图可知，本实施例中的强势水源为水源68，弱势水源为水源1。

[0088] 由图2可知，存在共同由水源68供水的及由水源1供水的节点，这些节点为过渡节点，其中由三角形图标标志的节点为过渡节点中的关键节点。

[0089] 利用深度优先算法找出供水关键路径，如图2所示，较浅灰度的粗线条对应的管道表示为可安装阀门管道。

[0090] 对我国J市管网，拟在DN400‑6000管径的管道中安装阀门，如图2所示，较深灰度的粗线条对应的管道表示为关键路径中依据管径进一步筛选的管道，并将其作为阀门关键位置。

[0091] (2)构建输配格局优化模型

[0092] 本实施例中阀门的局部水头损失系数设置如表1所示：

[0093] 表1不同管径下阀门不同开度的局部水头损失系数设置

[0094]

[0095] 本实施例的优化考虑了100％、80％、60％、40％、20％的开度，其中100％的开度即表示该管道上无安装阀门。

[0096] 采用实施例1提出的目标函数进行优化，其中，在漏损量的计算中，管道漏失系数L ‑8 0.82的取值为C＝10 m /s，漏失压力指数的取值为nleak＝1.18。在可靠性评估中，节点允许的max min
最大压力为P ＝48.5m，节点允许的最小压力为P ＝15m。

[0097] (3)优化求解

[0098] 对我国J市管网，每个优化解共有7个决策变量(共筛选得到7条可选管道)，每个决7
策变量有5个可选值(5种阀门开度选择)，因此目标函数的解空间为5＝78125。

[0099] 本实施例中，选取Borg优化算法对输配格局优化模型进行优化求解。Borg是一种多目标进化算法，该算法是面对解决高维多目标模型而专门开发的。因此对于高维多目标优化问题，Borg算法具有良好的求解能力。根据该问题规模大小，Borg算法参数设置如下：种群大小为100，总评估次数为10000。

[0100] (4)分析优化解得到优化方案

[0101] 如图3所示，为利用高维多目标优化技术获得的帕累托前锋解及加装阀门前后的评估结果对比图。除两个代表性解外，其他解以低灰度折线方式呈现。

[0102] 如图3所示，本实施例共有7个目标，每个解对应的指标分别由7列纵坐标轴上的数值表示。各折线的颜色以第一列的漏损大小进行颜色分配。例如，总漏损量Leakage数值最大的对应的解用较浅灰度折线连接各指标数值。

[0103] 从图中可以看到，随着总漏损量Leakage的减小，Redundancy也在减小，同时水源1出水量的增幅百分比在增大。从漏损量Leakage的计算公式可知，漏损量Leakage减小，意味着管网整体的压力也会减小，因此压力冗余度会下降。而压力下降得越多，则表明阀门安装后对水源68出水通路的阻力增大了，因此提高了水源1的出水量。其他的指标并没有体现明显的规律。

[0104] 经过对输配格局优化模型进行优化求解后，可对方案的合理性进行多维度评价，从而找出最符合实际需求的解。图3中特别显示了2条折线，较低灰度的折线表示不加阀门情况下的指标分布，较高灰度的折线表示其中一个具有代表性的优化解的指标分布。在根据多水源供水管网系统输配格局优化方案增加了5个阀门后，管网的漏损量从5.04％降低至4.75％，水源1出水量的增幅为7.49％。节点压力均衡指标STDP由原来的2.88上升至3.17，管网平均水龄waterAge不变，管网最大水龄maxAge由10.98上升至12.8，压力冗余度Redundancy由0.44降至0.33。由图3可知，该优化方案(较高灰度的折线)增加阀门将水源1出水量上调后没有给多水源供水管网系统带来太多负面的影响。

[0105] 图4、5分别为优化前后供水分区情况，其中图4为加装阀门前(优化前)的供水分区情况，图5为将优化解代入管网模拟运行后得到优化后的供水分区情况。其中，标为中等灰度的节点的用水量100％由水源68提供，标为较深灰度的节点的用水量100％由水源1提供，标为较浅的节点的用水量共同由水源68和1提供，图4右图高灰度粗线条标记的管道的位置即为安装阀门的位置。优化后，供水管网系统的供水格局发生了变化，强势水源68的供水规模减小了，弱势水源1的供水规模增大了，同时供水分区分界线向水源68的方向移动了，显然该管网系统的供水布局得到改善。

[0106] 显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。