基于节能低碳的多目标供水网络优化技术研究

【摘要】：供水网络优化的研究可以有效地节省投资、保证供水安全，具有十分重要的理论和实际价值。近些年随着节能低碳理念逐渐深入人心，节能思想已广泛应用于各领域，如何将节能低碳理论应用到供水网络优化中是本文研究的重点。国内外很多学者根据不同的优化目的建立了相应的供水网络优化目标函数模型，针对不同的函数模型又提出了各种各样的模型求解算法。针对以上问题，本文进行了如下研究： 本文通过对供水网络的能耗进行研究实现节能低碳理念的应用，基于全生命周期理论，分别对不同管材在生产、施工、运行3个阶段的能耗进行了研究。根据不同管材的原材料、生产工艺、加工成型工序的不同，建立供水网络全生命周期的能耗函数模型。 考虑到供水安全性，当供水网络流量已初分时，通过添加流量、流速惩罚项的方式对一般经济性目标函数进行改进。通过耦合能耗数学模型和改进经济模型，得到多目标优化数学模型，从而能够在保证经济性和供水安全性的基础上，达到节能低碳理念应用目的，实现多目标优化。 针对多目标优化数学模型，本文运用混合进化算法进行求解，并对混合进化算法的实现过程展开重点研究。本文中混合进化算法是基于C++平台实现的，并且算法在实现过程中利用EPANET调用管段信息进行计算。最终经混合进化算法得到Pareto最优解集，再从最优解集中挑选最符合设计者要求的解，实现多目标优化问题的解决。与此同时，为检验混合进化算法性能的优劣，本文应用遗传算法对目标函数求解作了类比实验。 本文应用胶州市产业新区部分管网作为实例，对提出的多目标优化数学模型和混合优化算法进行了多工况实例检验。通过对最高日最高时、消防时、事故时3种不同工况检验得知，本文建立的供水网络多目标优化函数和多目标混合进化算法得到的最优解是合理的，能够满足实际应用的要求。 【关键词】：供水网络优化 节能低碳 多目标函数模型 混合进化算法 EPANET
【学位授予单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TU991.3
【目录】：

• 摘要9-10
• Abstract10-12
• 第1章 绪论12-24
• 1.1 研究的背景、意义12-15
• 1.1.1 研究的背景12-13
• 1.1.2 研究的意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15-17
• 1.2.1 管网优化模型15-16
• 1.2.2 管网优化方法16-17
• 1.2.3 管网节能措施17
• 1.3 本文研究内容及研究目标17-19
• 1.3.1 课题来源17-18
• 1.3.2 研究内容18
• 1.3.3 研究目标18-19
• 1.4 研究方案及技术路线19-21
• 1.4.1 研究方案19-20
• 1.4.2 技术路线20-21
• 1.5 研究创新点及成果21-24
• 第2章 多目标智能优化基础理论24-38
• 2.1 最优化理论24-25
• 2.1.1 最优化理论简介24
• 2.1.2 优化问题分类24-25
• 2.2 传统最优化方法25-28
• 2.3 智能优化算法28-31
• 2.4 多目标混合进化算法31-36
• 2.4.1 多目标优化概念31-32
• 2.4.2 多目标优化算法分类32-33
• 2.4.3 多目标混合进化算法原理33-36
• 2.5 本章小结36-38
• 第3章 多目标优化模型的建立38-52
• 3.1 供水网络水力建模概论38-39
• 3.2 经济性函数模型39-41
• 3.2.1 目标函数39-40
• 3.2.2 约束条件40-41
• 3.3 基于供水安全性对函数模型的改进41-43
• 3.4 能耗函数模型的建立43-47
• 3.4.1 生命周期理论43
• 3.4.2 供水网络能耗函数模型的建立43-47
• 3.4.3 能耗函数模型的简化47
• 3.5 多目标优化函数模型47-49
• 3.6 本章小结49-52
• 第4章 基于多目标混合进化算法的供水网络优化52-68
• 4.1 概述52
• 4.2 供水网络多目标优化模型52-54
• 4.2.1 模型目标函数52
• 4.2.2 约束条件的处理52-54
• 4.3 应用多目标混合进化算法的模型求解54-62
• 4.3.1 编码55-56
• 4.3.2 初始群体 N 的产生56-57
• 4.3.3 增广群体 N+P57-58
• 4.3.4 子代群体 N’、P’58-61
• 4.3.5 世代进化计算61
• 4.3.6 关于 pareto 最优解集的说明61-62
• 4.4 遗传算法的类比62-64
• 4.4.1 遗传算法简介62-63
• 4.4.2 应用遗传算法的模型求解63-64
• 4.4.3 遗传算法与混合进化算法的区别64
• 4.5 EPANET 的应用64-66
• 4.5.1 简介64-65
• 4.5.2 EPANET 在模型中的应用65-66
• 4.6 本章小结66-68
• 第5章 基于实例的多工况优化研究及应用68-82
• 5.1 实例供水网络基本资料68-70
• 5.2 最高日最高时工况优化设计70-72
• 5.2.1 多目标混合进化算法结果70-72
• 5.2.2 遗传算法结果的比较72
• 5.3 多工况优化设计72-78
• 5.3.1 最高日最高时73-74
• 5.3.2 消防时74-76
• 5.3.3 事故时76-78
• 5.4 模型参数影响研究78-80
• 5.4.1 研究参数的确定78-79
• 5.4.2 研究方案79
• 5.4.3 研究结论79-80
• 5.5 本章小结80-82
• 结论与展望82-84
• 结论82-83
• 展望83-84
• 参考文献84-88
• 攻读硕士期间发表的学术论文及科研工作88-90
• 发表学术论文88
• 科研工作88-90
• 致谢90

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