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    基于閃電搜索算法的水泵流量-揚(yáng)程樣本曲線校準(zhǔn)

    2020-01-14 06:39:04王津生
    供水技術(shù) 2019年4期
    關(guān)鍵詞:搜索算法揚(yáng)程水廠

    丁 祥, 王津生, 李 劍, 王 彤, 趙 明

    (1.長安大學(xué) 基建處,陜西 西安 710064;2.河北建設(shè)投資集團(tuán)有限責(zé)任公司,河北 石家莊050051;3.長安大學(xué) 建筑工程學(xué)院,陜西 西安 710061;4.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 市政環(huán)境工程學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150090;5.天津三博水科技有限公司,天津 300070)

    在城市配水系統(tǒng)中,泵站是最大的耗電單元,其用電量約占總用電量的95% ~98%,其余2% ~5%用在供水過程中的輔助設(shè)備上(例如電動(dòng)閥、排泥機(jī)、風(fēng)機(jī)及照明等)[1-3]。泵站的節(jié)能降耗具有重要意義,而泵站的優(yōu)化調(diào)度必須具備符合實(shí)際的水泵特性曲線。隨著水泵的老化,水泵樣本特性曲線已經(jīng)不能準(zhǔn)確地反映其性能,需要重新描述。

    實(shí)際生產(chǎn)中,水泵的特性曲線常通過實(shí)測獲得,但是這種方法存在很多弊端:需要在各水泵的壓水管路上安裝壓力計(jì)和流量計(jì),增加了生產(chǎn)成本;實(shí)測期間壓力和流量變化較大,容易發(fā)生爆管或?qū)е鹿┧蛔悖绊懰畯S的安全生產(chǎn)。筆者采用閃電搜索算法基于MATLAB平臺(tái)進(jìn)行編程,求解水泵流量-揚(yáng)程曲線的參數(shù),并提出了一種利用水泵開啟組合和出廠流量、壓力數(shù)據(jù)來校準(zhǔn)樣本曲線的方法,以期為泵站生產(chǎn)運(yùn)行和節(jié)能降耗提供基礎(chǔ)。

    1 數(shù)學(xué)模型的建立

    1.1 數(shù)解法求水泵裝置的工況點(diǎn)[4]

    水泵的裝置工況點(diǎn)數(shù)解,其原理是通過聯(lián)合水泵特性曲線和管道系統(tǒng)特性曲線方程求解Q和H。即:

    式中,H為泵的揚(yáng)程,m;Hx為泵在Q=0時(shí)所產(chǎn)生的虛總揚(yáng)程,m;Sx為泵內(nèi)的虛阻耗系數(shù);S為管道的虛阻耗系數(shù);m為指數(shù),給水管道一般取2或1.84。

    聯(lián)立式(1)和式(2),可得:

    化簡可得水泵的流量,即:

    1.2 數(shù)解法求調(diào)速泵曲線[3]

    設(shè)轉(zhuǎn)速為n1時(shí),泵(Q-H)1曲線方程為H1=Hx-SxQ21;轉(zhuǎn)速為n2時(shí),泵(Q-H)2曲線方程為H2=H x'-S'xQ22。在(Q-H)1曲線上取兩個(gè)點(diǎn)(QA,HA)和(QB,HB),相應(yīng)的在(Q-H)2曲線上取兩點(diǎn)(Q'A,H'A)和(Q'B,H'B)。則:

    把式(1)代入(Q-H)1曲線表達(dá)式中,可得:

    同理,當(dāng)轉(zhuǎn)速為n2時(shí),(Q-H)2曲線方程中的參數(shù):

    聯(lián)立式(1)和式(3)得到:

    綜合式(2)和式(4)得到:

    則(Q-H)2曲線表達(dá)式:

    1.3 數(shù)解法求調(diào)速運(yùn)行下的并聯(lián)工況[3]

    供水區(qū)域內(nèi)用水量的增減會(huì)導(dǎo)致泵站出廠流量和壓力變化,為保證用戶的用水需求,泵站可采用調(diào)速運(yùn)行的方式來實(shí)現(xiàn)均勻供水。

    假設(shè)某水廠的二級(jí)泵站有2臺(tái)不同型號(hào)的水泵并聯(lián)工作,如圖1所示。

    圖1 調(diào)速泵站Fig.1 Speed regulating pump station

    1#泵為定速泵,其(Q-H)曲線的方程:

    2#泵為調(diào)速泵,轉(zhuǎn)速為 n1時(shí),其(Q-H)曲線方程:

    節(jié)點(diǎn)3的總水頭:

    則水泵的出口壓力:

    聯(lián)立式(4)、(13)和(14)計(jì)算定速泵流量:

    轉(zhuǎn)速為n2時(shí),由式(10)計(jì)算調(diào)速泵的曲線:H,由式(4)可得到調(diào)速泵的出口流量:

    水廠的目標(biāo)供水量為QT,按照連續(xù)性方程,需滿足 Q1+Q2=QT,即:

    1.4 目標(biāo)函數(shù)的建立

    根據(jù)式(17)建立曲線校準(zhǔn)的數(shù)學(xué)模型:

    式中,m為水泵開啟組合個(gè)數(shù);n為水泵總臺(tái)數(shù);wi,j為第 i種泵開啟組合中第 j臺(tái)泵的開停狀態(tài),1為開啟,0為關(guān)閉;Sj為第j臺(tái)水泵的調(diào)速比;Hxj為第j臺(tái)水泵的虛總揚(yáng)程,m;Sxj為第j臺(tái)水泵的虛阻耗系數(shù);Zi為第i種開泵組合的吸水池水位,m;Hi為第i種開泵組合的泵站出口壓力,m;QTi為第i種開泵組合的出廠流量,m3/h;Hxjmin和Hxjmax分別為第j臺(tái)水泵虛總揚(yáng)程的最小值和最大值,m;Sjmin和Sjmax分別為第j臺(tái)水泵的調(diào)速比的最小值和最大值。

    2 閃電搜索算法

    2.1 概述

    2015年,Hussain Shareef等基于閃電的機(jī)理提出了一種新型的啟發(fā)式優(yōu)化算法——閃電搜索算法(lightning search algorithm,LSA)[5],該算法具有調(diào)節(jié)參數(shù)少、收斂精度高和全局尋優(yōu)能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),已在函數(shù)優(yōu)化、旅行商問題尋優(yōu)等方面得到應(yīng)用[6]。

    2.2 LSA的基本原理

    LSA主要通過3種放電體的數(shù)學(xué)模型模擬來實(shí)現(xiàn),即過渡放電體、試圖成為領(lǐng)先者的空間放電體、源于過渡放電體群并代表最佳位置的引導(dǎo)放電體。

    2.2.1 過渡放電體

    初期就形成了一個(gè)先導(dǎo)放電體,經(jīng)過過渡形成了一個(gè)隨機(jī)方向的放電體。因此,可以認(rèn)為它是從解空間的開區(qū)間上的標(biāo)準(zhǔn)均勻概率分布中取得的一個(gè)隨機(jī)數(shù)。設(shè)一個(gè)群體規(guī)模為N的梯級(jí)先導(dǎo)sl=[sl1,sl2,…,slN],其滿足待優(yōu)化問題的 N 個(gè)隨機(jī)放電體位置PT=[PT1,PT2,…,PTN]。標(biāo)準(zhǔn)均勻分布的概率密度函數(shù)f(xT)可以表示為:

    式中,xT為可提供候選解或梯級(jí)先導(dǎo)sli的初始頂端能量Esli的隨機(jī)數(shù);a、b分別為解空間下限和上限。

    2.2.2 空間放電體

    一旦這N個(gè)先導(dǎo)放電體進(jìn)化完成,需要電離上一代先導(dǎo)放電體才能形成下一個(gè)通道。設(shè)空間放電體的位置為 PS=[PS1,PS2,…,PSN],利用指數(shù)分布函數(shù)隨機(jī)生成數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。其指數(shù)分布概率密度函數(shù)f(xS):

    空間放電體的位置或下一次迭代的方向可以通過形狀參數(shù)μ來控制。在LSA中,μi為引導(dǎo)放電體PL和空間放電體之間的距離。依據(jù)這一定義在第t+1次迭代位置可以描述為:

    其中,erand是指數(shù)隨機(jī)數(shù)。如果PSi為負(fù),那么產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)應(yīng)該被減去,因?yàn)槭?20)只提供正值。然而,新位置PSi_new不能保證梯級(jí)先導(dǎo)傳播或通道的形成,除非空間放電體能量ESp_i大于先導(dǎo)放電體能量Esli或者找到一個(gè)更好的解。如果在下一步提供了更好的解,那么相應(yīng)的先導(dǎo)放電體sli被擴(kuò)展到新位置 sli_new,并且被更新到。否則,保持不變,直到下一次迭代。如果延伸到并優(yōu)于當(dāng)前迭代,則空間放電體將變成引導(dǎo)放電體。

    2.2.3 引導(dǎo)放電體

    利用具有形狀參數(shù)μ和尺度參數(shù)σ的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布生成的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,其正態(tài)概率密度函數(shù)f(xL)表示為:

    由式(20)可知,隨機(jī)生成的引導(dǎo)放電體可以從形狀參數(shù)所定義的當(dāng)前位置的所有方向上進(jìn)行搜索,并且可通過尺度參數(shù)定義其開采能力。在LSA中,引導(dǎo)放電體PL的尺度參數(shù)σ隨著向地球的推進(jìn)或找到最佳解而呈指數(shù)下降。有了這個(gè)定義,引導(dǎo)放電PL在第t+1次迭代位置可以描述為:

    LSA的整個(gè)過程總結(jié)為圖2所示的流程。

    圖2 LSA的流程Fig.2 Flow chart of LSA

    3 工程實(shí)例

    3.1 泵站基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

    T市某水廠的二級(jí)泵站設(shè)計(jì)水量為50×104m3/d,目前共安裝水泵9臺(tái)。2017年7月20日的水泵組合和調(diào)頻數(shù)據(jù)中,其中有14種水泵開啟組合如表1所示。

    表1 水廠水泵組合Tab.1 Combinations of pumps in waterworks

    3.2 數(shù)學(xué)模型的優(yōu)化

    從表1可知,收集的泵站出口壓力數(shù)據(jù)僅保留到整數(shù)位,若按照數(shù)學(xué)模型進(jìn)行計(jì)算,會(huì)產(chǎn)生很大的誤差。因此,需要將出廠壓力H加入到變量中。根據(jù)四舍五入的原理,H的取值范圍為[H-0.5,H+0.5],得到經(jīng)過改良的數(shù)學(xué)模型:

    式中,Hi為第i種開泵組合的泵站出口壓力,m。

    3.3 模型的求解

    根據(jù)已有的樣本曲線,擬合出各型號(hào)水泵相應(yīng)的Q-H曲線見表2。

    表2 部分水泵Q-H樣本曲線Tab.2 Q -H sample curves of some pumps

    閃電搜索算法的參數(shù)設(shè)置:未知數(shù)23個(gè),種群個(gè)體50個(gè),最大迭代次數(shù)2000,最大通道時(shí)間為10。增加一個(gè)循環(huán)終止條件,即最差個(gè)體等于最優(yōu)個(gè)體。

    水泵使用后,Hx參數(shù)的變化不大,取0.97~1.03倍的樣本曲線值;管道摩阻Sx參數(shù)會(huì)顯著增大,取樣本曲線值的0.9 ~1.4 倍。1,3,6,8 號(hào)泵的 Hx取值范圍為:51.9·[0.97,1.03],53.53·[0.97,1.03],53.53·[0.97,1.03],43.41·[0.97,1.03];Sx的取值范圍為:- 6.425e - 7·[0.9,1.4],-1.271e -6·[0.9,1.4],- 1.271e - 6·[0.9,1.4],-4.426e-7·[0.9,1.4];水泵出口壓力?。跦 -0.5,H+0.5]。

    經(jīng)過運(yùn)算,迭代760代后算法終止,在435代時(shí)收斂到最小值 2475.1671,得到最優(yōu)解空間為[50.344,51.968,51.944,42.109,8.768e - 07,1.769e- 06,1.774e - 06,6.196e - 07,24.658,24.349,24.120,24.807,24.390,25.158,23.390,23.350,22.290,24.745,24.940,25.664,24.930,25.603]。相應(yīng)的適應(yīng)度函數(shù)如圖3所示。

    圖3 程序運(yùn)行結(jié)果Fig.3 Result diagram of program running

    由圖3.a(chǎn)可知,LSA的全局搜素能力很好,在150代的時(shí)候適應(yīng)度函數(shù)值就降到2520,最終在435代時(shí)降到2475.1671。由圖3.b可知14個(gè)流量的相對(duì)誤差全部控制在5%以內(nèi),平均相對(duì)誤差為1.171%。其中有9組模擬值誤差為0,2組在0~3%之間,3組在3%~5%之間。因?yàn)樵撍畯S日?qǐng)?bào)表數(shù)據(jù)均為人工記錄,可認(rèn)為第7~9組數(shù)據(jù)存在人為失誤。因此,該精度滿足要求,即模擬出的水泵曲線是可信的。

    在各水泵的高效段內(nèi)分別繪制出樣本曲線和模擬曲線,其對(duì)比情況如圖4所示。

    圖4 樣本曲線和模擬曲線的對(duì)比Fig.4 Comparison of sample and analog curves

    水泵長期使用,老化比較嚴(yán)重,會(huì)使樣本曲線與模擬曲線產(chǎn)生相應(yīng)的差距,最終各水泵的Q-H曲線見表3。

    表3 部分水泵Q-H模擬曲線Tab.3 Q - H simulation curves of pump

    4 結(jié)論

    ① 建立了一個(gè)23維非線性的目標(biāo)函數(shù),采用了閃電搜索算法對(duì)其進(jìn)行求解。該算法非常快速地收斂到了全局最優(yōu)解,展現(xiàn)出了非常優(yōu)秀的全局搜索能力,可以很好地解決復(fù)雜的尋優(yōu)問題。

    ② 新的水泵流量-揚(yáng)程曲線校準(zhǔn)方法先擬合水泵的理論曲線,然后用泵站的組合數(shù)據(jù)和出廠流量、壓力數(shù)據(jù)來校準(zhǔn)樣本曲線。該方法不需要在水泵壓水管上安裝儀表,節(jié)約成本,并且不影響水廠的正常供水。

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