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    基于改進粒子群算法的排澇泵站優(yōu)化調度分析

    2020-04-15 06:06:34吳遠為劉志勇劉梅清
    中國農(nóng)村水利水電 2020年1期
    關鍵詞:耗電量電量泵站

    吳遠為,梁 興,劉志勇,劉梅清

    (1.流體機械與動力工程裝備技術湖北省重點實驗室,武漢 430072;2.南昌工程學院,南昌 330099)

    0 前 言

    目前,節(jié)能減排已經(jīng)經(jīng)濟發(fā)展方式轉變的內在要求,受到了社會各界廣泛的關注。泵站作為耗電大戶,其節(jié)能潛力巨大,在泵站開展優(yōu)化調度分析,通過優(yōu)化提水方案,提高水泵運行效率,促使其節(jié)能降耗,已經(jīng)取得了一定成果。譬如,文獻[1]利用人工蜂群算法確定水泵并聯(lián)運行的臺數(shù)、調速泵的調速比及各泵流量的分配,實現(xiàn)了泵站的優(yōu)化運行。文獻[2]中建立了以配水電耗費用最低為目標的供水系統(tǒng)優(yōu)化調度數(shù)學模型,并利用遺傳算法進行求解。文獻[3]對梯級泵站調度問題進行動態(tài)規(guī)劃方法分析,在計算規(guī)模較大時,加速效果較好。文獻[4]采用了改進的動態(tài)規(guī)劃算法對泵站內變頻變速調節(jié)的日優(yōu)化運行開展研究,取得了良好的節(jié)能效果。文獻[5]以ABC算法為基礎提出了交叉變異的自適應全局最優(yōu)引導人工蜂群算法,并將其應用于泵站運行的工程實例。文獻[6]以梯級泵站系統(tǒng)日運行費用最小為目標函數(shù),構建考慮渠道水力損失的梯級泵站日優(yōu)化調度模型,并采用動態(tài)規(guī)劃算法對模型進行求解。

    但是,上述方法存在著諸如收斂速度快、易陷入局部最小值等問題,為此,本文以金口泵站為研究對象,建立站內優(yōu)化調度模型,利用混合粒子群算法尋找最優(yōu)提水方案,不僅加速了收斂速度,也提高了優(yōu)化精度,為泵站優(yōu)化運行提供了有力的理論支持。

    1 泵站優(yōu)化調度數(shù)學模型

    根據(jù)泵站實際運行情況,在開展多時段優(yōu)化調度分析時,按照3時段(即每日每隔8 h調整一次運行方案)和4時段(即每日每隔6 h調整一次運行方案)進行對比分析。

    1.1 泵站優(yōu)化調度目標函數(shù)

    以調度周期內耗電量最低為控制目標:

    (1)

    式中:p為調度周期內梯級泵站耗電量;Hst(i)表示第i個時段下的泵站靜揚程;ρ表示水的密度;g為重力加速度;q(i)表示第i個時段下的站流量,且假定相同時段下該站所有運行的機組流量相同;T(i)表示第i個時段下的運行時長;η(i)表示第i個時段的水泵裝置效率。其中流道損失按照0.001 17Q2計算。

    1.2 泵站約束條件

    (1)泵站計劃排水量量約束。

    (2)

    式中:S為調度周期內計劃排水量。

    (2)泵站流量約束。

    qmin≤q≤qmax

    (3)

    式中:qmin和qmax代表泵站的最小和最大允許站流量。

    (3)單泵最大抽水功率約束。

    N≤Nmax

    (4)

    式中:Nmax代表泵站最大允許排水功率。

    (4)葉片角度調節(jié)約束。

    αmin≤α≤αmax

    (5)

    式中:αmin和αmax代表泵站水泵的最小和最大葉片調節(jié)角度。葉片角度按照最小調整角度為0.5°進行優(yōu)化計算。

    (4)水位約束。

    Hin≥19

    (6)

    式中:Hin為進水池起排水位。

    2 混合粒子群算法

    2.1 基本粒子群算法

    粒子群算法是近年來出現(xiàn)的一種基于群體智能的優(yōu)化算法,與遺傳算法等相比較,粒子群算法的優(yōu)勢在于需要調整的參數(shù)不多,結構簡單,收斂速度快。在粒子群算法(PSO)中,如果解是J維的,那每個J維的粒子都可被視為優(yōu)化問題的一個潛在解,它由適應度函數(shù)評估其當前位置的優(yōu)劣,而粒子群則是解空間上的一個子集,它通過粒子的“飛行”來完成對解空間的搜索,以確定最優(yōu)解?!帮w行”的粒子,不僅具有初始速度,而且還能夠記憶其最佳的位置,同時可以獲知整個粒子群的最佳位置。

    (7)

    (8)

    2.2 混合粒子群算法

    為了增強粒子群算法的全局搜索能力,引入混沌理論后,將粒子群搜索過程對應為混沌軌道的遍歷過程,克服粒子群算法易“早熟”的缺點。本文引入Logistic映射以產(chǎn)生具有混沌狀態(tài)的混沌變量:

    zi+1=μzi(1-zi)i=0,1,2,;μ∈(0,4]

    (9)

    式中:0≤z0≤1,zi為第i個變量;μ為控制參量。

    當粒子群算法陷入早熟狀態(tài)時立即開展混沌搜索,引導粒子快速跳出早熟狀態(tài),進一步搜索全局最優(yōu)值[7,8]。

    3 實例分析

    針對湖北省金口泵站進行分析分析,金口泵站進水池起排水位是19 m,出水池設計高水位27.65 m,最高水位30.92 m。取2016年8月8日實際運行情況進行優(yōu)化,當日站內水位22.11 m,外江水位26.36 m,水泵揚程4.25~4.12 m,日排水量1 330.56 萬m3,當日耗電量25.81 萬kWh。

    圖1 兩種粒子群算法求解過程對比

    圖1中,采用基本粒子群算法,迭代至188步才達到收斂值22.345 萬kWh;而采用混合粒子群算法則迭代90步即達到了最優(yōu)解,目標耗電量為22.340 萬kWh。因此,混合粒子群算法收斂速度快,精度高。最優(yōu)解具體方案如表1~3及圖2所示。

    表1 2016年8月8日優(yōu)化運行對比表

    表1和圖2中,對當日實際運行條件,采用3時段優(yōu)化分析時,優(yōu)化方案耗電量為23.34 萬kWh,節(jié)省電量3.46 萬kWh,相應操作方案如表2所示。采用4時段優(yōu)化分析時,優(yōu)化方案耗電量為22.33 萬kWh,節(jié)省電量3.47 萬kWh,相應操作方案如表3所示。采用3時段優(yōu)化和4時段優(yōu)化其節(jié)省電量相當,考慮到操作的簡單性,建議采用3時段方案運行。

    表2 3時段優(yōu)化操作表

    表3 4時段優(yōu)化操作表

    圖2 8月8日調度方案對比圖

    4 結 語

    (1)采用混合粒子群算法,收斂速度快,求解精度高,較適合泵站優(yōu)化調度求解。

    (2)通過調節(jié)不同時段的開機臺數(shù)和葉片角度,提出3時段和4時段兩種優(yōu)化調度方案,其中3時段中各時段的開機臺數(shù)依次為6、6、5臺,對應的開機角度為0.5°、0.5°和1°;4時段中各時段的開機臺數(shù)依次為6、6、6臺、5臺,對應的開機角度均為0°。

    (3)采用3時段優(yōu)化分析時,優(yōu)化方案節(jié)省電量3.46 萬kWh;采用4時段優(yōu)化分析時,優(yōu)化方案節(jié)省電量3.47 萬kWh。兩種方法節(jié)省電量相當,考慮到操作的簡單性,建議采用3時段方案運行。

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