基于人工蜂群算法的供水泵站系统节能研究

为了降低供水泵站系统的运行能耗,利用4个标准测试函数对遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)和人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)进行寻优测试。测试结果表明,无论是收敛速度还是优化精度,ABC算法较PSO算法和GA算法都有极大的优势。基于目标电耗理论,建立以单位产量电耗最少为目标函数的优化调度模型,并将该模型应用于供水泵站系统的节能研究中。运用ABC算法对所建模型进行寻优计算,得出供水泵站系统的优化运行方案。对该方案的可行性和经济性进行评估,证明了ABC算法的优越性及其在泵站优化方面的实用价值。

水泵站系统节能优化算法研究

为了减小水泵站系统运行期间的耗电量,同时保证其高效率运行,以实际工程为例,从泵站运行优化的角度开展目标耗电量的节能研究,借助4种标准测试函数对不同算法开展寻优测试。结果表明,与GA算法、PSO算法相比,ABC算法有着更好的寻优结果和较快的收敛速度,可以在较短时间内收敛至理论最优值,同时拥有跳出局部极小值的能力,能较好地用来优化多模态、多变量函数;系统在单调速改造和全调速改造之后的节电率分别达到47.04%和48.99%,节能效果显著;与未改造时的阀门调节相比,所提方案根据耗电量优化了泵站的运行,让各水泵都可以保持较高的运行效率,达到了供水泵站根据系统需求改变进行节能降耗和精准调节的目的,而且全调速方案的节电率要略高于单调速方案。但如果将改造成本等问题考虑在内,性价比更好的则是单调速方案。