基于混合粒子群算法的供热管网优化设计

供热管网优化设计一直是多年来城市地下管网工程中的研究热点。通过分析供热管网的优化模型,建立关于供热管网的目标函数即供热管网投资费用,根据供热管网的目标函数及约束条件建立适应度函数。利用粒子群优化算法对该非线性模型进行求解,借鉴遗传算法中变异操作的思想,设计基于遗传算法的混合粒子群算法,寻求在水力约束条件下目标函数的最小值。实例结果表明,将粒子群优化算法应用于供热管网优化设计可以取得较好的优化结果,并且充分的体现出粒子群算法的寻优能力。

城市污水管网优化设计探究

文中重点探究了城市污水管网在现有条件下的优化设计。结合目前城市污水管网使用中存在的问题,分别从充满度、流速、管径、坡度、埋深、管材、衔接等方面对污水管网进行优化,并通过污水管网工程投资费用计算,在比较单条管道投资费用的基础上,对整个管网的总投资做量化对比,使工程投资成本最小,实现管网的优化。

基于深度搜索法的成品油管道调度计划自动编制

结合水力计算制定调度计划是保证成品油管道安全运行的关键。目前,虽然已有大量关于成品油管道调度计划编制优化的研究,但将水力计算耦合在内鲜见报道。针对单源多汇的成品油管道,考虑了流量约束、批次约束及压力约束,建立成品油管道调度计划自动编制模型,并结合深度搜索法对模型进行求解,快速制定出符合现场需求的调度计划。该模型能够在跟踪各批次油头位置的同时,对各管段进行水力计算,掌握调度周期内管道沿线的能耗情况,并且将该模型应用到某成品油管道进行分析,求解得出符合现场需求的调度计划。该模型计算速度快,生成的调度计划与市场需求偏差较小,具有较强的实用性与通用性。