正交多智能体算法求解管网直接优化调度模型

针对传统遗传算法存在高维空间寻优能力较差的问题,提出采用正交多智能体算法求解管网直接优化调度模型.对智能体的随机初始种群进行正交操作,得到较优初始种群,通过智能体的竞争和自学习,找到较优解.结果表明:与正交自适应遗传算法相比,正交多智能体算法具有更强全局搜索能力和更快寻优速度,并且正交多智能体算法优化方案较大提高了水泵运行效率,可节电2.96%.

多水源供水系统的直接优化调度研究

为实现水泵节能降耗的目标,进行了JY市供水系统水泵优化调度的研究。在供水管网微观模型和水泵曲线测定的基础上,依据管网和水厂泵站两个子系统的直接优化调度模式,在满足用户对水量、水压要求的约束条件下,以泵站的电耗最小为目标,建立了多水源供水系统的直接优化调度模型,并运用遗传算法进行求解,确定了JY市两个水厂联合调度的水泵最优组合方案。研究结果表明,在优化调度方案的指导下能够明显降低泵站输水电耗,千吨水电耗相比降低了约3.93%,表明所建立的优化调度模式、调度模型和优化求解方法是可行的。