基于水動力模型和遺傳算法的梯級泵站優(yōu)化調度研究

吳昊，周志華，高英，李繼明

（1.天津市水利科學研究院，天津300061；2.天津市引灤工程管理處，天津301900）

基于水動力模型和遺傳算法的梯級泵站優(yōu)化調度研究

吳昊1，周志華1，高英2，李繼明2

（1.天津市水利科學研究院，天津300061；2.天津市引灤工程管理處，天津301900）

引灤入津輸水沿線采用梯級泵站級聯(lián)提水的方式工作。為降低泵站系統(tǒng)總能耗，在分析研究梯級泵站輸水特點的基礎上，設計出梯級泵站站間水位優(yōu)化結合各單級泵站站內機組優(yōu)化的調度方法，并利用丹麥DHI MIKE11水動力模型和遺傳算法分別建立了河道水位數(shù)學模型和泵站優(yōu)化調度模型，根據(jù)各泵站機組實測運行記錄，擬合了機組運行效能曲線來計算功耗。結合2011年該梯級泵站運行實測數(shù)據(jù)，驗證了該調度方法的合理性、有效性，能夠滿足梯級泵站節(jié)能降耗的要求。

梯級泵站優(yōu)化調度；水動力模型；遺傳算法；效能曲線

引灤入津輸水工程全線通過多個泵站級聯(lián)提水進行輸水調度，在輸水過程中，泵站系統(tǒng)效率低、能耗大、運行費用高仍是亟待解決的重要問題。梯級泵站是一個復雜的提水系統(tǒng)，站與站之間的流量、水位相互影響相互制約，各泵站內部又有多臺機組共同工作。梯級泵站優(yōu)化調度涉及泵站之間水力學要素的優(yōu)化組合和各級泵站站內的機組運行優(yōu)化，因此需對整個調水系統(tǒng)進行統(tǒng)一的控制和調度。

1 模型建立

1.1 梯級泵站級間水位組合優(yōu)化

圖1為一個n級泵站運行示意圖。H11、H21、…、Hn1分別為一級泵站、二級泵站、n級泵站的前池水位，H12、H22、…、Hn2分別為相應的各級泵站后池水位。在輸水過程中，第一級泵站前池水位（H11）和第n級泵站后池水位（Hn2）為固定值，即梯級泵站系統(tǒng)總揚程保持不變。第n級泵站揚程由Hn1∈[Hn1min，Hn1max]決定，當?shù)趎級泵站的前池水位給定時，第n-1級泵站的后池水位可以通過水力學方法計算求得，以此類推，每一組不同的[H21、H31、…、Hn1]組合決定了各級泵站每次不同的揚程分配，其中必有一組[H21、H31、…、Hn1]對應的梯級泵站系統(tǒng)總能耗最小，此即為所求的梯級泵站最優(yōu)調蓄水位組合。

圖1 n級泵站系統(tǒng)運行示意

1.2 梯級泵站各站內機組工況優(yōu)化

單個泵站內各機組在同一工況下?lián)P程一致，各單級泵站優(yōu)化問題即為尋求最優(yōu)機組組合，并在機組輸水總量確定的前提下優(yōu)化各機組最優(yōu)流量分配及工作葉角角度，使得在該機組組合下完成工況任務耗能最少。根據(jù)機組輸水總量及單個機組輸水量和功率上限計算出所需最少開機臺數(shù)，根據(jù)排列組合算法計算各機組組合情況下機組耗能；對某一機組組合情況下能耗的計算采用遺傳算法，取各機組流量分配為基因，依據(jù)測得的各機組效能曲線計算功率，通過遺傳算法優(yōu)選出各機組最優(yōu)流量分配，使得機組總能耗最小。

2 利用水動力模型計算、優(yōu)化梯級泵站站間水位

引灤入津輸水沿線有閘門、泵站、暗渠管道等眾多水工建筑物，泵站間還有分水任務，水流運動復雜。MIKE 11是成熟先進的水環(huán)境模型，利用其中的水動力模塊（MIKE 11 HD）計算泵站間河道水位。MIKE 11 HD模型基于一維非恒定流圣維南方程組來模擬河流或河口的水流狀態(tài)。

連續(xù)方程為：

動量方程為：

式中：t為時間坐標（s）；x為空間坐標（m）；A為過流斷面面積（m2）；Q為流量（m3/s）；h為水位（m）；q為旁側入流流量（m3/s）；C為謝才系數(shù)；R為水力半徑（m）；α為動量校正系數(shù)；g為重力加速度（m/s2）。

河道水位模型的建立需要大量的基礎數(shù)據(jù)作為支撐，主要包括斷面地形數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)以及主要泵站的抽水流量等，通過對這些數(shù)據(jù)的加工、分析、處理形成以下文件：①河網文件，用于描述流域，包括河網形狀、河道連接關系和水工建筑物的基本設計參數(shù)及調度運行規(guī)則等；②斷面文件，用于描述河道和河灘地形，包括設置河床斷面和河灘地形資料等；③邊界文件，包括設置模型邊界處的流量、水位，取水、引水點的流量等；④參數(shù)文件，包括初始條件、糙率設置、輸出結果設置等。然后根據(jù)引灤入津輸水線路的實際水情和工情的特點，建立能夠反映引灤輸水線路河道水量、水位時空變化規(guī)律的數(shù)學模型。

引灤入津輸水沿線建有潮白河、爾王莊、大張莊3級提升泵站。根據(jù)泵站本身建設指標及多年運行經驗，各級泵站前、后池水位變化范圍及水位調節(jié)精度有限，選取最優(yōu)運行水位時可采用枚舉法在各級泵站前池水位的允許范圍[Hmin，Hmax]內進行搜索，確定了各級泵站揚程之后再利用遺傳算法進行泵站站內優(yōu)化計算，通過比較確定梯級泵站最優(yōu)運行方案。

3 利用遺傳算法優(yōu)化各單級泵站運行工況

遺傳算法[1-3]是模擬自然界生物進化過程與機制，能以較大概率收斂于問題的全局最優(yōu)解的一種智能優(yōu)化算法，基本步驟如下：①選擇編碼策略，將參數(shù)集合轉換至位串空間；②定義適應值函數(shù)；③確定遺傳操作方法和參數(shù)，包括種群大小，選擇、交叉、變異方法及相應概率；④種群初始化；⑤計算種群適應值；⑥按照遺傳策略，運用選擇、交叉、變異、保存算子作用于種群并產生下一代群體；⑦判斷種群性能，若達到最優(yōu)狀態(tài)則結束，若非最優(yōu)則返回第（6）步。

根據(jù)泵站工況優(yōu)化具體情況，對遺傳算法涉及的主要操作及參數(shù)選取處理如下：①參數(shù)編碼采用浮點編碼，染色體基因取各機組分配流量，基因個數(shù)由機組開機臺數(shù)確定，初始母體群的產生取各機組流量分配均值。②適應度函數(shù)建立采用泵站機組總功率值，并增加各機組功率上限的約束條件。③選擇策略采用標準化幾何分布規(guī)律計算個體遺傳概率，采用輪盤賭算法選擇優(yōu)良個體保存。④交叉運算是指對兩個相互配對的染色體依據(jù)交叉概率（Pc）按某種方式相互交換其部分基因，從而形成兩個新的個體。泵站機組優(yōu)化調度模型中交叉算子采用算術交叉算子。⑤變異運算是指依據(jù)變異概率（Pm）將個體編碼串中的某些基因值用其他基因值來替換，從而形成一個新的個體。對于采取浮點數(shù)編碼的個體，某一變異點處的基因值范圍為[Xmin，Xmax]，變異運算就是用該范圍內的一個隨機數(shù)去替換原有的基因值。⑥最優(yōu)保存，遺傳算法中選擇、交叉、變異等遺傳操作具有隨機性，可能破壞掉當前群體中適應度最好的個體，為此采用最優(yōu)保存策略方法進行優(yōu)勝劣汰操作。即按比例備份當代最優(yōu)個體群，并與下次迭代產生的最優(yōu)個體群作對比，二者擇優(yōu)保留。⑦根據(jù)經驗，對于泵站機組優(yōu)化調度遺傳算法的主要控制參數(shù)設置如下：種群規(guī)模（M）100，遺傳運算的終止進化代數(shù)（T）100，選擇概率（Ps）0.08，交叉概率（Pc）0.4，變異概率（Pm）0.5。⑧收斂條件采用最大進化代數(shù)與收斂不等式相結合的方法，將收斂判別式設計為：

式中：F（G）為計算到第G代的泵站最小耗能；ε為0.001。

4 運算實例

4.1 泵站性能曲線擬合

根據(jù)實測效能數(shù)據(jù)，通過最小二乘法擬合得到泵站效能曲線的數(shù)學表達式。

流量-揚程擬合函數(shù)為：

效率-揚程擬合函數(shù)為：

式中：Q為流量（m3/s）；H為泵站揚程（m）；A0、A1、A2、A3為流量-揚程擬合系數(shù)；?為效率；B0、B1、B2、B3為效率-揚程擬合系數(shù)。

首先擬合泵站在不同葉角下流量和效率關于揚程的效能曲線，再將這一組曲線方程儲存在計算機內。在以后的尋優(yōu)過程中，要多次調用上述曲線方程對離散工況點進行插值計算，以確定給定揚程下優(yōu)選的流量和對應的效率及葉片角度。

4.2 目標函數(shù)建立

梯級泵站系統(tǒng)優(yōu)化模型以梯級泵站系統(tǒng)總能耗最小為目標，以梯級泵站總功率為目標函數(shù)，建立關系，具體如下：

式中：F為梯級泵站總功率最小值（W）；Fj為第j級泵站的功率最小值（W）；Qji為第j級泵站的第i臺機組的抽水量（m3）；Hji為第j級泵站的第i臺機組的抽水揚程（m）；ηji為第j級泵站的第i臺機組在揚程為Hji，抽水量為Qji下的裝置效率；n為泵站的機組運行臺數(shù)。

4.3 約束條件設定

梯級泵站系統(tǒng)中，各級泵站及泵站內各機組要同時滿足一定的約束條件，具體如下：

（1）第j級泵站的水位約束為：

式中：hjmin和hjmax分別為第j級泵站與第j+1級泵站間輸水渠道允許的最小和最大水位（m）。

（2）第j級泵站的流量約束為：

式中：Qj為第j級泵站的總抽水量（m3）；Qji為第j級泵站第i臺機組的抽水量（m3）；Qjimin和Qjimax分別為第j級泵站第i臺機組允許的最小和最大抽水量（m3）。

（3）第j級泵站各機組抽水功率約束為：

式中：Njimin和Njimax分別為第j級泵站第i臺機組允許的最小和最大抽水功率（W）。

（4）機組運行臺數(shù)約束為：

式中：nji為第j級泵站第i臺機組運行臺數(shù)；Numji為第j級泵站第i臺機組最大允許運行臺數(shù)。

（5）水泵葉片角度約束為：

式中：θji為第j級泵站第i臺機組的葉片開啟角度（°）；θjimin和θjimax分別為第j級泵站第i臺機組的葉片最小、最大開啟角度（°）。

4.4 梯級泵站優(yōu)化結果

選取2011年兩例工況，計算結果見表1。經計算可以看出，梯級泵站之間存在一定的最優(yōu)運行水位，結合泵站站內優(yōu)化，通過合理選擇開機機組及機組運行葉角和流量分配，可以達到節(jié)能降耗的目標。

5 結論

根據(jù)引灤入津輸水線路的實際水情和工情的特點，采用基于MIKE 11水動力模型模塊，建立能夠反映引灤輸水線路河道水量、水位時空變化規(guī)律的數(shù)學模型。泵站優(yōu)化調度模型在對泵站機組運行規(guī)律進行數(shù)據(jù)建模的基礎上，采用遺傳算法對泵站優(yōu)化調度進行了分析研究，計算出滿足工況的各級泵站最優(yōu)機組組合和機組內部流量分配，并得出各機組運行葉角。經實例分析驗證，該梯級泵站優(yōu)化調度算法能起到明顯節(jié)能降耗的作用。

表1 梯級泵站優(yōu)化工況

[1]王小平，曹立明.遺傳算法—理論、應用與軟件實現(xiàn)[M].西安：西安交通大學出版社，2006.

[2]李敏強，寇紀淞，林丹，等.遺傳算法的基本理論與應用[M].北京：科學出版社，2002.

[3]張文修，梁怡.遺傳算法的數(shù)學基礎[M].西安：西安交通大學出版社，2000.

Research of Optimized Dispatching of Cascade Pumping Stations Based on Hydrodynamic Dispersion Model and Genetic Algorithm

WU Hao1，ZHOU Zhi-hua1，GAO Ying2，LI Ji-ming2
（1.Tianjin Hydraulic Research Institute，Tianjin 300061，China；2.Administrative Department of Tianjin Luanhe River Diversion Project，Tianjin 301900，China）

Cascade pumping stations working together is the way of pumping water used in the Tianjin Luanhe River Diversion Project，aims at energy saving and consumption reducing，the method of optimizing water level and the running mode of pumping stations together are introduced in this paper after analyzing the working feature of the cascade pumping stations.The hydrodynamic dispersion model and optimized dispatching model of cascade pumping stations are built on the ground of DHI MIKE11 hydrodynamic dispersion model and genetic algorithm.Based on pumping stations operational log，the performance curve of the pumping stations is fit which help counting the energy used.The cascade pumping stations operational log in 2011 is used to validate this optimizing method and result shows that this method is rational and effective and can reach the goal of energy saving and consumption reducing.

optimized dispatching of cascade pumping stations；hydrodynamic dispersion model；genetic algorithm；performance curve

TV685

A

1004-7328（2014）04-0046-04

10.3969/j.issn.1004-7328.2014.04.017

2014-05-26

吳昊（1983-），女，碩士，工程師，主要從事防洪減災、水利信息化方面的研究工作。