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基于遗传变邻域搜索算法的平原圩区排涝泵站调度优化研究

2025-06-22 28 上传者：管理员

摘要：圩区水系和排涝泵站群分布复杂，调度优化需求多样，但泵站状态数据监测难度大，导致关键决策变量确定困难。为此，文章基于平原圩区水系和泵站群特点，提出基于遗传变邻域搜索算法的优化调度研究，旨在实现总能耗最小的目标。通过采集泵站运行数据，确定关键决策变量。利用遗传变邻域搜索算法迭代搜索优化方案。实验表明，文章方法在不同降雨强度下能够显著减少溢流井点个数，提升泵站排水效率，且蓄水池水位终未超过6m的安全阈值，提升了排水防涝能力。

关键词：
平原圩区
排涝
泵站
调度
遗传变邻域搜索算法
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平原圩区地势低洼,易积水成涝,对农业生产､居民生活乃至生态环境构成严重威胁[1]｡为确保区域防洪安全,平原圩区广泛建设排涝泵站,这些泵站作为防洪体系的重要组成部分,其调度运行的合理性和高效性直接关系到排涝效果和能耗成本｡然而,随着泵站运行时间的增长,设备逐渐老化且维护工作未能得到妥善进行,加之调度管理方式相对滞后,导致泵站的运行效率显著降低,排水防涝能力也较弱,难以满足平原圩区对于防洪排涝的实际需求[2]｡传统的排涝泵站调度方法存在诸多不足,例如文献[3]提出的方法主要依赖管理人员的经验进行判断和决策,缺乏科学性和准确性,无法根据实时工况灵活调整,导致泵站运行效率低下;文献[4]提出的方法按照预设的规则进行调度,忽视了实际工况的变化和泵站的性能差异,导致调度效果不理想,无法满足泵站群优化运行的需求｡

遗传变邻域搜索算法结合了遗传算法的全局搜索能力和变邻域搜索的局部优化能力,灵活性和适应性强[5]｡该算法在搜索过程中能够根据问题特性和局部最优解的质量,动态调整邻域大小和搜索策略,从而提高搜索效率和寻优精度｡基于此,本文提出基于遗传变邻域搜索算法的平原圩区排涝泵站调度优化研究,为平原圩区排涝泵站的调度管理提供新的思路和方法｡

1、平原圩区排涝泵站运行状态数据采集

全面检查泵站的外观,包括泵体､管道､阀门等核心部件,确保无破损､变形或泄漏现象,以保障泵站整体结构的稳固与安全｡记录泵站的基本运行参数,如电流､电压及转速｡

采用振动传感器实时获取泵体的振动信号,计算振动加速度的有效值(RMS),公式如下所示:

式中,a(t)—动加速度随时间变化的函数;T—测量时间,s｡通过RMS值,量化泵站的振动强度,振动过大预示着泵体存在不平衡､松动或磨损等问题[6]｡

持续利用温度传感器监测泵体及轴承的温度,并计算其温升情况,公式如下:

式中,Ta—泵体在运行时的温度,℃;Tb—环境温度,℃｡ΔT用于评估泵体的散热性能,过高表明润滑不良､过载运行或冷却系统出现故障｡

结合流量､扬程以及消耗的功率,计算泵站的能效,公式如下:

式中,η—泵站能效;ρ—水的密度,kg/m3;g—重力加速度,m/s2;Q—流量,m3/s;H—扬程,m;Ps—泵站消耗的功率,kW｡

将监测到的振动､温度､流量､扬程等关键数据与标准值进行对比分析,结合泵站的工作原理,全面评估泵站的运行状态,公式如下:

式中,x—振动､温度､流量､扬程等参数的差异率;Xs—上述计算得出的参数数值;Xr—参数标准值;xy—阈值｡如果满足公式(4)的条件,则判定平原圩区排涝泵站的运行状态为异常,需对其执行调度优化措施｡

2、确定泵站调度优化决策变量

基于泵站运行状态评估结果,结合平原圩区的自然条件和排涝需求,设定泵站调度优化的总体目标,其量化表达式如下:

式中,W—总体目标;maxη—泵站最大能效;minS—泵站运行过程中的最小电力消耗,kWh;Pt—排水效率提升｡将这一总体目标细化为如下更为具体的优化目标｡

(1)提高泵站能效:目标是在6月至9月的雨季期间,将泵站能效从当前的75%提升至80%或以上｡

(2)降低特定工况能耗:在排水流量为100m3/h且扬程为10m的工况条件下,计划将能耗降低10%｡

(3)优化排水策略:通过调整排水流量和扬程设定值,使排水效率提升15%｡

基于这些优化目标,选择对泵站调度具有显著影响的决策变量,具体包括泵站的运行时间､排水流量的大小､扬程的设定值,以及泵站的运行功率｡

为确保决策变量的设定既符合实际需求又满足安全规范,根据泵站的实际情况和安全要求,设定的决策变量见表1｡

表1泵站调度优化决策变量

3、基于遗传变邻域搜索算法设计泵站调度

优化方案将泵站调度优化决策变量作为输入,利用遗传变邻域搜索算法,设计泵站调度优化方案｡

首先,将泵站调度优化的决策变量进行实数编码,形成染色体｡每个决策变量的编码需确保其取值在预设范围内｡设xi为第i个决策变量的编码值,其取值范围为[xmin,i,xmax,i]｡随机生成N个初始染色体,形成初始种群｡初始种群中的染色体需满足所有决策变量的约束条件｡根据泵站调度优化的总体目标,定义适应度函数F(x),表达式为:

式中,ϖ1､ϖ2､ϖ3—权重系数,用于平衡各项优化目标｡

根据适应度函数值,对初始种群中的染色体进行排序,选择适应度较高的染色体作为父代,用于后续的交叉和变异操作｡对选定的父代染色体进行配对,采用单点交叉方式生成新的子代染色体｡设xa和xb为配对的两个父代染色体,xc为生成的子代染色体,单点交叉操作可表示为:

式中,α—交叉系数,取值范围为[0,1]｡对子代染色体中的部分决策变量进行变异操作,以增加种群的多样性｡变异操作可表示为:

式中,xc′—变异后的子代染色体;δ—变异量,其取值范围需根据决策变量进行设定｡

根据泵站调度优化的特点,定义多种邻域结构｡对当前种群中的染色体,在定义的邻域结构内进行局部搜索,选择局部最优解作为新的染色体｡局部搜索过程可表示为:

式中,xl—局部搜索得到的新染色体;N(xs)—邻域结构内种群中的最优染色体｡将局部搜索得到的新染色体与当前种群中的染色体进行比较,根据适应度函数值选择适应度较高的染色体组成新的种群｡重复进行遗传操作和变邻域搜索阶段,不断更新种群｡

在每次迭代中,记录当前种群中的最优染色体及其适应度值｡当当前种群中的最优染色体适应度值在一定次数内未发生显著变化时,终止迭代过程｡从当前种群中提取最优染色体作为泵站调度优化方案｡该方案能够综合考虑泵站能效､能耗以及排水效率的优化需求,为平原圩区排涝泵站的调度优化提供有力支持｡

4、实验分析

4.1实验对象

本次实验选取位于某平原圩区的R排涝泵站群作为研究对象｡该泵站群由10个泵站组成,泵站1､2､3､4､5､6每个泵站配备2台水泵,泵站7､8､9､10每个泵站配备1台水泵,总计16台水泵｡各泵站的基本参数见表2｡

表2泵站基本参数

泵站群的主要任务是在暴雨季节将圩区内的积水迅速排出,防止内涝灾害发生｡部分泵站设备使用时间较长,存在老化､磨损等问题,影响泵站运行效率和排涝效率｡由于调度方式不合理,泵站群在运行过程中经常出现水泵的扬程和流量与实际需求不匹配的问题,导致能耗偏高｡

4.2实验条件

实验采用的高性能工作站配备IntelCorei7处理器,内存不低于16GBDDR4,且拥有512GB或更大容量的固态硬盘,这样的配置能够确保算法在数据处理和计算任务中的高效运行｡为了实现遗传算法,选用DEAP算法库｡针对遗传变邻域搜索算法的具体参数配置,设定种群规模在50至100之间,遗传代数在100至200代之间,交叉概率介于0.7至0.9之间,变异概率则在0.1至0.3之间｡此外,还设定初始邻域大小为3至5,最大邻域大小为10至20｡为确保算法运行和数据处理的准确性,实验需在无干扰的安静环境中进行｡

4.3调度优化结果

应用基于遗传变邻域搜索算法的平原圩区排涝泵站调度优化方法后,对泵站群的现状调度方案与优化后的调度方案进行对比分析,重点关注溢流井点个数的变化情况,对比结果如图1所示｡

图1调度优化前后溢流井点个数变化对比结果

通过图1可以清晰地看到,在不同的降雨强度情景下,相较于当前的调度方案,优化后的R排涝泵站群调度方案显著减少了溢流井点的数量｡减少的溢流井点个数意味着更多的雨水能够通过泵站系统有效排出,而不是通过溢流井直接排入周边水体｡这反映出泵站调度策略的优化,使得排水系统能够更高效地处理降雨带来的水量,并减少雨水的滞留时间｡

为进一步验证本文提出方法的调度优化效果,采用对比分析的实验方法｡具体而言,将本文提出的基于遗传变邻域搜索算法的平原圩区排涝泵站调度优化方法设为实验组,将文献[3]提出的基于非工程措施的调度方法和文献[4]提出的基于SWMM的调度方法设为对照组｡在30年一遇的暴雨情境下,测定3种方法应用后,平原圩区泵站蓄水池平均水位的变化过程,并与现状调度方案进行比较,对比结果如图2所示｡

图2不同调度优化方案下蓄水池水位对比结果

由图2的对比结果可知,平原圩区的R排涝泵站群在采用本文提出的调度优化方案后,其蓄水池水位相较于现状调度方案以及两种传统调度方案,均表现出显著的降低趋势｡在整个降雨过程中,蓄水池水位始终未超过6m的安全阈值,避免了溢流现象的发生｡这充分证明了蓄水池在优化后的调度方案下能够承受各个时段的降雨强度,排水防涝能力得到了显著提升｡这一结果表明,本文提出的调度优化方法在提升泵站排水效率､降低溢流风险方面具有显著的优势｡

5、结语

基于遗传变邻域搜索算法的平原圩区排涝泵站调度优化方法为平原圩区的防洪排涝工作提供了新的思路和解决方案,显著提升了排水效率,降低了蓄水池水位,减少了溢流井点个数,为平原圩区防洪排涝提供了有力支撑,也为类似地区泵站调度优化提供了宝贵经验｡然而,本研究仍存在一些不足,如算法参数设置､实时数据获取与处理等,需在后续研究中进一步深化和完善｡未来,将继续深化对遗传变邻域搜索算法的研究,进一步探索其在泵站调度优化中的潜在应用,不断推动泵站调度优化技术的创新与发展,为更多地区的防洪排涝工作贡献智慧和力量｡

参考文献:

[1]周龙才.基于Java的排涝泵站站内优化调度软件开发[J].灌溉排水学报,2024,43(8):98-102,112.

[2]郭凯.正交试验法构建排涝泵站优化调度模型分析[J].湖南水利水电,2024(3):97-99,123.

[3]周小珍.基于非工程措施的沿海河道防洪排涝联合调度方案研究[J].水利技术监督,2024(1):54-58.

[4]王敏,魏铂佳,赵应凤.基于SWMM的广州市某泵站优化调度数值模拟研究[J].黑龙江水利科技,2022,50(12):12-14,56.

[5]丁志良,胡子琛,孙凌凯.太湖流域圩区排涝分级调度影响研究[J].水利水电技术(中英文),2023,54(2):10-18.

[6]王献辉,果利娟,邓人超,等.基于MIKE11的排涝融合模型在城市圩区应用探讨[J].水利规划与设计,2022(5):32-36.

文章来源:傅明亮.基于遗传变邻域搜索算法的平原圩区排涝泵站调度优化研究[J].水利技术监督,2025,(08):233-236.