大型污水输送泵站的智能控制模型和优化运行研究

摘要

随着计算智能技术的迅速发展，计算智能技术在各种泵站的控制、优化调度中得到了广泛的应用。大型污水输送泵站在城市污水排放系统中担负着重要的任务，降低泵站的能源消耗，采用先进的自动化技术是提高泵站效益的主要措施。本文在分析上海市污水治理二期工程M2泵站优化运行现状和M2泵站自身特征的基础上，提出了基于遗传算法的泵站优化调度。 遗传算法是把自然界中基于自然遗传和自然选择的机制引入到数学中，提出的一种全局寻优方法。该方法对优化设计的限制较少，可以从多个初始值开始，沿多条路径进行搜索，实现全局或近似全局最优的结果。泵站的运行效率主要受扬程、机组台数和变频泵的调速比等因素的影响，需要根据水位变化和进水池的流量选择合适的机组台数和变频调速比来提高泵站效率。因此，本课题利用遗传算法的基本原理，以泵组总功率最小为目标函数，建立泵站优化调度问题的数学模型，设计了基于遗传算法的泵站优化调度，并开发了相应的优化调度软件。 通过实际的计算结果表明：该算法适用于解决泵站这种很难用解析式表达的非线性系统。仿真结果和实际运行证明该优化算法与传统的优化算法相比具有很大的优越性，能够实现优化调度的目标。

目录

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声明

第1章综述

1.1课题研究来源和背景

1.1.1课题研究来源

1.1.2 M2泵站简述及设备情况

1.2课题国内外的研究现状

1.2.1城市污水泵站管网系统简介

1.2.2当前污水泵站系统控制中存在的问题

1.2.3国内外城市污水泵站研究现状

1.3本课题主要研究内容及实现方法

1.4本章小结

第2章论文工作的相关支撑技术

2.1遗传算法

2.1.1遗传算法的产生

2.1.2遗传算法的基本思想

2.1.3遗传算法的特点

2.1.4遗传算法的发展

2.2面向对象的编程语言Visual C++

2.2.1面向对象程序设计的基本思想

2.2.2 Windows应用程序的开发

2.2.3 Windows程序的事件驱动和消息机制

2.2.4 Visual C++中的文档和视图

2.3本章小结

第3章系统的主要技术问题及解决方案

3.1水泵的特性

3.1.1水泵的基本特点

3.1.2水泵的基本性能参数

3.1.3水泵的特性曲线

3.1.4水泵工作状况的确定

3.1.5变频调速下水泵的特性曲线

3.2 M2泵站遗传算法优化模型的建立

3.3染色体编码

3.4适应度函数的确定

3.5算法的改进

3.6本章小结

第4章系统的实现

4.1主程序的实现

4.1.1优化过程的控制结构

4.1.2遗传算法主要函数的实现

4.2算法的优化结果

4.3系统应用软件

4.4本章小结

第5章总结与展望

5.1研究工作总结

5.2研究展望和今后的工作

致谢

参考文献

个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果