多水源供水系统的优化分析-市政工程专业论文.docxVIP

中文 中文摘要 重庆大 重庆大学硕士学位论文 I I PAGE PAGE VI 摘要 在给水系统中，城市用水水源以及水厂产水规模对水质、水量和水压有着非 常直接的影响。如何实现经济效益、社会效益和环境效益，是供水系统优化调度 应该关注的问题。 城市需水量的预测作为对城市给水系统进行规划的基础工作，有着十分重要 的地位，需水量预测的准确性将决定后期对给排水系统规划是否满足城市发展的 需要。文章阐述了城市需水量预测的研究现状以及理论方法，并运用 PSO－GM(1， 1，λ，ρ)模型与 PSO-DV-BP 神经网络模型的组合预测建立城市需水量的预测模型。 在借鉴国内外研究人员研究成果的基础上，运用系统工程、数学优化理论的 方法，对城市多水源供水系统的水源与水厂规模进行优化。在确定了水厂位置以 及水源后，通过建造优化模型，分析研究每个水厂的设计规模以及每个水厂所采 用的水源以及取水量，以期通过优化使取水费用以及水处理费用能到达到在约束 下的最优。在优化模型中，考虑以下几个部分对费用的影响：水资源费用、泵站、 输水管道、水厂。每个部分仅考虑对整个系统费用起到变化影响的部分，忽略不 变量的影响，以方便模型的建造和求解。 模型属于非线性目标函数和约束条件下求解的规划问题，通过分析各算法的 特点及适用条件，选择改进的遗传退火算法对本模型进行求解。该算法属于混合 智能优化算法，具有有效地发挥扬长避短的特点，大大提高算法的全局和局部收 敛能力。 结合四川省某市多水源供水案例，通过优化后费用模型达到最小值，并将研 究成果运用到该市给水系统的规划优化中，结合该市实际情况如水源情况、水厂 布局以及城市发展所需水量等，进行优化研究。 关键词：多水源供水、需水量预测、组合预测模型、遗传退火算法、目标函数 英文 英文摘要 重庆大 重庆大学硕士学位论文 III III PAGE PAGE IV ABSTRACT In the water supply system, water source and water production scale has a very direct impacton water quality, quantity and pressure. The optimal operation of water supply system should pay attention to the way of realizing the economic benefit, social benefit and environmental benefit. Urban water demand prediction as the basis of long-term planning for urban water supply systemhas a extremely important position, the prediction accuracy will decide on whether to meet the needs of the development of urban water supply and drainage system planning. This paperdescribes the research status and theoryof urban water demand forecasting method, and uses of PSO-GM(1，1，λ，ρ) model with PSO - DV - BP neural network model of combined forecasting to establish the forecast model of urban water demand. On the basis of the research results, using the theory of system engineering and mathematical optimizationto optimize water source and water production scale. After determined the position of waterworks and watersource, building optimization model, analyzing the design of water plant scale and water source and optimizing the cost of water and water treatment costs to achieve optimal