同济大学：《给水排水管网系统》课程教学资源（案例库）03 上海城投进博会青东地区区域供水智能调度技术研究与示范应用.pdf_P21-P25

上海城投（集团）有限公司科技创新计划项且(CTKY-DX-2020-012) 2.国内外研究综述城市供水管网系统优化调度是指在保证城市用户水量、水压、水质的前提下，选择可靠性、经济性最高的优化调度方案，从而在保障供水系统正常运行的前提下，获得最大的经济效益和社会效益。国外对于模型优化调度的研究从上世纪 70年代进入实用性阶段，80年代后则进入了在线调度的研究阶段。而国内的学入者则是从二十世纪70年代开始将计算机技术逐步应用于供水系统的运行优化，并且经过不断探索也积系了丰富的研究成果。 2.1.国内外研究进展 2.1.1.国外研究进展为了提高供水系统的效率，许多研究都试图解决供水管网系统的优化调度问题。这些研究成果大致可分为两类：基于规则的控制和基于优化算法的方法。基于规则的控制方法通常涉及设置阀值来触发泵的运行，例如当最不利点 (DP)的压力低于一个最小值时，设置泵开启，当压力达到最大值以上时关闭。与阀值触发方法相比，抽水控制的时变阑值触发方法可以在非高峰期和高峰期用电时问段之问提供一个最优调度。该方法主要通过解决一个多目标优化问题来生成触发阔值的变化模式，以实现能耗和系站切换次数的最小化血。这些方法的优点是可以用于实时决策，但这种实时决策只对当前的运行状态做出反应，而不考虑调度方案的整体优化。基于优化算法的方法通常指的是使用优化算法来决定泵在菜个时问段应该开启或关闭的方法。为此采用了不同的优化算法。动态规划算法(D)最初被应用于泵站的组合优化问题。许多研究表明，在无约束目标函数的情况下，该算法可以找到全局最优解【；然而，该算法的复杂性太高，无法应用于实时供水系统。线性规划(LP)是另一种经典方法，可以处理具有约束性目标函数的优化义)问题，适用于具有供水网络决策变量的优化问题“；然而，由于供水网络系统不满足线性系统的假设，优化效果不佳。非线性规划(NP)考虑了供水系统的非线性水力学，可以应用于实际情况9m；然而，计算时间随着决策变量的数量呈指数增长，限制了其在大型配水网的应用。在这种情况下，混合整数非线性 (MINP)规划方法比非线性规划方法的计算效率更高，但计算时间的消耗问题 16

上海城投（集团）有限公司科技创新计划项目（CTKY-ZDXM-2020-012） 16 2. 国内外研究综述城市供水管网系统优化调度是指在保证城市用户水量、水压、水质的前提下，选择可靠性、经济性最高的优化调度方案，从而在保障供水系统正常运行的前提下，获得最大的经济效益和社会效益。国外对于模型优化调度的研究从上世纪 70 年代进入实用性阶段，80 年代后则进入了在线调度的研究阶段。而国内的学者则是从二十世纪 70 年代开始将计算机技术逐步应用于供水系统的运行优化，并且经过不断探索也积累了丰富的研究成果。 2.1. 国内外研究进展 2.1.1. 国外研究进展为了提高供水系统的效率，许多研究都试图解决供水管网系统的优化调度问题。这些研究成果大致可分为两类：基于规则的控制和基于优化算法的方法 [1]。基于规则的控制方法通常涉及设置阈值来触发泵的运行，例如当最不利点（MDP）的压力低于一个最小值时，设置泵开启，当压力达到最大值以上时关闭。与阈值触发方法相比，抽水控制的时变阈值触发方法可以在非高峰期和高峰期用电时间段之间提供一个最优调度。该方法主要通过解决一个多目标优化问题来生成触发阈值的变化模式，以实现能耗和泵站切换次数的最小化 [2, 3]。这些方法的优点是可以用于实时决策，但这种实时决策只对当前的运行状态做出反应，而不考虑调度方案的整体优化。基于优化算法的方法通常指的是使用优化算法来决定泵在某个时间段应该开启或关闭的方法。为此采用了不同的优化算法。动态规划算法（DP）最初被应用于泵站的组合优化问题。许多研究表明，在无约束目标函数的情况下，该算法可以找到全局最优解 [4-6] ；然而，该算法的复杂性太高，无法应用于实时供水系统。线性规划（LP）是另一种经典方法，可以处理具有约束性目标函数的优化问题，适用于具有供水网络决策变量的优化问题 [7, 8] ；然而，由于供水网络系统不满足线性系统的假设，优化效果不佳。非线性规划（NLP）考虑了供水系统的非线性水力学，可以应用于实际情况 [9-11] ；然而，计算时间随着决策变量的数量呈指数增长，限制了其在大型配水网的应用。在这种情况下，混合整数非线性（MINLP）规划方法比非线性规划方法的计算效率更高，但计算时间的消耗问题同济大学智慧水务联合创新研发中心

上海域投（集团）有限公司科技创新计划项且(CTKY-7DX-2020-012) 仍然存在-。近年来，元启发式算法，如遗传算法、粒子群算法.回和蚁群算法【回，已成为最流行的优化算法。这种方法适用于连续变量和离散变量，并且可以找到全局并行优化。尽管如此，对于实时调度决策，仍然存在以下问题。首先，模型计算时问长，应用于大型D时无法实现高精度的实时响应；其次，此类算法经常只考虑最优性，没有考虑调度操作的安全性和调度的整体最优性。 2.1.2.国内研究进展国内的许多专家、学者从七十年代起，开始尝试将计算机技术应用于供水系统的模拟、优化设计及水厂水质控制等方面。在供水系统优化调度管理方面也进行了一些有益的探索和尝试。仲伟俊等研究了含加压泵站管网的递阶优化方法。随后又提出了系统中含有水池或者水塔的分解-协调算法，但仅适用于几条管线组成的筒单供水系统。王增义、张宏伟四研究了给定泵站流量、水头情况下的系站内最优开启方案，并采用约束非线性混合离散变量优化方法D0D)进行求解。吴学伟圆则在建立测压点压力宏观模型的基础上，利用MDOD法直接求解优化调度模型，但文中提出的模型没有考虑泵站和管网的携合问题，其直接优化得到的泵站出口流量水头并不能满足实际管网的水量需求。郑丕愕、李光泉等以提出管网分解和协调方法，其基本思想：首先把大型复杂的管网分解成若干个易于处理的具有最少关联关系的子管网，使整体优化问题可以分解为若干个独立的子问题，然后按照大系统的协调原理，由协调级对各个独立的优化子问题进行协调，以达到整体管网优化调度的最优结果。刘敏南阅研究了分级优化方法，一级优化用广义筒约梯度法确定各水源最佳供永量和供水压力：二级优化则根据一级优化的结果，用0-1整数规划法确定各泵站开启水泵的型号、台数及调速泵的转速。郑爽英陶利用神经网络建立管网测压点压力宏观模型，一级优化模型采用拉格朗日乘数法转化为无约束的极值问题，再用变尺度法求解。吕谋、张土乔回则进一步考虑二级寻优中具有变速泵的混合泵站问题，提出将泵站内流量的偏差量在泵组内各调速泵中进行加权分摊的方法。刘国华、程伟平等圆提出将优化问题转化为序列二次规划问题。在求解二次规划问题中，考虑到大部分节点水头的约束是非作用约束，利用线性化结 17

上海城投（集团）有限公司科技创新计划项目（CTKY-ZDXM-2020-012） 17 仍然存在 [11-13]。近年来，元启发式算法，如遗传算法 [14-16]、粒子群算法 [17, 18]和蚁群算法 [19]，已成为最流行的优化算法。这种方法适用于连续变量和离散变量，并且可以找到全局并行优化。尽管如此，对于实时调度决策，仍然存在以下问题。首先，模型计算时间长，应用于大型 WDN 时无法实现高精度的实时响应；其次，此类算法经常只考虑最优性，没有考虑调度操作的安全性和调度的整体最优性。 2.1.2. 国内研究进展国内的许多专家、学者从七十年代起，开始尝试将计算机技术应用于供水系统的模拟、优化设计及水厂水质控制等方面。在供水系统优化调度管理方面也进行了一些有益的探索和尝试。仲伟俊等 [20]研究了含加压泵站管网的递阶优化方法。随后又提出了系统中含有水池或者水塔的分解-协调算法 [21]，但仅适用于几条管线组成的简单供水系统。王增义、张宏伟 [22]研究了给定泵站流量、水头情况下的泵站内最优开启方案，并采用约束非线性混合离散变量优化方法（MDOD）进行求解。吴学伟 [23]则在建立测压点压力宏观模型的基础上，利用 MDOD 法直接求解优化调度模型，但文中提出的模型没有考虑泵站和管网的耦合问题，其直接优化得到的泵站出口流量、水头并不能满足实际管网的水量需求。郑丕愕、李光泉等 [24]提出管网分解和协调方法，其基本思想：首先把大型复杂的管网分解成若干个易于处理的具有最少关联关系的子管网，使整体优化问题可以分解为若干个独立的子问题，然后按照大系统的协调原理，由协调级对各个独立的优化子问题进行协调，以达到整体管网优化调度的最优结果。刘敏南 [25]研究了分级优化方法，一级优化用广义简约梯度法确定各水源最佳供水量和供水压力；二级优化则根据一级优化的结果，用 0-1 整数规划法确定各泵站开启水泵的型号、台数及调速泵的转速。郑爽英 [26]利用神经网络建立管网测压点压力宏观模型，一级优化模型采用拉格朗日乘数法转化为无约束的极值问题，再用变尺度法求解。吕谋、张土乔 [27]则进一步考虑二级寻优中具有变速泵的混合泵站问题，提出将泵站内流量的偏差量在泵组内各调速泵中进行加权分摊的方法。刘国华、程伟平等 [28]提出将优化问题转化为序列二次规划问题。在求解二次规划问题中，考虑到大部分节点水头的约束是非作用约束，利用线性化结同济大学智慧水务联合创新研发中心

上海城投（集团）有限公司科技创新计刻项目(CTKY-DXM-2020-012) 果，将非作用约束从约束集中剔除，同时将齿行法的思想和水力学上的基本概念相结合，提出了一种修正齿行法，将二次规划结果拉回到原约束面，保证了解的可行性。吕谋、赵洪滨在对供水系统优化调度时，针对不同的供水泵站采用了不同的寻优方法，由于定速泵可调余地小，泵站内可选择的运行策略有限，通过一次寻优直接求解，以保证得到可行满意解：而调速泵则通过改变水泵转速，最大限◇ 度地满足配水管网的水量水压要求，进行分组优化，简化了数学模型及求解难度，使混合离散变量直接优化模型的决策变量维数减少，提高了其计算效率，并通过二级寻优，单独对混合泵站进行调度决策寻优，以充分发挥调速水泵的可调能力，可使混合泵站在最优的调度策略下运行。田一梅、李江涛等侧采用遗传算法求解直接优化调度模型，并提出了对连续 /离散混合变量的编码方法。侯岱云等、张承慧等中则应用遣传算法求解单个泵站含有调速泵的水泵组合优化问题。尽管在学术研究领域已经有较为丰富的研究成果，但由于受限于当时计算机技术水平、供水管网的信息化水平等条件，以最优化算法为主的供水管网优化调度研究成果并未得到有效的落地应用。 2.2.国内外应用现状 2.2.1.国外应用现状 2011年，Ha1crow开发出一套可用于泵站优化控制的集成优化系统，其能源最小化系统(C0MS)在美国纽约西南部的布鲁克林地区应用，通过比较泵站运行记录其能源消耗节省大概12%；布里斯托尔水资源都门运用其维护成本最小化系统OMAC0MS),通过最优维护千预策略为当地节省了4.85%的预算开支： ”2017年，西班牙巴塞罗那应用非线性控制策略来保证供水管网种所有需求节点满足合适的水压，同时优化与成本和安全相关的性能目标；该策略不仅对于泵站的运行控制进行优化，同时还计算了减压阀的合理目标设定值，贴合管网运行的实际情况，其运行结果显示总能耗成本下降了9%~15%。2020年，意大利米兰通过基于层次模型的贝叶斯优化方法(SMBO)结合水力模拟软件EPANET进行智能优化调度，其主要原理是通过一个概率替代模型来构建末端节点压力与泵站控 18

上海城投（集团）有限公司科技创新计划项目（CTKY-ZDXM-2020-012） 18 果，将非作用约束从约束集中剔除，同时将齿行法的思想和水力学上的基本概念相结合，提出了一种修正齿行法，将二次规划结果拉回到原约束面，保证了解的可行性。吕谋、赵洪滨 [29]在对供水系统优化调度时，针对不同的供水泵站采用了不同的寻优方法，由于定速泵可调余地小，泵站内可选择的运行策略有限，通过一次寻优直接求解，以保证得到可行满意解；而调速泵则通过改变水泵转速，最大限度地满足配水管网的水量水压要求，进行分组优化，简化了数学模型及求解难度，使混合离散变量直接优化模型的决策变量维数减少，提高了其计算效率，并通过二级寻优，单独对混合泵站进行调度决策寻优，以充分发挥调速水泵的可调能力，可使混合泵站在最优的调度策略下运行。田一梅、李江涛等 [30]采用遗传算法求解直接优化调度模型，并提出了对连续 /离散混合变量的编码方法。侯岱云等 [31]、张承慧等 [32]则应用遗传算法求解单个泵站含有调速泵的水泵组合优化问题。尽管在学术研究领域已经有较为丰富的研究成果，但由于受限于当时计算机技术水平、供水管网的信息化水平等条件，以最优化算法为主的供水管网优化调度研究成果并未得到有效的落地应用。 2.2. 国内外应用现状 2.2.1. 国外应用现状 2011 年，Halcrow 开发出一套可用于泵站优化控制的集成优化系统，其能源最小化系统(ENCOMS) 在美国纽约西南部的布鲁克林地区应用，通过比较泵站运行记录其能源消耗节省大概 12% ; 布里斯托尔水资源部门运用其维护成本最小化系统(MACOMS) ，通过最优维护干预策略为当地节省了 4.85%的预算开支； 2017 年，西班牙巴塞罗那应用非线性控制策略来保证供水管网种所有需求节点满足合适的水压，同时优化与成本和安全相关的性能目标；该策略不仅对于泵站的运行控制进行优化，同时还计算了减压阀的合理目标设定值，贴合管网运行的实际情况，其运行结果显示总能耗成本下降了 9% ~15%。2020 年，意大利米兰通过基于层次模型的贝叶斯优化方法（SMBO）结合水力模拟软件 EPANET 进行智能优化调度，其主要原理是通过一个概率替代模型来构建末端节点压力与泵站控同济大学智慧水务联合创新研发中心