作者简介:宋超英(1958—),男,河南洛阳人,安徽广播电视台中级工程师。城市供水系统的优化调度与智能控制九江市水务有限公司 王晓冰【摘要】供水系统是城市的基础设施,为缓解当前的供水压力,实现高质、高效地供水,需进行优化调度。从优化调度和智能控制两方面对当前的城市供水系统做了具体分析。【关键词】城市供水系统;优化调度;智能控制1.引言水是生命之源。随着城市化水平提高,城市人口渐趋于饱和,生活生产各方面的用水需求骤增,且水的质量更受关注。作为城市发展的基础设施,供水系统的意义不言而喻。然而,在工业取得进步的同时,环境污染也愈发严重,加上水利用率较低,人们节约用水意识不足,使得城市供水系统面临的压力越来越大。如今,供水规模扩大,增加了系统的复杂性,管理调度愈发困难,稍有不合理,必将影响到正常供水。因此,必须对当前供水系统管理模式加以改善,并引进现代化高科技,对其调度管理进行优化,在自动化的基础上朝着智能化方向迈进,以获得最大效益。2.城市供水系统的优化调度2.1 概述当前城市供水系统颇为复杂,优化调度指的是在水压稳定、水质达标且能够实现正常供水的基础上,根据监测系统获取的供水信息及相关数据构建预测模型,经专业计算对下一时段的需水量进行预测。然后将城市供水管网分析模型与优化调度决策模型相结合,并考虑经济、安全等因素,制定科学合理的调度方案,实现社会、经济效益的最大化。关于优化调度,由以下3部分组成:①用水量预测。包括供水区域内的日/时用水量,这是基础部分,调度决策多以预测结果为标准。所以必须采用科学的预测方法,保证用水量预测的准确性;②管网分析模拟模型。包括微观和宏观两种模型,管网是供水的途径和承载者,其分析结果是否科学直接关系到调度分配的合理性。所以为了制定有效的调度决策,必然要建立客观精确的管网分析模拟模型;③调度决策模型。包括直接优化和两级寻优,以前两者为基础,最终确定优化运行的决策变量,可直接反映出优化调度成果。因此为实现效益最大化,应构建科学合理的调度决策模型。2.2 城市用水量预测作为优化调度的前提,用水量的预测显得尤为关键。当前城市供水系统多安装有在线监测装置,可实时获取供水状态。对其监测结果进行统计分析,以此为依据,借助相关数学模型和算法预测下一时段的用水量。灰色预测法、回归分析法、人工神经网络法、指数平滑法等在当前较为常用。相应的模型有灰色预测模型、自回归移动平均模型、人工神经网络模型、季节性指数平滑模型等。发达国家在此方面的研究已有很长时间,并取得显著成效。如构建回归模型,通过对降雨量和温度的分析,对日需水量进行预测;澳大利亚墨尔本市借助时间序列模型预测当地用水量,颇为有效;也有更深入的研究,在时间序列预测中引进灰色模型。近些年来,国内也加大了在用水量预测方面的研究力度,相继出现了多种研究方法。如重庆某地利用BP神经网络技术预测月用水量;深圳则有地方应用多变量灰色模型IMGM(1,n),是普通变量灰色模型的升级和改进;也有地区采用RBF组合模型,通过发挥该模型的双重优势,能够提高预测的准确度。2.3 供水管网模型通过模拟管网的运行,提供相关模拟信息,为优化调度创造有利条件。该模型意义重大,是优化调度的重要保障。在长期研究探索中,形成了微观和宏观两种模型。①微观水力模型即利用水力学原理,建立起连续性方程、能量方程及管段水头损失方程,搜集全面的信息数据,并以此为基础构建模型。其适应性较强,能够适应系统拓扑和节点用水量模式的变化,而且能够实时获取各个管段和节点的具体参数以及运行状况,为管网的规划设计和优化调度提供便利条件。微观模型的资料库更齐全,管网拓扑结构比较清楚,能够真实客观地反映系统结构,但其建模工作量大。不过,在当前时代,数据采集技术不断完善,管网系统管理的科学性和规范性日益提升,使得微观模型的作用越来越明显。因此,相关研究从未间断过。②宏观水力模型因管网内部的水力关系较为复杂,在此对其忽略,利用统计分析法和“黑箱理论”,直接建立供水管网系统“输入量”和“输出量”之间经验性函数关系式和数学模型。构建该模型的理论在上世纪70年代在国外就已提出,出现了比例负荷模型,之后相关研究越来越多。国内的生活用水量和总水量的关系变化较大,不适合用比例负荷模型。为此,许多专业学者纷纷致力于管网宏观水利模型的构建,并研究出了适合国内现状的模型,如大规模供水系统宏观仿真模型、分时段管网统计模型、半理论增广混合回归模型等。2.4 优化调度模型及算法优化调度的目的是在保证正常供水的同时,降低各种消耗,以获取最大的经济效益和社会效益。城市供水管网优化调度颇为复杂,具有非线性、动态性、多目标的特点,决策变量不同,优化调度建模也各有差异。通常有直接和间接优化两种,其数学模型由两部分组成:①目标函数。即系统能够维持运行所消耗成本的数学表达式;②约束条件。即供水能力、管网内部水力平衡、用户水压等条件。随着计算机应用的普及,城市供水管网逐渐引进该技术,在几十年的发展中取得很大成果。就国内而言,有研究利用蚁群算法求解多目标直接优化调度模型,比遗传算法更具优势。也有研究采用多种算法,针对水源多水池供水管网系统以运行费用、漏失量、节点平均水龄为目标建立优化调度模型。3.城市供水系统的智能控制对大多数城市而言,供水地理位置较为分散,如采用传统的调度方法,如人工抄表等,效率较低,获取的信息数据有限且传递速度慢。虽能够实现正常供水,但算不得优化调度,而且当前的供水系统管理愈发复杂,传统方式已逐渐不能满足更高的要求。