基于節(jié)能低碳的多目標(biāo)供水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化技術(shù)研究

【摘要】：供水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的研究可以有效地節(jié)省投資、保證供水安全，具有十分重要的理論和實際價值。近些年隨著節(jié)能低碳理念逐漸深入人心，節(jié)能思想已廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域，如何將節(jié)能低碳理論應(yīng)用到供水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中是本文研究的重點。國內(nèi)外很多學(xué)者根據(jù)不同的優(yōu)化目的建立了相應(yīng)的供水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)模型，針對不同的函數(shù)模型又提出了各種各樣的模型求解算法。針對以上問題，本文進(jìn)行了如下研究： 本文通過對供水網(wǎng)絡(luò)的能耗進(jìn)行研究實現(xiàn)節(jié)能低碳理念的應(yīng)用，基于全生命周期理論，分別對不同管材在生產(chǎn)、施工、運行3個階段的能耗進(jìn)行了研究。根據(jù)不同管材的原材料、生產(chǎn)工藝、加工成型工序的不同，建立供水網(wǎng)絡(luò)全生命周期的能耗函數(shù)模型。 考慮到供水安全性，當(dāng)供水網(wǎng)絡(luò)流量已初分時，通過添加流量、流速懲罰項的方式對一般經(jīng)濟性目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)。通過耦合能耗數(shù)學(xué)模型和改進(jìn)經(jīng)濟模型，得到多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，從而能夠在保證經(jīng)濟性和供水安全性的基礎(chǔ)上，達(dá)到節(jié)能低碳理念應(yīng)用目的，實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化。 針對多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，本文運用混合進(jìn)化算法進(jìn)行求解，并對混合進(jìn)化算法的實現(xiàn)過程展開重點研究。本文中混合進(jìn)化算法是基于C++平臺實現(xiàn)的，并且算法在實現(xiàn)過程中利用EPANET調(diào)用管段信息進(jìn)行計算。最終經(jīng)混合進(jìn)化算法得到Pareto最優(yōu)解集，再從最優(yōu)解集中挑選最符合設(shè)計者要求的解，實現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化問題的解決。與此同時，為檢驗混合進(jìn)化算法性能的優(yōu)劣，本文應(yīng)用遺傳算法對目標(biāo)函數(shù)求解作了類比實驗。 本文應(yīng)用膠州市產(chǎn)業(yè)新區(qū)部分管網(wǎng)作為實例，對提出的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型和混合優(yōu)化算法進(jìn)行了多工況實例檢驗。通過對最高日最高時、消防時、事故時3種不同工況檢驗得知，本文建立的供水網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)和多目標(biāo)混合進(jìn)化算法得到的最優(yōu)解是合理的，能夠滿足實際應(yīng)用的要求。 【關(guān)鍵詞】：供水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 節(jié)能低碳 多目標(biāo)函數(shù)模型 混合進(jìn)化算法 EPANET
【學(xué)位授予單位】：青島理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TU991.3
【目錄】：

• 摘要9-10
• Abstract10-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 研究的背景、意義12-15
• 1.1.1 研究的背景12-13
• 1.1.2 研究的意義13-15
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.1 管網(wǎng)優(yōu)化模型15-16
• 1.2.2 管網(wǎng)優(yōu)化方法16-17
• 1.2.3 管網(wǎng)節(jié)能措施17
• 1.3 本文研究內(nèi)容及研究目標(biāo)17-19
• 1.3.1 課題來源17-18
• 1.3.2 研究內(nèi)容18
• 1.3.3 研究目標(biāo)18-19
• 1.4 研究方案及技術(shù)路線19-21
• 1.4.1 研究方案19-20
• 1.4.2 技術(shù)路線20-21
• 1.5 研究創(chuàng)新點及成果21-24
• 第2章 多目標(biāo)智能優(yōu)化基礎(chǔ)理論24-38
• 2.1 最優(yōu)化理論24-25
• 2.1.1 最優(yōu)化理論簡介24
• 2.1.2 優(yōu)化問題分類24-25
• 2.2 傳統(tǒng)最優(yōu)化方法25-28
• 2.3 智能優(yōu)化算法28-31
• 2.4 多目標(biāo)混合進(jìn)化算法31-36
• 2.4.1 多目標(biāo)優(yōu)化概念31-32
• 2.4.2 多目標(biāo)優(yōu)化算法分類32-33
• 2.4.3 多目標(biāo)混合進(jìn)化算法原理33-36
• 2.5 本章小結(jié)36-38
• 第3章 多目標(biāo)優(yōu)化模型的建立38-52
• 3.1 供水網(wǎng)絡(luò)水力建模概論38-39
• 3.2 經(jīng)濟性函數(shù)模型39-41
• 3.2.1 目標(biāo)函數(shù)39-40
• 3.2.2 約束條件40-41
• 3.3 基于供水安全性對函數(shù)模型的改進(jìn)41-43
• 3.4 能耗函數(shù)模型的建立43-47
• 3.4.1 生命周期理論43
• 3.4.2 供水網(wǎng)絡(luò)能耗函數(shù)模型的建立43-47
• 3.4.3 能耗函數(shù)模型的簡化47
• 3.5 多目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)模型47-49
• 3.6 本章小結(jié)49-52
• 第4章 基于多目標(biāo)混合進(jìn)化算法的供水網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化52-68
• 4.1 概述52
• 4.2 供水網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)優(yōu)化模型52-54
• 4.2.1 模型目標(biāo)函數(shù)52
• 4.2.2 約束條件的處理52-54
• 4.3 應(yīng)用多目標(biāo)混合進(jìn)化算法的模型求解54-62
• 4.3.1 編碼55-56
• 4.3.2 初始群體 N 的產(chǎn)生56-57
• 4.3.3 增廣群體 N+P57-58
• 4.3.4 子代群體 N’、P’58-61
• 4.3.5 世代進(jìn)化計算61
• 4.3.6 關(guān)于 pareto 最優(yōu)解集的說明61-62
• 4.4 遺傳算法的類比62-64
• 4.4.1 遺傳算法簡介62-63
• 4.4.2 應(yīng)用遺傳算法的模型求解63-64
• 4.4.3 遺傳算法與混合進(jìn)化算法的區(qū)別64
• 4.5 EPANET 的應(yīng)用64-66
• 4.5.1 簡介64-65
• 4.5.2 EPANET 在模型中的應(yīng)用65-66
• 4.6 本章小結(jié)66-68
• 第5章 基于實例的多工況優(yōu)化研究及應(yīng)用68-82
• 5.1 實例供水網(wǎng)絡(luò)基本資料68-70
• 5.2 最高日最高時工況優(yōu)化設(shè)計70-72
• 5.2.1 多目標(biāo)混合進(jìn)化算法結(jié)果70-72
• 5.2.2 遺傳算法結(jié)果的比較72
• 5.3 多工況優(yōu)化設(shè)計72-78
• 5.3.1 最高日最高時73-74
• 5.3.2 消防時74-76
• 5.3.3 事故時76-78
• 5.4 模型參數(shù)影響研究78-80
• 5.4.1 研究參數(shù)的確定78-79
• 5.4.2 研究方案79
• 5.4.3 研究結(jié)論79-80
• 5.5 本章小結(jié)80-82
• 結(jié)論與展望82-84
• 結(jié)論82-83
• 展望83-84
• 參考文獻(xiàn)84-88
• 攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及科研工作88-90
• 發(fā)表學(xué)術(shù)論文88
• 科研工作88-90
• 致謝90

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