近年来,随着经济的快速发展,国家越来越重视城市供水管网系统的发展,每年投入大量的资金用于管网改造和扩建,在管网调度方面,传统的经验调度模式已无法满足日益增长的人们对供水质量的需求。我国整体上对于供水管网的管理水平是落后一些发达国家的,虽然数据信息越来越齐全,然而各水厂对这些信息的利用率却很低。因此科学、合理的调度模式是我国供水管网系统进一步发展的必经之路。本文通过研究和探讨供水管网优化调度的相关知识,提出基于遗传算法(GA)来进行供水管网微观水力模型的校核以及建立优化调度模型。管网微观水力模型的校核一般分两步,一是对管段粗糙系数的校核,一是对节点需水量的校核。管段粗糙系数一般视为时间的“缓变量”,即管段粗糙系数会随着管龄的增加而不断增大,然而这种变化是缓慢的,通常每隔5年校核一次管段粗糙系数,另外本文在建立实验室管网微观水力模型时发现,改变管段粗糙系数对管网中节点压力和管段流量的影响相对较小,且节点需水量作为时间的“常变量”,需要实时校核,故本文以校核节点需水量为重点。采用GA对实验室管网节点需水量进行校核,利用实数编码对节点需水量进行编码,采用自适应的遗传算子,校核效果好,算法收敛速度快,校核的结果满足赵洪宾基于我国现状提出的校核标准。利用EPANET的水力计算引擎来进行管网平差计算获得管网状态量,相较于传统的环方程法和节点方程法,EPANET中采用混合节点-环法,基于梯度信息来求解管网状态量,计算效率高。基于管网微观水力模型,采用GA建立优化调度模型,根据问题的特点设计适应度函数,使其在进化初期,占优个体与不占优个体适应度相差不会过大,以避免出现过早收敛,在进化后期,增大适应度相近个体之间的差异,使优势个体能以更大概率进入下一代。分别建立实验室管网优化调度模型和A市管网优化调度模型。基于实验室管网的优化调度模型过程简单,通过定义3台泵不同的全局效率,即效率为定值,其他状态条件都一样,优化得出的方案为开启效率最高的泵。从优化过程中,可以看到GA寻优过程中每代个体的变化情况以及种群平均适应度值的变化情况,发现代表最优解的个体会逐渐占优,最终“占领”整个种群个体。然后基于A市管网微观水力模型,建立了一天24小时的优化调度模型,即多工况优化调度模型,得出一天24小时的调度方案,相较于传统经验调度方案,基于GA寻优的优化调度方案,泵运行能耗成本要更节省。文中涉及到的算法和计算均由笔者基于C#语言编写完成,其中EPANET的函数库是由C/C++编写的,所以在调用该函数库时需要对使用到的函数进行接口转换。遗传算法采用第三方开源代码基于C#所写的函数库,可直接调用。