供水系统是城市基础建设的重要组成部分,它不仅直接关系到城市居民的生活质量、而且极大的影响城市的经济发展,对于社会的安全稳定也有着重要的作用。然而目前城市供水系统的不合理运行产生了较多的水资源浪费、管网漏水甚至爆管等等问题,严重影响着供水安全。本文以长沙市供水管网为依托,着重研究如何建立合理的给水管网优化模型并进行有效的求解。时用水量的预测是优化调度的前提和基础。本文建立了时用水量预测的模型群,利用广义神经网络预测模型进行了时用水量的预测。模型群的建立有效提高了预测算法的运算速度和预测精度。根据水力学相关知识,供水管网参数中的测压点压力是供水优化调度模型的水力约束条件,而水厂供水量是优化调度目标函数的参数变量。由于管网的复杂多样性,难以建立它们的机理模型,本文建立了基于BP神经网络的测压点宏观压力模型以及水厂供水量与水厂出口水压、管网总用水量之间的宏观模型,为供水优化调度奠定基础。本文以水厂出口压力为决策变量,以水厂电耗最小为优化目标,以测压点压力为约束条件建立了供水一级优化调度模型。给出了模型求解的改进PSO算法,得到优化调度方案。最后,本文初步设计开发了一个供水优化调度系统,对上述建模和优化调度算法加以实现。