【摘 要】
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通常泵组件的调节主要依靠工程师经验,难以保证水泵在所有时段内均高效运行,易造成能源浪费,对此提出了以效率模型为依据的泵站优化调度方法。为减小误差,使用泵站实际运行数
【机 构】
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南昌大学建筑工程学院; 长安大学环境科学与工程学院;
【基金项目】
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国家水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07406-003)
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通常泵组件的调节主要依靠工程师经验,难以保证水泵在所有时段内均高效运行,易造成能源浪费,对此提出了以效率模型为依据的泵站优化调度方法。为减小误差,使用泵站实际运行数据基于BP神经网络训练水泵特性。在此基础上,利用训练后的数据初始化种群,以泵站效率之和最小为目标,建立泵站优化调度数学模型,设定水量、压力和高效区等约束条件,采用改进的遗传算法求解水泵组合方案及各泵运行参数。结果表明,改进遗传算法对泵站调度的优化效果明显,可适用于泵站的优化节能运行。研究成果为泵站优化调度运行提供了一种新方法。
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