趙全利， 李春桐， 尹學(xué)銳， 鄭勝達(dá)， 李 偉， 李俊江

(1.天津水務(wù)集團(tuán)濱海水務(wù)有限公司，天津300346；2.天津三博水科技有限公司，天津300100)

供水管網(wǎng)系統(tǒng)中的需水量隨時(shí)都在發(fā)生變化，用水高峰時(shí)段管網(wǎng)壓力普遍降低，而在夜間用水低峰時(shí)段管網(wǎng)壓力普遍增高。因此，為降低漏損、節(jié)能降耗，需針對(duì)不同時(shí)段的供水需求科學(xué)地調(diào)節(jié)管網(wǎng)中的泵站出廠壓力與流量，在滿足用戶正常用水的前提下最大限度降低能耗。目前泵站的調(diào)度運(yùn)行主要依靠經(jīng)驗(yàn)，組合方式單一，調(diào)節(jié)范圍有限，難以保證水泵在所有時(shí)段內(nèi)高效運(yùn)行，易造成能源浪費(fèi)，影響供水安全。因此，開發(fā)泵站優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)以指導(dǎo)泵站優(yōu)化調(diào)度迫在眉睫。

泵站優(yōu)化調(diào)度以泵站出口流量和壓力為基礎(chǔ)，結(jié)合智能算法，以能耗最低為目標(biāo)函數(shù)，在滿足供水流量與壓力的前提下，優(yōu)化搭配泵站內(nèi)部定速泵的開停與調(diào)速泵的調(diào)速比，使水泵始終保持在高效段運(yùn)行。因此，調(diào)度方案的制定與選擇直接受水量預(yù)測(cè)與宏觀模型精度影響。

1 用水量預(yù)測(cè)模型

1.1 水量預(yù)測(cè)概述

用水量預(yù)測(cè)是二級(jí)泵站優(yōu)化調(diào)度的基礎(chǔ)[1]。用水量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度直接影響泵站調(diào)度方案的可行性。水量預(yù)測(cè)方法一般有時(shí)間序列法、回歸分析法(解釋性預(yù)測(cè))兩類。時(shí)間序列法根據(jù)歷史水量數(shù)據(jù)及其變化規(guī)律對(duì)未來時(shí)段的水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，不考慮天氣和節(jié)假日等因素對(duì)水量的影響，預(yù)測(cè)方法包括灰色模型預(yù)測(cè)、自回歸移動(dòng)平均法等?；貧w分析法考慮天氣、節(jié)假日和人工經(jīng)濟(jì)對(duì)用水量的影響，將這些因素納入預(yù)測(cè)模型。

在大港油田供水范圍內(nèi)，很多影響水量的因素不可測(cè)且精度無法保障，代入預(yù)測(cè)模型較復(fù)雜，因此采用GM(1,1)模型對(duì)用水量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

1.2 預(yù)測(cè)方法介紹

GM(1,1)即灰色預(yù)測(cè)模型[2]，它的核心思想是對(duì)原始數(shù)據(jù)序列作累加生成得到近似的指數(shù)規(guī)律對(duì)其進(jìn)行建模，進(jìn)而得到數(shù)據(jù)的規(guī)律表達(dá)式?；疑A(yù)測(cè)模型通過鑒別系統(tǒng)因素，對(duì)其進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，同時(shí)對(duì)原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行生成處理來尋找系統(tǒng)數(shù)據(jù)的規(guī)律，生成規(guī)律性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)序列，對(duì)其進(jìn)行微分方程建模來預(yù)測(cè)系統(tǒng)未來的發(fā)展趨勢(shì)。

研究中，對(duì)已知?dú)v史水量數(shù)據(jù)序列X(0)，經(jīng)過一次累加生成新的水量數(shù)據(jù)序列X(1)，獲得X(1)的生成均值序列Z(1)。建立灰微分方程及其對(duì)應(yīng)的對(duì)應(yīng)的白化微分方程，通過建立GM(1，1)模型依次得到預(yù)測(cè)值。

1.3 實(shí)際應(yīng)用

首先對(duì)大港油田供水系統(tǒng)的日供水量進(jìn)行規(guī)律分析，觀察用戶用水量的周期性和規(guī)律性。對(duì)2020年8月15—17日的時(shí)用水量進(jìn)行規(guī)律分析，如圖1所示?？梢钥闯鲇盟芷谛悦黠@，用水情況符合城鎮(zhèn)居民用水規(guī)律。

圖1 用水量分析Fig.1 Analysis of water consumption

選用灰色預(yù)測(cè)模型，根據(jù)過去1個(gè)星期的用水量數(shù)據(jù)對(duì)未來1 d的24 h水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果如圖2所示。24 h的供水量預(yù)測(cè)誤差在0.55%～9.16%，均小于10%，平均誤差為3.52%。模型的預(yù)測(cè)精度較高，可用于指導(dǎo)水廠供水泵站優(yōu)化調(diào)度。

2 宏觀模型

2.1 宏觀模型概述

供水系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度方案的制定不僅需要準(zhǔn)確的水量預(yù)測(cè)模型來支撐，還需要建立一個(gè)反映供水管網(wǎng)系統(tǒng)運(yùn)行工況的數(shù)學(xué)模型，目前應(yīng)用最廣的是微觀模型和宏觀模型。微觀模型需要收集詳細(xì)的管網(wǎng)資料建立拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，導(dǎo)入用戶用水量建立微觀水力模型，通過調(diào)整系統(tǒng)參數(shù)，使模型工況的計(jì)算值與實(shí)測(cè)值保持在誤差范圍內(nèi)，用于指導(dǎo)系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行。微觀模型十分復(fù)雜，建模難度大，因此基于統(tǒng)計(jì)學(xué)原理并根據(jù)管網(wǎng)系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度數(shù)據(jù)建立宏觀模型，能克服微觀模型數(shù)據(jù)量大、計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn)，并得到與實(shí)際運(yùn)行工況相符的壓力數(shù)據(jù)[3-4]。

水廠泵站流量、壓力和壓力監(jiān)測(cè)點(diǎn)壓力值之間存在如式(1)所示的直接關(guān)系：

(1)

式中HMi——壓力計(jì)i的壓力預(yù)測(cè)值，m；

Ai、Bi、Cij、Dij——常系數(shù)；

Qj——泵站j的出廠流量，m3/h；

HWj——壓力計(jì)j迭代后生產(chǎn)的壓力值，m。

圖2 實(shí)測(cè)水量與預(yù)測(cè)水量對(duì)比Fig.2 Comparison of measured and predicted water consumption

2.2 供水系統(tǒng)概況

大港油田供水系統(tǒng)有濱海水廠1座，平均供水量為2.5×104m3/d，其供水管網(wǎng)系統(tǒng)如圖3所示。

圖3 大港油田供水系統(tǒng)示意Fig.3 Water supply system of Dagang oilfield

建立宏觀模型是為了預(yù)測(cè)未來周期內(nèi)泵站出口壓力，以此作為約束條件指導(dǎo)泵站優(yōu)化調(diào)度方案。收集大港油田供水系統(tǒng)1個(gè)星期的水廠出廠流量、壓力以及壓力監(jiān)測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，以水廠出廠流量和壓力監(jiān)測(cè)數(shù)值為輸入變量、水廠出廠壓力為輸出變量，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立供水系統(tǒng)宏觀模型，模擬調(diào)度周期內(nèi)的泵站出口壓力，結(jié)果如圖4所示。

圖4 泵站出口壓力預(yù)測(cè)示意Fig.4 Prediction of effluent pressure of pump station

可以看出，宏觀模型模擬所得到的泵站出口壓力較為準(zhǔn)確，誤差均在5%以內(nèi)，可應(yīng)用于泵站優(yōu)化調(diào)度方案的制定。

3 泵站優(yōu)化調(diào)度模型

3.1 數(shù)學(xué)模型的建立

3.1.1 優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型

泵站優(yōu)化調(diào)度是在保障供水壓力與流量的條件下，最大限度降低泵站能耗。優(yōu)化調(diào)度數(shù)學(xué)模型見式(2)：

(2)

式中m——定速泵的數(shù)量；

n——調(diào)速泵的數(shù)量；

wi和wj——定速泵與調(diào)速泵的開停情況，1表示水泵開啟，0表示水泵關(guān)閉；

2.4 不同b值下鑒別肺部結(jié)節(jié)良惡性的ROC曲線分析 將不同b值下ADC 3組鑒別肺部結(jié)節(jié)良惡性的情況作ROC曲線，ROC曲線顯示同特異性情況下b值為400 s/mm2時(shí)的敏感度最高，見圖1。b值為400 s/mm2時(shí)ROC曲線下面積最大，不同b值間ADC閾值及敏感度相比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，見表4。

Ni和Nj——定速泵和調(diào)速泵的功率，kW。

定速泵軸功率：

(3)

式中b0、b1、b2——擬合系數(shù)；

Q——某一轉(zhuǎn)速下的水泵流量，m3/h；

QN——額定轉(zhuǎn)速下的水泵流量，m3/h。

調(diào)速泵軸功率：

N=b0S3+b1S2Q+b2SQ2

(4)

代入式(1)得到：

(5)

① 泵站出口壓力約束

由于泵組是多水泵并聯(lián)運(yùn)行，在1個(gè)泵站內(nèi)每臺(tái)開啟水泵的供水壓力等于泵站出口壓力，也等于供水管網(wǎng)系統(tǒng)的目標(biāo)壓力，即：

Hp=H1=H2=H3=…=Hn

(6)

② 總流量約束

泵站中開啟水泵的總流量之和等于供水管網(wǎng)系統(tǒng)中的目標(biāo)流量，即：

(7)

③ 調(diào)速泵調(diào)速比約束

調(diào)速泵的調(diào)速比不可大于1，調(diào)速比下降到一定程度會(huì)影響水泵的正常出水，因此下限一般設(shè)為0.75，即：

Sjmin≤Sj≤1

(8)

④ 開啟水泵流量約束

Qjmin≤Qi≤Qmax

(9)

所建立的模型屬于約束混合離散變量非線性規(guī)劃求解問題，采用遺傳算法在復(fù)雜空間進(jìn)行全局優(yōu)化搜索，得出最優(yōu)解，即當(dāng)前工況下最節(jié)能的水泵運(yùn)行組合。在該工況下，水泵均運(yùn)行于高效段內(nèi)，總能耗最低且能夠滿足泵站供水要求。

3.2 優(yōu)化模型的計(jì)算

濱海水廠供水泵站各水泵的基本情況如表1所示。

表1 泵站水泵參數(shù)Tab.1 Pump parameters of the pump station

系統(tǒng)可以根據(jù)泵站實(shí)時(shí)出口壓力和出口流量給出最優(yōu)化的水泵調(diào)度組合方式，同時(shí)具備超壓報(bào)警、水泵非高效段運(yùn)行報(bào)警以及泵站運(yùn)行工況預(yù)測(cè)等功能，為泵站工作人員提供水泵調(diào)度指導(dǎo)方案。

以8月19號(hào)的預(yù)測(cè)水量與宏觀模型模擬出泵站出口壓力進(jìn)行優(yōu)化調(diào)度方案的制訂，目標(biāo)流量壓力數(shù)據(jù)如圖5所示。

每小時(shí)頻繁啟停會(huì)對(duì)水泵造成損壞，由圖1分析可得日供水量呈現(xiàn)規(guī)律性：1：00—6：00用水量較低，水廠供水量較小；7：00—13：00用水量上升，屬于用水量高峰期；14：00—17：00用水量減少，進(jìn)入下一個(gè)用水低峰期；18：00—21：00用水量攀升，進(jìn)入用水晚高峰；22：00—24：00，進(jìn)入居民休息時(shí)段，用水量減少，為晚低峰期用水。因此將24 h分為5個(gè)時(shí)段，每個(gè)時(shí)段的流量、壓力如表2所示。

圖5 調(diào)度周期泵站出口流量和壓力的變化Fig.5 Changes of effluent flow and pressure of the pump station during a dispatching cycle

表2 調(diào)度時(shí)段內(nèi)的泵站出口流量與壓力Tab.2 Outlet flow pressure of the pump station during dispatching period

以泵站能耗最低為目標(biāo)函數(shù)、泵站出口流量和壓力為約束條件、水泵開停與變速泵調(diào)速比為決策變量，利用遺傳算法對(duì)調(diào)度模型進(jìn)行求解，得出泵站運(yùn)行結(jié)果見表3。

表3 水泵優(yōu)化組合情況Tab.3 Optimal combination of water pumps

經(jīng)計(jì)算得到，泵站在1個(gè)調(diào)度周期內(nèi)的總能耗為1 287.37 kW·h，較實(shí)際運(yùn)行方案節(jié)能4.6%，達(dá)到了泵站優(yōu)化調(diào)度的目的。

4 結(jié)論

選用灰色模型對(duì)用水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，平均誤差為3.52%。以泵站出口流量與壓力監(jiān)測(cè)點(diǎn)壓力為輸入、泵站出口壓力為輸出，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立大港油田供水系統(tǒng)宏觀模型模擬泵站出口壓力，計(jì)算平均誤差為2.07%，達(dá)到指導(dǎo)泵站優(yōu)化調(diào)度精度。以水量預(yù)測(cè)和宏觀模型為調(diào)度基礎(chǔ)對(duì)濱海水廠二級(jí)泵站進(jìn)行直接調(diào)度，總能耗較實(shí)際運(yùn)行方案下降4.6%，達(dá)到了節(jié)能降耗、優(yōu)化運(yùn)行的目的。