基于遺傳算法的供熱管網阻力系數優(yōu)化辨識研究.pdf

1、供熱系統(tǒng)的規(guī)模日益擴大、管網結構愈加復雜，因此各供熱企業(yè)迫切的需要建立準確完善的管網水力仿真模型來輔助運行管理。本文利用供熱系統(tǒng)已有的觀測數據（節(jié)點壓力、管道流量），提出基于優(yōu)化計算的管網阻力系數辨識方法，該方法可以顯著改善已有水力模型的仿真效果，使建立的水力模型能夠有效指導工程實踐。
　　本文在第2章首先基于質量、能量平衡和管道壓降方程，建立了流體網絡的水力計算模型；接著對節(jié)點分析法的求解流程進行了分析，并與基本回路法進行了比較

2、；然后闡述了實際熱網水力建模的基本步驟及注意事項，指出估計管道阻力系數初始值的困難性；最后分析了基于一組壓力、流量觀測數據實現阻力系數解析辨識的充要條件，并對多組觀測數據下的解析辨識進行了簡要分析，指出解析辨識方法在實際工程應用中的局限性。
　　當觀測數據不滿足解析辨識的條件時，本文在第3章借鑒系統(tǒng)辨識的相關研究成果，提出一種基于遺傳算法的優(yōu)化辨識方法，該方法將模型的參數辨識轉化為復雜約束條件下的非線性規(guī)劃問題；為了降低求解難度加

3、快計算速度，本文引入管網水力計算模塊來自動滿足優(yōu)化問題的隱式約束。本章最后對遺傳算法工具箱的具體參數設定進行了介紹。
　　本文在第4章基于一定的工程背景建立了一個熱網的理論模型，該理論模型管道的連接方式，熱源、熱力站和循環(huán)泵的相關參數亦根據實際工程需要進行了設定。在模型建立之后，接著利用節(jié)點壓力法對理論模型在不同工況下的運行參數進行了計算，得到多組“假想”的觀測數據；然后根據這些數據編寫了相應的優(yōu)化目標函數；最后利用遺傳算法對優(yōu)化

4、問題進行了求解，得到了阻力系數的辨識值并對辨識結果進行了評估。另外本章還采用敏感性分析方法對辨識誤差進行了分析。結果表明優(yōu)化辨識方法能夠得到較為準確的模型參數值。
　　第5章基于實際供熱系統(tǒng)觀測數據對優(yōu)化辨識方法的有效性進行了。首先將大慶讓龍集中供熱系統(tǒng)2014~2015季度設計工況下的一組觀測數據作為算法的已知條件，對整個管網所有管道的阻力系數進行優(yōu)化辨識；然后利用另外兩組調節(jié)工況的觀測數據對校正后的熱網模型仿真結果進行檢驗。結