基于降低配水系统运行成本的泵送模式优化研究

华幸超 李 斌 赵兴才 陈 静

（1.江苏省宜兴市水利局 宜兴 214200 2.江苏省扬州市勘测设计研究院有限公司 扬州 225000）

1 引言

配水系统（WDS）向所有用水户供水需要其有足够的压力[1]。由于这种压力仅通过重力不能满足，因此有必要使用泵站来保证配水系统能有足够的动力[2]。研究表明，WDS 抽水过程中消耗的能量约占全球能源使用量的3%，其中约25%的能源浪费是由于抽水效率不足[3]。

本文在满足所有水力约束的情况下，进行GAEPANET 的组合优化过程，以期降低WDS 的运行、电力成本和管网漏损[4]。从三个主要的研究方向解释了这种降低成本的方法：一是包括分析确定控制泵的开/关过程的变量；二是对特定转速泵和变速泵的分析，分别对两种情况都进行了优化处理，并对结果进行了比较；三是对优化过程的遗传算法分析，结合已开发的应用程序，对其应用优化方法。

2 研究方法

2.1 泵系统

几乎每个WDS 都有一个泵站，负责为系统提供正常运行所需的压力。泵站的主要组成部分是水泵，它从水源中吸水，并将足量的水推到所需的高度[5]。主要有两种不同类型的泵，特定转速泵和变速泵。

2.1.1 特定转速泵

特定转速泵（USP）是最典型的泵类型。这种泵以单一的特性曲线工作。运行点是特征曲线与系统曲线相交的地方；如果该扬程满足最大效率扬程，则该泵在其最佳工作点。

理论上最佳的运行情况并不复杂，但由于依赖于系统的曲线，它通常不会实现。出现这种情况时，唯一的解决办法是更换泵，以便特性曲线满足最佳泵送的要求。还有一种可能的解决方式是安装变速泵。

2.1.2 变速泵

顾名思义，变速泵（VSP）是可以改变其转速的泵。改变泵的转速可以修改其特性曲线，从而更容易达到最佳运行点。系统和特性曲线在原始速度情况下的交点不满足最大效率点，因此通过改变其转速，可以达到该条件，从而使泵以最佳方式工作。

2.2 决策变量

为了优化系统的运行，有必要确定泵在何时打开或关闭，或者在哪个时刻改变其速度，以及这些速度改变的程度等。这些因素可能取决于许多变量。本文选取三个不同的标准进行研究，分别是：需求模式、能源价格模式和水箱水位

2.2.1 需求模式和能源价格模式

需求模式表示一天中不同时间的水量消耗状况。如图1所示，在目前的情况下， 13 点的用水量较高，因此此时的抽水量应该是最高的。第二种模式是能源价格模式，与第一种模式具有相同的表示方式。该模式可以优化抽水的时间，将抽水时段集中在电价最低的时间段上。例如，在图2所示的情况下，抽水应该在22 点到9 点之间进行，因为该时段电费最低。

图1 需求模式图

图2 能源价格模式图

虽然这两种模式代表了水量需求和能源消耗，但它们存在两个主要问题：首先，在需求最高的时段，电价也是最高的，因此优化过程不会达到最佳点；第二，这些运行模式不是永恒不变的，如果需求模式因任何原因改变，或者能源价格改变，那么当前最优的抽水模式将不再适用。

2.2.2 水箱水位

为解决上述问题，本文提出一种新的解决方案。水箱是WDS 的内部蓄水池，这意味着随着需求的增加，其水位会降低，反之亦然。因此无论WDS 的运行是否随着时间的推移而变化，水箱都可以代表WDS。

根据WDS 的需求检验水箱水位的精度，使用EPANET 软件模拟了一个网络系统，并将水箱水位与需求模式进行了比较。图3显示了水箱的水位和需求模式，它们的运行与预期的完全相反。故检查水箱水位和需求模式之间相关性的更好方法是绘制水位的倒数，从图4可以看出，基于水箱水位控制水泵是可持续网络调节的最佳选择。

图3 水箱水位-需求模式图

图4 水箱水位的倒数-需求模式图

2.3 约束条件

优化过程的目标是最小化成本，但要遵循系统的物理约束和实际操作约束。约束如下：保持系统压力在上限和下限之间；确保模拟结束时的水箱液位高于开始时的水箱液位；储罐不能排空；为了确保泵的耐久性，开/关的次数尽量降低。

2.4 优化过程

以满足所提出的所有约束为主要目标，优化过程通过遗传算法和EPANET 建模相结合，该过程包括在EPANET 上运行每一种泵送情况，并通过使用其内置工具包来评估目标函数。接下来进行GA 优化过程，识别出最佳情况。在优化过程中水箱的水位意味着必须调整泵在哪个水位打开或关闭，或改变其速度。特定转速泵与变速泵有不同之处。

特定转速泵必须确定其打开的水位和关闭的水位。这意味着在这种情况下每个泵有4 个变量，usp的基因结构：泵、水箱、h1、h2。

对于变速泵，需要确定泵在正常运转下的可能转速，以及每个转速下对应的水箱水位。在这种情况下，基因的数量取决于每个泵的转速的数量，由下式计算：NG=V×2+1，其中NG 和V 分别代表每个泵的基因数量和每个泵的转速的数量。VSP 的基因结构：泵、水箱、v1、v2、v3、v4、v5、h1、h2、h3、h4。

3 实例分析

对159 个管网进行了USP 和VSP 两种情况下的优化计算。该系统共有3 台泵，经过101 代后，达到最优状态。在USP 的情况下，从第1 代到第101 代，能量成本降低了26%；在VSP 的情况下，成本降低了33%。

优化过程完成后，最终的抽水方式能够降低管网中每个接头的平均压力，如图5所示，从而减少了因泄漏而损失的水量。在图6和图7中得到了更直观的展示，可以理解为最大压力面和最小压力面从第一代到最后一代变得更紧密。对于USP，泄漏量减少了50%，对于VSP，泄漏量减少了55%。

图5 管网接头的平均压力图

图6 初始压力图

图7 最终压力图

表1展示了USP 问题的最优解方案，这些参数确保了系统的最佳状态。表2展示了VSP 问题的最优解方案，这些参数的范围更广，因为它们包括泵的可能转速及其控制级别。

表1 USP 问题的最优解表

表2 VSP 问题的最优解表

4 结论

优化算法结果给出了一种降低抽水系统运行成本的方案。在满足了所有约束条件的情况下，使水泵主要在低电价时段工作，还降低了管网的平均压力，这意味着由于泄漏而损失的水也减少了，降低了系统的运行成本。

通过使用变速泵，降低的成本更高。主要原因是这些泵有许多不同的特性曲线，可以很容易地达到最佳运行点。通过改变泵的转速，可以在特定的时间泵送所需的水量，防止管网压力过大。

在每种方案中，总体结果是相同的：达到了降低能耗，减少因泄漏而损失的水量，以及最大和最小压力面相吻合。此外与USP 相比，VSP 的成本降低幅度更大■