集中供熱網(wǎng)的可行性分析(文件)
【正文】 該問(wèn)題是一復(fù)雜的 非線性最優(yōu)化問(wèn)題，若采用一般的直接搜索方法，由于問(wèn)題的復(fù)雜度較高，收斂的速度非常慢，效率很低，更重要的是由于通常的非線性最優(yōu)化方法都是單點(diǎn)搜索算法，容易陷入局部最優(yōu)解，而難以得到全局最優(yōu)的解。筆者為此一方面通過(guò)在搜索過(guò)程中不斷調(diào)整控制參數(shù)來(lái)彌補(bǔ)，另一方面在搜索的后期引進(jìn)直接搜索的方法，在遺傳算法的最優(yōu)結(jié)果的基礎(chǔ)上作局部的微調(diào)，最終達(dá)到全局最優(yōu)。該軟件采用圖形化的用戶界面，界面友好，操作簡(jiǎn)便，結(jié)果形象、直觀。全網(wǎng)運(yùn)行方式為質(zhì)調(diào)節(jié)，各熱力站為間邊換熱站。熱源 1 的循環(huán)水泵在設(shè)計(jì)流量下的揚(yáng)程為 7 7m，熱源 2 水泵揚(yáng)程為55 m。這樣問(wèn)題染色體的長(zhǎng)度為 6+5+6+6=23。 確定群體規(guī)模為 64，初始群體在隨機(jī)制基礎(chǔ)上產(chǎn)生，若隨機(jī)產(chǎn)生的染色體適值大小 0，則吸收它為初始個(gè)體。交叉操作采用單點(diǎn)交叉，變異操作為單點(diǎn)置換。對(duì)應(yīng)參數(shù)如下： 環(huán)編號(hào) 水力匯交點(diǎn)位置 流量分配比 閥門(mén)所在支路 對(duì)應(yīng)支路的流量 閥門(mén)阻力 Sv 1 B 0 AB 0 +∞ 2 M 1 MN 0 +∞ 對(duì)應(yīng)該工況熱源 2 循環(huán)水泵的揚(yáng)程需達(dá)到 41m，因此原有的循環(huán)水泵完全可以滿足要求。以上述兩個(gè)工況為例，若采用國(guó)內(nèi)現(xiàn)在通常采用的將環(huán)上閥門(mén)全部打開(kāi)的方式運(yùn)行，系統(tǒng)是不可及的，可是通過(guò)進(jìn)行可及性分析，在 AB和 MN 支路上安裝閥門(mén)并將其全關(guān)后系統(tǒng)卻是可及的。當(dāng) MN 上裝閥且關(guān)斷時(shí)，熱源 1 下面的分支通過(guò)的流量變小，因此該分支上各節(jié)點(diǎn)的壓力都上升，由這段環(huán)上引出的用戶 V 的壓力也隨之上升，因此 V 的資用壓頭變大。在環(huán)上裝閥實(shí)際上就通過(guò)控制環(huán)上各管段的流量、流向從而使各用戶在額定流量下的資用壓頭趨于均勻，從而達(dá)到改善工況的目的。對(duì)于空調(diào)水系統(tǒng)，隨著大型系統(tǒng)的不斷涌現(xiàn)，系統(tǒng)復(fù)雜程度的提高以及 VWV 的應(yīng)用。 3 Holland J H. Adaption in Naturaland Artificial Systems. University of Michigan Press. 1975. 4 陳國(guó)良，遺傳算法及其應(yīng)用，北京：人民郵電出版社， 1996。 7 參 考文獻(xiàn) 1 陳兆祥，蔡啟林，線性規(guī)劃法在熱網(wǎng)初調(diào)方案中的應(yīng)用，清華大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）， 1989， 29（ s2）。本文通過(guò)引入可及性分析的要領(lǐng)以及遺傳算法中其中的應(yīng)用，為網(wǎng)絡(luò)水力況的分析提供了一個(gè)有力的工具，為集中供熱網(wǎng)的設(shè)計(jì)、改 造及運(yùn)行調(diào)節(jié)奠定了必要的基礎(chǔ)。但由于全開(kāi)時(shí)這些用戶的剩余壓頭很大，即使因 MN 切斷而使 得資用壓頭減小，仍比用戶 V 的資用壓頭大，實(shí)際上 AB 管段上閥門(mén)的關(guān)斷對(duì)提高這些用戶的資用壓頭也是有益的。 其實(shí)這是在直觀上也是可以解釋的。 由上可見(jiàn)，單純考察系統(tǒng)的水力工況，不能簡(jiǎn)單是判定環(huán)狀運(yùn)行和枝狀運(yùn)行孰優(yōu)孰劣，而應(yīng)針對(duì)特定的系統(tǒng)進(jìn)行深入的分析。 限定遺傳操作熱行到第 120 代時(shí)終止，轉(zhuǎn)為對(duì)最優(yōu)個(gè)體的局部最優(yōu)直接搜索，在遺傳算法最優(yōu)結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行局部微調(diào)，最終得到用戶最小剩余壓頭可以達(dá)到 ，目標(biāo)值大于 0，因此系統(tǒng)是可及的。可以將其作為懲罰項(xiàng)加到相就原函數(shù)中去，轉(zhuǎn)化為對(duì)無(wú)約束問(wèn)題的求解。但大量冗余的存在將嚴(yán)重影響遺傳算法的有效應(yīng)用。由于供加水側(cè)完全對(duì)稱，我們可以只分析供水側(cè)，由此即可推及回水側(cè)的對(duì)應(yīng)結(jié)果。其中熱源 1 負(fù)擔(dān) 4900t/h，熱源 2 負(fù)擔(dān) 1000t/h。 圖 3 是東北某集中供熱網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖。 在編碼一采用了 01 機(jī)制，將各環(huán)的水力匯交點(diǎn)（分流點(diǎn)）位置和流量分配比作為未知變量進(jìn)行編碼。 遺傳算法是一種利用隨機(jī)化技術(shù)來(lái)指導(dǎo)對(duì)一個(gè)被編碼的參數(shù)空間進(jìn)行高效搜索的方法，相對(duì)其他優(yōu)化算法，遺傳算法具有簡(jiǎn)單通用、魯棒性很強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，可以對(duì)問(wèn)題空間進(jìn)行全局的搜索，它的 5 個(gè)基本要素即參數(shù)編碼、初始群體的設(shè)定、適應(yīng)度函數(shù)的設(shè)計(jì)、遺傳操
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