集中供熱網(wǎng)的可行性分析-預(yù)覽頁
【正文】 的，否則，可據(jù)此找到最不利的用戶，進(jìn)而確定解決的方案，如局部管段加粗、添加用戶 加壓泵等。 Ps =（ A1） T（ S|G|G） +l(pr0+ Hp0)(7) 要使 p is≥ plsi對所有供水側(cè)用戶節(jié)點(diǎn)都成立，可以得到滿足以上所有不等式的主循環(huán)泵最 小揚(yáng)程 （ 8） 3． 2 多熱源枝狀網(wǎng) 若采用多熱源并網(wǎng)運(yùn)行，其定壓點(diǎn)也只能是一個，假定定壓點(diǎn)在第 1 個熱源的循環(huán)泵入口處，壓力為 p 0r。 對于各用戶的考察與 所述完全一致，在此不再贅述。此時，樹支流量與鏈支流量有如下關(guān)系 G1= A11Q A11A2G2 （ 3） 參照式（ 5），干管上的各點(diǎn)壓力可表示為 Pd =（ A1） T（ S1|G1|G1+ Z d 1 Hp1） (9) 對各鏈支支路，有 A2T Pd =S2|G2|G2+ Z d2 Hp2 亦即 A2T（ A1） T（ S1|G1|G1+ Z d 1 Hp1） = S2|G2|G2 + Z d2 Hp2 (10) 式（ 10）即構(gòu)成了環(huán)路平衡方程。 由式（ 3）可以看出網(wǎng)絡(luò)中只有 G2的流量是獨(dú)立的，獨(dú)立變量共 BN 個，而環(huán)路平衡方程組程的個數(shù)是相等的，方程組封閉，可以證明該方程組的解是唯一的。 圖 2 某一單環(huán)供熱網(wǎng)的供水側(cè)面干管網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 由此可以看出，對于環(huán)形網(wǎng)對應(yīng)特定的用戶流量分配要求，可以通過適當(dāng)?shù)卣{(diào)整環(huán)上部分干管支路的閥門來改變各節(jié)點(diǎn)的壓力分布，從而有可能提高部分用戶的資用壓頭，達(dá)到提高管網(wǎng)輸送能力和節(jié)能的目的。例如圖 2 中將閥門安裝在 12或 23 支路上都可以，但安裝在 12 支路上將使 R1， R2 的壓力也降低，安裝在 23 支路將使 R2 的壓力降低。根據(jù)以上結(jié)論，在求解時就可以首先假定 G2，根據(jù)式（ 3），（ 10）和以上結(jié)論確定環(huán)上閥門安裝位置及閥門阻力，進(jìn)而就可確定各節(jié)點(diǎn) 的壓力。為此，本文采用效果較好的混合遺傳算法來解。這樣就形成了一種混合遺傳算法，較好地利用了兩種方法的長處。下面級出一個具體算例。根據(jù)用戶負(fù)荷和熱源情況確定用戶總流量為5900t/h?，F(xiàn)在的問題是，對于該熱網(wǎng)，若采用現(xiàn)有水泵，系統(tǒng)能否滿足各用戶的流量要求，若能滿足，應(yīng)該如何調(diào)節(jié)？ 圖 3 東北某集中供熱網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)示意圖 現(xiàn)利用可及性分析方法來處 理這個問題。需要注意的是，匯交點(diǎn)位置的編碼有冗余，通常的處理方法是將冗余的基因作為致死基因（即適應(yīng)度函數(shù)值為 0）。在設(shè)計適應(yīng)度函數(shù)時，需要考慮到除主熱源外其它熱源能夠提供的壓頭。選擇概率取 ，變異概率起始時取 ，以后逐漸加大至 。 若將干管上閥門全部打開，環(huán)狀運(yùn)行，則其中的兩個 匯交點(diǎn)為 E， L，剩余壓頭最小的用戶仍為 V，其值為 ，目標(biāo)值小于 0，系統(tǒng)是不可及的。如果熱源循環(huán)泵采用變速泵，則為滿足同樣的用戶、熱源流量要求，進(jìn)行可 及性分析后主循環(huán)泵的揚(yáng)程可以下調(diào) +=，節(jié)能效果也是非常顯著的。當(dāng)然，在這同時熱源 1 上面的分支各點(diǎn)的壓力將會因管段流量的增大而減小，與之相連的各用戶的資用壓頭將減小。 6 結(jié)語 隨著多熱源環(huán)形網(wǎng)在國內(nèi)集中供熱領(lǐng)域的不斷發(fā)展，必須建立相應(yīng)的理論分析方法。也需要探討可及性分析在這些系統(tǒng)中的應(yīng)用；對于空調(diào)通風(fēng)系統(tǒng)，隨著環(huán)形風(fēng)道以及 VAV 的應(yīng)用，系統(tǒng)的工況也更加復(fù)雜，將可及性分析 方法應(yīng)用其中，對于系統(tǒng)的設(shè)計與運(yùn)行分析，對于確定合理的控制方案都會收到較好的效果。 5 Goldberg D E. Geic Algorithmsin Search, Optimization and Machine Leaning. Reading, MA: AddisonWesely, 1989.
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