水厂自动化中泵站群优化调度策略研究

摘要：随着城市化进程的加快，水资源的管理与优化变得愈发重要。水厂的自动化及泵站群的优化调度是提高水资源利用效率、降低运营成本的重要手段。希望本文的策略能够显著提高泵站群的运行效率，优化水资源的配置，为水厂的智能化管理提供了有效的技术支持。

关键词：水厂自动化；泵站群；优化调度；多目标优化；遗传算法

水资源的有效配置与管理是现代城市可持续发展的重要组成部分。随着人口的增加和经济的发展，水需求不断上升，传统的水厂管理模式面临着严峻的挑战。为了应对这一挑战，自动化技术的应用成为水厂管理的重要趋势。本文旨在研究和探讨有效的泵站群优化调度策略，分析现有技术的应用与不足，并提出基于智能优化方法的解决方案。

一、泵站群调度的基本理论

（一）泵站群的结构与功能

在整个自来水厂的自动控制中，水泵机组的构成及性能如何，将会决定整个用水系统的运行效果及水质的好坏。水泵房是指一系列的水泵站，它们之间通过一系列的管道将水泵房联系在一起，构成一个完整的供水与配电网络。各水泵站一般由泵体，传动机构，控制系统组成；主要设备有：阀门和计量仪表等。水泵本体是水泵房的主体，它承担着从低水位向高水位供水，或者根据各种压力、流量的需要进行供水的任务。为保证水泵的稳定和高效运转，一般都使用电机。其功能包括供水、排水、调度及质量监测等。首先，水泵房要对水源进行高效的抽排与传输，以保证其正常运行所需要的水量。针对城市供水、农业灌溉和产业供水等实际应用，提出了一种基于多目标优化的多目标优化调度方法。其次，排涝与水利建设同等的作用。通过对抽水站群的调配，可以使城市内的积水得到较好的排出，减轻洪水的危害。输水是抽水站的又一重要作用，特别是在缺水区域，通过调节各泵站运行工况，可以达到用水优化配置与高效使用的目的。

（二）调度目标

在对各水泵站进行协调控制时，确定其运行的目的，对其进行有效的管理，并对其进行最优配置，具有十分重要的意义。在此基础上，优化了系统的运行费用，优化了系统的能耗，保证了系统的质量。三大指标相互补充，共同组成了一套对各泵站群运行进行全面评估的系统。最大限度地降低费用是水泵站的一个重要目的。企业的运营费用既包含了维护费用和人工费用，也包含了由能耗引起的经济压力。所以，在实际的生产计划中，通过对各个水泵站的开、停次序和操作流量进行适当的调整，可以明显地减少系统的运行费用。因此，必须综合评价每一台水泵的工作效能，选取一种最优的工作方式，以保证用水量的同时，使费用降到最低。在各大水电站群运行过程中，能源消耗最小化是又一关键问题。泵的能量消耗一般与流量、扬程和输送距离等有关。通过对该方案进行优化，可以实现能源消耗的同时，也可以提升整个系统的效率。利用动态调度和预测控制等先进的调度方法，对泵站的工作状况进行监测，并根据工作要求对水泵的工作参数进行动态调节，从而达到能源消耗的最佳化。另外，对可再生资源的有效开发，包括光伏、风电等，对常规能源的消费有较大的削减作用，促进了我国的环保用水发展。在各大水电站的运行调度中，质量保证是一个不容忽视的问题。在满足人民对饮用水质量和安全性的需求的同时，对水泵房的工作状况提出了更高的要求。优化运行模式应充分利用供水管网的水质信息，保证供水管网运行时不向居民提供不符合要求的供水管网，从而降低供水安全风险。

二、优化调度策略

（一）调度策略的分类

在对各泵站进行最优配置时，如何对各机组进行合理的调度，是制订有效的调度计划的关键。针对调度要求及运行环境的差异，将调度方法划分为时间调度与实时调度、中央调度与分散调度。这种划分既是对排程方法的一种反应，又是对排程和排程的区别。时序排程和即时排程是两种最主要的排程策略。时序计划是指以一定的时段为基础的一种计划方法，它适用于水需求量比较平稳的情况。在此基础上，利用已有的调度方案，利用已有的历史资料及预报模式，编制出一套较为合理的抽水站调度方案。该算法具有优化排程、减少决策复杂度等特点，适合于有少量变动的情况。同时，利用时序计划，可以方便长期运营费用的分析与计划。但是，传统的时序计划存在着响应突发事件的不足，无法满足快速多变的用水需求。与之相比，实时计划更注重于实时监测并及时地调节系统的运行状态。利用现代信息和通讯技术，实时监控泵站运行状态、用水量、气象等要素，实现快速反应与调节。当设备故障、用水量激增等突发事件发生时，该方法可显著提高应急响应与供水支持水平。

（二）基于模型预测控制的调度策略

以模型预测控制为基础的多个水泵站的最优运行模式日益成为研究热点。预测控制是一个由系统建模-预测-优化-调控组成的过程，它可以高效地处理复杂多变的水资源配置问题。模型预测控制是预测控制的一个重要环节。在此基础上，研究了不同工况下不同工况下的流量、压力和能耗，并对其进行了建模。该方法除充分利用水泵本身的自然特征外，还应该综合考虑降雨、用水量、水质等外界因子。精确的数学模型是进行进一步预报和改进的依据。预测控制通过构建的模型对其将来的运行状况做出预报。在各控制循环中，根据目前的运行状况以及外界的输入，对今后的运行进行了预报。

（三）多目标优化调度策略

遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法是目前常用的三种智能优化方法，它们各有其自身的优点和适用场合，可高效求解多目标优化问题（如成本、能耗、供水稳定等）。遗传算法（Genetic Algorithm， GA）是在物竞天择、基因进化机理基础上发展起来的一种新的进化方式。在此基础上，提出了一种基于遗传算法的遗传算法。该方法利用基因算法可兼顾多个目标，通过选择合适的适应值函数及 Pareto前沿面，寻找一系列不劣的最优解，构成最优解集合。这一特点使其更适合于求解各种复杂的非线性问题，并可在多个指标间进行均衡，从而为水泵站的优化设计提供了一种柔性的求解方法。微粒群算法模拟鸟类的捕食活动，是一种以群智能为基础的寻优算法。每个“粒子”代表一个潜在解，通过不断更新自身的位置和速度，寻找最优解。

三、系统架构与技术实现

在现代化的排水站组织和排程中，体系结构和实施方法是一个非常关键的问题。首先，为了保证系统的柔性和可扩充性，本文提出了一种基于层次结构的体系结构，并对其进行了研究。这个体系结构一般由数据获取层，控制层，以及应用层组成。数据采集部分主要完成了对各泵站及各监测点的流量、压力、能耗等信息的采集；在控制器层面上，对水泵运行状况进行动态调节，实现对水泵运行状况的实时调节。而在应用层面，它为用户提供了一个显示监测数据和辅助决策的接口。这种层次式的结构，不但可以提升整个系统的工作效能，而且可以方便日后的维修和更新。其中，数据采集和监测是整个生产过程中的关键环节。在此基础上，设计了一套综合了各种传感器及数据采集装置，实现了对水泵机组工作状况的实时监控，并将相关的信息传输到中心控制中心。

结束语：

综上所述，水厂自动化中泵站群的优化调度策略研究为水资源的高效利用提供了新的思路和方法。通过采用遗传算法、粒子群优化算法和模拟退火算法等先进的智能优化技术，本文提出的调度模型能够在考虑多重目标的情况下，显著提升泵站的运行效率与经济性。

参考文献：

[1]时小妮. 基于自动化技术的水厂设备改造策略 [J]. 水上安全， 2024， （22）： 67-69.

[2]郭丽新. 基于电气自动化技术的水厂泵站管控策略 [J]. 黑龙江水利科技， 2019， 47 （06）： 121-123.