基于BP神经网络与改进遗传算法的泵站优化调度

• 作者: 丁祥 欧阳二明 蔡甜 魏良良
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 改进遗传算法 供水泵站 优化调度
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与控制工程
• 页码范围: 168-171
• 页数: 4页
• 分类号: TU99
• 语种: 中文

摘要

通常泵组件的调节主要依靠工程师经验,难以保证水泵在所有时段内均高效运行,易造成能源浪费,对此提出了以效率模型为依据的泵站优化调度方法.为减小误差,使用泵站实际运行数据基于BP神经网络训练水泵特性.在此基础上,利用训练后的数据初始化种群,以泵站效率之和最小为目标,建立泵站优化调度数学模型,设定水量、压力和高效区等约束条件,采用改进的遗传算法求解水泵组合方案及各泵运行参数.结果 表明,改进遗传算法对泵站调度的优化效果明显,可适用于泵站的优化节能运行.研究成果为泵站优化调度运行提供了一种新方法.