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峰谷经济用能梯级调度优化解决方案

一、项目背景

近年来,某大型水务公司的数字水务信息化建设取得了诸多成果,积累了大量的制水生产、工程建设、供水服务等方面的业务数据。同时,正确合理的运行调度方案对确保供水安全、维持全线流量平衡、实现节能节水和梯级泵站经济运行均具有重要意义。

大数据、人工智能以及高维数据可视化等前沿技术的发展,为实现决策智能化提供了技术基础,通过大数据、人工智能技术构建峰谷经济用能梯级调度优化解决方案,最终实现“数字供水”向“智慧供水”跨越。

二、问题与挑战

1.项目所在的水务公司缺乏精确预测需水量的手段。

2.站点机组设备检修、设备维护、设备更换缺乏参考依据。

3.运行调度方案制定依靠人工经验,缺乏有效的优化手段。

三、解决方案

原水输配智能调度决策支持系统包括三个相关业务模型的建设,分别是:需水量预测模型、泵站机组效率分析模型、峰谷经济用能梯级调度优化模型。

1.需水量预测方案

综合气温、湿度、天气状况、是否降雨、节假日类型等外部因素与内部因素的影响构建需水量预测模型,对未来一段时间的需水量进行预测。下图为需水量预测模型总体方案设计:

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2.泵站机组效率分析方案

利用泵站机组运行效率相关的数据包括机组的扬程、运行角度、实际流量和有功功率,计算不同流量分组下的各站点各泵组机组效率。

3.峰谷经济用能梯级调度优化方案

该模型可定义为复杂约束条件下的最优化求解问题,首先充分分析历史抽水调度方案,构建各站点的滞后模型,结合各站点的泵组装机台数、单机设计流量以及机组设计功率,确定各站点的时间可行域和流量可行域,然后基于粒子群算法迭代计算约束条件下的最优解,也即最优调度方案。

四、应用价值

1.综合内外部因素,准确预测需水量,为企业制订经济合理的运行调度方案提供数据支撑。

2.帮助业务人员快速判断机组是否存在运行故障、故障类型以及故障发生站点。同时可减少机组运行成本,降低供水量达不到需水要求的风险。

3.保障梯级泵站供水系统全线安全运行、满足供水用户需求的前提下,以最小的运行成本完成供水调度。

五、相关案例

某大型水务公司梯级调水智能调度研究与应用项目

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