供水管网减压阀优化控制漏失研究 75页

'工学硕士学位论文供水管网减压阀优化控制漏失研究RESEARCH ON LEAKAGE CONTROL OF WATERDISTRIBUTION SYSTEM BY PRESSUREREDUCING VALVES乔怡超哈尔滨工业大学2014 年 6 月 国内图书分类号：TU991国际图书分类号：628.1学校代码：10213密级：公开工学硕士学位论文供水管网减压阀优化控制漏失研究硕 士 研 究 生：乔怡超导师：高金良副教授申 请 学 位：工学硕士学科：市政工程所 在 单 位：市政环境工程学院答 辩 日 期：2014 年 6 月授 予 学 位 单 位：哈尔滨工业大学 Classified Index: TU991U.D.C: 628.1Dissertation for the Master Degree in EngineeringRESEARCH ON LEAKAGE CONTROL OF WATERDISTRIBUTION SYSTEM BY PRESSUREREDUCING VALVESCandidate：Supervisor：Academic Degree Applied for：Specialty：Affiliation：Date of Defence：Degree-Conferring-Institution：Qiao YichaoAssoc.Professor Gao JinliangMaster of EngineeringMunicipal EngineeringSchool of Muni. & Env. Eng.June, 2014Harbin Institute of Technology 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要在用水需求不断增长、水资源日益稀缺的今天，城市供水管网漏失控制越来越受到国内外供水行业的高度重视。供水管网漏失水平主要取决于管道物理属性和管网运行条件参数，其中管网压力是一项较为重要的影响因素，降低管网服务压力可有效减少漏失量。对此，本文以管网减压阀优化控制作为核心研究内容，旨在达到节约水资源、提高供水企业经济效益的目的。分区降压潜力测试是进行供水管网压力管理的第一步，可以为判断分区是否需要实施压力管理提供有力的理论依据。本文详细论述分区降压潜力测试的准备工作及操作步骤，并以某供水系统为例进行分区降压潜力测试，初步确定管网降压潜力的大小以及压力管理可获得的经济效益。根据分析结果认为该分区管网漏失与压力之间存在较大的正相关性，进行管网压力管理是十分必要的。在分区降压潜力测试之后，需要对减压阀合理的安装数量和位置做出评估。对此本文首先结合传统水力模型和夜间最小流量法求得管网节点的漏失系数，建立考虑压力相关漏失量的改进水力模型。进一步提出减压阀优化控制模型，该模型以管网漏失及减压阀投资成本最小化作为两个目标函数，以减压阀启闭和开启时各时段的出口压力控制值作为决策变量，以节点压力为约束条件，采用 NSGA-Ⅱ算法进行求解。最后通过实例管网详细论述减压阀优化控制模型的求解过程。根据上述模型计算结果，可获得减压阀最优的安装数量和位置，但仍需要进一步确定减压阀安装后的出口压力控制值，从而建立压力管理的完整体系。对此本文分别提出基于流量和时间调节的分区现场减压阀优化控制方法，并分别采用粒子群算法和统计分析方法进行求解，得出减压阀的最优流量控制曲线或时间控制方案。对实例管网进行分区现场减压阀优化控制方法研究，结果表明减压控制策略实施后管网漏失下降显著。最后将管网压力管理体系应用于某二级分区供水管网，得到该区域管网减压阀的安装位置和设置方案。结果表明压力管理的应用效果良好，能有效达到降低管网漏失和爆管率、提高供水安全性的效果。关键词：供水管网；漏失控制；压力管理；减压阀；NSGA-Ⅱ；粒子群算法-I- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文ABSTRACTReducing and controlling water loss is becoming very important issue in this age ofrapidly growing demand and relative abundance to one of relative scarcity of the waterresources. Water loss depends on the physical characteristics of the pipe network,operating factors and parameters, and among them the network pressure is an importantfactor, which has been a common practice that reducing operating pressures can lead tothe reduction of leakage in water distribution networks. Based on this, this dissertationfocuses on optimal control of pressure reducing valves in water distribution networks inorder to save more water and improve economic benefits of water supply companies.Pressure test of district metered area is the first step to carry out pressuremanagement, which can provide significant theoretical basis to determine whether thearea is suitable for pressure management. The dissertation makes a detailed discussionon the preparation and operation steps of pressure test and takes pressure test on apractical example network to find out the scope of reducing pressure and possibleeconomical benefits through pressure management. According to the result of pressuretest, it can be seen that leakage of that water distribution network is highly related topressure, so it is important to carry out pressure management to control leakage.After pressure test, it is necessary to estimate appropriate number and location ofpressure reducing valves. Firstly, this dissertation uses minimum night flow to calculateleakage coefficient of each node in water distribution network and establish anenhanced hydraulic model, which incorporate pressure dependent leakage terms. Then,a decision support model for optimal control of pressure reducing valves is formulatedas a two criteria optimization problem and is solved with NSGA-II algorithm. Inparticular, the first criterion is represented by the minimization of total leakage, and thesecond is the minimization of capital of pressure reducing valves. The decision variableis the scheduling scheme and settings of pressure reducing valves, when maintaining therequired pressure at critical node. The following example network illustrates thecalculation procedures of the decision support model.Optimal number and location of pressure reducing valves can be obtained throughthe decision support model, but it is still important to determine outlet pressures afterinstallation of them to form integrated scheme of pressure management. The dissertationproposes optimal field controlling methods of pressure reducing valves based on flowand time, and uses Particle Swarm Optimization and statistical methods to calculaterespectively. A study is made on the following example network and shows that leakagereduces significantly after the implementation of pressure management strategy.Finally, the optimal location and control of pressure reducing valves for a realsecondary partition water distribution network is obtained, applying integrated scheme- II - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文of pressure management. The result shows that pressure management can effectivelyreduce the leakage and burst frequency, and improve safety of supplying water in thiswater distribution network at the same time.Keywords: water distribution network, leakage control, pressure management, pressurereducing valves, NSGA-II, Particle Swarm Optimization- III - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文目录摘要 ............................................................................................................................... IABSTRACT .....................................................................................................................II第 1 章 绪论 .................................................................................................................11.1 课题背景 ................................................................................................................ 11.1.1 城市供水管网漏失现状 .................................................................................... 11.1.2 压力管理是降低供水管网漏失的有效途径 .................................................... 11.2 供水管网压力管理基础理论 ................................................................................ 31.3 供水管网减压阀优化控制漏失研究现状 ............................................................ 41.3.1 国外研究现状 ................................................................................................ 41.3.2 国内研究现状 ................................................................................................ 61.4 课题研究的目的和意义 ........................................................................................ 61.4.1 实现节能减排战略 ........................................................................................ 61.4.2 满足供水行业漏失控制标准 ........................................................................ 71.4.3 提高供水企业经济效益和管理水平 ............................................................ 71.5 课题主要研究内容及技术路线 ............................................................................ 71.5.1 主要研究内容 ................................................................................................ 71.5.2 技术路线 ............................................................................................................ 8第 2 章 分区减压阀控制实施前提和基础理论 .............................................................92.1 分区降压潜力测试 ................................................................................................ 92.1.1 分区降压潜力测试准备工作 ........................................................................ 92.1.2 分区降压潜力测试实施步骤 ...................................................................... 102.1.3 分区降压潜力测试实例 .............................................................................. 102.2 供水管网漏失模拟水力模型 .............................................................................. 122.2.1 压力驱动节点流量水力模型 ...................................................................... 122.2.2 改进漏失模拟水力模型 .............................................................................. 142.3 分区压力管理中减压阀的使用 .......................................................................... 152.4 减压阀控制方式选择 .......................................................................................... 172.4.1 固定出口压力控制 ...................................................................................... 172.4.2 基于时间调节的出口压力控制 .................................................................. 172.4.3 基于流量调节的出口压力控制 .................................................................. 172.4.4 基于最不利点的出口压力闭环控制 .......................................................... 182.5 分区减压站总体设计 .......................................................................................... 182.6 减压阀控制经济效益分析 .................................................................................. 20- IV - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文2.7 本章小结 .............................................................................................................. 21第 3 章 基于微观水力模拟的减压阀优化控制模型 ...................................................223.1 减压阀优化控制问题概述 .................................................................................. 223.2 供水管网减压阀优化控制模型 .......................................................................... 223.2.1 目标函数 ...................................................................................................... 223.2.2 约束条件 ...................................................................................................... 233.3 减压阀优化控制模型求解方法 .......................................................................... 243.4 减压阀优化控制模型实例分析 .......................................................................... 263.5 本章小结 .............................................................................................................. 31第 4 章 分区现场减压阀优化控制策略研究 ...............................................................324.1 基于流量调节的减压阀优化控制方法 .............................................................. 324.1.1 优化控制策略 .............................................................................................. 324.1.2 流量最优控制曲线的求解 .......................................................................... 334.2 基于压力调节的减压阀优化控制方法 .............................................................. 354.3 实例管网应用 ...................................................................................................... 354.4 本章小结 .............................................................................................................. 39第 5 章 减压阀优化控制漏失工程实例 .......................................................................405.1 分区供水系统概况 .............................................................................................. 405.2 分区降压潜力测试 .............................................................................................. 415.3 分区减压阀及控制器选型 .................................................................................. 425.3.1 减压阀选型 .................................................................................................. 425.3.2 控制器选型 .................................................................................................. 445.4 减压站总体设计 .................................................................................................. 455.5 分区减压阀优化控制模型 .................................................................................. 455.6 分区现场减压阀优化控制策略 .......................................................................... 495.7 本章小结 .............................................................................................................. 49结 论..............................................................................................................................51参考文献 .........................................................................................................................53附录 1 节点漏失系数赋值及漏失率计算源代码 ........................................................57附录 2 LB 分区节点漏失系数计算表 ...........................................................................59附录 3 求解减压阀最优流量控制曲线的适应度函数 ................................................63攻读学位期间发表的学术论文 .....................................................................................64哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 .....................................................65致谢 ............................................................................................................................ 66-V- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第 1 章 绪论1.1 课题背景1.1.1 城市供水管网漏失现状近年来，随着水资源和能源短缺问题加剧，供水行业对提高供水效益高度重视，对供水管网漏失问题更加关注。城市供水管网漏失程度与其经济实力、重视程度和技术水平是密切相关的，发达国家的漏失程度普遍低于发展中国家，如美国 8%以下、法国 9.5%、德国 4.9%、日本 10%以下。与发达国家比较，我国城市供水管网漏失率普遍较高，有些城市甚至高达 60%。据 2010 年城市供水统计年鉴，2009 年我国供水管网平均漏失率为 23%，与漏失相关的各项统计数据见表 1-1。表 1-1 城市供水管网漏失统计数据漏失量/108m383浪费电耗/108kW‧ h55经济损失/亿元141备注2009 年数据城市供水管网漏失会造成一系列的不利影响，具体表现在以下几点：（1）水资源的巨大浪费据 2010 年城市供水统计年鉴，2009 年全国城市供水总量为 353 亿 m3，漏失总量为 83 亿 m3，相当于近 23 座供水量为 100 万 m3/d 特大型水厂的一年供水量。（2）能源的巨大浪费2009 年全国制水单位耗电量为 328kW‧h/km3，配水单位耗电量为 340 kW‧h/km3，则 2009 年全国城市供水由于漏失造成的电能消耗为 55 亿 kW‧h。（3）造成巨大的经济损失据 2010 年的统计数据，居民生活用水供水平均水价约 1.7 元/ m3，按此计算相当于 2009 年全国城市供水因漏失而带来的直接经济损失达 141 亿元。由此可见，我国城市供水管网漏失严重，水资源和能源浪费巨大，降低供水管网漏失对我国的节水节能事业具有重大意义。1.1.2 压力管理是降低供水管网漏失的有效途径目前国际上广泛认同的管网漏失控制方法有管网压力控制、提高管道维修速度质量、管道更新和漏失检测定位[1,2]四种，如图 1-1 所示。不少供水企业将上述几种方式结合使用以最大限度减少漏失量。其中更换管道是长期性的漏失控制措-1- 压力控制管道更新哈尔滨工业大学工学硕士学位论文施，投资成本较高，但这种方式能使漏失量和水质等诸多指标得到显著改善[3,4]。对已有爆管的监测和修复也是有效的措施之一，用于减少由爆管引起的大漏失水量。目前在该研究领域已经建立了一些预测漏失发生位置和漏失量大小的优化算法[5-8]。相比而言，管网压力管理是较为经济有效的漏失控制方法[9-12]，在降低现有漏失量的同时通过平滑管网压力变化幅度还能使今后很长时间内的漏失量最小化。除此以外应用压力管理控制管网漏失还有如下几点优势：（1）降低管网爆管率。通过压力管理使管网最高压力（通常发生在夜间）降低，能有效减少管网爆管事故，降低管网维护成本。（2）提高用户服务水平。压力管理可以在全天内提供持续稳定的管网水压。由于系统不断自动维持最不利点压力，因此用户投诉将大大减少，而且爆管和事故断水几率的降低能进一步提升用户服务水平。（3）降低管网运行费用。压力管理通过减少事故后的现场踏勘次数控制运行成本，另外漏失率、爆管率降低意味着漏失调查和爆管维修方面的开支也将减少。（4）延长管网使用寿命，实现管网资产保值。在满足区域供水用户压力需求的同时，合理降低管网富余压力，使管网长时间工作在合理压力下，将延长管网的使用寿命，从而实现管网资产的保值。（5）降低能耗。管网压力管理能使泵站在满足用户正常供水的最低压力下运行，同时由于漏失下降使泵站需提升的水量也随之减少，达到节能降耗的目标。提高维修速度物理漏失现状水平经济的物理漏失水平不可避免的物理漏失水平漏失检测定位图 1-1 供水管网漏失控制方法-2- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文1.2 供水管网压力管理基础理论供水管网漏失率与管网服务压力密切相关，服务压力越高则漏失水量越大。目前供水企业在进行管网设计时常以用水最大日最大时管网不利点满足正常供水所需的服务水头作为设计目标。管网最不利点通常是管网中高程最大点或距离水源最远的节点，这主要取决于管网拓扑结构和一些其它因素。由于大多数供水系统是以用水高峰时最不利点满足最小服务水头进行设计的，而在此情况下管网水头损失最大且干线管至支管入口压力最低。因此采用这种设计思想会导致在用水低峰时段管网产生过高的富余压力。绝大多数供水系统在夜间或凌晨由于管网水压过高发生爆管就充分说明以上设计方法的缺陷。总之，在绝大部分时段管网运行压力要高于最低需求值，且根据变化面积出流理论，漏失随着压力的升高而增加，显而易见通过降低管网富余压力可以达到有效控制漏失的目的。压力管理的主要目标就是要使管网的富余压力最小化，以此来降低漏失和爆管率。目前在世界范围内已经有不少优化压力控制漏失的成功案例[13-14]。在最新的减压阀（PRV）及电子、水力式控制器的协助下，应用压力管理策略实现管网漏失最小化已经成为可能。目前在边界封闭的独立计量分区（DMA）中使用减压阀调节压力是较为常见的压力管理措施[15-17]。在单入口分区供水系统中，减压阀较易实现优化控制和监测，但当管网发生事故时供水可能中断。多入口供水系统提高供水安全性，但减压阀优化控制过程更复杂，且由于减压阀间的相互影响会导致管网压力不稳定。当减压阀的出口压力随流量自动调节时，压力管理将变得更加有效。减压阀出口压力的改变可以由电力驱动或水力驱动。前者需配有流量计、减压阀控制器和电磁阀。这种方式主要的缺陷是需要持续供电，以及电力设备由于长期暴露在野外容易损坏，相比较而言水力式的减压阀设置条件要简单许多且鲁棒性更强。在压力控制方案实施之前，减压阀的静态和动态过程都需要被充分考虑[18]。静态过程保证减压阀出口压力根据流量变化而改变，使管网背景漏失达到最小并始终满足最不利点的最低需求压力。动态过程主要考虑如何避免由于阀门之间相互影响造成的管网压力剧烈波动。深入分析减压阀的动态过程能提高控制策略的稳定性，同时进一步降低漏失。本文主要针对减压阀的静态过程开展研究，对于动态过程的优化将在后续工作中予以讨论。供水企业通过压力管理来降低漏失、爆管发生频率和延长基础设施寿命[19]。另外压力管理应与能耗管理一并考虑，因为两者之间是有密切联系的。通过压力管理可使水泵需要提升的水量减少，从而达到节能降耗的目的[20]。-3- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文1.3 供水管网减压阀优化控制漏失研究现状1.3.1 国外研究现状国外对于减压阀优化控制的研究相对较多，尤其是近年来应用日趋完善。研究主要从三个方面开展：首先是减压阀优化控制的各种数学模型，并采用不同算法对模型进行求解，以获得减压阀的最佳安装数量、安装位置及阀门开启度；再者是压力控制的经济性分析；另外为充分说明压力控制的应用效果，也出现了一些关于减压阀优化控制实际应用的案例。目前许多学者已经提出管网运行压力的优化方法和算法，结果显示漏失量最多可降低 60%。Burn 等[21]分析减压阀优化控制技术对供水系统运行费用的影响，认为应用该技术可使运行费用降低 20～55%。Girard 和 Stewart 在文献中论述了减压阀优化控制在澳大利亚黄金海岸的实施过程。Marunga 等将压力控制方法应用到津巴布韦的管网中，结果显示管网水压由 77m降至 50m 能使总漏失量减少 25%。对于减压阀优化控制算法的研究大致可以分为线性规划、非线性规划和以遗传算法为代表的进化算法，本文将分别对这三方面的研究成果予以阐述。1.3.1.1 线性规划算法在线性规划方面，Sterling and Bargiela[22]首先考虑到改变管网压力来降低漏失的问题，并提出一种稀疏修正单纯性法求解的阀门最优控制算法，该算法应用基于 Newton-Raphson 过程的线性迭代来解决系统的非线性化问题。仿真结果表明使用优化后的阀门控制方案，管网漏失最多可降低 20%。Jowwit 和 Xu[23]在文献中论述对非线性管网的线性化过程。线性化后的供水系统可以应用线性规划法确定阀门的最优设定值，以此达到漏失最小化的目的。Chen 和 Powell[9]也提出一种高效的阀门最优控制算法，算法中应用最小绝对值估计方法使最优化问题得以线性化。基于供水管网在线监测的状态估计，该优化问题被转换成线性规划问题，并进一步通过稀疏修正单纯性法求解，有效提高了求解效率和数值稳定性。Germanopoulos[24]基于压力驱动漏失思想，将线性理论方法结合到线性规划技术中求解管网富余压力最小化的问题。其中线性理论方法用于迭代求解节点流量连续性约束。得到的线性系统在每一次迭代循环中都进行求解，直至最优解收敛。1.3.1.2 非线性规划算法在非线性规划算法的研究方面，Vairavamoorthy 和 Lumbers[25]以及 Alonso 等[15]建立了一种通过流量调节阀的最优设置使漏失达到最小的优化方法，该优化方法在管网建模时涉及到压力相关漏失量。阀门的优化设置问题最终被转化为非线性-4- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文规划问题，并通过序列二次规划法（SQP）进行求解。Ulanicki 等[17]提出一种用于减压阀预测及反馈控制策略规划的方法，该方法适用于包含多个减压阀及控制点的分区。该方法需要提供一个漏失模拟水力模型，减压阀出口压力的优化过程以非线性规划问题的形式表达出来，并应用广义梯度法计算。1.3.1.3 智能进化算法在进化算法研究方面，Savic 和 Walters[26]首先提出应用进化思想和遗传算法（GA）计算供水管网压力调节值的方法。管网服务压力的最小化问题以阀门设置值为决策变量，以节点满足最小服务压力为约束条件，并结合基于线性理论的静态管网分析模型。Araujo 等[27]提出一种以漏失量最小为目标的减压阀数量、位置和开启度的决策支持模型。该模型涉及到两个优化步骤：（1）管网中减压阀位置的优化；（2）减压阀开启度的优化。Awad 等[28]在 2003 年提出用于节点流量已知的供水管网电磁阀合理设置问题，并分别通过遗传算法和复合形混合演化（SCE_UA）算法进行求解。上述两种算法的比较结果显示 SCE_UA 算法较遗传算法更为高效，能以更少的迭代次数达到全局最优。另外，Awad 等[29]在 2005 年提出用于在线监测供水管网减压阀优化控制的技术。在管网 SCADA 系统的辅助下分别对自组织映射（SOM）和人工神经网络（ANN）进行训练，用于根据流量计实测值对管网中较好的压力设置工况进行分类。在自组织映射训练完成后，进一步通过仿真模拟将未优化压力的工况划分到不同的类别中。基于以上分类结果，压力优化控制工况下的电磁阀设定值将被应用到压力未优化的工况中。使用自组织映射作为预处理方法可避免应用优化模型过程中产生的错误、缩短计算时间并支持在线压力优化调节。计算结果显示以自组织映射作为预处理工具可以使 74%的工程案例控制在目标压力范围内。2009年，Awad 等[30]在过去研究成果基础上进一步阐述供水管网最优压力调节的实用方法。该方法通过安装减压阀来降低管网富余压力，可以为独立计量分区（DMA）设计提供有效指导。其中遗传算法被用于划分 DMA 分区的边界，并确定减压阀最优的类型、位置和设置值。建立的优化控制算法中涉及到固定出口压力和基于时间调节的减压阀，以漏失量、爆管率、压力相关用水量、主动漏失控制措施、能耗和用户投诉等方面节约的费用之和作为目标函数。Nicolini 和 Zovatto[31]也提出基于减压阀控制的供水管网最优压力管理问题。阀门数量、位置和设定值的决策过程被归纳为两个标准优化问题，并通过多目标遗传算法进行求解。其中一个优化问题为减压阀数量的最小化，另一个则是在维-5- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文持各节点压力需求的情况下使系统总漏失量最小化。1.3.2 国内研究现状国内各高校在压力控制漏失理论方面开展了初步研究，研究范围涵盖了压力驱动节点流量微观水力模型和减压阀优化控制管网漏失。其中王俊良等[32]在压力驱动节点流量水力模型基础上引入漏失量最小化的目标函数，建立了压力驱动节点流量漏失控制模型。马力辉和齐翀[33]提出供水管网阀门调节的两层优化过程，并应用序列二次规划法求解漏失控制的阀门最优设置问题。天津大学田林等[34]以管网中自控阀的开启度为决策变量，建立阀门优化控制漏失模型，并采用枚举法求得模型最优解。林守江等[35]阐述了管网压力管理的基本内容以及实施压力管理的好处，并详细介绍澳大利亚黄金海岸和英国博内茅斯管网压力管理的成功案例。耿为民[36,37]以管段漏失量之和最小为目标函数，利用遗传算法对阀门的位置及开启度进行优化，实例结果表明应用该方法可有效减少管网漏失水量。吴珊等[38]通过减压阀调节分析不同管径的管道压力与漏失量之间的关系，以及管网不同压力区的漏失控制效果。黄茂林[39]分别对管网压力分区和控制阀的优化布置进行研究，并利用遗传算法求解控制阀布置点优化模型。另外，同济大学王磊[40]、天津大学冯爽[41]和哈工大张飞凤[42]在硕士论文中都论述了压力控制管网漏失的相关理论，并应用最优化算法求解减压阀优化控制数学模型。1.4 课题研究的目的和意义管网压力管理是降低管网漏失的关键技术措施，但国内现有的压力管理技术研究支撑不足，应用系统集成度不高，未能有效减少城市供水管网漏失。因此研究管网压力优化控制理论和工程应用方法，具有很重要的意义。本文的研究及应用旨在通过减压阀优化控制达到有效降低管网漏失，节约水资源，降低能耗，降低供水系统建设、生产和管理成本，提高供水管理水平和服务质量的目的。1.4.1 实现节能减排战略节能减排是实现经济发展和环境保护双赢的有效途径。近年来，节能减排越来越受到重视，国家已经将降低能源消耗、减少单位 GDP 能耗作为提高经济增长质量的一项重要指标，并明确提出节能减排是当前宏观调控的重点工作。目前国家发布的关于节能减排的文件主要有：《节约用电管理办法》、《中华人民共和国节约能源法》、《国务院关于加强节能工作的决定》、《节能减排全民行动实施方案》、《节能减排综合性工作方案》等。以上这些文件的出台充分体现我国开展节能减排的必要性，国家已将节能减排提上日程，而减压阀优化控制管网漏失可以为国-6- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文家节能减排事业做出巨大贡献。1.4.2 满足供水行业漏失控制标准《城市供水管网漏失控制及评定标准》（CJJ92-2002）要求城市供水管网基本漏失率不应大于 12%，对此供水企业高度重视，投入大量人力物力降低漏失，但由于技术手段缺乏全国绝大部分供水管网一直难以达标。根据 2011 年《中国城市供水市场专题分析报告》，2009 年我国供水量达 3522843.47 万立方米，售水量达2703117.19 万立方米，产销差率为 23.3%，与行业标准差距极大。优化管网压力控制漏失的产业化可以为城市供水行业全面达标提供技术支持。1.4.3 提高供水企业经济效益和管理水平我国城市供水管线近 200 万公里，其中 50%的管线有不同程度的老化，造成了大量漏失。根据 2009 年的城市供水统计数据，若要使城市供水管网基本漏失率不大于 12%，则全国的漏失率需降低 11%，据此计算可节约水资源 39×108m3，节约电耗 26×108kW‧h，减少经济损失达 66 亿元。由此可见，实行管网压力管理可以为城市供水企业节约巨大的水资源、能源，减少重大经济损失。另外，随着现代城市建设规模的日益发展，城市供水区域和供水管网规模也随之急剧扩大，迫切需要引入先进的管理方式，利用先进的计算机技术和通信技术，使分布在广阔区域内的各种供水设施相互协调、安全可靠、高效经济地运行，并及时准确地反馈各种信息。减压阀优化控制平台的建设可以为供水企业提高经济效益，减少生产和管理成本，提高供水管理水平和服务质量。1.5 课题主要研究内容及技术路线1.5.1 主要研究内容分区减压阀优化控制漏失在国外是较为成熟的技术，但在国内应用较少，本课题根据我国供水行业实际情况研究分区减压阀控制的各项主要内容，旨在建立较为完善的分区减压控制体系。具体研究内容可分为以下几个方面：(1) 研究分区减压阀优化控制的基本内容，包括分区降压潜力测试、减压阀优化控制模式分类、分区减压站设计方法等。对实例管网进行分区降压潜力测试，根据测试结果分析是否有必要对该管网实施减压阀优化控制策略。(2) 研究节点漏失量与压力之间的关系，利用夜间最小流量测试结果和该时刻节点流量、压力数据求解得到各节点的漏失系数，建立供水管网漏失模拟水力模型，为下一步减压阀优化控制模型的应用提供支持。-7- 进行分区降压潜力测试，确定分区是否适合采用减压阀控制漏失建立管网漏失模拟水力模型建立供水管网减压阀优化控制模型，确定减压阀的最优布置方案在减压阀安装后，应用分区现场减压阀优化控制方法确定减压阀的最优流量控制曲线或时间控制方案哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(3) 整理分析国内外有关减压阀优化控制模型的研究成果，认为在使漏失量最小化的基础上还应考虑尽可能降低减压阀相关设备的投资成本。以上述两个控制目标建立新的供水管网减压阀优化控制模型，并通过 NSGA-II 算法求解该多目标优化问题。进一步以实例管网开展减压阀优化控制模型的研究。(4) 对基于流量和时间的两种常用减压阀控制模式进行研究，提出分区现场减压阀优化控制实用方法，分别采用粒子群算法和统计方法获得减压阀出口压力的流量控制曲线及时间控制方案。将优化控制方法应用到实例中，制定出该管网的最优时间控制方案，并分析方案具体实施后的漏失控制效果。(5) 将分区减压阀优化控制的各项步骤应用到实际工程管网中，并对漏失控制效果进行分析。1.5.2 技术路线为更清晰地表达本文的思路，以图示的形式展示论文主要技术路线，如图 1-2所示：减压阀优化控制体系实际工程应用，确定漏失控制效果及减压阀优化控制的经济效益图 1-2 课题技术路线 -8- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第 2 章 分区减压阀控制实施前提和基础理论系统优化在许多情况下比盲目扩大系统更有成本效益，而且在大多数情况下对环境的影响是正面的。许多供水系统的设计考虑了所需的最小服务压力，但多数情况下并没有考虑最大服务压力。如果在进行设计时没有考虑最大服务压力或仅有最基本的考虑，那么这个系统就会存在很大的压力优化的余地。减压阀优化控制是系统优化中最基本也是最有成本效益的一种优化形式，在许多工程实例中很快就为大型投资带来回报。管网减压阀优化控制已经存在了许多年，但直到近几年随着智能型减压阀的出现才使得先进压力控制在系统优化、降低漏失及管理规划中得到广泛应用。本章将对分区是否适合采用减压阀优化控制、减压阀优化控制的基础水力模型和减压阀优化控制方式等内容予以阐述。2.1 分区降压潜力测试在实施分区减压阀控制方案之前，首先需要对分区是否适合采用减压阀控制漏失进行必要性分析。分区降压潜力测试是通过人工调节分区入口阀门，并同时监测入口管段流量、压力及最不利点压力，从而得出分区一天内由压力控制降低的漏失量。分区降压潜力测试为减压阀的设置与否提供决策支持。2.1.1 分区降压潜力测试准备工作分区降压潜力测试的前期准备工作如下：1、对分区基础信息进行调查，建立分区水力模型。2、根据水力模型模拟结果及现场调查分析，在分区最不利点位置安装压力表（首选压力 Logger 连续采集及存储数据，若条件不允许可安装机械压力表人工采集数据作为替代方法），进行压力数据收集。3、对分区现场踏勘测试环境，具体内容包括：(1) 保证分区入口总表后阀门操作方便可靠。(2) 分区入口总表阀门前后最好设有压力表，可以随阀门开启度调整读取压力数据。(3) 分区入口需安装流量计读取瞬时流量。若入口无流量计，则需满足便携式流量计的安装条件。若入口无法满足便携式流量计安装条件，则需保证入口水表读数方便、清晰。-9- 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(4) 需增设的流量计、压力表等设备是否有足够安装空间。4、根据以往分区用水量变化确定测试时间，即选择流量较低时段进行测试，并为测试留出富余时间，以应对突发事件。5、测试前设计压力数据采集表、入口流量数据采集表；准备相机、手电、路障指示牌、安全帽、对讲机、车辆等测试物品，并制定测试计划。2.1.2 分区降压潜力测试实施步骤(1) 测试前先将分区所有半开阀门全部打开，测定初始值。(2) 测试时逐渐关闭分区入口总表处阀门，直至最不利点压力达到某一控制值（一般取 0.1MPa~0.15MPa）。操作完毕后保持入口阀门半开状态直至每日测试时间之后，再将入口阀门恢复至现状开度，最不利点压力恢复原值。(3) 通过关闭阀门，将阀门半开时与正常工况下（阀门全开）同时段内的入口流量数据进行对比，若流量变化较明显，说明降压后漏失控制效果较好，则通过安装减压阀进行分区漏失控制；若流量变化不明显，则说明压力不是导致分区漏失的主要原因，需要采用换管等进行漏失控制。(4) 将方法应用于区域内各分支管线上，通过关闭分支管线阀门进行流量分析，可实现漏失区域定位，并确定漏失控制方案（减压或更换管道等）。(5) 测试期间需对测试数据及时分析，根据实际情况调整测试方案。2.1.3 分区降压潜力测试实例2.1.3.1 实例管网基本信息HJ 分区管网占地面积 3080 平方米，户数 2932 户，日平均供水量 3528 吨/天，管网总长度 16.5 公里，管网产销差率约 12%。该区域管网封闭，只有一个入口，入口安装流量计单独计量，分区入口（P1）、最不利点（P2）安装压力传感器实时测量，管网分布如图 2-1 所示。入口最高时流量 210 立方米/小时、最低流量 80 立方米/小时、平均流量 147 立方米/小时；入口最高压力 0.43MPa、最低压力 0.33Mpa；最不利点最大压力 0.27Mpa、最小压力0.15Mpa。- 10 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图 2-1 HJ 分区管网图2.1.3.2 实例管网降压潜力测试结果根据 2013 年 6 月 20 日 HJ 分区入口流量变化（如图 2-2 所示），分析其在凌晨 2 点～5 点之间流量较低，降低入口压力对居民用水影响最小，因此测试时间选在 2013 年 7 月 5 日凌晨 2 点～5 点。图 2-2 2013 年 6 月 20 日 HJ 分区入口流量变化曲线为初步评价该区域压力控制漏失效果，开展分区降压潜力测试，通过入口阀- 11 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文门调节，将最不利点压力由未控制时的 0.26Mpa 降低至 0.15Mpa，测试期间的入口流量及最不利点压力变化见图 2-3。由图 2-3 可知，HJ 分区入口关阀过程中瞬时流量降低 72-64.8=7.2m³/h，因夜间为压力最低、漏失量最小的时段，则可估算经管网压力控制后每日最少节约 172.8m3/d 水量，漏失率可降低 172.8/(147×24)≈5%，达到 7%的理想水平。通过降压潜力测试证明了在该分区实行减压阀优化控制的可行性，在之后章节中将详细论述该管网的具体压力控制方法。图 2-3 HJ 分区降压潜力测试结果2.2 供水管网漏失模拟水力模型建立一个准确合理的管网漏失模拟水力模型是进行减压阀优化控制的前提和关键。本节将重点探讨目前广泛用于漏失分析的压力驱动节点流量水力模型的研究现状及优缺点，并提出改进的漏失模拟模型，为后续减压阀优化控制问题的研究建立基础水力模型。2.2.1 压力驱动节点流量水力模型经大量研究证明，供水管网漏失水量是与压力有关的函数，管网压力越大则漏失水量越大。在传统供水管网微观水力模型中，节点流量不随压力变化而变化，漏失量被处理成节点流量的一部分且为固定值，并没有单独的漏失量计算表达式。压力驱动节点流量水力模型(PDD)将节点流量处理成节点实际用水量和节点漏失水量两部分之和，分别确定节点实际用水量和漏失水量关于管网压力的计算公式，再将两者求和获得管网节点流量。- 12 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文(1) 节点漏失量计算近年来国内外学者通过大量实验数据，得出许多漏失量与管网服务压力间的数学模型[43-46]。节点漏失与压力间的经验关系式如式(2-1)所示：qi- l e a=ka iH ib(2-1)式中 qi-leak ——节点 i 的漏失量(L/s)；H i ——节点 i 的压力(m)；a i ——节点 i 的漏失系数；b ——漏失指数。经大量试验证明，漏失指数 b 受漏失类型、管道材料和土质等诸多因素的影响，其变化范围一般在 0.5~2.5 之间[47-49]，根据相关文献资料中的推荐取值，本文取 b 为常数 1.18。以式(2-1)为依据建立节点漏失与压力间的关系如式(2-2)所示：ìïa iH 1i . 1 8 if H ij > 0qi-leak = íïî0if H ij £ 0(2-2)(2) 节点实际用水量计算对于节点实际用水量与压力的关系式，国外专家也进行了大量研究，获得了多个经验公式。经工程实例模拟结果分析，Tucciarelli 等人提出的计算式最为合理，如式(2-3)所示：ïæavlmin   ö2( H i   -H i  )H min£H£ H desH£ H minìQreqïïH-HQavl = íQreq ´ sin2çpidesi min ÷ïçèø÷ïïî0H avl ³ H desavlavl(2-3)式中 Q avl ——节点实际用水量（L/s）；Qreq ——节点额定用水量（L/s）；H avl ——节点实际水头（m）；H des ——节点临界压力水头，即在 Qavl = Qreq 时的节点实际水头（m）；H min ——节点最小供水水头（m）。基于上述理论，压力驱动节点流量水力模型可表达为如下分段函数形式：当 H avl £ H min 时，- 13 - íqij = çs  ÷=1 nïèøsijïå= 0ìæavlmin   öïån   q  + Qreq ´ sin2çpH ii÷  +aH 1.18 = 02( H i   -H i  )ïj=1   ijiç÷iiïæ hijö( H i-H j )ïíqij = çs  ÷=1 nïèøsijåiÎloop hij = 0当 H³ H des 时，ïíqij = çs  ÷=1 nïèøsijïå= 0哈尔滨工业大学工学硕士学位论文ìånj=1qij + a i H 1.18i= 0ïj¹iïïïæ hijö1 n ( H i-H j )1 nijïiÎloop hijïî当 H min£H avl £ H des 时，-Hdesminïj¹ièø1 n1 nijïïïïîavlì ånj=1qij + Qireq + a i H 1.18i= 0ïj¹iïïæ hijö1 n ( H i-H j )1 nijïiÎloop hijïî(2-4)(2-5)(2-6)2.2.2 改进漏失模拟水力模型压力驱动节点流量水力模型虽然能够更精确的反映管网运行工况，但在实际应用中由于该模型求解复杂度远大于传统供水管网平差计算过程，因此为简化计算常需要用到遗传算法等最优化方法，这在很大程度上增加了模型的计算时间以及与其它优化算法结合时计算结果不收敛的可能性。对此，本文在实际工程管网节点用水量受压力变化影响较小的前提下，假定用水量与节点压力无关，通过夜间最小流量和传统水力模型中已知的节点流量和压力数据，推导出各节点的漏失系数值，从而获得更为简化实用的漏失模拟水力模型。对于非计量供水管网，采用夜间最小流量法可以较好地估计总漏失量。在得- 14 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文到管网背景漏失量的估计值后，需将其分配至管网水力模型的各个节点上。由于大多数的背景漏失发生在接头和连接件处，故假定背景漏失量按各节点流量比例在管网节点中分配。根据英国水道协会（WRC）长期研究结果，夜间居民的平均用水量为 1.7L/户/h，则可得夜间最小流量时刻的管网漏失量计算公式如下：q(tmin ) = åli (tmin ) = å ki × pi (tmin )q(tmin ) = Q(tmin ) - 0.0017 ´ 用户数式中 q(tmin )——夜间最小流量时刻的漏失量，m3/h；Q(tm i n)——夜间最小流量，m3/h。夜间最小流量时刻的管网漏失量等于各节点漏失量之和，即：1.18iÎIdiÎId(2-7)(2-8)式中 pi (tmin ) ——夜间最小流量时刻的节点压力，m。由于假定管网任意节点的漏失与该时刻的节点流量成正比例关系，则通过引入比例因子 b ，各节点的漏失系数 ki 可通过下式计算得出：q(tmin ) = åli (tmin ) = åb   × di (tmin )× pi (tmin )ki = b × di (tm i )n式中 di (tmin ) ——夜间最小流量时刻的节点流量，m3/h。综合式（2-8）和式（2-9）得：iÎIdiÎId1.18(2-9)(2-10)在微观水力模型中，夜间最小流量时刻的节点流量和压力都为已知值，则用于计算漏失系数 ki 的比例因子 b 可由式（2-11）估计得到：å d (t   )· p (t   )b =iÎIdi min i minq(t min )1.18(2-11)本文以 EPANET 2.0 平台进行微观水力模拟，在求得各节点的漏失系数后，通过 MATLAB 软件编写程序将这些漏失系数值导入对应节点的 emitter coefficient 属性项中，即可得到改进的漏失模拟水力模型，进一步可计算出管网的漏失率。MATLAB 节点漏失系数赋值和管网漏失率计算源代码见附录 1。2.3 分区压力管理中减压阀的使用目前管网压力控制的主要形式有：分区、水泵控制、减压阀调控等。在目前实际应用中，减压阀调控是压力控制方式中应用最普遍的一种方式，特别是应用- 15 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文于系统检漏非常有效。本节将重点讨论减压阀的选型与安装。通常将平均流量和平均压力作为阀门选型和尺寸确定的依据，根据这一原则选定的阀门在大多数情况下都能正常工作，但在实际中并不推荐使用这种方法。采用减压进行漏失控制时，建议对现场流量和压力进行测量。一般而言漏失点处的压降所产生的冲击对阀门的操作起着关键作用，如果没有精确的测量数据，阀门不可能被正确安装，阀门运行就不规律。另外，当季节用水量有差异，需要随季节变化而调整水量时，现场测量可以确保阀门能够满足高峰负荷的需求，同时又不会引起太大的水头损失。这在计算紧急用水时也是需要的，比如消防用水。在进行减压阀选型时，所有阀门生产厂商都会提供阀门尺寸图表。下面就着重介绍一些关于阀门选型的相关内容：一、减压阀：选择减压阀的尺寸相对来说比较简单，选择时需要考虑的参数有最小流量、最大流量以及阀门压降。以下将对减压阀三种不同的安装类型进行说明。1．单个阀门安装：如果管道流量在单个阀门控制流量范围内，并且阀门压降不在气蚀区，那么就选用单个减压阀。（1）根据流量，从阀门尺寸表中选择阀门尺寸，要求流量满足阀门尺寸对应的流量范围（考虑最低流量需求）。（2）检查入口到出口的压降，确定期望的出口压力高于推荐的最低出口压力设定值，避免气蚀现象。2．并联安装：如果管道流量超出单个减压阀的控制流量，则需要并联安装一个口径稍小的阀门。在并联安装中，较大口径的阀门主要用于流量从最大值到阀门允许通过的最小值的调节，而较小口径阀门主要用于管道低流量时的调节。并联安装达到的总流量为大口径阀门和小口径阀门的最大流量之和。（1）根据流量，从阀门尺寸表中选择满足流量范围的阀门尺寸。（2）检查入口到出口的压降，确定期望的出口压力高于推荐的最低出口压力设定值，或查看阀门气蚀图。3．串联安装：如果在阀门上的压降使得阀门出口压力低于最低出口压力设定值，或落入气蚀区，那么需要两个阀门串联安装。每个阀门都将在气蚀区外工作，分两步将较高的入口压力安全地降到期望的出口压力，阀门尺寸的确定方法同上。二、隔离关闭阀门：在减压阀两端的管线上需要安装蝶阀或类似功能的阀门，允许维修时不用排空系统，也可避免维修工作人员承受压力。三、安装建议和要求：在竖直方向的排放位置上，避免安装口径为 6 英寸或更大的阀门（即阀杆处于水平位置或阀盖在侧向）。- 16 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文2.4 减压阀控制方式选择根据减压阀控制器的控制原理、管网压力管理系统的设计经验以及实际工程应用，减压阀的优化控制方式主要分为以下四种类型：固定出口压力控制、基于时间调节的出口压力控制、基于流量调节的出口压力控制和基于最不利点的出口压力闭环控制。每种控制模式都会产生不同的控制效果，以此选择出一种较优的控制方案用于满足预算成本和实际工程的需要。2.4.1 固定出口压力控制固定出口压力控制即将减压阀后压力设为一个定值，这种控制模式是最简单直接的压力管理方法，因为它除使用减压阀外无需其它附属设备。这种压力控制方式的优势在于：1、不需要供电设施，因此相对廉价；2、运行维护方便。这种控制方式的缺点是供水系统在一天不同时段不能灵活地调整水压，因此无法最大限度地降低管网漏失。在许多案例中，由于供水企业不能有效运行和维护用于压力控制的附属设备，固定出口压力控制常被作为减压阀优化调控的主要手段。2.4.2 基于时间调节的出口压力控制基于时间调节的出口压力控制在固定出口压力控制的基础上增设时间控制器，每隔固定时段调节一次减压阀出口压力，使管网压力在非用水高峰时段得到进一步降低。这种控制方式尤其适用于非用水高峰时（夜间）平均压力较高的管网，其主要优点如下：（1） 控制器使得一天特定时段的压力调节更加灵活，可节约更多的水量；（2） 基于时间调节的控制器比基于流量调节的控制器更便宜；（3） 控制器相对易于安装和设置；（4） 整个减压系统无需购置流量计，控制器直接与减压阀的导阀连接。这种控制方式主要的缺点是不能对用水量变化及时做出反应，例如当管网中发生火灾时采用这种控制模式就会产生重大问题。这个问题在某种程度上可以通过安装流量计来解决。另外，基于时间调节的出口压力控制相比固定出口压力控制要贵许多，并需要提供更专业的技术进行运行维护。2.4.3 基于流量调节的出口压力控制当管网压力随用水量变化时，管网中将有更多的水量被节省下来，同时爆管率也会降低。在基于流量调节的出口压力控制方式下，在主管段上设置的流量计- 17 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文用于监测记录整个管网的流量，该流量数据被实时发送至与流量计相连的减压阀控制器中，控制器内存储着以流量为参数的出口压力控制曲线，以此确定该时刻的最佳出口压力设定值。基于流量调节的出口压力控制比基于时间调节的出口压力控制更为灵活，较上述两种控制方式能减少更多的漏失，但其总成本较高且除减压阀之外另需设置合适口径的流量计。因此这种控制方式在具体应用前需对其经济性作细致分析。这种控制方式的主要优势为：1、当管网发生异常情况时（火灾、爆管等）供水不会发生中断；2、管网薄弱管段压力平滑的上下波动，可有效降低管网爆管率。2.4.4 基于最不利点的出口压力闭环控制近几年来，一些闭环系统应用到压力管理的工程案例中，在这些系统中管网最不利点处设有压力传感器，为分区入口处的减压阀控制器提供实时压力数据，进而使最不利点压力在一天 24 小时都控制在预先设定的最小服务水头值。这种方式是目前最先进的压力控制模式，可最大限度地降低管网漏失。然而，这种控制方式存在三个缺陷：1、现场实现过程复杂；2、增加最不利点压力传感器与减压阀控制器间的无线通讯成本，使总投资进一步上升；3、由于设备可靠性导致压力控制易失效。综上所述，每一种减压阀控制方式都有各自的利弊，在对特定管网实行压力管理时需综合考虑可支配预算及供水企业技术力量以确定最合理的控制方式。2.5 分区减压站总体设计在实际工程中，减压站的总体布置形式可分为地面和地下两种，其中将阀门的组装部件安装在地面以上是一种较为理想的方式。地面安装方式操作性很强，可以避免工作人员为进入有限操作空间而需要特殊工具，同时还可避免在狭窄的空间工作。但地面安装也存在两点缺陷：1、这种安装方式会占用很多空间，特别是大管径的阀门安装。2、减压阀及相关设备受环境影响易损坏或失效，因此需根据具体情况选择合理的减压站布置方式。为降低减压站建设成本，本文提出一种将减压站外壁及站内各设备整合为一体的减压站。该减压站设计具有占地面积小、安装方便（现场仅需提供符合减压站尺寸的土坑即可）等特点，现场布置如图 2-4 所示。- 18 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图 2-4 减压站现场布置图整套减压站系统在设计时需采购如下主要设备：1． 自动控制减压阀2． 减压阀前压力传感器3． 减压阀后压力传感器4． 流量测试设备：水表或流量计5． 减压阀导阀6． PLC 控制器7． 减压阀后排气阀8． 控制中心服务器及最不利点压力传感器减压站设计时注意事项：(1) 减压站内壁为一体式防水材料，所有线路通过专用布线套管连接设备，防止无意碰伤。根据固定颜色标定各种线路，线路上需有编号及说明。(2) 如果旁通管旁通所有设备，旁通管可以考虑布置在减压站外。旁通管也可- 19 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文选择只旁通减压阀。(3) 可以考虑设置单独井室布置流量计或水表。(4) 井室内所有设备统一供电，可选择电池、太阳能电池板、外接电源等供电方式中的任意一种。(5) 充分考虑利用高精度水表计量分区流量。(6) 减压阀前后应设置检修阀，也可考虑在站外设置独立井室。(7) 减压站内管径与减压阀同径，过检修阀要有扩径柔性连接方式。(8) 需根据减压阀尺寸选定减压站尺寸，并提供 2~3 种典型尺寸以供备选。(9) 如果减压站外围有混凝土井室，减压站设计强度可降低需求；如果外围为土或裸露，要求站内有钢板等材料支撑。2.6 减压阀控制经济效益分析在分区压力管理正式实施前，需对即将开展的工程进行成本分析和预期效益分析。影响造价的因素有：管道的材质、管径、旁通管的类型以及管道井的类型、地质条件、需要实现的控制类型、安装后维护程序的类型等。另一项可能的额外费用是由于分区用户用水量降低而减少的收入。只有当系统中不考虑节水时，这项费用才起作用。如果供水企业尽力使用户减少用水量，那么减压阀控制将会变得非常有效，用水量的降低也会变成一项收益而非成本。进行管网减压阀优化控制需考虑的成本费用主要涉及以下几点：1．设备购置费：包括减压阀及控制器、排气阀、流量计、压力传感器等2．减压阀维护费用3．现场测试费4．安装费5．减压减少的用水费用效益通常根据以下几项进行计算：漏失量的减少、管网爆管等维修费用的降低、建设新水源（针对水量缺乏情况）的推迟、不付费用户供水的减少以及储水管理的提高。成本效益的计算为成本除以效益，通常表示为一个比率，也可以表示为收回最初投资所需的月数。大部分供水企业的减压阀应用案例中投资回收期一般在两年以内。许多实际案例中由于减压对漏失的巨大影响以及硬件安装更为简单，使得其投资回收期小于 12 个月。- 20 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文2.7 本章小结减压阀调节压力是管网漏失控制的重要手段之一，管理人员能够利用这种方式来降低漏失量或漏失发生的频率。本章详细论述分区减压阀控制中的各个重要阶段，包括分区降压潜力测试、管网漏失模拟水力模型、减压控制方式的选择以及减压站总体设计等，为确定是否有必要安装减压阀以及减压阀优化控制实施前的准备工作提供有效指导。- 21 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第 3 章 基于微观水力模拟的减压阀优化控制模型根据国内外研究成果及工程实例，基于压力调节和流量调节的减压阀出口压力控制是目前广泛采用和推荐的两种管网压力控制方式。以上两种模式都适于单入口独立计量分区（DMA）的压力管理，但对于多入口 DMA 应用基于流量调节的减压阀出口压力控制时，由于阀门间的相互影响可能会存在出口压力波动的情况。为避免这种情况，需要预先设定某种控制规则以协调阀门间的动作方式。在本章中提出一种基于管网微观建模的计算入口及分区内部减压阀最优布置方案的快速有效方法，用于为确定减压阀合理安装位置和估计漏失控制效果提供必要的决策支持。3.1 减压阀优化控制问题概述目前，供水企业通常将管网划分为若干个边界封闭的独立计量分区（DMA）。这种管网结构促进了压力管理方案在区域内的应用。目前的控制策略主要是通过调节减压阀的出口压力来控制管网漏失。出口压力是基于最小值设定，以一定的安全系数满足用户的最小服务水头。低的管网服务压力将导致漏失量的降低以及爆管风险的最小化。在本文中建立一种边界和内部减压阀出口压力的最优布置算法，以最小化和平滑 DMA 分区的服务压力。这种算法结合漏失模型，计算节点流量给定条件下减压阀的最优布置方案。在目前的研究工作中，压力控制算法适用于静态条件，这也就意味着减压阀出口压力的变化会引起管网流量和压力的同步变化。减压阀布置方案在给定的时间段内进行计算，这种方法的创新点是在优化问题中同时考虑边界和内部减压阀。最优压力控制问题有以下几部分组成：管网漏失模拟水力模型，减压阀优化控制模型的目标函数、决策变量及约束条件。3.2 供水管网减压阀优化控制模型压力控制优化问题的目标是要寻求减压阀最优的位置和各时段的压力控制值，使管网在最不利点压力始终满足最小需求压力的前提下，管网总漏失量和减压阀投资成本同时趋于最小。3.2.1 目标函数本文提出的减压阀优化控制模型是一个多目标优化问题，由两个相互制约相互矛盾的子目标函数组成。其中第一个目标函数是使各时段管网漏失量总和达到- 22 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文最小，即：min f1 = c × å qi (t )iÎIbt ÎT(3-1)式中 c ——包括生产、处理和运输成本在内的单位水价，本文取 0.6 元/m3；qi (t )—— t 时刻分区入口节点 i 的流量；I b ——分区入口节点集合；T ——时间段序列。由于在漏失模拟水力模型中假定节点用水量与压力无关，因此将入口流量最小化就相当于使管网漏失降低至最小。第二个目标函数是使减压阀的投资成本最小化，表达式如下：nmin f 2 = åCPRV jj=1(3-2)式中 CPRV j ——第 j 个减压站的投资费用，包括采购减压阀及控制器、流量压力测量设备的费用和现场施工费等。3.2.2 约束条件供水管网减压阀优化控制模型的约束条件包括以下几点：（1）管网水力平衡约束管网水力平衡约束包括节点流量连续方程和管段水头损失方程，如式（3-3）和式（3-4）所示：nå qj=1j¹iij- di - li = 0(3-3)式中 qij ——与节点 i 连接的管段流量；di ——节点 i 的用水量；li ——节点 i 的漏失量。å DhiiÎloop= 0(3-4)式中 Dhi ——环路中管段水头损失。（2）节点压力约束节点压力约束是为保证各节点正常供水所需的最小服务压力，同时避免过高压力的产生：- 23 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文hi,min £ hi £ hi,max(3-5)式中节点压力的上下限 hi,min 和 hi,max 主要取决于节点类型，例如在最不利点的压力必须满足最小服务压力，而在其它节点的压力限制则相对宽松一些。故供水管网减压阀优化控制问题具体表示如下：min f1 = c × å qi (t )iÎIbt ÎTnmin f 2 = åCPRV jj=1nsubject to : å qij - di - li = 0j=1j¹iå DhiiÎloop= 0hi,min £ hi £ hi,max3.3 减压阀优化控制模型求解方法对于以上供水管网减压阀优化控制模型，可采用多目标优化算法进行求解。与单目标优化算法不同，多目标优化算法返回的计算结果不是唯一的，而是会得到一组 Pareto 最优解集，进一步根据实际问题需要选取出一个全局最优解。为更快速准确地求解多目标优化问题，国内外专家学者对多目标优化算法开展大量研究工作，目前已经形成一些应用较为成熟的多目标优化算法，主要包括多目标进化算法、多目标粒子群算法、多目标模拟退火算法、多目标蚁群算法、多目标免疫算法、多目标差分进化算法等。本文采用目前应用较为广泛的非劣排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解减压阀优化控制模型。NSGA-Ⅱ算法[50]是 Deb 等人在 2002 年提出的，该算法中没有外部档案，而是在每一代首先对种群 P 进行遗传操作，得到种群 Q；然后将两种群合并后，进行非劣排序和拥挤距离排序，形成新的种群 P，反复进行直至算法结束。NSGA-Ⅱ是NSGA 的改进版本，在过去的几年内被大量应用于实际工程和科学问题中，取得了良好的效果。NSGA-Ⅱ算法的具体过程描述如下：（1）随机产生初始种群 P0 ，然后对种群进行非劣排序，每个个体被赋予秩；再对初始种群执行二元锦标赛选择、交叉和变异，得到新的种群 Q0 ，令 t = 0 。（2）形成新的群体 Rt = Pt È Qt ，对种群 Rt 进行非劣排序，得到非劣前端- 24 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文F1, F2 ,L。（3）对所有 Fi 按拥挤度比较操作进行排序，并选择其中最好的 N 个个体形成种群 Pt+1 。（4）对种群 Pt+1 执行复制、交叉和变异，形成种群 Qt+1 。（5）如果终止条件成立，则结束；否则， t = t + 1，转到（2）。对于管网减压阀优化控制问题，决策变量为减压阀是否开启以及开启状态下各时段的压力控制值，在应用 NSGA-Ⅱ算法时对决策变量采用二进制和实数的混合编码方案。若减压阀所有可能安装的位置为 N v ，微观水力模型的模拟时段数为Nl ，则代表每个个体的染色体长度 Ls = (Nl + 1)Nv ，其中染色体第 1、(Nl + 1) + 1、2(Nl + 1) + 1位表示减压阀启闭状态，为 0-1 离散变量，采用二进制编码；其余位置均表示各时段的减压阀压力设定值，为连续变量，采用实数编码。NSGA-Ⅱ算法求解供水管网减压阀优化控制模型的流程图如图 3-1 所示。图 3-1 减压阀优化控制模型求解流程图- 25 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文本文利用 MATLAB 的遗传算法工具箱对减压阀优化控制模型进行求解，其图形操作界面见图 3-2。图 3-2 MATLAB 遗传算法工具箱界面3.4 减压阀优化控制模型实例分析为验证供水管网减压阀优化控制模型的可行性和实际应用效果，本文以第二章中的 HJ 分区管网作为实例进行计算，管网拓扑如图 3-3 所示。该管网为典型的枝状管网，共有 623 个节点，其中 329 个节点有流量，夜间最小流量约 40m3/h，分区用户数 2932 户，则由以上数据可估算出该管网夜间最小流量时刻的漏失量q(tmin ) = 40 - 0.0017 ´ 2932 = 35(m3 h)，进一步根据水力模型中夜间最小流量时刻的节点流量和压力可求得 å di (tmin )· pi (tmin )iÎId1.18= 857.87 ，由此计算出比例因子b = 0.011338 以及各用水节点的漏失系数值 ki 。节点漏失系数的计算结果见表 3-1。- 26 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图 3-3 HJ 分区管网拓扑结构图表 3-1 HJ 分区节点漏失系数计算结果节点号14579101213182021222427漏失系数0.0011340.0005670.0001130.000340.000340.0005670.000340.0001130.0001130.0001130.000340.0001130.0004540.000113节点号115116117118119120121122123124125126127128漏失系数0.0005670.0007940.0005670.0004540.0004540.0004540.0005670.0011340.0005670.000680.0009070.0009070.0001130.000113节点号290291292295296297298301302303304306309310漏失系数0.0001130.001020.000340.0001130.0004540.0001130.0002270.000340.0001130.0002270.0009070.0012470.0002270.000227节点号430433436437438440442443444445446447448449漏失系数0.0001130.0001130.0002270.0011340.0004540.0027210.0019270.0001130.0007940.0052150.001020.0004540.0011340.003175续表 3-1- 27 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文节点号28293031323334353637383940414246484951525455565758596162636465676869707172757677漏失系数0.000680.000340.0001130.0001130.000680.0001130.0012470.0009070.0005670.0002270.0004540.0004540.0001130.0004540.0002270.0012470.0007940.0002270.0005670.000680.0002270.0001130.0001130.0005670.0002270.000340.0002270.0005670.000340.000340.0001130.0002270.000340.0007940.0001130.0005670.0009070.0004540.0004540.000113节点号132136139140144148152153156157159162167169177178186187191192193196197200204207208211212213218219220226227228234235237239漏失系数0.0001130.0002270.0001130.0001130.0002270.0002270.0001130.0001130.0001130.000340.0002270.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0002270.0001130.0001130.0002270.0001130.0001130.0001130.0002270.0001130.000113节点号311313314315316317318321323325326327330331332333334335336338339342343344347348350351352354360361362364365366367368369370漏失系数0.0001130.000340.0007940.0005670.0001130.0001130.0001130.0001130.0002270.0009070.0009070.0002270.0004540.0004540.000340.0007940.0002270.0004540.000680.0005670.0004540.0004540.0001130.0004540.0005670.0005670.000340.0001130.000340.0005670.0001130.0001130.0005670.0001130.000340.0002270.0014740.0002270.0001130.00068节点号450452454455456459460461464466467469470471472473475477478479480481482483484485486487488489490491492493495496499500501506漏失系数0.0001130.0001130.000340.0001130.0001130.001020.0001130.001020.0002270.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0004540.0002270.0002270.0002270.0001130.000680.0014740.0002270.000680.000680.000340.000340.0001130.0001130.0001130.000680.000680.000680.0007940.0053290.000340.0034010.0001130.0001130.000340.00034续表 3-1- 28 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文节点号808182838487889091929394979899100101102103105106107108109110111112113漏失系数0.0011340.0001130.0018140.0002270.0011340.0005670.0001130.0004540.0001130.0001130.0004540.000340.0004540.0004540.0002270.0002270.0001130.0001130.0002270.0007940.0001130.0001130.0002270.0002270.000340.0002270.0007940.000227节点号241242243246248249252253254255257259260264266268270271272273275277278280281283287289漏失系数0.0001130.0001130.0002270.000340.000340.0001130.0002270.000340.000340.0001130.0002270.0002270.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.0002270.0002270.0002270.0002270.0001130.0002270.0004540.000454节点号373375377378379382384389391392400401402404406407408409411412414416417419422424427429漏失系数0.0004540.0015870.000340.0001130.0001130.0002270.0002270.0002270.0004540.0001130.0001130.0001130.0001130.0002270.0001130.0002270.0001130.0001130.0001130.0002270.0001130.0002270.0001130.0001130.0001130.0001130.0001130.000113节点号515520527529531555557567570574583586587598600601604605608610611612618619623漏失系数0.0002270.0001130.0001130.0001130.0002270.0001130.0001130.0002270.0001130.0001130.0002270.0001130.0001130.0011340.0001130.000340.000680.0004540.0002270.000340.0002270.0105440.0001130.0001130.000907在求得管网节点的漏失系数后，便可对该管网进行减压阀优化控制模型研究。根据第二章中数据，该管网的现状漏失率较低，为实现供水企业经济效益的最大化，本研究认为仅需在管网入口处设置减压阀就可达到较为理想的漏失控制效果。此时减压阀优化控制模型转变为单目标优化问题，以最小化入口流量作为目标函数，减压阀各时段的压力设定值作为决策变量，用于评估减压阀安装后的预期效果。对于以上单目标优化问题，可采用基本遗传算法进行求解。其中 EPANET 水力模拟的时间步长为 1 小时，则共有 24 个减压阀出口压力值，即遗传算法的变量个数为 24。遗传算法的种群规模设置为 200，进化代数为 100；交叉运算采用单点交叉，交叉概率为 0.8；变异运算采用基本位变异，变异概率为 0.05，在达到进化- 29 - 压力（m）流量（立方米/小时）哈尔滨工业大学工学硕士学位论文代数后，输出种群中适应度最小的个体。假定最不利点最小容许压力始终为 15m，对 HJ 分区管网应用减压阀优化控制模型进行求解，模型计算后的减压阀最优出口压力变化如图 3-4 所示：4240383634323028262422现状入口压力（m）减压阀最优出口压力（m）05101520时间图 3-4 HJ 分区未优化前的入口压力及减压阀最优出口压力减压阀优化控制前后管网入口流量变化见图 3-5。流量（立方米/小时）1251201151101051009590858075706560最优入口流量（立方米/小时）010时间图 3-5 HJ 分区减压阀优化控制前后入口流量- 30 -20 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文由图 3-4 可知，该管网未设置减压阀时管网一天的总流量为 2408.83m3，经减压阀优化控制后的总流量为 2269.73m3，漏失下降 139.1m3，漏失率由 12%最多可下降至 6.6%。由此可见安装减压阀对该分区能起到良好的漏失控制作用。3.5 本章小结本章主要针对供水管网减压阀优化控制模型进行研究，包括以下内容：(1) 针对传统供水管网压力控制模型的不足，本章以供水管网漏失量和减压阀投资成本两个主要因素作为目标函数建立新的供水管网减压阀优化控制模型，并采用 NSGA-Ⅱ算法求解模型，确定出管网合理的减压阀安装位置及数量，以及最佳的漏失控制水平。(2) 将减压阀优化控制模型应用到实例管网中，求解结果表明该模型可方便快速地获得减压阀布置方案及各时段减压阀出口压力控制值，估算出管网可达到的最低漏失率。由此证明该模型理论的可行性和实用性。- 31 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第 4 章 分区现场减压阀优化控制策略研究基于微观水力模拟的减压阀优化控制模型可以为确定减压阀合理的安装位置及预计其漏失控制效果提供必要的决策支持，但在实际工程应用时，由于微观水力模型与真实管网之间始终存在一定的误差，如果按微观模型模拟得到的减压阀压力设置值进行压力控制会造成管网最不利点压力在许多工况下不满足最小服务水头，从而直接影响减压阀的实际控制效果。针对微观模型自身存在的不足，本文首次从管网宏观模型的角度提出实际工程应用中的减压阀优化控制方法。所谓宏观模型，就是在配水系统的大量生产运行数据基础上，利用统计分析等方法，建立起来的各有关管网参数间的经验数学表达式。它不考虑管网中各节点和各管段的所有状态参数与结构参数，从管网系统整体的角度出发，直接描述与调度决策有关的主要参数之间的经验函数关系。本文主要研究基于流量、时间等参数的减压阀优化控制方法，因此可考虑收集同一时刻 T 减压阀出口压力 P1 、入口流量 Q 和最不利点压力 P2 的数据，分析这些参数的内在联系，建立相应的分区现场减压阀优化控制策略。4.1 基于流量调节的减压阀优化控制方法根据海曾威廉公式可知，入口与最不利点间的水头损失 P1 - P2 与入口流量 Q存在一定的正相关性，入口流量 Q 越大，则水头损失 P1 - P2 也越大。因此本文根据上述隐含关系，建立基于流量调节的减压阀优化控制方法。4.1.1 优化控制策略为尽可能实现管网压力的最优控制以及减少由压力管理引起的用户投诉，需要制定详细合理的减压阀优化控制方案。针对以上目的，基于流量调节的减压阀优化控制方法具体实现步骤如下：1、在减压阀正式运行初期，根据现有分区入口流量、压力和最不利点压力信息，在所有可保证全天最不利点压力满足最小服务水头的入口压力中选取某个值作为减压阀出口压力，并以该值为参数对分区实行固定出口压力控制。2、在之后的每天通过调度中心服务器对减压阀出口压力调整一次，使其按某个固定值下降（eg：1 米），并及时收集入口流量、压力和最不利点压力数据。3、计算各流量 Q 下入口与最不利点间的水头损失 P1 - P2 ，并通过反算得到最不利点压力恰好满足压力控制值 Pmin 时减压阀应设定的出口压力值 P1 - P2 + Pmin ，从而形成一系列的（ Q , P1 - P2 + Pmin ）数据点。重复步骤 2，直至减压阀固定出口- 32 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文压力降低至所有 P1 - P2 + Pmin 中的最大值为止。4、找出各流量下最大的减压阀出口压力设定值，根据这些数据点通过优化算法求解出以流量为自变量的减压阀最优控制曲线，使减压阀按此曲线进行反馈控制时全天最不利点压力始终能满足压力控制值的要求。5、以步骤 4 中得到的减压阀最优控制曲线为参考，在固定出口压力控制优化完毕后，每天对控制曲线进行变化幅度缓和的调整（减少用户投诉），以逐渐逼近最优控制曲线。并根据该优化过程中采集到的入口流量、压力和最不利点压力对最优控制曲线做必要修正，使漏失量趋于最小。注：对于白天和夜间最不利点压力控制值不同的情况，可采用分时段流量—出口压力控制策略，对白天和夜间分别收集入口流量、压力和最不利点压力信息，从而获得分时段的减压阀最优控制曲线。基于流量调节的减压阀优化控制方法流程如图 4-1 所示。图 4-1 基于流量调节的减压阀优化控制方法流程图4.1.2 流量最优控制曲线的求解基于流量调节的分区现场减压阀优化控制方法的关键是如何获取减压阀最优控制曲线，对此本文采用粒子群算法方便快速地 进行求解。粒子群算法[51]是Kennedy 等在 1995 年提出的一种智能计算方法，该算法将群体中的每个个体看作是搜索空间中一个无质量、无体积的粒子，在搜索空间以一定的速度飞行，并根据对个体和集体飞行经验的综合分析来动态调整这个速度。与传统遗传算法相比，- 33 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文粒子群算法不对个体使用选择、交叉、变异等进化算子，因此其算法结构更为简单，能较快收敛到问题的全局最优解，故较适用于对时效性有一定要求的流量最优控制曲线的求解过程中。对基于流量调节的减压阀优化控制问题，假定所要求的流量最优控制曲线为一次或二次曲线，则决策变量为一次或二次函数的各个系数。由于粒子群算法易陷入局部收敛，因此本文采用带收缩因子的改进粒子群算法，即粒子在搜索空间的速度和位置根据如下公式确定：vt+1 = c[vt + c1r1(Pt - xt )+ c2r2 (Gt - xt )]xt+1 = xt + vt(4-1)(4-2)式中c ——收缩因子，本文取 c = 0.729 ；c1 , c2 ——加速常数，本文取 c1 = c2 = 2.05 ；r1 , r2 ——区间[0,1]上均匀分布的随机数；Pt —— t 时刻粒子自身飞过的最好位置 pbest；Gt —— t 时刻整个群体所经历的最好位置 gbest；xt —— t 时刻粒子的位置， xt = (xt1, xt2 ,L, xtn ) ；vt —— t 时刻粒子的速度， vt = (vt1, vt2 ,L, vtn ) 。粒子群算法具体流程如下：（1）初始化粒子群，随机产生所有粒子的位置和速度并确定 pbest 和 gbest。（2）对每个粒子，将它的当前位置与它经历过的最好位置 pbest 进行比较，如果当前位置更好，则将其作为自身新的最好位置 pbest，否则 pbest 保持不变。（3）对每个粒子，将它的当前位置和群体中所有粒子的最好位置 gbest 作比较，如果这个粒子的位置更好，则将其设置为新的 gbest，否则 gbest 保持不变。（4）更新粒子的速度和位置。（5）如未达到结束条件（本文为最大迭代次数），返回步骤（2）。（6）开始下一次迭代计算，否则取当前 gbest 为最优解。为进一步加快粒子群算法的收敛速度，可对粒子各维的速度增加一个最大速度的限制，通过最大速度约束控制搜索的力度。本文取各维的最大速度为搜索空间的 20%，即如果粒子在某一维的取值范围是[-1,1]，则粒子在这一维的最大速度为 [1- (-1)]´ 20% = 0.4 。粒子在每一维的飞行速度不能超过上述规定的最大速度，且粒子不能飞出问题的解空间。- 34 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文4.2 基于压力调节的减压阀优化控制方法基于压力调节的减压阀优化控制方法通过使用一个带有内置时钟的减压阀控制器，每隔固定时段调节一次减压阀出口压力。这种控制方法适用于日用水量和管网水头损失变化稳定的地区，而且通常被用于需要控制投资成本的分区压力管理中，例如需要降低夜间时段的压力来控制管网漏失的情况。与基于流量调节的减压阀优化控制方法类似，基于压力调节的减压阀优化控制方法具体操作步骤如下：1、在减压阀正式运行初期，根据现有分区入口压力和最不利点压力信息，在所有可保证全天最不利点压力满足最小服务水头的入口压力中选取某个值作为减压阀出口压力，并以该值为参数对分区实行固定出口压力控制。2、在之后的每天通过调度中心服务器对减压阀出口压力调整一次，使其按某个固定值下降（eg：1 米），并及时收集入口压力和最不利点压力数据。3、将一天划分为若干个时间段，计算各时段入口与最不利点间的水头损失P1 - P2 ，并通过反算得到最不利点压力恰好满足各时段压力控制值 Pt min 时减压阀应设定的出口压力值 P1 - P2 + Pt min ，从而形成一系列的（ t , P1 - P2 + Pt min ）数据点。重复步骤 2，直至减压阀固定出口压力降低至所有 P1 - P2 + Pt min 中的最大值为止。4、找出各时段内最大的减压阀出口压力设定值，得到减压阀出口压力最优时间控制方案，使减压阀按此控制方案进行控制时全天最不利点压力始终能满足压力控制值的要求。5、以步骤 4 中得到的减压阀最优时间控制方案为参考，在固定出口压力控制优化完毕后，每天对出口压力进行变化幅度缓和的调整（减少用户投诉），以逐渐逼近最优出口压力设定值。并根据该优化过程中采集到的入口压力和最不利点压力对最优时间控制方案做必要修正，使漏失量趋于最小。4.3 实例管网应用在本节中仍以 HJ 分区管网作为实例，研究分区现场减压阀的实用控制方法。由于 HJ 分区管网的漏失情况并不严重，大部分管道都已进行过更换，且日用水量变化较为规律，因此对该区域拟采用基于压力调节的减压阀优化控制方法，其中0:00~7:00 压力控制值为 10 米，7:00~24:00 压力控制值为 18 米。在 2014 年 4 月18 日~4 月 24 日对 HJ 分区入口减压阀进行初步降压试验，将入口和最不利点的压力传感器采样频率设置为每 15 分钟一次，各时段入口与最不利点水头损失计算结果见表 4-1。- 35 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文表 4-1 各时段入口与最不利点水头损失（m）数据汇总时段日期4.184.194.204.214.224.234.240:00~0:150:15~0:300:30~0:450:45~1:001:00~1:151:15~1:301:30~1:451:45~2:002:00~2:152:15~2:302:30~2:452:45~3:003:00~3:153:15~3:303:30~3:453:45~4:004:00~4:154:15~4:304:30~4:454:45~5:005:00~5:155:15~5:305:30~5:455:45~6:006:00~6:156:15~6:306:30~6:456:45~7:007:00~7:157:15~7:307:30~7:457:45~8:008:00~8:158:15~8:308:30~8:458:45~9:009:00~9:159:15~9:3015.113.913.913.513.413.513.413.013.013.013.012.913.113.113.013.013.013.113.013.213.313.313.213.513.314.014.615.115.816.217.218.018.017.116.616.917.017.315.214.614.413.914.013.913.113.313.313.213.213.113.113.213.213.213.313.313.313.313.413.413.513.613.513.814.615.016.116.016.116.817.016.717.016.916.817.815.214.314.214.114.013.713.613.713.213.213.313.213.313.313.313.413.413.514.314.114.214.114.314.114.714.514.216.716.116.017.117.617.517.417.717.817.817.514.914.014.113.913.913.513.513.413.713.313.313.213.213.313.213.313.413.413.413.513.513.513.613.713.813.514.414.316.115.516.316.916.916.917.216.817.316.614.914.014.013.913.613.713.613.213.213.113.113.113.113.213.213.113.213.113.213.313.413.313.413.713.714.113.915.115.715.616.516.917.016.816.817.017.416.915.214.914.213.913.813.813.713.713.513.513.613.713.613.713.613.613.513.513.613.813.813.813.813.814.114.013.915.215.416.316.216.717.617.718.317.617.317.216.014.514.314.214.113.713.813.913.813.913.913.813.913.913.813.713.913.913.914.014.014.014.014.014.214.114.215.615.915.217.417.418.117.717.517.518.217.3续表 4-1- 36 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文时段日期4.184.194.204.214.224.234.249:30~9:459:45~10:0010:00~10:1510:15~10:3010:30~10:4510:45~11:0011:00~11:1511:15~11:3011:30~11:4511:45~12:0012:00~12:1512:15~12:3012:30~12:4512:45~13:0013:00~13:1513:15~13:3013:30~13:4513:45~14:0014:00~14:1514:15~14:3014:30~14:4514:45~15:0015:00~15:1515:15~15:3015:30~15:4515:45~16:0016:00~16:1516:15~16:3016:30~16:4516:45~17:0017:00~17:1517:15~17:3017:30~17:4517:45~18:0018:00~18:1518:15~18:3018:30~18:4518:45~19:0019:00~19:1517.317.017.116.817.117.017.416.517.017.917.817.818.617.917.216.315.315.415.314.914.814.514.514.414.815.515.415.315.515.615.715.816.717.317.518.118.318.817.917.517.417.516.816.816.517.317.017.317.417.618.818.217.416.516.315.715.415.115.114.914.714.714.514.915.315.815.815.915.715.816.016.616.516.516.617.117.317.717.617.618.818.118.318.818.518.919.619.719.119.519.818.118.116.716.917.117.116.716.615.715.615.515.114.814.715.415.115.515.215.815.816.816.917.617.717.618.217.017.317.417.316.917.017.816.916.717.117.317.217.317.115.915.115.015.015.314.815.114.615.115.115.115.014.915.114.415.015.316.716.817.117.217.517.918.017.917.217.617.216.716.916.617.117.517.318.317.818.118.017.817.416.015.916.016.315.815.615.435.936.035.634.937.815.815.615.715.816.316.917.517.718.918.618.919.017.417.016.717.317.316.717.117.716.917.317.217.918.117.716.716.016.015.816.116.114.915.015.115.515.715.415.716.015.615.516.016.616.417.017.217.818.818.117.717.717.117.316.717.017.017.117.618.218.218.118.118.717.816.816.716.015.716.015.715.415.515.615.515.615.515.615.715.715.616.316.617.017.717.017.317.917.618.3续表 4-1- 37 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文时段日期4.184.194.204.214.224.234.2419:15~19:3019:30~19:4519:45~20:0020:00~20:1520:15~20:3020:30~20:4520:45~21:0021:00~21:1521:15~21:3021:30~21:4521:45~22:0022:00~22:1522:15~22:3022:30~22:4522:45~23:0023:00~23:1523:15~23:3023:30~23:4523:45~0:0019:15~19:3019:30~19:4519:45~20:0020:00~20:1520:15~20:3020:30~20:4520:45~21:0021:00~21:1521:15~21:3021:30~21:4521:45~22:0022:00~22:1522:15~22:3022:30~22:4522:45~23:0023:00~23:1523:15~23:3023:30~23:4523:45~0:0018.018.318.417.517.116.717.317.618.118.318.418.619.318.718.417.817.216.516.718.018.318.417.517.116.717.317.618.118.318.418.619.318.718.417.817.216.516.718.118.217.617.917.517.817.116.817.718.517.917.718.118.117.916.416.616.016.018.118.217.617.917.517.817.116.817.718.517.917.718.118.117.916.416.616.016.018.518.919.218.018.218.517.918.418.618.117.617.718.117.517.116.215.616.015.018.518.919.218.018.218.517.918.418.618.117.617.718.117.517.116.215.616.015.017.917.517.718.318.718.218.618.417.818.617.817.618.217.617.116.816.315.415.417.917.517.718.318.718.218.618.417.818.617.817.618.217.617.116.816.315.415.418.618.819.319.017.518.017.817.518.117.917.818.318.919.118.618.817.517.516.418.618.819.319.017.518.017.817.518.117.917.818.318.919.118.618.817.517.516.418.517.917.517.417.917.917.517.418.318.418.418.318.418.018.017.016.416.416.118.517.917.517.417.917.917.517.418.318.418.418.318.418.018.017.016.416.416.118.218.118.217.318.617.918.217.617.917.918.117.819.918.618.418.116.816.416.118.218.118.217.318.617.918.217.617.917.918.117.819.918.618.418.116.816.416.1- 38 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文由表 4-1 及各时段的最不利点压力控制目标值，可得时间与减压阀出口压力设定值的关系如图 4-2 所示。图 4-2 时间与减压阀出口压力设定值关系图分析图 4-2 中数据，对 HJ 分区选择采用白天及夜间两级压力设定，其中0:00~7:00 的减压阀出口压力设定值为 26m，7:00~24:00 的出口压力设定值为 38m。分别将这两个压力值设置到与减压阀相连的双导阀上，并通过导阀的切换实现出口压力的调整。减压阀优化控制效果分析：HJ 分区 2014 年 4 月的管网产销差率统计数据为12%，在 2014 年 5 月正式实施减压阀两阶段优化控制策略后，HJ 分区的产销差率降至 8.5%，由此证明对该分区实行压力管理可以达到有效节约水资源及提高供水企业经济效益的目的，并可以预见未来通过减压阀出口压力的精细化调节，该区域的漏失水平将进一步得到改善。4.4 本章小结本章进行分区现场减压阀优化控制策略的研究，主要包括以下内容：(1) 建立基于流量调节的减压阀优化控制方法，并采用带收缩因子的改进粒子群算法求解出口压力最优流量控制曲线。(2) 建立基于压力调节的减压阀优化控制方法，在此基础上应用统计分析理论获得减压阀出口压力的时间控制方案。(3) 对实例管网制定基于时间的减压阀出口压力控制策略。研究结果表明，通过减压阀优化控制可显著降低该实例管网的漏失水量，提高供水企业的经济收益。- 39 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文第 5 章 减压阀优化控制漏失工程实例本文在第二章中对减压阀优化控制的基本内容进行阐述。以此为基础在第三章中建立基于微观水力模拟的供水管网减压阀优化控制模型，并通过 NSGA-II 算法进行求解，用于为减压阀的安装布置提供决策支持。最后在第四章中提出分区现场减压阀优化控制的实用方法，并通过实例管网对该方法的实际漏失控制效果进行验证。在本章将以某二级计量分区管网作为实例，对减压阀优化控制的整体实施过程作深入分析与计算，从而得到该供水系统的减压阀优化控制方案。5.1 分区供水系统概况LB 计量分区为华南某市供水管网中的一个二级计量分区，占地面积 1570 平方米，分区入口管直径 DN600，入户连接数 2684 户，日平均供水量 5760 吨/天，管网总长度 19.7 公里，管网分布如图 5-1 所示。图 5-1 LB 分区管网分布图- 40 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文该区域封闭，管网只有一个入口，入口安装流量计独立计量，分区入口（P1）、最不利点（P2）安装压力传感器实时测量。分区基础信息及 2013 年后半年各月的管网产销差率统计数据分别见表 5-1 和表 5-2。表 5-1 LB 分区减压阀技术分析内容最高时流量（m³/h）最低时流量（m³/h）平均时流量（m³/h）减压阀处最高压力(MPa)减压阀处最低压力(MPa)最不利点最高压力(MPa)最不利点最低压力(MPa)最不利点压力降低至(MPa)消防流量校核(L/s)减压阀与最不利点距离(m)数值3651232400.420.350.250.18全天 0.1152500表 5-2 LB 分区流量计总表产销差率月份789101112产销差率30.29%28.87%29.63%29.49%28.88%30.24%5.2 分区降压潜力测试根据 6 月 10 日~19 日 LB 分区入口用水量数据（如图 5-2 所示），分析其在凌晨 2 点~5 点之间流量较低，因此测试时间选在凌晨 2 点~5 点之间。- 41 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图 5-2 LB 分区 2013 年 6 月 10 日~19 日用水量变化曲线在 2013 年 8 月 6 日对 LB 分区进行降压潜力测试，并与 7 月 29 日未测试时的同时段监测数据进行对比，结果分析如下：表 5-3 7 月 29 日与 8 月 6 日 LB 分区入口 SCADA 监测数据mm日期7/298/6起始时间3:303:30水表读数349011124946699压力读数MPa0.4070.218终止时间4:304:30水表读数349012634946830压力读数MPa0.4270.232分析表 5-3 中数据可知，7 月 29 日未对 LB 分区入口阀门进行关阀时夜间流量为 151m3/h，平均压力为 0.417MPa；8 月 6 日对 LB 分区入口阀门进行关阀时夜间流量为 131m3/h，平均压力为 0.225MPa，流量降低 151-131=20m3/h，占总水量的13.25%。若其余时刻均降低 20m3/h 左右供水量，那么每日可节约 480m³/d 供水量，每年可节约 17.5 万 m³/y 供水量，设制水成本为 0.6 元/m3，则每年可节约 10.5 万元；漏失率可在当前基础上（30.29%）降低 8~9%。因此有必要在该分区设置减压阀，以有效控制管网漏失率，提高供水企业的经济效益。5.3 分区减压阀及控制器选型5.3.1 减压阀选型根据 5.1 节中 LB 分区基础信息，该分区最大流量为 365m3/h=101.4L/s，消防流量为 15L/s，总和为 116.4L/s，减压阀处最小压力 0.35MPa，最不利点设定压力为 0.10MPa。如采用加拿大 SINGER 公司的减压阀，具体的选型参数如图 5-3 所示。当选- 42 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文择分区最大流量（包括消防流量）116.4L/s 时，DN300 口径阀门全开的水头损失为 0.09bar，即 0.9m，而当阀门调节状态下的水头损失为 3.7m，过流能力和水头损失均满足要求，因此 LB 分区选用 DN300 口径的减压阀。图 5-3 减压阀参数曲线- 43 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文同时，DMA入口的减压阀不同与其它工业系统用的减压阀。工业系统用减压阀的系统流量是基本稳定的，但是DMA市政系统的系统流量通常范围很广，也就是说既要满足最大流量工况下的过流需求，满足用户的用水需求，又要满足夜间低谷时期小流量的调节稳定性。传统的控制阀一般采用平隔膜型式。平隔膜的阀门在阀门不同的开度情况下，通常会存在隔膜面积随着阀门的开度增大而变大的情况。所以，很多阀门在一定开度下是调节稳定的，但是超过某个调节范围，会出现压力不稳或者抖动的情况。通常对于流量范围变化特别大的情况，会采用大小阀门并联的设计，用大阀门满足大流量工况，小阀门满足小流量工况，但这种方式会提高投资成本，且易受到场地条件限制。为避免这种情况，LB 分区将采用新型非接触活塞式水力控制阀，一方面可以使一个口径的阀门同时适用于各种流量工况（DN300 口径的阀门可以保证在 0.19L/s 的流量下稳定调节），从而减少旁通阀的设计，另一方面延续水力控制阀结构简单、自力驱动、环保节能的特点。基于以上分析，该分区将采用加拿大 SINGER 公司的 106-PR 系列减压阀，阀门口径选定为 DN300，采用球型法兰，阀体和封盖材料为球墨铸铁。5.3.2 控制器选型从 2013 年下半年的产销差率数据可以看出，在逐步采取管网改造降低漏失的措施后，LB 分区的漏失水量依然较高，漏失率在 30%左右，这说明该片区域的漏失与管网的服务压力直接相关，采用管网压力管理能最大限度地降低该分区的漏失率。另外，根据 2013 年 6 月 10 日~19 日入口总表的 SCADA 监测数据，可以发现该片区域的日用水量和入口压力变化较大。因此综合上述几点，拟采取漏失控制效果较为显著的基于流量的减压阀出口压力控制策略。综合控制策略、预期效果和市场调研，LB 分区选择使用英国 i2O 公司的控制器、导阀，设备由该公司免费提供。i2O 公司的压力控制方式与第四章中基于流量调节的减压阀优化控制方法基本相同，主要通过统计方法分析减压阀出口 P1 与最不利点 P2 的压力差 δP 与入口流量 Q 的关系，得到 Q—δP 控制曲线，通过监测入口流量对减压阀出口压力 P1进行控制，使得最不利点压力稳定在设定值。该公司提供的减压设备配有无线远传功能的阀门控制器和数据记录仪，支持通过 GPRS 远程通信对阀门进行操作，用户可根据提前设定好的压力曲线、流量控制曲线和时间控制曲线中的任意一项来完成阀门的自动控制。数据记录仪采样- 44 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文周期最小设定为 1 秒，传送周期最小 60 秒，且具有报警功能。另外根据具体需求可增加分时段流量—出口压力控制策略功能，以满足实际工程的需要。5.4 减压站总体设计LB 试点分区的减压站采用集装箱式模块化设计，全部设备放置在集装箱内，主要设备包括：集装箱体、减压阀组、手动蝶阀、挠性接头、自动排气阀、电磁流量计、压力传感器、压力表、现场控制箱等。实现的功能是根据用户流量变化，精确调整系统的供水压力，在满足用户正常用水的前提下，最大限度的实现节约用水，同时避免系统因压力变化而产生水锤、爆管、泄漏等事故。系统为全自动运行，现场可收集压力、流量信号，可无线远传全部数据。整套减压站系统的核心部分为控制柜，控制柜实现给压力传感器、流量计及减压阀供电，同时显示压力信号、流量信号、减压阀的状态等，还可以实现无线传输信号。集装箱内有保温层，同时设有换气扇、通风窗口和地漏，从而起到防水、防腐、防潮的作用。减压站的总体布置示意图见图 5-4。图 5-4 LB 分区减压站平面布置图5.5 分区减压阀优化控制模型通过前期基础资料收集、微观水力建模和模型校核工作，建立 LB 分区管网水- 45 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文力模型，管网拓扑如图 5-5 所示。该管网共 786 个节点，800 条管段，其中有用水需求的节点数为 616 个。按本文 2.2 节中提出的方法估算各节点漏失系数，具体计算结果见附录 2。图 5-5 LB 分区管网拓扑图将以上节点漏失系数赋值到 EPANET 的 emitter coefficient 项中后，即得到 LB分区考虑压力相关漏失量的拓展水力模型，在此基础上可进一步求解该分区的减压阀优化控制模型。该分区管网的最不利点为距离水源最远的节点，通过微观水力模拟得到该节点一天 24 小时的压力变化如图 5-6 所示。- 46 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文图 5-6 分区最不利点 24 小时压力变化为尽可能提高漏失控制效果，根据以上最不利点压力变化图，在与当地用户进行沟通协调后，决定将最不利点压力的控制目标设定为 10m。目前 LB 分区已经开展区域装表工作，根据区域装表结果分析得出该区域 28~30 号水表供水范围、23 号水表供水范围及 17、18 号水表供水范围内漏失严重（详见表 5-4），是导致LB 分区主要漏失的区域，具体位置如图 5-7 所示。图 5-7 LB 分区漏失严重区域分布- 47 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文表 5-4 LB 分区回收率统计考核表编号28-302317、182013 年 3 月77.45%30%60.36%2013 年 4 月72.47%18%56.65%2013 年 5 月81%32.38%57.85%以上三片区域入口水管处均满足减压阀设置的条件，则 LB 分区管网的减压阀最大安装数量为四个。应用 NSGA-II 算法求解减压阀优化控制模型，其最佳适应度变化及减压阀出口压力控制值如图 5-8 所示。图 5-8 NSGA-II 算法求解结果在利用 NSGA-Ⅱ算法求解减压阀优化控制模型过程中，适应度最小值为735.38，此时管网中仅有入口减压阀处于运行状态，管网内部三个漏失重点考察区域进水口的减压阀均未工作，由此可以看出仅在 LB 分区入口处设置减压阀进行压力控制是最为经济合理的减压阀布置方案。同时图 5-8 还给出当适应度达到最小时管网入口减压阀各时段的压力控制值。- 48 - 入口与最不利点间水头损失（m）哈尔滨工业大学工学硕士学位论文5.6 分区现场减压阀优化控制策略在得到 LB 分区减压阀的布置方案后，需进一步制定出该管网减压阀的具体控制策略。由 LB 分区基础信息可知，该区域管网漏失率较高，日用水量变化较大且用水规律不明显，因此综合分析认为该分区管网适合采用基于流量调节的减压阀优化控制方法，并在 2014 年 4 月安装减压阀及控制器、入口流量计和压力传感器等压力控制相关设备。2014 年 4 月 18 日至 5 月 16 日减压阀试运行阶段的入口流量与对应入口与最不利点间水头损失的关系如图 5-9 所示。20191817161514131215253545556575入口流量（L/s）图 5-9 入口流量与对应水头损失关系在除去图 5-9 中一些水头损失异常值后，可观察到入口流量与该流量下最大水头损失大致呈二次函数关系，由于 LB 分区管网压力控制目标值始终为 10m，故该管网出口压力最优流量控制曲线为二次曲线，通过粒子群算法计算得出该曲线方程为 H = 0.05Q2 + 0.104Q + 22.38 ，将此流量控制曲线输入到减压阀控制器中。在减压阀优化控制策略实施后，观察并记录一周内管网各时段入口流量变化，结果发现流量比未实施减压阀优化控制时平均下降 33%，即管网漏失水量明显减少，由此说明压力管理是 LB 分区漏失控制的重要手段。5.7 本章小结本章将管网减压阀优化控制体系的各项主要步骤应用到实际工程案例中，获- 49 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文得如下成果：(1) 对 LB 分区进行降压潜力测试，明确该管网有必要实施压力管理降低漏失。(2) 制定 LB 分区减压阀及控制器的选型方案，并对该分区现场减压站的总体布置进行设计。(3) 对分区应用减压阀优化控制模型进行求解，计算结果表明在管网入口安装一个减压阀是该分区减压阀的最优布置方案。(4) 根据该区域管网基本情况，对该管网采用基于流量调节的减压阀优化控制策略，并通过计算得到最优流量控制曲线。管网运行结果表明按此控制曲线实施压力管理时，该分区管网漏失控制效果显著。- 50 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文结论为节约水资源和提高供水企业经济效益，本文以城市供水管网减压阀优化控制漏失为研究目标，首先对供水管网进行分区降压潜力测试，确定要研究的管网是否适合采用减压阀作为漏失控制的主要手段。在此基础上进一步提出以管网漏失量和减压阀投资费用为优化目标的减压阀优化控制模型，获得管网减压阀的合理安装位置和数量信息。在减压阀安装完成后的调试阶段，通过分析管网流量和压力实测数据，分别制定以时间和流量为自变量的分区现场减压阀实用控制策略，从而得出一套完善的减压阀优化控制体系。最后将该实施体系应用到一个二级分区管网上实现漏失的有效控制。通过本文的研究工作，得到的具体结论如下：（1）应用分区降压潜力测试方法，可初步确定供水管网减压控制漏失的效果，并为是否需要安装减压阀提供依据。对 HJ 分区供水管网进行降压潜力测试，结果表明通过入口阀门调节将最不利点压力由 0.26Mpa 降低至 0.15Mpa 后，该分区管网漏失率可由 12%减少至 7%左右，说明该区域管网漏失与压力密切相关，建议采用减压阀进行漏失控制。（2）为确定管网中减压阀的最优位置和数量，本文提出一种基于管网微观建模的减压阀优化控制模型，作为以上问题的决策支持工具。该模型在漏失水力模型的基础上，以最小化管网漏失和减压阀投资成本作为目标函数，节点压力满足最小服务压力作为约束条件建立多目标优化问题，并通过非劣排序遗传算法（NSGA-II）进行求解。（3）在分区压力管理应用到实际工程时，需要根据现场情况制定减压阀出口压力最优时间控制方案或流量控制曲线。对此本文从流量、压力实测数据的角度论述出口压力时间控制方案和流量控制曲线的求解步骤，并分别通过统计方法和粒子群优化算法进行计算。将分区现场减压阀优化控制方法应用到实例管网中，结果表明通过压力控制可使漏失量下降 29.2%，证明了该方法的可行性和实用性。（4）将以分区降压潜力测试、减压阀优化控制模型和分区现场减压阀优化控制方法为核心的减压阀优化控制体系应用到 LB 二级计量分区供水系统中，得到该分区基于流量的减压阀控制策略，并对该策略的漏失控制效果做综合分析。计算结果表明，应用减压阀优化控制可在短期内回收供水企业的投资成本，并在未来很长时间内起到降低管网漏失和爆管率，保证供水安全性的作用。本文提出的减压阀控制体系能较好的应用到实际工程领域，为管网漏失控制工作提供帮助。但就目前而言，本研究还存在许多需进一步深入分析的问题，主要包括以下几方面：- 51 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文（1）本文仅对压力控制的静态情况进行研究，未考虑多入口分区减压阀之间的动态影响，因此在下一阶段应对这方面内容展开分析，以获得更为准确有效的减压阀控制策略。（2）在建立减压阀优化控制模型时，仅考虑使漏失和减压阀投资成本达到最小，并未考虑压力管理所带来的其它效益，例如爆管率、能耗、用户投诉的下降，因此在之后的建模过程中需加强上述资料的收集工作，将这些因素的影响添加至模型中，从而对减压阀控制的综合效益给出更符合实际情况的评估。另外，还应对求解优化问题的 NSGA-II 算法的鲁棒性进行评价。（3）在本研究中尚未对管网发生异常情况（爆管、事故停水等）时的压力控制策略进行讨论，在今后需重点研究这部分内容，使管网在发生事故时最不利点压力仍能满足正常供水所需的最小压力，保证管网持续稳定供水。- 52 - [1][2]哈尔滨工业大学工学硕士学位论文参考文献徐强, 陈求稳, 顾军农, 等. 供水管网漏损控制研究进展[J]. 中国给水排水,2012, 28(24):5-9.龚 佩 敏 . 供 水 水 量 产 销 差 和 漏 损 率 分 析 与 控 制 对 策 [J]. 净 水 技术,2012,31(4):148-151.[3] Clark R M, Sivaganesan M, Selvakumar A, et al. Cost Models for Water SupplyDistribution Systems[J]. Journal of Water Resources Planning and Management,2002, 128(5):312-321.[4] Engelhardt M O, Skipworth P J, Savic D A, et al. Rehabilitation Strategies forWater Distribution Networks: A Literature Review with a UK Perspective[J].Urban Water, 2000, 2(2):135-152.[5] Wu Z Y, Paul S. Water Loss Detection Via Genetic Algorithm Optimization-BasedModel Calibration[J]. 8th Annual International Symposium on Water DistributionSystems Analysis, Cincinati, Ohio, 2006:27-30.[6] Koppel T, Ainola L, Puust R. A Mathematical Model for Determination of Leakagein Mains and Water Distribution Networks[J]. Estonian Journal of Engineering,2007, 13(1):3-16.[7] Aksela K, Aksela M, Vahala R. Leakage Detection in a Real Distribution NetworkUsing a SOM[J]. Urban Water Journal, 2009, 6(4):279-289.[8] 涂敏. 供水管网在线监测漏失定位模型研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学硕士学位论文, 2012.[9] Chen Y C, Powell R S. Pressure Control through On-line Monitoring[C].Controland Optimization Techniques for the Water Industry, London, UK, 1990.[10] Desalegn W d B. Water Supply Coverage and Water Loss in Distribution Systems,theCaseofAddisAbaba[C].M.Scthesis,InternationalInstituteforGeo-Information Science and Earth Observation, The Netherlands, 2005.[11] Girard M, Stewart R A. Implementation of Pressure and Leakage ManagementStrategies on the Gold Coast, Australia: Case Study[J]. Journal of Water ResourcesPlanning and Management, 2007, 133(3):210-217.[12] Marunga A, Hoko Z, Kaseke E. Pressure Management as a Leakage Reduction andWater Demand Management Tool: the Case of the City of Mutare, Zimbabwe[J].Physics and Chemistry of the Earth, 2006, 31 (15-16):763-770.[13] Rogers D. Reducing Leakage in Jakarta, Indonesia[C]. Proceedings of the IWASpecialist Conference: Leakage, Halifax, Nova Scotia, Canada, 2005.[14] Yates C D, MacDonald G D. Advanced Pressure Management via Flow- 53 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Modulation; the Dartmouth Central PMA[C]. Proceedings of IWA SpecialistConference on Water Loss, Bucharest, Romania, 2007:541-548.[15] Alonso J M, Alvarruiz F, Guerrero D, et al. Parallel Computing in Water NetworkAnalysis and Leakage Minimization[J]. Journal of Water Resources Planning andManagement, 2000, 126(4):251-260.[16] Prescott S, Ulanicki B, Renshaw J. Dynamic Behavior of Water NetworksControlled by Pressure Reducing Valves[C]. CCWI2005-Water Management forthe 21st Century, Centre for Water Systems, University of Exeter, Devon, UK,2005:239–244.[17] Ulanicki B, Bounds P L M, Rance J P, et al. Open and Closed Loop PressureControl for Leakage Reduction[J]. Urban Water, 2000, 2 (2):105-114.[18] Brunone B, Morelli L. Automatic Control Valve–Induced Transients in OperativePipe System[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 1999, 125(5):534-542.[19] Thornton J, Lambert A O. Pressure Management Extends Infrastructure Life andReduces Unnecessary Energy Costs[C]. Proceedings of IWA Specialist Conferenceon Water Loss, Bucharest, Romania, 2007:511-521.[20] Colombo A F, Karney B W. Impacts of Leaks on Energy Consumption in PumpedSystems with Storage[J]. Journal of Water Resources Planning and Management,2009, 131(2):146-155.[21] Burn L S, Silva D D, Shipton R J. Effect of Demand Management and SystemOperation on Potable Water Infrastructure Costs[J]. Urban Water, 2002, 4(1):229-236.[22] Sterling M J H, Bargiela A. Leakage Reduction by Optimised Control of Valves inWater Networks[J]. Trans Inst M C, 1984, 6(6):293-298.[23] Jowitt P W, Xu C. Optimal Valve Control in Water Distribution Networks[J].Journal of Water Resources Planning and Management, 1990, 116(4):445-462.[24] Germanopoulos G. Valve Control Regulation for Reducing Leakage[C]. ImprovingEfficiency and Reliability in Water Distribution Systems, E Cabrera and A F Vela,eds, Kluwer, Dordrecht, Boston, London, 1995:165-188.[25] Vairavamoorthy K, Lumbers J. Leakage Reduction in Water Distribution Systems:OptimalValveControl[J].JournalofHydraulicEngineering,1998,124(11):1146-1154.[26] Mackle G, Savic G A, Walters G A. Application of Genetic Algorithms to PumpScheduling for Water Supply[C]. Genetic Algorithms in Engineering Systems:Innovations and Applications, IEE, Galesia, 1995.[27] Araujo L S, Ramos H, Coelho S T. Pressure Control for Leakage Minimisation inWater Distribution Systems Management[J]. Journal of Water Resources- 54 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Management, 2006, 20:133-149.[28] Awad H, Kawamura A, Jinno K, et al. Evolutionary Computing Techniques forOptimal Pressure Regulation in Water Distribution Networks[J]. Annual Journal ofHydraulic Engineering, 2003, 47:865-870.[29] Awad H, Kawamura A, Jinno K. Optimal Pressure Regulation in Water DistributionNetworks Using Self-Organizing Maps[C]. XXXI IAHR Congress -WaterEngineering for the Future: Choices and Challenges, Seoul, Korea, 2005.[30] Awad H, Kapelan Z, Savic D A. Optimal Setting of Time-Modulated PressureReducing Valves in Water Distribution Networks Using Genetic Algorithms[C].Proceeding of 10th International Conference on Computing and Control for theWater Industry, University of Sheffield, UK, 2009.[31] Nicolini M, Zovatto L. Optimal Location and Control of Pressure Reducing Valvesin Water Networks[J]. Journal of Water Resources Planning and Management,2009, 135(3):178-187.[32] 王俊良, 李娜娜, 高金良, 常魁, 郑成志. 基于压力驱动节点流量模型的供水管网漏失控制[J].中国给水排水, 2010, 26(13):106-108.[33] 马 力 辉 , 齐 翀 . 阀 门 系 统 调 节 降 低 城 市 供 水 管 网 的 漏 损 量 [J]. 节 能 ,2003(8):17-19.[34] 田林, 张宏伟, 牛志广, 张丽. 应用自控阀控制给水管网漏损的研究[J]. 中国给水排水, 2004, 20(3):12-15.[35] 林守江, 沈钢, 彭慧. 供水管网的泄漏及压力管理[J]. 中国给水排水, 2006,22(18):86-88.[36] 耿为民. 给水管网漏损控制及其关键技术研究[D]. 上海:同济大学, 2004.[37] 耿为民. 给水管网压力调节阀门优化控制[J]. 给水排水, 2006, 32(2):95-98.[38] 吴珊, 刘彦辉, 张申海, 王维燕, 马则中. 供水管道压力调控对漏水量影响的试验研究[J]. 水利水电科技进展, 2007, 27(3):27-29.[39] 黄茂林. 供水管网漏损控制的DMA技术及阀门布置的优化研究[D]. 长沙:湖南大学, 2009.[40] 王磊. 给水管网漏损控制策略[D]. 上海:同济大学, 2009.[41] 冯爽. 压力管理控制供水管网漏损的研究[D]. 天津:天津大学, 2010.[42] 张飞凤. 供水管网优化压力控制漏失研究[D]. 哈尔滨:哈尔滨工业大学, 2012.[43] Brown K. Modeling Leakage in Water Distribution Systems[C]. M.Sc thesis, TheFlorida State University, Florida, 2007.[44] Giustolisi O, Savic D, Kapelan Z. Pressure-Driven Demand and LeakageSimulation for Water Distribution Networks[J]. Journal of Hydraulic Engineering,- 55 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文2008, 134(5):626-635.[45] Shammas N K, AI-Dhowalla K H. Effect of Pressure on Leakage Rate in WaterDistribution Networks[J]. Journal of King Saud University, 1993, 5(2):213-228.[46] Noack C, Ulanicki B. Modelling of Soil Deffusibility on Leakage Characteristics ofBurried Pipes[C]. 8th Annual Water Distribution Systems Analysis Symposium,Cincinnati, Ohio, USA, 2006.[47] Thornton J, Lambert A. Progress in Practical Prediction of Pressure: Leakage,Pressure:BurstFrequencyandPressure:ConsumptionRelationships[C].Proceedings of IWA Special Conference: Leakage, Halifax, Nova Scotia, Canada,2005.[48] Ulanicki B, Prescott S L. Anatomy of Leakage[C]. Unpublished Notes, Availablefrom Process Control - Water Software Systems, De Montfort University, TheGateway, Leicester, LE1 9BH, UK ,2006.[49] Wu Z Y, Sage P, Turtle D. Pressure-Dependent Leak Detection Model and ItsApplication to a District Water System[J]. Journal of Water Resources Planningand Management, 2010, 136(1):116-128.[50] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A Fast and Elitist Multi-Objective GeneticAlgorithms:NSGA2[J]. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 2002,6(2):182-197.[51] Kennedy J, Eberhart R. Particle Swarm Optimization[C].Proc. IEEE InternationalConference on Neural Networks. Perth, 1995:1942-1948.- 56 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文附录 1 节点漏失系数赋值及漏失率计算源代码(1) 节点漏失系数赋值：node_count=623;loadlibrary("D:Program Filesepanet2.dll","D:EPAepanet2.h");calllib("epanet2","ENopen","C:hj.inp", "C:hj.rpt","");for i=1:node_countcalllib("epanet2","ENsetnodevalue",i,3,a(i,1));endcalllib("epanet2","ENsaveinpfile","C:hj1.inp");calllib("epanet2","ENclose");unloadlibrary("epanet2");(2) 计算管网漏失率：node_count=623;criticalnode_id=547;load("emitter.mat");loadlibrary("D:Program Filesepanet2.dll","D:EPAepanet2.h");calllib("epanet2","ENopen","C:hj1.inp","C:hj1.rpt","");calllib("epanet2","ENopenH");calllib("epanet2","ENinitH",0);tval=0; tstep=1; pt=0;pressurePtr=libpointer("singlePtr",node_count);flowPtr=libpointer("singlePtr",24);pressure=zeros(node_count,24);while tstep<25calllib("epanet2","ENrunH",tval);calllib("epanet2","ENgetlinkvalue",624,8,flowPtr);pt=pt+1;flow(1,pt)=get(flowPtr,"value");for i=1:node_countcalllib("epanet2","ENgetnodevalue",i,11,pressurePtr);pressure(i,pt)=get(pressurePtr,"value");endtval=tval+1;calllib("epanet2","ENnextH",tstep);tstep=tstep+1;- 57 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文endp1=pressure.^1.18;p2=emitter"*p1;leak=sum(p2(:))/sum(flow(:));calllib("epanet2","ENcloseH");calllib("epanet2","ENclose");unloadlibrary("epanet2");- 58 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文附录 2 LB 分区节点漏失系数计算表节点号13456789101115161718192021222324252728293031323334353637383940434446漏失系数0.0006740.0003370.0001690.0011800.0123090.0023610.0005060.0136570.0001690.0001690.0011800.0001690.0008430.0005060.0003370.0001690.0016860.0037090.0005060.0005060.0005060.0001690.0005060.0010120.0023610.0001690.0006740.0008430.0001690.0008430.0006740.0006740.0001690.0013490.0001690.0010120.0001690.000674节点号204206207208209211212213215216217218219220221222223224225226227228229230231232233234235236237238240241242244245246漏失系数0.0006740.0008430.0005060.0011800.0005060.0013490.0006740.0015170.0003370.0015170.0001690.0020230.0015170.0010120.0006740.0003370.0008430.0001690.0001690.0016860.0003370.0003370.0006740.0006740.0006740.0010120.0011800.0021920.0006740.0010120.0037090.0013490.0015170.0003370.0003370.0011800.0015170.001855节点号411412413414415417418419420421422424425426427429430431432433434436437439440441442443444445446447448449450451452453漏失系数0.0001690.0005060.0013490.0018550.0015170.0021920.0008430.0015170.0028660.0001690.0003370.0013490.0005060.0006740.0006740.0043840.0010120.0005060.0003370.0032040.0008430.0006740.0001690.0008430.0011800.0015170.0018550.0011800.0015170.0026980.0001690.0008430.0015170.0013490.0005060.0015170.0013490.000169节点号631633636637638640641642643644645646647648649650651652653654655656657658659660661662663665666667668669670671672673漏失系数0.0006740.0001690.0003370.0001690.0003370.0003370.0055640.0015170.0011800.0010120.0003370.0010120.0030350.0018550.0008430.0020230.0023610.0001690.0006740.0003370.0006740.0013490.0005060.0008430.0011800.0008430.0011800.0001690.0003370.0003370.0013490.0043840.0006740.0018550.0013490.0025290.0003370.000506- 59 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文节点号47484950515253555657626364656667686971747576777879818283858687888990919496979899100漏失系数0.0005060.0001690.0008430.0001690.0008430.0001690.0010120.0001690.0018550.0006740.0003370.0005060.0005060.0001690.0013490.0001690.0006740.0001690.0001690.0025290.0001690.0008430.0020230.0005060.0008430.0021920.0003370.0016860.0003370.0010120.0001690.0003370.0001690.0008430.0010120.0011800.0005060.0006740.0006740.0008430.000843节点号247248249250251252253254256257258259260261262263266267269270271273274275277280282286288290293295296297298300302303305306308漏失系数0.0042150.0013490.0005060.0008430.0001690.0006740.0030350.0013490.0052270.0050580.0008430.0015170.0003370.0018550.0001690.0011800.0003370.0021920.0005060.0001690.0006740.0020230.0001690.0015170.0008430.0008430.0003370.0003370.0003370.0005060.0003370.0010120.0016860.0011800.0016860.0013490.0001690.0001690.0001690.0005060.000674节点号454455456457458459461464466467468469471472475476477479481482483484485487489490492493496498500502504505506507510511512513514漏失系数0.0016860.0020230.0011800.0003370.0001690.0018550.0023610.0003370.0038780.0013490.0018550.0001690.0023610.0015170.0016860.0003370.0005060.0008430.0023610.0020230.0006740.0001690.0001690.0001690.0018550.0013490.0011800.0037090.0003370.0010120.0008430.0005060.0001690.0005060.0005060.0001690.0005060.0008430.0006740.0016860.001686节点号674675676677678679680681682683684685686687688689690691692693694695696697698699700701702703704705706707708709710711712713714漏失系数0.0006740.0003370.0010120.0013490.0005060.0011800.0005060.0008430.0006740.0003370.0010120.0013490.0006740.0006740.0026980.0008430.0008430.0013490.0001690.0001690.0003370.0001690.0008430.0018550.0001690.0001690.0015170.0003370.0003370.0003370.0003370.0003370.0003370.0005060.0008430.0001690.0001690.0001690.0016860.0003370.000506- 60 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文节点号102105107108110112114116118120121122123124125126127128129130131132133134135136137138140142143145146147148149150151152153154漏失系数0.0003370.0006740.0013490.0005060.0013490.0006740.0008430.0001690.0013490.0011800.0008430.0001690.0018550.0011800.0028660.0008430.0030350.0020230.0043840.0006740.0026980.0006740.0001690.0018550.0003370.0006740.0006740.0006740.0097790.0001690.0001690.0001690.0023610.0033720.0037090.0020230.0028660.0001690.0001690.0040470.000337节点号311313315316318320322324325326327328329330331332333334335336337338339340344346347350351353354355356357359360362363365366367漏失系数0.0011800.0015170.0006740.0021920.0008430.0016860.0013490.0020230.0018550.0018550.0005060.0005060.0016860.0047210.0030350.0006740.0021920.0006740.0008430.0013490.0080930.0006740.0016860.0030350.0010120.0006740.0016860.0013490.0028660.0005060.0003370.0013490.0013490.0011800.0020230.0015170.0013490.0016860.0011800.0001690.001012节点号516517518519520521522524525526528529531532533534535536537538539541542543544546547548549550552553557558561562563564565566567漏失系数0.0025290.0006740.0030350.0010120.0003370.0018550.0005060.0013490.0006740.0003370.0013490.0006740.0006740.0042150.0015170.0008430.0008430.0013490.0001690.0016860.0016860.0001690.0018550.0035410.0013490.0005060.0015170.0033720.0013490.0010120.0013490.0040470.0020230.0005060.0005060.0003370.0033720.0021920.0003370.0008430.000169节点号715716717718719720721722723724725726727728729731732733734735736737738739740741742743744745746747748749750751752753754755756漏失系数0.0003370.0005060.0003370.0001690.0006740.0003370.0003370.0011800.0021920.0006740.0008430.0008430.0016860.0015170.0005060.0001690.0001690.0003370.0001690.0003370.0006740.0010120.0005060.0003370.0003370.0003370.0006740.0015170.0008430.0006740.0005060.0003370.0021920.0016860.0025290.0015170.0001690.0001690.0005060.0003370.000337- 61 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文节点号155156157160161162164166167168169170171173175177178179181182184186188190192194196197198200201202203漏失系数0.0001690.0013490.0013490.0008430.0026980.0038780.0010120.0005060.0005060.0003370.0003370.0010120.0003370.0003370.0001690.0053960.0062390.0018550.0005060.0006740.0005060.0005060.0005060.0005060.0003370.0021920.0018550.0018550.0006740.0005060.0006740.0015170.001686节点号368369370372374375376377379380381382383385386387388389390391392394397400401402403404405406407408410漏失系数0.0005060.0028660.0013490.0050580.0097790.0045520.0038780.0047210.0085990.0043840.0060700.0011800.0008430.0006740.0005060.0048900.0010120.0005060.0013490.0013490.0013490.0003370.0001690.0016860.0038780.0010120.0008430.0005060.0001690.0005060.0006740.0010120.001349节点号568569570571572573574575576577579580581583584585586587588590599600601602603605607616617622625629630漏失系数0.0005060.0003370.0003370.0010120.0008430.0010120.0001690.0032040.0021920.0005060.0008430.0045520.0008430.0008430.0006740.0075870.0050580.0001690.0006740.0008430.0001690.0005060.0006740.0001690.0008430.0001690.0003370.0003370.0010120.0003370.0013490.0001690.000169节点号757758759760761762763764765766767768769770771772773774775776777778779780781782783784785786漏失系数0.0003370.0001690.0003370.0028660.0030350.0003370.0003370.0018550.0005060.0005060.0020230.0005060.0006740.0011800.0008430.0015170.0008430.0018550.0015170.0005060.0005060.0006740.0006740.0003370.0006740.0010120.0015170.0005060.0006740.008431- 62 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文附录 3 求解减压阀最优流量控制曲线的适应度函数function y=fitness(A)load("p.mat");l=A(1).*(a.^2)+A(2).*a+A(3);q=l-b;valv=100000;x=size(find(q<0),1);if x>0y=sum(q(:))+valv;elsey=sum(q(:));endend- 63 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文攻读学位期间发表的学术论文（一）发表的学术论文[1] Jinliang Gao, Shihua Qi, Wenyan Wu, Yichao Qiao, Min Tu, JinghuiWang.Research on an Optimized Leakage Locating Model in Water DistributionSystem[C].12th International Conference on Computing and Control for the WaterIndustry, CCWI2013.（二）申请及已获得的专利[1][2]乔怡超, 高金良, 刁美玲. 便携式自来水水质监测装置及其监测方法：中国,201310325157.7[P].2013-07-30.李冬平, 高金良, 李国斌, 乔怡超, 刁美玲等. 一种基于贝叶斯决策理论和遗传算法的输水管网漏失定位方法. 中国, 201310539749.9[P].2013-11-04.- 64 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的学位论文《供水管网减压阀优化控制漏失研究》，是本人在导师指导下，在哈尔滨工业大学攻读学位期间独立进行研究工作所取得的成果，且学位论文中除已标注引用文献的部分外不包含他人完成或已发表的研究成果。对本学位论文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。作者签名：日期：2014 年 6 月 24 日学位论文使用权限学位论文是研究生在哈尔滨工业大学攻读学位期间完成的成果，知识产权归属哈尔滨工业大学。学位论文的使用权限如下：（1）学校可以采用影印、缩印或其他复制手段保存研究生上交的学位论文，并向国家图书馆报送学位论文；（2）学校可以将学位论文部分或全部内容编入有关数据库进行检索和提供相应阅览服务；（3）研究生毕业后发表与此学位论文研究成果相关的学术论文和其他成果时，应征得导师同意，且第一署名单位为哈尔滨工业大学。保密论文在保密期内遵守有关保密规定，解密后适用于此使用权限规定。本人知悉学位论文的使用权限，并将遵守有关规定。作者签名：导师签名：日期：2014 年 6 月 24 日日期：2014 年 6 月 24 日- 65 - 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文致谢本文是在导师高金良副教授的悉心指导下完成的。两年来，导师渊博的知识、严谨求实的治学态度，孜孜不倦的敬业精神，对学术前沿敏锐的洞察力，丰富的工作经验、谦和儒雅的学者风范和正治达观的处世态度，均给我以潜移默化的影响，导师是我人生的道路上学习的楷模。从论文的选题、研究思路及研究计划的制定、程序编制调试、数据分析到论文的撰写、修改定稿，整个过程都凝聚着导师的心血。在论文完成之际，特向恩师表示最诚挚的感谢！感谢李国斌老师以及郑成志师兄对我学业上的帮助。本课题中涉及编程问题，李老师渊博的知识和画龙点睛的指点使我受益匪浅，跨跃了一个又一个障碍，编程水平得到了质的飞跃。郑成志师兄在我论文的研究过程中以及后期论文的撰写都提出了许多宝贵意见，使我茅塞顿开，极大的缩短了研究时间，提高了效率。感谢两年来陪我一起走过的好友赵竟博、唐小斌、段宇浩，在我艰难的时候是你们给予我的至深关怀，使我能够知难而进、勇往直前。感谢研究生班级的同学们，两年的研究生学习和生活得到了你们的许多帮助和关怀，让我感受到集体的温暖。感谢所有给我帮助和鼓励的人们。最后，深深地感谢父母对我的养育之恩！谁言寸草心，报得三春晖。感谢父母在我求学期间对我的无私奉献和关怀。我学习和成长中的每一点进步都凝结着父母的心血和汗水，你们永远是我最坚强的后盾！乔怡超2014 年 6 月- 66 -'