在城市给水系统中,供水泵站是其重要的组成部分,也是主要的耗能单元。供水泵站的合理运行直接关系到整个给水系统的安全性和节能效果。随着变频调速设备在给水系统中的开发应用,由定速泵和变频调速泵联合运行的供水泵站大量出现,起到了一定的节能效果。然而,我国部分供水泵站,尤其是中小城镇的供水泵站,存在着运行管理差、运行调度跟不上实时需求的问题,造成了能量浪费。优化供水泵站的运行调度是解决这些问题的有效方法。人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法是一种新型的群智能优化算法,自2005年提出以来,以其高效的寻优能力受到了广泛的关注。但基本ABC算法存在着搜索策略较为单一、选择机制过于贪婪、易陷入局部最优解、搜索精度差、算法后期收敛速度慢以及对复杂函数优化效果差等缺点,论文针对ABC算法的这些缺点提出了如下一些改进方法:(1)在采蜜蜂和观察蜂的随机搜索策略中引入自适应全局最优引导搜索策略;(2)在观察蜂搜索阶段,为了避免种群的多样性迅速降低,引入遗传算法中的交叉算子搜索策略;(3)为了增强采蜜蜂和观察蜂搜索时对局部区域的搜索能力,加快算法在局部的精细化搜索,在搜索机制中引进高斯变异搜索策略;(4)在侦察蜂搜索中,为了提高种群的多样性和算法搜索的遍历性,对搜索停滞的解引入混沌搜索,利用混沌搜索的随机性和遍历性增强算法摆脱局部极值点干扰的能力。综合上述改进策略提出的基于交叉变异的自适应全局最优引导人工蜂群(CSGQ-ABC)算法,较好地平衡了ABC算法的探索能力和开发能力,较大地提升了ABC算法的优化性能。通过对5个标准测试函数的优化结果可以看出,CSGQ-ABC算法与基本ABC算法、GA算法和PSO算法相比,无论是收敛速度,还是优化精度都有着极大的优势,在优化复杂的高维函数时也能较快地搜索到精度高的全局最优解。泵站优化问题可以看作是一个由状态函数、连续变量和非线性函数构成的复杂的非线性规划问题。论文探讨了CSGQ-ABC算法在泵站运行优化中的适用性,并通过工程实例验证了CSGQ-ABC算法在求解泵站运行问题时的优化性能,在考虑分时电价和日用水量变化的条件下,能快速准确地得到泵站在不同运行条件下的最优运行策略,为供水泵站的运行调度优化提供了一个新的解决办法。