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随着国民经济的迅速发展,国家相关部门对城市供水系统的投入也在逐年增加,每年都有大量的资金投入到供水管网的改造和扩建上。但是,我国目前供水系统的管理水平相对比较落后,传统的依赖经验管理的调度模式已经无法满足居民对日益增长的供水质量的要求。因此寻求科学的、合理的调度模式是我国供水系统进一步发展的必要途径。本文通过对供水系统优化调度相关知识的学习和探讨,引入人工神经网络、组合优化理论和遗传算法,对供水系统预测模型、水力计算模型和优化调度模型进行分析研究,通过以吉首市供水系统为实例进行验证。主要内容有：(1)用水量预测：运用组合权系数优化理论,将BP神经网络法和移动算术平均法组合,建立组合预测模型。通过以吉首市用水量为预测模型基础资料,分别以移动算术平均法、BP神经网络法、神经网络—移动算术平均组合预测法进行预测,预测结果显示,神经网络—移动算术平均组合预测法的预测精度比其他两种方法要好。(2)微观水力建模：本文根据吉首市供水总公司提供的资料,建立供水系统水力微观模型,经校核符合精度要求后,再分析吉首市供水系统配水管网的运行状况。通过对最高日最高时工况的分析,发现吉首市在最高日最高时工况下运行存在着局部供水区域供水压力不足和局部管段水头损失过大等问题。(3)宏观水力建模：针对目前常用的Demoyer宏观水力模型中存在的不足,做出了改进,并以吉首市供水系统为实例进行验证,计算结果显示,宏观模型在改进后计算精度也有了较大的提高,因此说明该改进方法是可行的。(4)两级优化调度模型：根据两类优化模型的特点和我国供水系统的现状,笔者认为两级优化调度模型更符合我国供水系统。因此本文较为详细的介绍两级优化调度的建模过程,并运用遗传算法来求解模型。(5)实例分析：文章最后以吉首市供水系统为实例,对其进行优化调度,通过对优化前后用电量的比较,结果显表明：吉首市供水系统经过优化调度,节能效果明显,每天能节省电耗1287kWh,节能效率达到9.66%,能给自来水公司带来较好的经济效益。