随着我国城市人口的快速增长和人民生活水平的不断提高,对城市供水系统的服务要求也越来越高,供水系统的规模在不断扩大,复杂性随之提高。城市供水系统是极其重要而复杂的网络系统,确保其安全可靠的运行和正确有效的管理具有重大意义。为了提高系统的社会效益和经济效益,采用现代化的技术手段、先进的控制理论来提高供水企业的生产水平和生产效率,运用现代化的管理理论、优化方法以及计算机技术对城市供水系统进行管理、监控、预测和优化调度都是势在必行的。论文对城市供水系统中管网预测、优化调度、智能控制以及大功率电机平稳切换等问题进行深入系统的研究和探讨。 城市供水管网预测是优化调度的前提和基础。选取BP神经网络作为建模基础,研究探讨城市供水系统神经网络预报的原理和机制,阐述了建立基于BP网络的城市供水时序预测模型方法。分别以管网的节点压力、管道流量和用水负荷的过去某一历史时期数据纪录,建立基于BP神经网络的管网预测模型,对未来某一时段的节点压力、管道流量和用水负荷进行预测。运用BP神经网络对城市供水的变化规律进行识别的实质,就是通过选择适当的神经网络模型逼近实际系统的动态过程。人工神经网络模型在已有的历史数据的基础上,一旦通过学习识别出城市供水的变化规律,网络模型通过联想,就可以预报下一个时段的城市供水需求。 从供水管网系统整体优化和最小供水费用的角度出发,建立了城市供水系统管网优化调度的数学模型。重点研究在用户节点压力已知条件下,复杂供水系统整体优化调度数学模型求解问题。对城市供水系统管网优化调度的遗传算法进行深入的研究,并给出了详细的求解步骤。文中还对某市供水系统的优化调度进行仿真研究,根据不同时段的各用户节点压力服务质量要求,采用MATLAB编写基于遗传算法的优化调度程序,对供水系统进行管网整体优化调度。采用优化调度程序进行生产调度可以节省运行费用。 根据供水厂二级泵房的水泵机组生产调度特点,建立了水泵机组组合优化的数学模型,对水泵机组优化组合遗传算法进行了认真的研究和探讨。文中还结合某供水厂二级泵房机组情况,对水泵机组组合优