基于主影响因素的城市连续时用水量预测与调试

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1、浙江大学硕士学位论文摘要摘要科学的城市用水量预测与调度在水资源合理利用、使有限资源发挥好的社会效益方面不可低估的作用，同时也是保障城市供水系统安全、节能、高效运行的有效途径之一。随着城市化进程的深入及供水网络的覆盖面积不断扩大，城市用水量日益提高，而各种用水量影响因素更趋于复杂多变，给预测与调度带来了很大的困难。特别是短时用水量的预测，而这是作为给水系统优化调度的重要前提，其预测的准确性、稳定性及实时性将影响供水系统的供水质量和节能效果，一般预测方法较难兼顾到各指标间的平衡。因此，如何结合客观影响因素，深入挖掘用水时序规律，建立合理有效的用水预测模型，及实现供水优化调度策略是急需

2、解决的难题。论文简述了城市给水预测控制系统的研究发展概况，在调研的基础上，着重就用水量主因素的求解方法、连续时用水模式识别和分阶段预测方法建模等关键问题做了探索与深入研究，提出了基于主影响因素的城市连续时用水量预测方法，建立了供水系统的一级优化调度决策模型，经理论分析及仿真研究结果表明：该方法有效，可为城市供水系统的调度提供科学、可靠的决策依据。针对实际数据采集系统长时期运行中可能出现的异常情况，提出改进的分步灰色关联分析法能较好地解决异常采集数据的过滤及直接量化影响因素与非直接量化因素的关联度求取，而后采用K-means聚类法找出主要影响因素作为控制算法输入量修正日用水量模型输

3、出，得到较好的预测效果；为满足供水系统优化调度的实时性需求，论文探求了从日到时及更小时间尺度的连续时段用水量分配模式：通过分析时用水特性曲线，对模糊聚类法对初始聚类中心敏感及易陷入局部收敛的缺陷，引入聚类中心距离评价函数及非线性约束条件，并用自适应惯性因子粒子群算法优化模糊聚类法的计算过程，对相似度较高的相关历史连续时用水模式进行识别，并以最小二乘支持向量机(LS．SVM)$出预测日的连续时用水模式曲线，获得连续时用水预测值；最后，以满足用户水压、用水量需求为条件，以系统总运行费用最低为目标，建立供水系统一级调度决策模型。依据萧山某用水大户用水量实例数据仿真，并和几种常用的时间序

4、列预测方法仿真结果做II浙江大学硕士学位论文摘要比较，验证了该预测调度方法的优越性，它可较好的满足城市供水系统的调度精度需求，并获得好的节能效果。关键词：主影响因素；用水量预测；灰色关联分析；动态模糊聚类；自适应参数粒子群算法；优化调度III浙江大学硕士学位论文AbstracthbstractScientificpredictionofurbanwaterconsumptionhasgreateffectintherationalusingofwaterresources，gettingthelimitedresourcestoachievegoodsocialbenefits；

5、alsoitisthepremiseofsafety,efficiencyandenergy-savingoperationinurbanwatersupplysystem．Butwiththedeepeningoftheprocessofurbanizationandexpandingofthewatersupplynetworkcoveragearea,urbanwaterconsumptionisincreasing；andvariouswaterfactorstendtobemorecomplexandchangeful，SOthataccurateandefficien

6、tpredictionofurbanwaterconsumptionismoreandmoredifficult．Short-termwaterdemandforecastmethodasanimportantprerequisiteforoptimalschedulingofwatersupplysystem，itspredictiveaccuracy,robustnessandreal-timeisofkeymeasureindex，butnormalpredictionmethodisdifficulttotakeintoaccountthebalanceamongthet

7、hree．Therefore，howtobuilduparationalandeffectivewaterpredictionmodelissubjecttofurthersolvetheproblem．Thispapersummarizesthestudyhistoryofurbanwaterresearchanddevelopmenttheory,andthendiscussesseveralkeyissueswhichhavethemostimpactonwaterusag