基于遗传算法的供热管网阻力系数优化辨识研究

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1、硕士学位论文基于遗传算法的供热管网阻力系数优化辨识研究PIPEFLOW-RESISTANCECHARACTERISTICCOEFFICIENTIDENTIFICATIONUSINGGENETICOPTIMIZATION王晋达哈尔滨工业大学2015年6月国内图书分类号：TU995.3学校代码：10213国际图书分类号：621.6密级：公开工学硕士学位论文基于遗传算法的供热管网阻力系数优化辨识研究硕士研究生：王晋达导师：赵加宁教授申请学位：工学硕士学科：供热、供燃气、通风及空调工程所在单位：市政环境工程学院答辩日期：2015年

2、6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TU995.3U.D.C:621.6DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringPIPEFLOW-RESISTANCECHARACTERISTICCOEFFICIENTIDENTIFICATIONUSINGGENETICOPTIMIZATIONCandidate：WangJindaSupervisor：Prof.ZhaoJianingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineerin

3、gHeating,Gassupplying,VentilatingSpeciality：&AirConditioningEngineeringSchoolofMunicipalandAffiliation：EnvironmentalEngineeringDateofDefence：June,2015Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要供热系统的规模日益扩大、管网结构愈加复杂，因此各供热企业迫切的需要建立准确完善的

4、管网水力仿真模型来辅助运行管理。本文利用供热系统已有的观测数据（节点压力、管道流量），提出基于优化计算的管网阻力系数辨识方法，该方法可以显著改善已有水力模型的仿真效果，使建立的水力模型能够有效指导工程实践。本文在第2章首先基于质量、能量平衡和管道压降方程，建立了流体网络的水力计算模型；接着对节点分析法的求解流程进行了分析，并与基本回路法进行了比较；然后阐述了实际热网水力建模的基本步骤及注意事项，指出估计管道阻力系数初始值的困难性；最后分析了基于一组压力、流量观测数据实现阻力系数解析辨识的充要条件，并对多组观测数据下的解析辨

5、识进行了简要分析，指出解析辨识方法在实际工程应用中的局限性。当观测数据不满足解析辨识的条件时，本文在第3章借鉴系统辨识的相关研究成果，提出一种基于遗传算法的优化辨识方法，该方法将模型的参数辨识转化为复杂约束条件下的非线性规划问题；为了降低求解难度加快计算速度，本文引入管网水力计算模块来自动满足优化问题的隐式约束。本章最后对遗传算法工具箱的具体参数设定进行了介绍。本文在第4章基于一定的工程背景建立了一个热网的理论模型，该理论模型管道的连接方式，热源、热力站和循环泵的相关参数亦根据实际工程需要进行了设定。在模型建立之后，接着利

6、用节点压力法对理论模型在不同工况下的运行参数进行了计算，得到多组“假想”的观测数据；然后根据这些数据编写了相应的优化目标函数；最后利用遗传算法对优化问题进行了求解，得到了阻力系数的辨识值并对辨识结果进行了评估。另外本章还采用敏感性分析方法对辨识误差进行了分析。结果表明优化辨识方法能够得到较为准确的模型参数值。第5章基于实际供热系统观测数据对优化辨识方法的有效性进行了。首先将大庆让龙集中供热系统2014~2015季度设计工况下的一组观测数据作为算法的已知条件，对整个管网所有管道的阻力系数进行优化辨识；然后利用另外两组调节工况

7、的观测数据对校正后的热网模型仿真结果进行检验。结果表明经过辨识校正后的热网模型可以较为准确的对实际水力工况进行仿真计算，误差在工程允许的范围之内。关键词：供热管网；水力计算模型；阻力系数辨识；遗传算法；敏感性分析-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractThevalidityofahydraulicnetworkmodeldependsnotonlyontheaccuracyofitsphysicalandgeometricdatabutalsoontheaccuracyofcertainparametricda

8、tasuchaspipeflow-resistancecharacteristiccoefficient(PFRCC).DifficultiesassociatedwitheconomicalandreliablemeasurementsforPFRCCoftenrequireestimationoft