[發(fā)明專利]一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供水泵站調(diào)度方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110787051.3
• 申請(qǐng)日: 2021-07-13
• 公開（公告）號(hào): CN113688973A
• 公開（公告）日: 2021-11-23
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳磊;信昆侖;蒲政衡;陶濤;顏合想;李樹平;王嘉瑩
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 同濟(jì)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06N3/04
• 分類號(hào): G06N3/04;G06N3/08;G06F17/16;G06Q10/06;G06Q50/06
• 代理公司: 北京挺立專利事務(wù)所(普通合伙) 11265
• 代理人: 余瑩

本發(fā)明提供一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供水泵站調(diào)度方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：確定深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入特征，確定泵站調(diào)度指令發(fā)出時(shí)間間隔，搭建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PumpNet；獲取供水系統(tǒng)對(duì)應(yīng)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入特征的歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史泵站調(diào)度指令，訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PumpNet；采集供水系統(tǒng)對(duì)應(yīng)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PumpNet輸入特征的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，將其輸入到訓(xùn)練好的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行預(yù)測(cè)；輸出泵站實(shí)時(shí)調(diào)度指令。本發(fā)明提供的方法借助深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠自動(dòng)提取供水系統(tǒng)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間空間特征，可以更高效更充分地提取數(shù)據(jù)中滿足泵站調(diào)度的特征。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種供水泵站調(diào)度方法，尤其是涉及一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供水泵站調(diào)度方法。

背景技術(shù)

城市供水的泵站調(diào)度是保障城市用水安全穩(wěn)定的重要環(huán)節(jié)，也是國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷探索研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域。所以供水管網(wǎng)必須應(yīng)用現(xiàn)代化的調(diào)度管理手段進(jìn)行高效率和及時(shí)地管理，使得調(diào)度管理由傳統(tǒng)的人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度管理方式轉(zhuǎn)變?yōu)楦涌茖W(xué)地調(diào)度管理方式，以達(dá)到節(jié)約水資源，提高調(diào)度效率的目的。

國(guó)內(nèi)外已有關(guān)注于供水管網(wǎng)泵站調(diào)度方法的研究。現(xiàn)有研究根據(jù)所用的技術(shù)可以分為人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度法、數(shù)學(xué)模型法等。以下為一些代表性的研究：

1)人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度

人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度是最為普遍的泵站調(diào)度方法之一，該方法主要將城市分為若干個(gè)水壓區(qū)域，簡(jiǎn)單地通過(guò)對(duì)控制水廠以及二級(jí)加壓泵站內(nèi)的水泵進(jìn)行增加或者減少，來(lái)控制管網(wǎng)中的水壓，將水壓設(shè)定在目標(biāo)范圍內(nèi)。

優(yōu)缺點(diǎn)：這類方法適用于城市供水發(fā)展的初期，理論基礎(chǔ)較為簡(jiǎn)單并且容易實(shí)施，因此是目前供水部門最為廣泛采用的方法。然而，這類方法的使用需要人工經(jīng)驗(yàn)判斷供水區(qū)域壓力變化走勢(shì)來(lái)決定水泵的啟閉，人力成本高，在區(qū)域內(nèi)的調(diào)度具有滯后性，難以從大范圍內(nèi)經(jīng)濟(jì)、快速地進(jìn)行泵站的調(diào)度，從而限制了這類方法的適用范圍。

2)數(shù)學(xué)模型法

如文獻(xiàn)：

[1]D.Fooladivanda,J.A.Taylor.Energy-optimal pump scheduling and waterFlow.IEEE Transactions on Control of Network Systems,2017.

[2]Mohammed Abdallah S.M.ASCE,Zoran Kapelan M.ASCE.Fast PumpScheduling Method for Optimum Energy Cost and Water Quality in WaterDistribution Networks with Fixed and Variable Speed Pumps.March 28,2019.

[3]Bissan Ghaddar,Joe Naoum-Saways,Akihiro Kishimoto,Nicole Taheri,Bradler Eck.A Lagrangian decomposition approach for the pump schedulingproblem in water networks[J].European Journal of Operational Research,2015,241(2):105-106.

該類方法的出現(xiàn)標(biāo)志著供水調(diào)度進(jìn)入到了計(jì)算機(jī)時(shí)代，城市水壓和需水量的分布具有區(qū)域性，通過(guò)對(duì)數(shù)學(xué)模型的建立再利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，求解建立的數(shù)學(xué)模型的目標(biāo)函數(shù)得到最小用水量，與此同時(shí)得出供水的優(yōu)化調(diào)度方案。在確保供水管網(wǎng)調(diào)度滿足用戶所需水量的前提下，為使得供水花費(fèi)達(dá)到最低，確定各個(gè)泵站內(nèi)水泵的型號(hào)和臺(tái)數(shù)最少。

優(yōu)缺點(diǎn)：該類方法對(duì)供水區(qū)域內(nèi)各個(gè)用水節(jié)點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)學(xué)表達(dá)，具有較高的可信度以及理論支撐點(diǎn)，為供水泵站調(diào)度提供決策支持。但是，該類方法需要準(zhǔn)確性較高的水力模型支持，并且計(jì)算復(fù)雜度高，自動(dòng)化程度不足，面對(duì)龐大的管網(wǎng)系統(tǒng)仍然存在滯后性，很難實(shí)時(shí)做到對(duì)管網(wǎng)的調(diào)度。