供熱管網(wǎng)可靠性研究論文
時間:2022-07-05 03:35:00
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摘要:供熱管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計牽涉到兩個問題:一個是經(jīng)濟(jì)性的問題;一個是可靠性的問題。我們目前大多數(shù)優(yōu)化的目標(biāo)只有一個,而且主要解決局部優(yōu)化的問題,本文采用的雙目標(biāo)優(yōu)化方法可以根據(jù)需要實現(xiàn)一個大型管網(wǎng)的全局多目標(biāo)的優(yōu)化。
關(guān)鍵詞:供熱管網(wǎng)優(yōu)化模擬退火法
1.概述
要設(shè)計和建造一個可靠的供熱系統(tǒng),可以采用雙重備用、多熱源共網(wǎng)運行、環(huán)形管網(wǎng)等措施,但是,系統(tǒng)可靠性的提高總要導(dǎo)致材料消耗的增加,所以,對供熱管網(wǎng)進(jìn)行可靠性和經(jīng)濟(jì)性的雙目標(biāo)優(yōu)化就顯得很有必要。
供熱管網(wǎng)的優(yōu)化問題同時具有連續(xù)和離散變量的混合規(guī)劃問題,而且其目標(biāo)函數(shù)、約束函數(shù)都是非線形程度很高的數(shù)值函數(shù)。同時,目標(biāo)函數(shù)的選擇要綜合考慮供熱站的建造成本和用戶的使用成本(包括維修、維護(hù)等費用),或是綜合考慮幾個性能指標(biāo),目標(biāo)函數(shù)會包含若干個相互矛盾的因素,導(dǎo)致管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計成為含有多個局部極小點的多峰函數(shù)的非線形規(guī)劃問題。
通常管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中所采用的算法是依據(jù)數(shù)學(xué)極值論的原理[1],并沒有充分利用優(yōu)化過程中模型性態(tài)變化的規(guī)律,及其物理意義的知識,導(dǎo)致算法的收斂速度慢,經(jīng)常陷入局部最優(yōu)解中。隨著熱網(wǎng)系統(tǒng)越來越大,設(shè)計計算模型愈加趨于復(fù)雜,計算量增大,優(yōu)化設(shè)計過程中絕大部分的時間用于分析計算目標(biāo)函數(shù)以及性能約束函數(shù)。因此,改進(jìn)管網(wǎng)的優(yōu)化算法,使其能充分利用優(yōu)化過程中模型性態(tài)變化的規(guī)律極其物理意義的知識,這對于提高收斂速度、減少計算時間、實現(xiàn)全局最優(yōu)非常重要。
2.改進(jìn)的模擬退火算法(IAP)
模擬退火(SimulatedAnnealing,簡稱SA)算法是一種通用啟發(fā)式優(yōu)化方法,是基于Monte-Carlo迭代求精法的一種隨機(jī)搜索算法。在搜索過程中,既能向目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化的方向迭代,又以一定的概率接受目標(biāo)函數(shù)劣化的情況,從而避免陷入局部最優(yōu)點,保證獲得全局最優(yōu)解的可靠性。在求解組合優(yōu)化問題時,模擬退火法將每種組合狀態(tài)xi看成某一物質(zhì)體系的微觀狀態(tài),而E(xi)看成該物質(zhì)體系在狀態(tài)xi下的內(nèi)能,并用控制參數(shù)T類比溫度。
整個模擬退火算法主要包括兩個部分:Metropolis抽樣算法和緩慢的退火過程。
2.1Metropolis抽樣算法
對于每個溫度T,用Metropolis抽樣法模擬該體系的熱平衡態(tài),即選擇一個初始起點x(0),給定隨機(jī)步長Dx,在每一步中,計算出目標(biāo)函數(shù)中的能量變化:
(1)
如果為負(fù),則Dx被接受;如果為正值,則Dx以概率
(2)
被接受。因此,在某一給定溫度T下,當(dāng)前解x(k)隨k增加的取值序列:x(0),x(1),x(2),…,x(i),…,x(k)所對應(yīng)的準(zhǔn)則值序列E(x(k))不是單調(diào)減的,即
E(x(k+1))>E(x(k)),E(x(k+1))=E(x(k)),E(x(k+1))<E(x(k))
三種情況都有可能發(fā)生,只不過前兩種情況出現(xiàn)的概率較小而已。
在整個模擬退火過程中,隨著溫度T的不斷減少,最優(yōu)解隨時間的更新序列(即搜索軌跡)是由多個這樣的序列串接而成,這樣,使得算法在陷于局部極小值時有機(jī)會逃出,從而達(dá)到真正的全局最優(yōu)解。但也正是由于這一點,使得當(dāng)前解x(k)有可能會比序列中的某些中間解要差。
要防止這種情況發(fā)生,只要令:
xx(0)=x(0)
(3)
這樣,可在不改變控制過程和軌跡序列的條件下,重新構(gòu)造其準(zhǔn)則值為單調(diào)減的最優(yōu)解更新序列xx(k),最后得到的最優(yōu)解必定是搜索過程中所經(jīng)歷的所有狀態(tài)下的最優(yōu)解。并且,在某一個溫度T下,若從某一個i起,有
xx(i)=xx(i+1)=…=xx(i+q)(4)
成立,則表明連續(xù)搜索過的q個解都不比xx(i)好。因此,可以設(shè)定一個閾值q0,當(dāng)q>q0時,令Metropolis抽樣算法在該T下停止,于是得到該溫度T時的最優(yōu)解xx(T)。
2.2退火過程:
選擇足夠高的初始溫度T0,溫度降低系數(shù)χT可以通過試湊法來選擇:
0<χT<1(5)
如果χT太小,系統(tǒng)將會陷入到局部最小值;而χT太大,就會增加不必要的計算時間。
當(dāng)溫度逐漸降低時,對于一組給定的M個步長,可以進(jìn)行下一次迭代過程:
;(6)
式中:——增長因子;一般選取>1,典型情況,=3,。
在退火過程中,設(shè)在某個Ti時最后得到的最優(yōu)解xx(k)為xx(Ti),并且有:
xx(Ti)=xx(Ti+1)=…=xx(Ti+p)(7)
成立,則表明溫度連續(xù)下降p次后,對解的最優(yōu)性沒有改善,這樣,可通過設(shè)定一個閾值p0,當(dāng)p>p0時,退火過程停止。這時得到的當(dāng)前解即為系統(tǒng)的全局最優(yōu)解。
3.供熱管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型
一般來說,供熱管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型是一個具有不等式約束的非線性規(guī)劃問題,其設(shè)計變量、目標(biāo)函數(shù)和約束條件的選擇是多種多樣的,不存在統(tǒng)一的模式。用于解決約束非線性優(yōu)化問題的算法有多種,但它們的基本功能與作用是一致的,都是為了使得目標(biāo)函數(shù)達(dá)到最小,而有步驟地控制與調(diào)整各個設(shè)計變量,使設(shè)計方案在該目標(biāo)下最優(yōu)。
因此,優(yōu)化設(shè)計的一般模型可歸納為:在滿足約束條件gj(X)≤0的情況下,求解各個優(yōu)化設(shè)計變量xi(i=1,2,...,n)的值,使得目標(biāo)函數(shù)F(X)的值最大(小),其中,X=[x1,x2,...,xn]T。其數(shù)學(xué)表示式為:
(8)
式中,目標(biāo)函數(shù)F(X)由一項或多項指標(biāo)組成;gj(X)——不等式約束條件,由技術(shù)條件及其他要求決定;X——獨立設(shè)計變量集合,在管網(wǎng)設(shè)計中,一般包括離散變量、整型變量和連續(xù)實數(shù)變量的混合變量;m——約束條件的個數(shù);n——獨立設(shè)計變量的個數(shù)。
供熱管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型包括三方面:目標(biāo)函數(shù)、優(yōu)化設(shè)計變量和約束條件。
3.1目標(biāo)函數(shù)的選擇
供熱管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的目的是使起經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)最佳,可靠性最高。這樣,供熱管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的目標(biāo)函數(shù)為雙目標(biāo)函數(shù),我們選F(X)作為雙目標(biāo)函數(shù)的評價函數(shù):
F(X)=F1(X)/F2(X)(9)
式中,F(xiàn)1(X)——可靠性指標(biāo);F1(X)——經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)。
管網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)指標(biāo)以單位管網(wǎng)年費用NF表示,
(10)
式中:i——利率,%;K——管道保溫層、保護(hù)層和管道造價;C——管道造價[5];M——管道年維修和動力費用;Ry——管網(wǎng)允許可靠度;△P——管道總壓降;PD——管道最大允許壓降;U——考慮散熱因素的保溫運行費用。
可靠性指標(biāo)采用供熱系統(tǒng)的可靠性評價指標(biāo)RY來表示[2]:
(11)
3.2優(yōu)化設(shè)計變量的選取
供熱系統(tǒng)的可靠度反映了系統(tǒng)所有可能發(fā)生的事故概率以及供熱系統(tǒng)在事故下將被切斷或減少的用熱量,主要與元部件的故障率、所采取的熱網(wǎng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、熱負(fù)荷分布及分段閥布置等因素有關(guān),管網(wǎng)分段可以減少管段事故工況下被切斷的熱負(fù)荷數(shù)值,提高熱網(wǎng)可靠性。
對于故障元部件的修復(fù)時間,供熱管網(wǎng)中熱力管道的修復(fù)時間最長,其最長故障管段修復(fù)時間與分段閥間距l(xiāng)和管徑d有關(guān):
(12)
由于優(yōu)化設(shè)計變量愈多,設(shè)計的自由度愈大,可供調(diào)整的方法也愈多,也就愈容易達(dá)到較好的優(yōu)化目標(biāo);但是同時也會帶來優(yōu)化設(shè)計目標(biāo)函數(shù)維數(shù)的增多。通常設(shè)計變量的選擇原則是:一般選取對管網(wǎng)性能、目標(biāo)函數(shù)和約束函數(shù)影響大,而且比較容易確定其變化范圍,并且能相應(yīng)地唯一確定其它有關(guān)參量的獨立設(shè)計變量作為優(yōu)化設(shè)計變量[3]。
對于區(qū)域供熱管網(wǎng),優(yōu)化設(shè)計變量選取為:
(11)
3.3約束條件的選取
本文區(qū)域供熱管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計模型中,除計算經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)所必需的一般約束條件[4]如:管徑、保溫層厚度等參數(shù)外,還增加了可靠性指標(biāo)的約束:
可靠性指標(biāo):(12)
3.4雙目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化
對于管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計,一般是在性能指標(biāo)最優(yōu)的情況下,力求管網(wǎng)成本最低。從這個角度出發(fā),管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計就成為復(fù)雜的多目標(biāo)優(yōu)化問題,常規(guī)的優(yōu)化算法難以解決。目前求解的方法主要是將實際的多目標(biāo)優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問題,常用方法有:降維法、綜合評價函數(shù)法和最小二乘法等幾種,其中降維法應(yīng)用最為普遍。降維法是從多個目標(biāo)中選擇一個最主要的目標(biāo)來尋優(yōu),其它目標(biāo)只要滿足一定的要求即可,也就是將其它目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為約束條件來求解。
對于雙目標(biāo)函數(shù),可以采用賞罰函數(shù)法將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題。先給出相應(yīng)的增廣目標(biāo)函數(shù):
(13)
式中,R——罰因子;——與約束相對應(yīng)的罰函數(shù)。
罰函數(shù)的表示式為:
(14)
從上式可以看出:當(dāng)可靠性指標(biāo)達(dá)不到規(guī)定時給以懲罰,使得變大;在的可行域內(nèi),罰函數(shù)取負(fù)值,成為“賞”函數(shù)。若可靠性指標(biāo)違反約束愈嚴(yán)重,罰的愈厲害,則增廣目標(biāo)函數(shù)愈大;性能指標(biāo)愈好,賞的愈多,則增廣目標(biāo)函數(shù)愈小。
本文供熱管網(wǎng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)選擇為雙目標(biāo)函數(shù),將式(9)的雙目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)函數(shù),對評價函數(shù)F(X)進(jìn)行求解,并且將其解作為雙目標(biāo)函數(shù)的非劣解。而管網(wǎng)可靠度指標(biāo)不再作為目標(biāo)函數(shù),而是通過構(gòu)造適當(dāng)?shù)馁p罰函數(shù)將可靠性指標(biāo)作為約束條件處理,這樣就只需要按“有效成本最低”這個單目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化計算,但卻取得“有效成本低而可靠度高”的雙目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果。這是因為,當(dāng)可靠性超過原定指標(biāo)愈多,“賞”的也愈多,優(yōu)化計算中就會自動地將這個方向作為有利方向,沿此方向繼續(xù)前進(jìn),使得可靠度比原定指標(biāo)更大些,起到了按預(yù)定要求合理地移動約束邊界的作用,使約束邊界變成“浮動”的。當(dāng)某個約束邊界在優(yōu)化過程中自動地朝著最優(yōu)方向“浮動”時,無疑,又增加了一個新的優(yōu)化目標(biāo),因而取得了雙目標(biāo)優(yōu)化的效果。
4結(jié)束語
供熱管網(wǎng)的局部優(yōu)化已經(jīng)取得了很多成果,但是,牽涉到可靠性的一個城市供熱管網(wǎng)的全局優(yōu)化問題還未有太多的研究,本文對一個實際項目(如圖2)按照所歸納的方法進(jìn)行了尋優(yōu),現(xiàn)有的供熱站A如果和供熱站B兩者的管網(wǎng)聯(lián)合供暖,可靠度可以提高10%,而運行成本僅增加不到1%,如果再增加供熱站C,在用戶不增加的情況下,可靠度只能提高2%,而運行成本增加30%左右。
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