加压灌溉网络中水资源输送调度与水压优化模型

《Irrigation and Drainage》：Optimization Model for Water Delivery Scheduling and Pressure in Pressurized Irrigation Networks

本研究针对压力灌溉网络中压力调节挑战，提出基于EPANET液压分析与遗传算法优化的MATLAB集成模型，有效降低最大压力（74→64m）、减少异常压力点（15→6）及总偏差（92.5→33.9m），提升系统运行效率。

　　

摘要

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本研究探讨了加压灌溉系统（PIN）中压力调节所面临的挑战。这类系统通常是为满足最大需求而设计的，但由于水资源需求和用水量的波动，经常会出现压力变化。这些压力波动可能会干扰供水，导致漏水或管道破裂，尤其是在压力控制设备设计不合理的情况下。为了解决这些问题，研究人员开发了一个优化模型，用于优化供水计划和压力调节阀（PRV）的调节。该模型利用EPANET进行水力分析，并采用遗传算法（GA）进行优化，这两项技术均集成在MATLAB环境中。决策变量包括供水计划和压力调节阀的设置，旨在将实际压力与目标压力之间的波动降至最低。研究评估了不同水库水位（作为系统的输入压力）对系统性能的影响。将该模型应用于实际灌溉系统后，取得了显著效果：最大压力从74米降至64米；压力超出或低于目标压力的用水点数量从15个减少到6个；整体压力偏差从92.5米降至33.9米。这些结果证明了该模型在优化供水计划、改善压力调节以及提升加压灌溉系统运行效率方面的有效性。

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本研究聚焦于加压灌溉系统（PIN）中的压力调节问题。这类系统虽然旨在应对最大用水需求，但由于水资源和用水量的变化，仍常出现压力波动。这些波动可能干扰供水，导致漏水或管道损坏，尤其是当压力控制设备设计不佳时。为解决这些问题，研究人员开发了一个优化模型，用于优化供水方案和压力调节阀（PRV）的设置。该模型结合了EPANET水力分析工具和遗传算法（GA）进行优化，所有计算均在MATLAB环境中完成。决策变量包括供水计划和压力调节阀的参数调整，旨在将实际压力与目标压力之间的偏差降至最低。研究对比了不同水库水位对系统性能的影响。实际应用表明，该模型有效降低了系统压力：最大压力从74米降至64米，压力异常点数量从15个减少到6个，整体压力偏差从92.5米降至33.9米。这些结果证实了该模型在优化供水方案、提升压力调节效果及提高系统运行效率方面的显著作用。

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