基于降低能源成本与优先考虑高效区域的抽水作业优化方法

《IEEE Access》：Methodology for the Optimization of Water Pumping Operations with Energy Cost Reduction and High-Efficiency Region Prioritization

　　

摘要：

水泵站中的电能浪费往往与经验性操作有关，这不利于采用注重效率的技术方法。即便在现代系统中，控制标准通常也仅限于对水库水位的监测，而忽视了诸如泵的效率以及能源价格波动等重要因素。这种做法会降低系统性能，导致设备过早磨损、运营成本上升以及水资源利用效率低下。有鉴于此，本研究提出了一种新颖、全面且集成化的方法，该方法通过实际水泵站的运行数据进行了验证。它通过三个相互补充的阶段来克服以往方法的局限性：首先，利用长短期记忆（LSTM）循环神经网络预测每日用水量曲线；其次，在不同的水力条件下自动确定能源效率最高的运行区域，通过一种新的三维水力性能张量将这些区域划分结果转化为适用于优化过程的格式，该优化过程可结合或不结合变频驱动器使用；最后，根据每小时能源价格结构确定最优运行计划。后两个阶段则采用粒子群优化算法。研究结果表明，即使在利用率高且运营灵活性有限的泵站中，该方法也能实现5.57%的平均能源成本节约。此外，该方法还能提高运营的可预测性，因为预测值与实际消耗曲线之间的吻合度很好。再将泵的运行限制在最高效率区间内，还能让运行条件更加稳定和安全。这些结果凸显了所提方法相较于以往研究的独特优势...

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