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公开(公告)号：CN110610264B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910837656.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种针对不确定性情景下供水管网调控的单目标优化方法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建不确定性情景下供水管网调控的随机型单目标优化数学模型。其次，对随机型单目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对第一步的随机型单目标优化数学模型进行优化求解。最后，根据上述求解结果输出的最优个体，提取其决策变量，将其变化为决策方案。本发明在标准遗传算法的基础上提出新的改进措施，有效保证了机会约束评估准确性，能显著提升问题求解的优化效率；且基于本发明所优化的解决方案，可为管理人员提供优化科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。
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公开(公告)号：CN109948886B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910056369.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种供水管网关键阀门辨识方法，涉及供水管网阀门智能调控领域，包括：首先，设定基础情景，供水管网内阀门均处于正常状态，对供水管网进行拓扑分析和压力驱动水量水力模拟，计算关阀数量、分隔区内管道总长度、稳态水力模拟和延时模拟下系统供水短缺量四项指标的值。其次，按照阀门编号，依次模拟各阀门失效，重复上述步骤，再次计算四个指标值。最后，依次计算各阀门失效情景下的指标值与该阀门正常工作下的对应指标值的变化值，确定阀门失效对供水系统性能的影响程度，进而识别系统内关键阀门。本发明利用性能指标和水力指标的综合评价体系，用于评估阀门失效影响，实现系统内关键阀门的辨识，为决策者制定合理的阀门维护方案提供支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114692353A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210376716.6
申请日：2022-04-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/18 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明提供一种用于多源供水管网的优化加速方法，属于供水系统领域。步骤为：1)根据所需的管材或商业用管直径要求，获取管道的最大直径及粗糙度参数；根据管网的设计要求及规范，获取最小压力阈值，设置参数。2)确定每个水源的供应区域。3)根据最小水头损失路径计算各管的水头损失。4)根据各管的水头损失计算管径。5)由步骤4)得到的新直径将更新管网设计，重复步骤2)至步骤4)，经过多次迭代，直径不变，此时停止迭代。或者若迭代次数达到最大迭代数ITmax时，停止迭代。停止迭代时的管径即为最优管径。本发明求解质量大幅提升，计算量显著降低；增强算法的搜索能力和收敛性，为现实大规模供水管网中的优化设计问题提供一种新方法。
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公开(公告)号：CN109948886A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910056369.7
申请日：2019-01-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种供水管网关键阀门辨识方法，涉及供水管网阀门智能调控领域，包括：首先，设定基础情景，供水管网内阀门均处于正常状态，对供水管网进行拓扑分析和压力驱动水量水力模拟，计算关阀数量、分隔区内管道总长度、稳态水力模拟和延时模拟下系统供水短缺量四项指标的值。其次，按照阀门编号，依次模拟各阀门失效，重复上述步骤，再次计算四个指标值。最后，依次计算各阀门失效情景下的指标值与该阀门正常工作下的对应指标值的变化值，确定阀门失效对供水系统性能的影响程度，进而识别系统内关键阀门。本发明利用性能指标和水力指标的综合评价体系，用于评估阀门失效影响，实现系统内关键阀门的辨识，为决策者制定合理的阀门维护方案提供支持。
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公开(公告)号：CN110610264A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910837656.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种针对不确定性情景下供水管网调控的单目标优化算法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建不确定性情景下供水管网调控的随机型单目标优化数学模型。其次，对随机型单目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对第一步的随机型单目标优化数学模型进行优化求解。最后，根据上述求解结果输出的最优个体，提取其决策变量，将其变化为决策方案。本发明在标准遗传算法的基础上提出新的改进措施，有效保证了机会约束评估准确性，能显著提升问题求解的优化效率；且基于本发明所优化的解决方案，可为管理人员提供优化科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。
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公开(公告)号：CN114936742B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210376714.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 一种供水系统调度代理决策方法，步骤：1)收集输水工程的实测监测数据，包括水位、流量、闸门启闭情况。将样本数据分为训练集、测试集及预测集。2)构建BP神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层组成。3)将训练集样本数据输入BP神经网络模型，训练过程包含信息传播过程和误差传播过程。4)输出调控决策步骤3)中已得到较为理想的BP神经网络模型，输出层的输出结果在区间[0,1]中，将输出结果进行反归一化处理，得到闸门的开度值，输出闸门的调控决策。本发明能够反映输水系统各要素间的相互联系和相互影响；可通过水位、目标流量等要素预测阀门开度值，结果可靠，可为实际调度管理提供参考；使调水决策更加智能准确，便于实际工程的运行管理。
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公开(公告)号：CN114936742A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210376714.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种供水系统调度代理决策方法，步骤：1)收集输水工程的实测监测数据，包括水位、流量、闸门启闭情况。将样本数据分为训练集、测试集及预测集。2)构建BP神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层组成。3)将训练集样本数据输入BP神经网络模型，训练过程包含信息传播过程和误差传播过程。4)输出调控决策步骤3)中已得到较为理想的BP神经网络模型，输出层的输出结果在区间[0,1]中，将输出结果进行反归一化处理，得到闸门的开度值，输出闸门的调控决策。本发明能够反映输水系统各要素间的相互联系和相互影响；可通过水位、目标流量等要素预测阀门开度值，结果可靠，可为实际调度管理提供参考；使调水决策更加智能准确，便于实际工程的运行管理。
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