燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計方法

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摘要：隨著燃氣輸配管網(wǎng)規(guī)模不斷擴大和結(jié)構(gòu)日漸復(fù)雜，確保燃氣管網(wǎng)運行的安全性、穩(wěn)定性和可靠性成為了燃氣管網(wǎng)發(fā)展研究的的重點。本文介紹了燃氣輸配管網(wǎng)水力計算的基本方法理論，對遺傳算法、蟻群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用進行總結(jié)和分析，以期為相關(guān)研究提供一定的參考。

關(guān)鍵詞：燃氣管網(wǎng)；優(yōu)化設(shè)計；遺傳算法；蟻群算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1管網(wǎng)水力計算的理論研究

燃氣輸配管網(wǎng)水力計算是為了在已知管網(wǎng)布排和供氣量的條件下，通過計算流量和壓力損失選擇管段直徑，驗算管段流量和壓力損失是否符合要求，從而決定是否調(diào)整管網(wǎng)的設(shè)計方案或?qū)εf輸配管網(wǎng)進行改造，從而提高管網(wǎng)的輸配能力[2]。管網(wǎng)水力計算的方法主要有解環(huán)方程法、解節(jié)點方程法和解管段方程法。這三種方法相比較，三種方法都需要進行迭代計算，其中計算工作量為解環(huán)方程法最小，解節(jié)點方程法居中，解管段方程法最大。解管段方程法計算精度最高，當管段管徑大、摩阻系數(shù)低時，解節(jié)點方程法收斂速度和計算精度較低。因而進行管網(wǎng)平差時通常選擇解節(jié)點方程法或解環(huán)方程法，當對計算結(jié)果的精度要求較高時選用解管段方程法。因為新建燃氣管網(wǎng)大多采用多氣源供氣，解環(huán)方程法難以滿足管網(wǎng)的可靠性要求，而解節(jié)點方程法由于可以自動生成管網(wǎng)關(guān)聯(lián)矩陣，具有靈活性高、適應(yīng)性強的優(yōu)點，更適合用于處理多氣源供氣的復(fù)雜管網(wǎng)。另外，在燃氣管網(wǎng)水力計算中，當某管段的直徑過大或流量過小時，在迭代過程中會容易出現(xiàn)不收斂或收斂緩慢的情況，這極大影響了水力計算的精度[3]。因此這三種傳統(tǒng)的水力計算方法也逐漸不能滿足管網(wǎng)運行的可靠性和穩(wěn)定性要求，此時相關(guān)智能算法在管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實意義。

2燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計方法研究

2.1遺傳算法在管網(wǎng)優(yōu)化的應(yīng)用

遺傳算法是一種模仿生物進化論中自然選擇和基因遺傳機制而提出的隨機搜尋最優(yōu)解算法，基本步驟為初始化、個體評價、選擇、交叉和變異。遺傳算法搜索時以問題解的串集為搜索對象，可在同一時間處理多個個體，僅用適應(yīng)度函數(shù)值來評估個體而不需要借助其他輔助信息，因此具有全局尋優(yōu)、搜索效率較高、應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點。目前遺傳算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提高燃氣管網(wǎng)建設(shè)的經(jīng)濟性和和安全性，具體是利用遺傳算法優(yōu)化管網(wǎng)結(jié)構(gòu)布局和管網(wǎng)管徑，從而找到滿足經(jīng)濟效益和安全性要求的最優(yōu)設(shè)計方案。鄭利平[4]提出采用遺傳算法對城市燃氣管網(wǎng)進行優(yōu)化設(shè)計，其優(yōu)化目標為管網(wǎng)的工程造價和運行費用最低，并以滿足燃氣管網(wǎng)的水力平衡和最低壓力為約束條件，使用費用模型對燃氣管網(wǎng)進行數(shù)學(xué)建模，其中重點對管網(wǎng)管徑進行優(yōu)化，研究結(jié)果過表明用遺傳算法對管網(wǎng)進行優(yōu)化設(shè)計不僅經(jīng)濟高效，并且能夠滿足管網(wǎng)水力可靠性。王煊[5]提出采用改進的遺傳算法對城市燃氣管網(wǎng)進行優(yōu)化設(shè)計，其優(yōu)化目標為管道總長度最短，對樹狀燃氣管網(wǎng)進行數(shù)學(xué)建模，優(yōu)化管網(wǎng)結(jié)構(gòu)布局。呂木英[6]提出采用遺傳算法對樹狀管網(wǎng)布局進行優(yōu)化設(shè)計，以管網(wǎng)總長度最小作為優(yōu)化目標建立管網(wǎng)布局數(shù)學(xué)模型，再在樹狀管網(wǎng)的優(yōu)化方案的基礎(chǔ)上，依照一定規(guī)則添加管段得到環(huán)狀管網(wǎng)，同時驗證燃氣管網(wǎng)的水力可靠性，從而得到滿足管網(wǎng)水力可靠性和經(jīng)濟性的環(huán)狀管網(wǎng)優(yōu)化方案，研究結(jié)果表明遺傳算法在環(huán)狀燃氣管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用是可行的?；谶z傳算法的燃氣管網(wǎng)布局和管徑優(yōu)化方法，提高了燃氣管網(wǎng)建設(shè)的經(jīng)濟效益和安全性。目前遺傳算法在管網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度、運行工況分析和水力計算的應(yīng)用較少，燃氣管網(wǎng)的水力計算中大多著重考慮管網(wǎng)的經(jīng)濟效益和安全性，對管網(wǎng)水力可靠性的研究相對較少。由于許多燃氣公司除了管網(wǎng)初步設(shè)計時進行過水力計算，但在較長時期內(nèi)管網(wǎng)規(guī)模和結(jié)構(gòu)發(fā)生較大改變后，并沒有對管網(wǎng)的水力工況進行重新核算和分析，因而最初的管網(wǎng)水力計算結(jié)果并不能客觀反映出管網(wǎng)實際運行工況，這對管網(wǎng)水力可靠性有較大的影響。另外，由于城市天然氣輸配管網(wǎng)規(guī)模早已大大超過初期規(guī)劃，現(xiàn)有管網(wǎng)運行流量大多超過最初規(guī)劃的負荷，這使得在燃氣泄漏事故發(fā)生時，管網(wǎng)的供氣能力將無法滿足部分用戶的需求。一般情況下，當發(fā)生燃氣泄漏事故時，燃氣公司需要立即關(guān)掉管段事故點所在管段的上下游閥門，進行停氣檢修，但由于管網(wǎng)大多采取的是多氣源供氣和環(huán)狀結(jié)構(gòu)，一個事故點可能由不同的供氣點供氣，因此可能導(dǎo)致不僅事故管段下游的用戶會被停止供氣，管網(wǎng)內(nèi)很大范圍內(nèi)的其他用戶也會受到不同程度的影響。由于城市天然氣管網(wǎng)的監(jiān)測點有限，燃氣公司無法準確掌握整個管網(wǎng)的水利工況，當事故發(fā)生時，無法預(yù)測事故管段的影響范圍和及時制定有效的調(diào)度決策。因此可以嘗試把遺傳算法應(yīng)用到管網(wǎng)運行工況和事故工況下的分析中[7]。另外，根據(jù)遺傳算法全局性的特點，在處理群體較大的問題是具有一定的優(yōu)勢，因此可以與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制等智能算法結(jié)合，為管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計提供新思路。

2.2蟻群算法在管網(wǎng)優(yōu)化的應(yīng)用

蟻群算法是一種通過模擬自然界中螞蟻群尋覓食物時發(fā)現(xiàn)最短路徑行為的尋找最優(yōu)解的啟發(fā)式搜索算法。蟻群算法采用正反饋機制從而能夠較快地尋找到較優(yōu)值或最優(yōu)值，采用分布式計算從而有效提高算法效率和避免過早收斂，因此蟻群算法具有啟發(fā)性、魯棒性、并行性等優(yōu)點，但也存在局部最優(yōu)解和搜索時間較長的問題。目前蟻群算法已廣泛應(yīng)用于在旅行商問題、Job-shop問題、分配問題等方面，蟻群算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用主要在以燃氣管網(wǎng)建設(shè)費用和運營所需費用最低為優(yōu)化目標，建立數(shù)學(xué)模型，提高管網(wǎng)設(shè)計的經(jīng)濟效益和合理性。李智等人[8]對蟻群算法在燃氣管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用進行了研究，該研究以管網(wǎng)管道建設(shè)費用、壓氣站建設(shè)費用和管網(wǎng)運行費用為目標函數(shù)建立天然氣輸送管道數(shù)學(xué)模型，對管道的選型、設(shè)計壓力、壓氣站個數(shù)、壓縮比及站間距離進行了優(yōu)化設(shè)計。該設(shè)計方案使管網(wǎng)建設(shè)費用和運營所需費用達到了最小。研究表明蟻群算法的優(yōu)化效果比遺傳算法好，這表明采用蟻群算法對燃氣管網(wǎng)進行優(yōu)化設(shè)計是可行的。李自力等人[9]提出將環(huán)狀燃氣管網(wǎng)布局優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為TSP問題，以環(huán)狀燃氣管網(wǎng)造價最低為優(yōu)化目標建立數(shù)學(xué)模型，采用蟻群算法進行求解，研究結(jié)果表明蟻群算法適用于環(huán)狀管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計。

2.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在管網(wǎng)優(yōu)化的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的高度復(fù)雜的非線性動力學(xué)系統(tǒng)，具有大規(guī)模并行協(xié)同處理、容錯性、自適應(yīng)性和自組織性等特點。聶廷哲等人[10]對Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在天然氣管網(wǎng)規(guī)劃問題中的應(yīng)用進行了相關(guān)研究，其優(yōu)化目標函數(shù)為管線總長度最短，建立了基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管網(wǎng)布線優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，研究結(jié)果表明Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法能夠有效地解決天然氣管網(wǎng)布局優(yōu)化問題，提高了提高技術(shù)水平和經(jīng)濟效益。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法大多應(yīng)用于天然氣負荷預(yù)測、燃氣管網(wǎng)泄漏分析、安全性分析、天然氣管道內(nèi)腐蝕速度預(yù)測等方面，在管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計領(lǐng)域的應(yīng)用相對較少，因此，可以借鑒供水管網(wǎng)的先例，,探究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在燃氣管網(wǎng)水力計算的應(yīng)用。陳善慶[11]提出采用改進的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，目標函數(shù)為最低管網(wǎng)年費用折算值，以離散管徑為優(yōu)化變量，管網(wǎng)水力可靠性和相關(guān)設(shè)計規(guī)范為約束條件對給水管網(wǎng)進行優(yōu)化，研究結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在管網(wǎng)優(yōu)化是可行的，該算法有效提高了尋優(yōu)能力、速度和效率。

3結(jié)束語

隨著我國城市燃氣輸配管網(wǎng)建設(shè)規(guī)模擴大化和結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，如何保證燃氣管網(wǎng)運行的安全性、穩(wěn)定性和可靠性成為了燃氣管網(wǎng)發(fā)展研究的的重點，因此在城市燃氣輸配管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計中，可以嘗試將遺傳算法、蟻群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等智能算法應(yīng)用到管網(wǎng)運行工況分析和事故分析。將智能算法應(yīng)用在管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計中，綜合考慮燃氣管網(wǎng)的安全性、經(jīng)濟性、可靠性和當?shù)氐膶嶋H情況，最終確定城市燃氣輸配管網(wǎng)優(yōu)化設(shè)計的最優(yōu)方案。

作者：張樹玉 劉克江 單位：廣東技術(shù)師范大學(xué)