CN114491888A - 基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法 - Google Patents

基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114491888A
CN114491888A CN202210107946.2A CN202210107946A CN114491888A CN 114491888 A CN114491888 A CN 114491888A CN 202210107946 A CN202210107946 A CN 202210107946A CN 114491888 A CN114491888 A CN 114491888A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pipe diameter
economic
heat supply
sub
index
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210107946.2A
Other languages
English (en)
Inventor
徐晗
王泫博
韩宝成
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN202210107946.2A priority Critical patent/CN114491888A/zh
Publication of CN114491888A publication Critical patent/CN114491888A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10Geometric CAD
    • G06F30/18Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/27Design optimisation, verification or simulation using machine learning, e.g. artificial intelligence, neural networks, support vector machines [SVM] or training a model
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04Constraint-based CAD
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请公开了基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,步骤包括:获取供热管网的拓扑结构,按约束条件构建管径组合的样本空间,并选出若干管径组合样本;获取供热管网的设计运行参数,计算经济性子指标并对其进行归一化处理;基于管径组合样本,应用熵权法计算各经济性子指标的权重;判断权重数值是否与样本数量无关,若否,则增加样本数量并再次计算权重;若是,则基于权重数值建立供热管网改进经济评价指标体系;根据改进经济评价指标体系,使用寻优算法寻找供热管网的最优管径组合设计方案。本申请解决了传统管径优化设计不考虑各经济性子指标对管径设计的影响程度差异性,从而所导致的子指标轻重权衡缺失的问题,有助于获得更为合理的管径优化设计方案。

Description

基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法
技术领域
本发明属于城市集中供热能效提升技术领域,尤其涉及基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法。
背景技术
供热一次管网的投资成本在整个城市集中供热系统总投资成本中占据主导地位,而构建管网的各管道的长度和管径是影响管网投资成本的决定性因素,同时管道长度和管径也会显著影响管道热损失及水泵能耗。在进行供热管网设计时,管网拓扑结构受城市供热规划的限制基本给定,导致各管道长度的优化空间有限,此时各管道的管径优化设计就成为影响供热管网乃至整个集中供热系统的经济效益和能源效率的关键因素。
管网投资成本及运行能耗是管径优化设计的重点,二者相互影响与制约:随着管段管径的增大,管网投资增大,运行能耗减少;随着管段管径的减小,管网投资减少,运行能耗升高。因此,针对管网内所有管段的管径构成的管径组合,存在一个最优的管径搭配设计方案,使得管网投资与运行能耗同时达到最优。《城镇供热管网设计规范》CJJ 34-2010给出了管段管径的工程设计方法:对于供热管网主干线,采用经济比摩阻确定管径(经济比摩阻是综合考虑管网投资、运行电耗及热损失费用等,按照设计、施工及运营经验提出的最佳管道设计比摩阻值建议值),根据规范建议的经济比摩阻范围及主干线各管段设计流量,从热力网路水力计算表中确定管径;对于供热管网支干线和支线,根据上述确定的主干线各管段比摩阻和总当量长度(管段长度+局部阻力当量长度)计算主干线压力损失,然后依据节点平衡原理,确定各支干线和支线的资用压差,根据资用压差及各管段设计流量,即可从热力网路水力计算表中确定管径,同时考虑到水力稳定性等问题,规范规定支干线及支线的供热介质流速不应大于3.5m/s,支干线比摩阻不应大于300Pa/m,连接一个热力站的支线比摩阻可大于300Pa/m。上述工程设计方法虽然隐含优化过程,但在规范建议的比摩阻范围内,热力网路水力计算表中通常有若干个管径规格可选取,考虑到不同管径下管网投资成本及运行能耗之间的相互影响与制约关系,无法从候选管径规格中直接选取出综合性能最优的管径。因此,亟需发展供热管网管径优化设计方法,为同时降低管网投资成本和运行能耗提供理论依据。
传统的管径优化设计方法大多考虑经济效益,以年折算投资费用、年运行费用及年热损失费用等经济性子指标为优化目标,或将各子指标直接相加得到年折算费用作为管径设计的综合评价指标。然而,各经济性子指标的简单相加,意味着各子指标在综合评价中的作用相同,并未考虑不同子指标对管径设计影响程度的客观差异,导致综合评价指标中各子指标的轻重权衡缺失,无法对管网综合经济性能进行客观评价,使得供热管网管径优化设计缺乏科学合理的优化目标。
发明内容
本发明针对现有管径优化设计方法的不足,提出了基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法。该方法充分考虑各经济性子指标对管网建造成本的影响程度的差异,并结合管网管径组合样本构建方法与熵权法量化上述差异性,从而建立一种改进的经济性综合评价指标体系,作为管网管径设计的优化目标。
本发明通过以下技术方案解决现有管径优化设计方法的技术难题。
本发明提供了基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,包括以下步骤:
获取供热管网的拓扑结构,按约束条件构建供热管网管径组合的样本空间,并从所述样本空间中选出若干管径组合样本;
获取供热管网的设计运行参数,计算所述管径组合样本的经济性子指标;
对所述经济性子指标进行归一化处理;
应用熵权法,基于所述管径组合样本计算各所述经济性子指标在管径优化设计中的权重数值;
判断所述权重数值是否与所述管径组合样本的数量无关,若所述权重数值仍依赖于所述管径组合样本的数量,则增加所述管径组合样本的数量并再次计算权重数值,直至所述权重数值不随所述管径组合样本的数量的增大而变化;
基于所述权重数值建立供热管网改进经济评价指标体系;
根据所述改进经济评价指标体系,使用寻优算法寻找供热管网的最优管径组合设计方案。
在一种可能的实现方式中,所述约束条件包括管径规格范围、上下游管段管径约束、供热介质流速和管段比摩阻。
在一种可能的实现方式中,所述供热管网经济性子指标包括年折算投资费用与年运行费用;对于供热管网管径组合i,计算其经济性子指标j,并将其表示为:
xij(i=1,2,…,m;j=1,2).
在一种可能的实现方式中,采用极差法对所述经济性子指标进行所述归一化处理,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000031
式中,maxxj表示所有管径组合样本中经济性子指标j的最大值,minxj表示所有管径组合样本中经济性子指标j的最小值。
在一种可能的实现方式中,所述应用熵权法,基于所述管径组合样本计算各所述经济性子指标在管径优化设计中的权重数值包括:
计算所述管径样本组合对各所述经济性子指标的贡献度,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000041
计算各所述经济性子指标的信息熵,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000042
计算各所述经济性子指标的所述权重数值,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000043
其中,Pij表示管径组合样本i对经济性子指标j的贡献度,ej表示经济性子指标j的信息熵,ωj表示经济性子指标j的权重数值。
在一种可能的实现方式中,所述管径组合样本数量的设置策略包括:
从所述样本空间中初选所述管径组合样本的数量为S的管径组合样本,并计算各所述经济性子指标的所述权重数值;
倍增所述管径组合样本的数量为2S,4S,8S,16S,……,重复计算各所述经济性子指标的所述权重数值,直至所述权重数值与所述管径组合样本的数量无关。
在一种可能的实现方式中,所述权重数值已达到与管径组合样本的数量无关的判断依据包括:相邻两次的所述权重数值的相对误差满足下式:
δ=|(ωj,kj,k-1)/ωj,k-1|<10-3,(k=2,3,4,…),
式中,k表示重复计算所述权重数值的次数;ωj,k表示第k次计算经济性子指标j的权重数值;ωj,k-1表示第k-1次计算经济性子指标j的权重数值。
在一种可能的实现方式中,所述基于所述权重数值建立供热管网改进经济评价指标体系包括:由如下公式计算所述供热管网管径组合的综合评价得分:
Figure BDA0003494006670000051
式中,Pij表示管径组合样本i对经济性子指标j的贡献度,ωj表示经济性子指标j的权重数值,valuei表示管径组合样本i的综合评价得分。
本发明实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本发明实施例提供了基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,该方法可以根据经济性子指标对管径设计的影响程度分配权重,以考虑其对管径设计的影响的差异性,解决了传统管径优化设计中忽略各子指标对管径设计的影响程度差异性,从而所导致的子指标轻重权衡缺失的问题,有助于获得更为合理的管径优化设计方案。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法流程图;
图2为本发明实施例提供的权重数值随管径组合样本数量的增长逐步稳定的过程图;
图3为本发明实施例提供的使用遗传算法寻找供热管网最优管径组合的算法流程图;
图4为本发明实施例提供的使用遗传算法寻找供热管网最优管径组合的算法迭代过程图;
图5为本发明实施例提供的基于传统及改进经济评价指标体系的管径优化设计方案中,管径选用长度的统计对比图。
图6A为本发明实施例提供的基于传统经济评价指标体系的管径优化设计方案中,最不利支路及其各管段的管径和压降图;
图6B为本发明实施例提供的基于改进经济评价指标体系的管径优化设计方案中,最不利支路及其各管段的管径和压降图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例是本发明的一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在一个具体的实例中,本申请针对一个已完成管网布局的供热管网进行管径优化设计。本发明实施例提供了基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,如图1所示,该方法包括:
步骤S101:获取供热管网的拓扑结构,按约束条件构建供热管网管径组合的样本空间,并从中选出若干管径组合样本;
步骤S102:获取供热管网的设计运行参数,计算管径组合样本的经济性子指标;
步骤S103:对经济性子指标进行归一化处理。
步骤S104:应用熵权法,基于管径组合样本计算各经济性子指标在管径优化设计中的权重数值;
步骤S105:判断权重数值是否与管径组合样本的数量无关,若判断结果为是,则执行步骤S107;若判断结果为否,则执行步骤S106、S102、S103、S104及S105。
步骤S106:增加管径组合样本的数量。
步骤S107:基于权重数值建立供热管网改进经济评价指标体系。
步骤S108:根据改进经济评价指标体系,使用寻优算法寻找供热管网的最优管径组合设计方案。
在步骤S101中,本申请选取管径优化设计的约束条件如下所示:
(1)管径规格范围:根据中华人民共和国建设部编制的《市政工程投资估算指标》,结合钢管市场供需情况及热用户的负荷需求,本申请选取了19种离散的管径规格,包括DN50、DN65、DN80、DN100、DN125、DN150、DN200、DN250、DN300、DN350、DN400、DN450、DN500、DN600、DN700、DN800、DN900、DN1000、DN1200。
(2)上下游管段管径约束:在实际供热管网中,下游管段管经不应大于上游管段管径,即各管段管径应满足:di≥dj,其中di表示上游管段的管径,dj表示下游管段的管径。
(3)供热介质流速:根据中华人民共和国行业标准《城镇供热管网设计规范》,热水热力网支干线及支线的供热介质流速不应大于3.5m/s。
(4)管段比摩阻:《城镇供热管网设计规范》规定,确定热水热力网主干线管径时,宜采用经济比摩阻。经济比摩阻数值宜根据工程具体条件计算确定,主干线比摩阻可采用30Pa/m~70Pa/m。支干线比摩阻不应大于300Pa/m,连接一个热力站的支线比摩阻可大于300Pa/m。
当然,管径优化设计者关注的其他工程问题也可作为约束条件,这些约束条件与管径优化设计的结合保证了管径设计结果的工程适用性。
在步骤S102中,本申请选择年折算投资费用与年运行费用作为管径优化设计的经济性子指标,当然,管径优化设计者所关注的其他经济性子指标也可以纳入评价范畴,指标计算过程如下:
年折算投资费用C1是将供热管网总初投资折算到每年形成的费用,其计算公式如下:
C1=Xt·Ccap
式中,Ccap是总初投资;投资回收系数Xt定义为,在设计回收期内,复利条件下,每年的回收金额与投资额的比值;总初投资Ccap计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000081
式中,f(di)表示管径为di的单位长度钢管的成本费用(原料费用加铺设费用),li表示供热管网里每段钢管的长度。投资回收系数Xt计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000082
式中,i表示银行利率,n表示供热管网的设计使用寿命。
年运行费用C2是供热管网运行一整年所支出的费用。为简化计算,忽略维修费用、折旧费用等支出,将循环水泵的电费支出作为热网的年运行费用,计算公式为:
Figure BDA0003494006670000083
式中,P表示最不利支路的压降,Q表示循环水泵的流量,η表示循环水泵的效率,hour表示循环水泵在一天内的运行小时数,day表示循环水泵在一年内的运行天数,price表示工业用电的电价。其中最不利支路是指供热管网中,热源到热用户之间压降最大的通路,其压降P由最不利支路上所有管段的压降求和得到,其计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000084
式中,ΔP表示管段压降,包括沿程阻力损失ΔPy、局部阻力损失ΔPj及高度差带来的阻力损失ΔPg,其计算公式如下:
ΔP=ΔPy+ΔPj+ΔPg.
对于一般的供热管网系统,几乎不存在高度差,因此忽略ΔPg。沿程阻力损失的计算公式如下:
ΔPy=Rm·l,
式中,Rm表示局部阻力系数(比摩阻),可由达西公式计算:
Figure BDA0003494006670000091
式中,λ表示摩擦阻力系数,ν表示管段内供热介质流速,Rs表示管段的水力半径,即管段的横截面积与湿周之比,其计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000092
式中,D表示管段内径。摩擦阻力系数λ的计算公式依赖于管内流动雷诺数Re的大小:
Figure BDA0003494006670000093
式中,K表示管材的绝对粗糙度,对于室外管网通常取0.5mm。供热介质流速v的计算公式为:
Figure BDA0003494006670000094
式中,Q表示各管段的体积流量,可根据供热管网设计热负荷及供回水温度计算得出:
Figure BDA0003494006670000095
式中,E表示设计热负荷;c表示热媒的比热,水的比热为4187J/(kg·℃);tg与th分别表示供水温度与回水温度。
根据《城镇供热管网设计规范》,热水管道的局部阻力损失与沿程阻力损失之比可用α表示,故管段压降的计算公式可以写成:
ΔP=ΔPy(1+α).
对于步骤S101所述的管径组合样本,可根据以上过程计算其年折算投资费用与年运行费用,并将其表示为:
xij(i=1,2,…,m;j=1,2).
在步骤S103中,对经济性子指标数据进行归一化处理。本申请提出的一种数据归一化处理方法为极差法,当然,此处也可以采用Z-score标准化、sigmoid函数等归一化处理方法。不难发现,年折算投资费用及年运行费用均属于成本指标,极差法处理成本指标的计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000101
式中,maxxj表示所有管径组合样本中经济性子指标j的最大值,minxj表示所有管径组合样本中经济性子指标j的最小值。
在步骤S104中,应用熵权法基于管径组合样本计算年折算投资费用与年运行费用在管径优化设计中的权重数值。权重数值计算过程包括:
计算管径组合样本对各经济性子指标的贡献度,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000102
计算各经济性子指标的信息熵,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000103
计算各经济性子指标的权重数值,计算公式如下:
Figure BDA0003494006670000104
其中,Pij表示管径组合样本i对经济性子指标j的贡献度,ej表示经济性子指标j的信息熵,ωj表示经济性子指标j的权重数值。
在步骤S105中,权重数值已达到与管径组合样本数量无关的判断依据包括:相邻两次权重数值的相对误差满足:
δ=|(ωj,kj,k-1)/ωj,k-1|<10-3,(k=2,3,4,…),
式中,k表示重复计算所述权重数值的次数;ωj,k表示第k次计算经济性子指标j的权重数值;ωj,k-1表示第k-1次计算经济性子指标j的权重数值。
设置此判断依据的目的是确保样本空间的样本数量足够且包含供热管网管径组合的所有特征。指标权重随样本数量的增长逐步趋于稳定的过程展现在图2中,年折算投资费用与年运行费用的指标权重分别稳定于0.29及0.71。此结果表明,在本发明实施例中,年运行费用对管径优化设计的影响程度较年折算投资费用更大。
在步骤S106中,管径组合样本数量的设置策略包括:
从所述样本空间中初选所述管径组合样本的数量为S的管径组合样本,并计算各所述经济性子指标的所述权重数值;
倍增所述管径组合样本的数量为2S,4S,8S,16S,……,重复计算各所述经济性子指标的所述权重数值,直至所述权重数值与所述管径组合样本的数量无关。
在步骤S107中,基于数值稳定的指标权重建立供热管网改进经济性评价指标体系,对于供热管网某管径组合,可由如下公式计算其综合评价得分:
Figure BDA0003494006670000111
式中,Pij表示管径组合样本i对经济性子指标j的贡献度,ωj表示经济性子指标j的权重数值,valuei表示管径组合样本i的综合评价得分。
在步骤S108中,使用寻优算法寻找供热管网的最优管径组合方案。本申请提出的一个具体寻优算法为遗传算法。当然,粒子群寻优算法、模拟退火算法等也可以作为寻优算法在此处使用。
使用遗传算法寻找供热管网的最优管径组合方案,如图3所示,该寻优过程包括步骤S301至S307:
步骤S301:输入待设计供热管网的拓扑结构及计算参数;
步骤S302:定义设计变量、适应度函数、约束条件及终止条件,生成初始种群;
步骤S303:对种群个体进行交叉和变异操作,得到子代种群,将其与亲代种群合并;
步骤S304:计算种群个体适应度;
步骤S305:根据预设的终止条件,判断是否终止计算;若判断结果为是,则终止计算,执行步骤S307;若判断结果为否,则继续执行S306、S303、S304以及S305;
步骤S306:挑选适应度较高的个体组成亲代种群;
步骤S307:输出最优管径组合。
在步骤S302中,设计变量为管段管径,区别于常规变量,管径并非是连续的,而是离散的;适应度函数设置为本发明建立的改进经济性评价指标体系,管径组合的综合评价得分越高,即其适应度数值越大。
本申请提出的遗传算法终止条件设置为:
Figure BDA0003494006670000121
式中,valuemax,gen表示某一代种群的最优管径组合综合评价得分。当寻优过程满足上述终止条件时,输出该迭代层的最优管径组合,即为管径优化设计结果。
使用遗传算法寻找供热管网最优管径组合的算法迭代过程如图4所示,算法顺利收敛,得到了最优的管径组合设计方案。
本发明实施例提供的基于传统及改进经济评价指标体系的管径优化设计方案中,总体管径选用长度的统计对比如图5所示。基于传统经济评价指标体系的管径优化设计方案中,最不利支路及其各管段的管径和压降如图6A所示;基于改进经济评价指标体系的管径优化设计方案中,最不利支路及其各管段的管径和压降如图6B所示。由于权重数值的差异,本发明实施例提供的优化设计方法倾向于在尽量少的增加年折算投资费用的基础上,最大程度地减少年运行费用,故设计方案的整体管径分布呈现增大的趋势。
在本申请中,应用熵权法计算经济性子指标在管径优化设计中的权重,为获取不随样本数量的增大而变化的权重计算结果,构建管径组合的样本空间,并中选出若干管径组合样本,通过反复倍增样本数量,确保样本数量足够且包含供热管网管径组合的所有特征,使权重数值的计算结果逐步趋于稳定。上述权重计算过程根据经济性子指标在管径优化设计中的作用分配权重,将其重要性的客观差异考虑进来,有效改善了传统管径优化设计中子指标轻重权衡缺失的问题,可以获得更为合理的管径设计方案。此外,管径优化设计者可根据需求调整经济性子指标及约束条件的构成,解决管网规模更广泛、工程设计要求更复杂的管径优化设计问题。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对本申请限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域普通技术人员应当理解:其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请技术方案的范围。

Claims (8)

1.基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征包括:
获取供热管网的拓扑结构,按约束条件构建供热管网管径组合的样本空间,并从所述样本空间中选出若干管径组合样本;
获取供热管网的设计运行参数,计算所述管径组合样本的经济性子指标;
对所述经济性子指标进行归一化处理;
应用熵权法,基于所述管径组合样本计算各所述经济性子指标在管径优化设计中的权重数值;
判断所述权重数值是否与所述管径组合样本的数量无关,若所述权重数值仍依赖于所述管径组合样本的数量,则增加所述管径组合样本的数量并再次计算权重数值,直至所述权重数值不随所述管径组合样本的数量的增大而变化;
基于所述权重数值建立供热管网改进经济评价指标体系;
根据所述改进经济评价指标体系,使用寻优算法寻找供热管网的最优管径组合设计方案。
2.根据权利要求1所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,所述约束条件包括管径规格范围、上下游管段管径约束、供热介质流速和管段比摩阻。
3.根据权利要求1所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,所述供热管网经济性子指标包括年折算投资费用与年运行费用;对于供热管网管径组合i,计算其经济性子指标j,并将其表示为:
xij(i=1,2,…,m;j=1,2)。
4.根据权利要求1所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,采用极差法对所述经济性子指标进行所述归一化处理,计算公式如下:
Figure FDA0003494006660000021
式中,maxxj表示所有管径组合样本中经济性子指标j的最大值,minxj表示所有管径组合样本中经济性子指标j的最小值。
5.根据权利要求4所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,所述应用熵权法,基于所述管径组合样本计算各所述经济性子指标在管径优化设计中的权重数值包括:
计算所述管径样本组合对各所述经济性子指标的贡献度,计算公式如下:
Figure FDA0003494006660000022
计算各所述经济性子指标的信息熵,计算公式如下:
Figure FDA0003494006660000023
计算各所述经济性子指标的所述权重数值,计算公式如下:
Figure FDA0003494006660000024
其中,Pij表示管径组合样本i对经济性子指标j的贡献度,ej表示经济性子指标j的信息熵,ωj表示经济性子指标j的权重数值。
6.根据权利要求1所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,所述管径组合样本数量的设置策略包括:
从所述样本空间中初选所述管径组合样本的数量为S的管径组合样本,并计算各所述经济性子指标的所述权重数值;
倍增所述管径组合样本的数量为2S,4S,8S,16S,……,重复计算各所述经济性子指标的所述权重数值,直至所述权重数值与所述管径组合样本的数量无关。
7.根据权利要求1所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,所述权重数值已达到与所述管径组合样本的数量无关的判断依据包括:相邻两次的所述权重数值的相对误差满足下式:
δ=|(ωj,kj,k-1)/ωj,k-1|<10-3,(k=2,3,4,…),
式中,k表示重复计算所述权重数值的次数;ωj,k表示第k次计算经济性子指标j的权重数值;ωj,k-1表示第k-1次计算经济性子指标j的权重数值。
8.根据权利要求1所述的基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法,其特征在于,所述基于所述权重数值建立供热管网改进经济评价指标体系包括:由如下公式计算所述供热管网管径组合的综合评价得分:
Figure FDA0003494006660000031
式中,Pij表示管径组合样本i对经济性子指标j的贡献度,ωj表示经济性子指标j的权重数值,valuei表示管径组合样本i的综合评价得分。
CN202210107946.2A 2022-01-28 2022-01-28 基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法 Pending CN114491888A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210107946.2A CN114491888A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210107946.2A CN114491888A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114491888A true CN114491888A (zh) 2022-05-13

Family

ID=81476592

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210107946.2A Pending CN114491888A (zh) 2022-01-28 2022-01-28 基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114491888A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116108605A (zh) * 2023-04-13 2023-05-12 中建安装集团有限公司 考虑全寿命周期成本的受限空间风管系统优化设计方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116108605A (zh) * 2023-04-13 2023-05-12 中建安装集团有限公司 考虑全寿命周期成本的受限空间风管系统优化设计方法
CN116108605B (zh) * 2023-04-13 2023-09-12 中建安装集团有限公司 考虑全寿命周期成本的受限空间风管系统优化设计方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Talebi et al. A review of district heating systems: modeling and optimization
Kang et al. Revisiting optimal water-distribution system design: Issues and a heuristic hierarchical approach
CN110782366A (zh) 一种基于情景不确定性的供水管网多目标优化调控方法
CN112241607A (zh) 一种基于仿真并考虑气候变化的水资源规划方法
CN111125938A (zh) 基于次优算法的大型中央空调冷冻水管网优化设计方法
CN114777192A (zh) 基于数据关联和深度学习的二级网供热自主优化调控方法
CN114491888A (zh) 基于改进经济评价指标体系的供热管网管径优化设计方法
CN107067119A (zh) 一种基于多目标分层选择的多工况给水管网优化方法
CN111832138A (zh) 一种区域管网拓扑优化方法
CN115455619A (zh) 一种水-能-碳耦合作用下基于双层规划与图论算法的水管网规划方法及系统
Xing et al. Low temperature district heating network planning with the focus on distribution energy losses
CN115455621A (zh) 一种基于仿生原理的供热系统拓扑结构优化方法
CN116341825A (zh) 基于供需平衡和生态效益优化的水资源配置方法
Xu et al. Improved genetic algorithm for pipe diameter optimization of an existing large-scale district heating network
US7593839B1 (en) Method for optimizing design and rehabilitation of water distribution systems
Jung et al. Robustness-based optimal pump design and scheduling for water distribution systems
Ji et al. Total consumption controlled water allocation management for multiple sources and users with inexact fuzzy chance-constrained programming: a case study of Tianjin, China
CN115344974A (zh) 一种基于层次聚类方法的分布式区域供热系统能源站选址规划方法
CN115759878A (zh) 一种基于层次分析与模糊综合的变电站绿色施工评价方法
CN111612271B (zh) 考虑清洁能源利用率的清洁能源外送规划及运行优化方法
Hlebnikov et al. Optimization of Narva District Heating Network and Analysis of Competitiveness of Oil Shale CHP Building in Narva.
CN115099534A (zh) 一种电源规划方案优选方法
Feng et al. Optimal design of pipe network of district cooling system based on genetic algorithm
Kim et al. Optimal planning model for rehabilitation of water networks
Ruan et al. Collaborative optimization design for district distributed energy system based on energy station and pipeline network interactions

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination