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行業新聞

燃氣管網優化設計方法

本站     2021-1-25 10:24:22    

隨著燃氣輸配管網規模不斷擴大和結構日漸復雜,確保燃氣管網運行的安全性、穩定性和可靠性成為了燃氣管網發展研究的的重點。本文介紹了燃氣輸配管網水力計算的基本方法理論,對遺傳算法、蟻群算法和神經網絡算法在燃氣管網優化設計中的應用進行總結和分析,以期為相關研究提供一定的參考。

關鍵詞:燃氣管網;優化設計;遺傳算法;蟻群算法;神經網絡算法

1管網水力計算的理論研究

燃氣輸配管網水力計算是為了在已知管網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,從而決定是否調整管網的設計方案或對舊輸配管網進行改造,從而提高管網的輸配能力[2]。管網水力計算的方法主要有解環方程法、解節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方程法最小,解節點方程法居中,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、摩阻系數低時,解節點方程法收斂速度和計算精度較低。因而進行管網平差時通常選擇解節點方程法或解環方程法,當對計算結果的精度要求較高時選用解管段方程法。因為新建燃氣管網大多采用多氣源供氣,解環方程法難以滿足管網的可靠性要求,而解節點方程法由于可以自動生成管網關聯矩陣,具有靈活性高、適應性強的優點,更適合用于處理多氣源供氣的復雜管網。另外,在燃氣管網水力計算中,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]。因此這三種傳統的水力計算方法也逐漸不能滿足管網運行的可靠性和穩定性要求,此時相關智能算法在管網優化設計中的應用具有重要的現實意義。

2燃氣管網優化設計方法研究

2.1遺傳算法在管網優化的應用

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,僅用適應度函數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、搜索效率較高、應用范圍廣等優點。目前遺傳算法在燃氣管網優化設計中的應用主要體現在提高燃氣管網建設的經濟性和和安全性,具體是利用遺傳算法優化管網結構布局和管網管徑,從而找到滿足經濟效益和安全性要求的最優設計方案。鄭利平[4]提出采用遺傳算法對城市燃氣管網進行優化設計,其優化目標為管網的工程造價和運行費用最低,并以滿足燃氣管網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進行數學建模,其中重點對管網管徑進行優化,研究結果過表明用遺傳算法對管網進行優化設計不僅經濟高效,并且能夠滿足管網水力可靠性。王煊[5]提出采用改進的遺傳算法對城市燃氣管網進行優化設計,其優化目標為管道總長度最短,對樹狀燃氣管網進行數學建模,優化管網結構布局。呂木英[6]提出采用遺傳算法對樹狀管網布局進行優化設計,以管網總長度最小作為優化目標建立管網布局數學模型,再在樹狀管網的優化方案的基礎上,依照一定規則添加管段得到環狀管網,同時驗證燃氣管網的水力可靠性,從而得到滿足管網水力可靠性和經濟性的環狀管網優化方案,研究結果表明遺傳算法在環狀燃氣管網的優化設計中的應用是可行的;谶z傳算法的燃氣管網布局和管徑優化方法,提高了燃氣管網建設的經濟效益和安全性。目前遺傳算法在管網優化調度、運行工況分析和水力計算的應用較少,燃氣管網的水力計算中大多著重考慮管網的經濟效益和安全性,對管網水力可靠性的研究相對較少。由于許多燃氣公司除了管網初步設計時進行過水力計算,但在較長時期內管網規模和結構發生較大改變后,并沒有對管網的水力工況進行重新核算和分析,因而最初的管網水力計算結果并不能客觀反映出管網實際運行工況,這對管網水力可靠性有較大的影響。另外,由于城市天然氣輸配管網規模早已大大超過初期規劃,現有管網運行流量大多超過最初規劃的負荷,這使得在燃氣泄漏事故發生時,管網的供氣能力將無法滿足部分用戶的需求。一般情況下,當發生燃氣泄漏事故時,燃氣公司需要立即關掉管段事故點所在管段的上下游閥門,進行停氣檢修,但由于管網大多采取的是多氣源供氣和環狀結構,一個事故點可能由不同的供氣點供氣,因此可能導致不僅事故管段下游的用戶會被停止供氣,管網內很大范圍內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的監測點有限,燃氣公司無法準確掌握整個管網的水利工況,當事故發生時,無法預測事故管段的影響范圍和及時制定有效的調度決策。因此可以嘗試把遺傳算法應用到管網運行工況和事故工況下的分析中[7]。另外,根據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勢,因此可以與神經網絡、模糊控制等智能算法結合,為管網優化設計提供新思路。

2.2蟻群算法在管網優化的應用

蟻群算法是一種通過模擬自然界中螞蟻群尋覓食物時發現最短路徑行為的尋找最優解的啟發式搜索算法。蟻群算法采用正反饋機制從而能夠較快地尋找到較優值或最優值,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性、魯棒性、并行性等優點,但也存在局部最優解和搜索時間較長的問題。目前蟻群算法已廣泛應用于在旅行商問題、Job-shop問題、分配問題等方面,蟻群算法在燃氣管網優化設計中的應用主要在以燃氣管網建設費用和運營所需費用最低為優化目標,建立數學模型,提高管網設計的經濟效益和合理性。李智等人[8]對蟻群算法在燃氣管網優化設計中的應用進行了研究,該研究以管網管道建設費用、壓氣站建設費用和管網運行費用為目標函數建立天然氣輸送管道數學模型,對管道的選型、設計壓力、壓氣站個數、壓縮比及站間距離進行了優化設計。該設計方案使管網建設費用和運營所需費用達到了最小。研究表明蟻群算法的優化效果比遺傳算法好,這表明采用蟻群算法對燃氣管網進行優化設計是可行的。李自力等人[9]提出將環狀燃氣管網布局優化問題轉換為TSP問題,以環狀燃氣管網造價最低為優化目標建立數學模型,采用蟻群算法進行求解,研究結果表明蟻群算法適用于環狀管網的優化設計。

2.3神經網絡算法在管網優化的應用

神經網絡系統是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的高度復雜的非線性動力學系統,具有大規模并行協同處理、容錯性、自適應性和自組織性等特點。聶廷哲等人[10]對Hopfield神經網絡算法在天然氣管網規劃問題中的應用進行了相關研究,其優化目標函數為管線總長度最短,建立了基于Hopfield神經網絡的管網布線優化數學模型,研究結果表明Hopfield神經網絡算法能夠有效地解決天然氣管網布局優化問題,提高了提高技術水平和經濟效益。目前神經網絡算法大多應用于天然氣負荷預測、燃氣管網泄漏分析、安全性分析、天然氣管道內腐蝕速度預測等方面,在管網優化設計領域的應用相對較少,因此,可以借鑒供水管網的先例,,探究神經網絡在燃氣管網水力計算的應用。陳善慶[11]提出采用改進的Hopfield神經網絡算法,目標函數為最低管網年費用折算值,以離散管徑為優化變量,管網水力可靠性和相關設計規范為約束條件對給水管網進行優化,研究結果表明神經網絡算法應用在管網優化是可行的,該算法有效提高了尋優能力、速度和效率。

3結束語

隨著我國城市燃氣輸配管網建設規模擴大化和結構復雜化,如何保證燃氣管網運行的安全性、穩定性和可靠性成為了燃氣管網發展研究的的重點,因此在城市燃氣輸配管網的優化設計中,可以嘗試將遺傳算法、蟻群算法、神經網絡算法等智能算法應用到管網運行工況分析和事故分析。將智能算法應用在管網優化設計中,綜合考慮燃氣管網的安全性、經濟性、可靠性和當地的實際情況,最終確定城市燃氣輸配管網優化設計的最優方案。


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