供水系统是城市的重要基础设施之一,投资大,运行费用高,维护困难。它是向现代化城市和企业供水的大型、复杂和多元化的工程系统。改革开放以来,国内的许多专家、学者开始在供水系统优化调度及管理方面进行了很多有益的探索和尝试,一些大、中城市也相继建立了供水信息管理与调度系统。与发达国家相比,我国在城市供水管理与调度的研究方面虽然还有一定的差距,但进步是明显的。而在城市供水管网事故状态下的管理与调度决策的研究则处于比较落后的状态。本文针对城市供水系统运行管理的现状和这一问题解决的迫切性,应用系统优化与管理学的理论,在总结分析国内外研究成果的基础上,对城市供水运行调度决策中所涉及到的各个环节问题作了深入研究。力求事故时的调度决策正确、运行优化,以最大限度的降低事故时的影响范围和程度,为我国城市供水信息管理与调度决策的研究作出新的贡献。城市用水量的日预测和时预测结果是城市供水系统调度决策的重要依据,预测的方法和效果直接影响到供水系统的运行和效益。本文首先对应用于城市用水量短期预测的各种流行方法进行了系统地研究和比较,由此对城市用水量的短期预测方法作了深入系统的研究。目前,国内采用的方法和模型存在计算费时、预测精度和稳定性较差等问题。本文运用BP人工神经元网络建立的城市用水量预测模型,具有较高的精度和可靠性,模型的通用性和时效性只取决于实验数据的广泛及准确。实例考核表明:运用该方法建立的预测模型不仅对正常用水时的水量,而且对管网事故状态的水量都能做出准确的预测,能够为调度人员提供可靠的运行参数,人工神经网络预测效果最佳。本文系统总结、借鉴了国内外城市供水管网运行状态模拟的方法,分别用管网构造法和人工神经网络的方法提出了管网性能宏观模型。基于宏观模型建模理论,结合我国城市供水管网特点,并在大量试算和分析的基础上,提出管网事故工况的状态模拟。此时仍可采用与正常供水时管网性能宏观模拟形式相同的模型表述,即宏观变量不变,而宏观变量的取值为事故时的监测值,以一组变化了的模型系数来反映因事故导致的管网结构特征与状态参数的改变。由此建立了事故工况下的管网宏观模型,并编制了相应的计算程序。实例考核表明:这种宏观模型能很好的模拟计算出管网事故状态下的主要水力参数,其计算精度和计算时间均达到满意程度。 <WP=4>事故状态下供水管网的优化调度与正常状态下相同,都是根据管网中各监测点状态变量的实时变化情况,在满足用户水压要求的前提下,确定工作状态,使管网的能量浪费最小,压力分布均匀,经济效益最佳。本文所指供水管网故障工况是管网出现重大故障而严重影响用户用水,此时需调整供水系统的调度决策以改变管网运行状态。由于供水管网变量之间关系的非线性,复杂性及大规模性,本文从系统的观念出发,结合优化计算理论,提出事故时优化调度的简化模型。为优化技术在供水系统调度中的应用作出了新的探索。针对调度模型,采用遗传算法和Lingo软件分别进行了求解,其效果令人满意。决策支持系统作为现代先进的经济管理方法已用于许多领域,结合我国城市供水运行管理现状,将先进的计算机技术、信息技术和决策支持系统理论引入城市供水运行优化调度中,研究并建立事故状态下管网供水的优化模型和决策支持系统。对给水行业不仅具有重要的理论意义,而且具有宏观的经济效益。