天然气作为一次能源,在“碳达峰、碳中和”战略中发挥着重要作用,这主要表现在以下两个方面:1)天然气的二氧化碳排放量比石油和煤炭少。同时,相较风能发电、光伏发电等新能源形式,天然气依然有着价格上的优势;2)燃气轮机是解决可再生能源发电随机性、不稳定性的重要手段,是未来分布式能源系统中不可或缺的一部分。这些新的形势意味着未来燃气管网的规模更大、波动性更强,因此燃气管网的管理变得更加困难。目前燃气行业主要采用传统的人工维护、检测等方式进行日常的管理工作,管理效率低下,难以形成有效管理的状况。燃气管网数字化管理是解决上述问题的重要内容。本文针对燃气管网数字化的核心部分即燃气管网的仿真方法,进行相关研究,进一步减小仿真计算误差以更好地适应未来城镇燃气管网实际需求。研究内容主要从管网稳态仿真算法的改进以及阻力辨识两个方面进行,以期能够降低仿真计算的误差,更好地支撑管网智能调控以及泄漏检测等管网智能应用。在稳态仿真算法方面,对管道流动的相关理论进行分析,并对传统仿真方法的环网计算手段进行总结,归纳了管网方程组的计算条件。之后在NewtonRaphson算法求解管网方程组的基础上,增加了管道温度、气体组分、运动黏度等参数的计算与校正环节,进一步减小仿真计算的误差。在虚拟管网上较为苛刻工况中的验证显示,改进后误差降低较为明显;在实际枝状管网的验证显示,改进后所有工况仿真误差都略有下降。在阻力辨识方面,经过相关分析确定合适的辨识参数为管径d,并通过测点与仿真结果的偏差确定优化问题的目标函数。为确定辨识所需工况数目,提出了阻力辨识的欠定程度α这一指标,并在此基础上进行相关计算实验进行分析。之后对目标函数进行表征,确定了其在可能在全局最优解附近存在狭长的线状平坦区域。在此基础上,进一步确定阻力辨识的问题为大规模优化问题,并且可能存在较多局部最优点。针对阻力辨识问题相关特性,在求解方法部分,以差分进化以及粒子群算法在大规模算法中的有竞争力里的变体为母体,设计形成DEPSO混合算法。使用4个与阻力辨识问题有着类似特征的测试函数,作为算法性能评价的依据。性能测试中显示DEPSO相较其母体有着性能上的优势。针对阻力辨识流程的验证,在小型虚拟管网上的验证中,DEPSO的求解精度明显优于差分进化算法。在小型实际管网的验证中显示,辨识后仿真误差有明显下降。在实际大规模环状管网的验证中显示,经过阻力辨识后绝大部分工况的仿真计算误差都下降了60%以上,阻力辨识方法可行有效。