水厂取水送水设备优化运行的研究
水是人们生产生活中必不可少的元素之一，随着社会经济的发展和城镇化程度的加快，人们对水厂供水设备的稳定性和可靠性及节能等方面的要求也不断提高，水厂供水设备的优化运行已经成为工业控制领域一个热门的课题。
本文中设计的取送水优化系统主要包括需水量预测模块、取水控制模块和送水控制模块。需水量预测模块是优化系统中最关键的部分，它预测的精度决定了系统优化的程度。通过对需水量进行预测，决定取水量和送水量，有效控制水泵运行的个数，达到为水厂节能的目的。
需水量预测的对象主要是时需水量和日需水量,准确的需水量预测是进行水资源规划和管理的有效手段，也是水厂系统优化运行的前提条件。在文中采用非线性回归、时间序列、人工神经网络、灰色模型的分析方法分别对大庆地区的时需水量、日需水量的变化规律进行研究并分析了各种模型在不同预测类型中的优缺点，通过VB与MATLAB混合编程实现需水量预测。根据需水量模块的预测结果，取水控制模块结合单片机采集水泵的实时数据，利用模糊估计方法对取水泵泵效进行估计，再通过单片机对取水泵进行实时控制，选择优泵工作，实现水泵耗能最低化，达到取水泵的优化运行及节能的目的。在送水控制模块中，通过历史数据计算出平均日、最低日、最高日中24个时段的需水量，结合需水量的预测的结果，利用变频泵和普通泵进行混合供水，达到送水泵优化运行的目的。
供水设备;优化系统;需水量;预测模块;水厂节能;人工神经网络
哈尔滨理工大学
硕士
检测技术与自动化装置
罗中明
2008
中文
TU991.3
59
2008-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）