The Use of Hybrid Genetic Algorithmin Analyzing Status of Water Distribution Networks
SU Kui-zu, XU De-qian, ZHU Mei
(Department of Civil Engineering, Hefei University of Technolog, Hefei 230009, China)

　　Abstract: The philosophy of General Reduced Gradient (GRG) method is applied to conventional GeneticAlgorithm (GA) and a new Hybrid Genetic Algorithm (HGA) is proposed. Tl1is Il1ethod has a powerful searchingability globally and locally, with which the issues in analyzing the current statlls of water distribution networksfeaturing more variables and more peak values can be solved accurately without any complicated coding and de-coding processes. With this method, the differences hetween most calculated values and actually-measured valuescan be reduced to below l% and the actuaI working conditions of water distribution networks can be reflected ac-curately.
　　Key words: water distribution; network; Hyhrid Genetic Algorithm (HGA); General Reduced Gradient(GRG); Genetic Algorithm (GA)

　　随着用水规模的不断扩大及管道使用年限的增长，城市给水管网逐渐暴露出一些问题，例如各水源间不合理调度引起管网压力过高，造成能量浪费，甚至引起爆管问题；管道淤积结垢，阀门未正常开启使管道摩阻增大，管网压力局部降低；管道锈蚀，或接口处漏水造成水资源浪费，管网水量。水压不足等问题。为了解这些情况，及时、准确掌握管网工况，必须进行管网现状分析，并且其结果可为管网优化调度、改建、扩建提供可靠依据。

1 给水管网现状分析常用方法简介

　　给水管网现状分析是在水源的供水压力和供水量已知，通过部分节点、管段的水压、流量的实际量测值来推断节点流量、管线摩阻及所有的节点水压和管段流量。常用方法有现状平差法、遗传算法和广义简约梯度法。
　　现状平差法^[1]是通过实测与经验得出节点流量和管线摩阻，然后转化为管网平差问题求解节点水压与管段流量，再与实测值相比较得知管网工况。由于节点流量和管段摩阻均很难准确确定，此方法常导致平差计算结果与实际值存在较大偏差，以致现状分析得出错误的结论。
　　王荣和等^[2]提出通过以节点流量和管线摩阻力控制变量的非线性规划来进行管网现状分析，并以遗传算法求解，得到较好的效果。但由于遗传算法中随机抽取样本，存在偶然性，有时对部分节点或管段提供的结论并不准确，只能达到80％的准确率，而且对管网末梢的树状管段和节点，也不能正确控制。由于遗传算法局部收敛能力较差，对于大、中型管网，计算时间很长，且很难逼近最优解。
　　而文献^［3］则尝试采用解决非线性规划的有效方法——广义简约梯度法来求解，其基本思想是利用简约梯度构造一个使目标函数改善的可行方向，然后沿此方向进行搜索，找出一个更优点，从而逐步逼近最优解。此方法具有很强的局部收敛能力，但全局搜索能力欠佳，对于多峰值的规划问题，很容易陷入局部最优解。
　　本文将提出一种集广义简约梯度法和遗传算法于一体的混合式遗传算法，针对现状分析问题目标函数。约束条件均可微且较易求得的特点，在遗传算法全局搜索的基础上加以沿负梯度方向的变异，以提高其局部搜索能力，很快达到全局最优解。

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