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第 28 卷第 4 期 水利科技与经济 Vol. 28 No. 4
2022 年 4 月 Water Conservancy Science and Technology and Economy Apr. ，2022
doi：10. 3969/j. issn. 1006 -7175. 2022. 04. 014
基于改进遗传算法的泵站优化调度研究
吴阮彬
（深圳市东江水源工程管理处，广东深圳518000）
［摘要］通过对泵站进行调度优化可以有效提高泵站的运行效率。针对某供水水源基地的
泵站建立神经网络模型分析水泵的特性参数，以水量、压力、高效约束为约束条件，建立改进
遗传算法对运行效率进行优化，进而提高水泵运行效率。研究结果表明，随着训练数据的增
加，网络模型的预测精度逐渐提高，模拟水泵的特性曲线更加准确；对于优化模型，当迭代次
数大于40时，计算所得的水泵运行效率基本保持恒定，模型收敛；通过优化调度该供水水源
基地水泵群的总能耗降低25.22%，节能效果较好。研究成果可为其它水泵优化调度工程的
研究提供参考。
［关键词］BP神经网络;遗传算法;优化调度;供水泵站
［中图分类号］TV675 ［文献标识码］A ［文章编号］1006 -7175（2022）04 -0063 -05
Research on Optimal Scheduling of Pumping
Stations Based on BP Neural Network
WU Ruan - bin
(Shenzhen Dongjiang Water Source Project Management Office, Shenzhen 518000, Guangdong, China)
Abstract: By scheduling and optimizing the pumping station, the operating efficiency of the pum­
ping station can be effectively improved. In this study, a neural network model was established for a
pump station in a water supply base to analyze the characteristic parameters of the pump， and then
to impr