[0001] 本发明涉及泵站优化调度技术领域，尤其涉及一种数据‑机理双重驱动的泵站实时调控方法。

[0002] 为完成各时段调水量任务，需要综合考虑实时水情、工情信息，确定泵站机组投入运行方案。在已知水泵性能参数的基础上、满足相关约束的前提下，合理确定泵站的机组组合方式、过流量以及转速等参数，对实现泵站的优化运行具有重要意义。当前，以泵站为核心的调水工程在运行过程中普遍面临抽水装置效率低下、装置能源浪费和运行成本偏高的问题。为实现节能降耗目标，国内外学者对于泵站的优化运行进行了大量研究。现阶段泵站实时调控的方法主要包括以下几种方式：

[0003] (1)基于优化算法的泵站实时调控

[0004] 基于优化算法的泵站实时调度方式在满足相关约束的前提下，使用优化算法求解泵站机组组合方式、过流量以及转速等参数，使泵站运行的目标函数达到最大或最小。常用的优化算法包括：遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工神经网络等。尽管大量研究证实了该方式在提升泵站效率、降低运行能耗方面的显著优势，但这种调控方式在实际工程中的应用却很有限。在实际应用中，这种调控方式为追求泵站的高效运行，可能会导致机组的频繁启停，在加速设备老化的同时也增加了现地人员的工作压力。

[0005] (2)基于人工经验的泵站实时调控

[0006] 基于人工经验的泵站实时调控方式主要依赖于现地调度人员的经验和直觉，决定何时开启泵站机组以及开几台机组。不能否认的是这种调控方式蕴含着现地调度人员丰富的智慧和工作经验，但是这种方法缺乏科学性和精度，会在一定程度上牺牲泵站运行效率，导致泵站持续偏离高效区运行。此外，现地调度人员的经验和直觉可能会根据不同的情况产生偏差，导致泵站实时调控的不确定性，难以适应不稳定和不确定的环境。

[0050] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0051] 如图1所示，本实施例中，针对已有泵站调控方法存在的泵站机组频繁启停、泵站运行效率不高的问题，提出了一种数据‑机理双重驱动的泵站实时调控方法，该方法采用粒子群优化算法，以泵站运行效率最高为目标，构建泵站机理实时调控模型，结合泵站运行历史调度决策方案，通过决策树分类模型学习历史调度决策和机理驱动模型最优决策，生成新的决策方案，实现泵站机组的合理、高效运行。本发明缓解了基于机理驱动模型调控应用难度大等问题，可作为泵站实时调控的一种有效方法。本发明方法主要包括如下四部分内容：

[0052] 一、关键影响因子确定

[0053] 结合泵站现地调度实际情况和泵站实时优化调控理论研究，归纳泵站水情数据与调控策略的对应关系，确定决定泵站开机台数的关键影响因子。具体包括如下内容，[0054] (1)、查阅泵站优化运行相关文献，确定泵站优化运行常用的目标函数(如泵站效率)，根据目标函数计算公式，确定初选影响因子。

[0055] (2)、考虑现地调度需求，现地调度人员在执行调控决策时主要考虑水情、工情等因子，包括泵站过流流量、泵站扬程、机组运行状态及设备磨损情况等。

[0056] (3)、结合文献调研和现地需求，确定决定泵站开机台数的关键影响因子包括泵站过流流量和泵站扬程。

[0057] 二、机理驱动模型的构建及求解

[0058] 基于决定泵站开机台数的关键影响因子和泵站实时调控运行的约束条件，确定泵站实时调控全部可行域；通过设定目标函数、决策变量、约束条件和求解算法构建泵站实时调控机理驱动模型，将泵站实时调控全部可行域输入到泵站实时调控机理驱动模型中，获取泵站在全部可行域下的开机台数分布情况，作为机理驱动模型解。

[0059] 本实施例中，确定泵站实时调控全部可行域，具体包括如下内容，[0060] (1)、查询泵站设计参数值，包括关键影响因子的最小值和最大值。

[0061] (2)、将关键影响因子按照合理步长进行离散，生成解空间。

[0062] (3)、根据泵站实时调控运行的约束条件，剔除不满足开机条件的工况，得到泵站实时调控全部可行域。泵站实时调控运行需在一定约束条件内，包括：水泵机组流量约束、水泵机组扬程约束、泵站运行站下/站上水位约束、机组运行台数约束、水泵流量‑扬程特性曲线约束等。

[0063] 本实施例中，通过将关键影响因子作为决策变量，基于粒子群优化算法，构建泵站实时调控机理驱动模型，进而生成不同流量扬程组合下最优开机台数分布情况。具体包括如下内容，

[0064] (1)、确立泵站实时调控机理驱动模型的目标函数。在本发明中，泵站实时调控机理驱动模型以计算工况下泵站运行效率最高为目标。

[0065] (2)、确立泵站实时调控机理驱动模型的决策变量。在本发明中，泵站实时调控机理驱动模型以泵站开机台数作为决策变量。

[0066] (3)、确立泵站实时调控机理驱动模型的约束条件。在本发明中，在泵站运行流量确定下，需考虑泵组流量、扬程和水位的约束条件。

[0067] (4)、确立泵站实时调控机理驱动模型求解算法。在本发明中，按照粒子群优化算法进行求解。

[0068] (5)、根据泵站实时调控机理驱动模型的理论最优解，确立泵站在全部可行域下的开机台数分布情况，生成机理驱动模型解S1。

[0069] 三、数据驱动模型的构建及求解

[0070] 基于泵站历史运行水情数据和调控决策，确定泵站实时调控局部可行域；基于决策树分类算法构建泵站实时调控数据驱动模型，将泵站实时调控局部可行域输入到泵站实时调控数据驱动模型中，获取泵站在局部可行域下的开机台数分布情况，作为数据驱动模型解。

[0071] 本实施例中，确定泵站实时调控局部可行域，具体包括如下内容，[0072] (1)、收集泵站运行年度以来水情数据，具体包括泵站扬程和过流流量；收集泵站运行年度以来调控决策，具体包括泵站开机台数；所有数据均为同一时段调度结果。

[0073] (2)、分析历史运行数据分布特征，查找流量、扬程最小最大值，按照一定比例上下浮动，得到局部流量、扬程可运行区间，并根据运行约束条件剔除不满足开机条件的工况，确立基于历史数据的泵站局部可运行域。

[0074] (3)、根据历史运行数据归纳泵站开机台数的分布情况，分析样本量多少及分布情况。

[0075] 本实施例中，基于预处理后的泵站历史调控数据，采样决策树分类算法生成泵站实时调控数据驱动模型，并对模型的性能进行评价。具体包括如下内容，

[0076] (1)、将预处理后的泵站历史调控数据，按照一定比例划分训练集与验证集。

[0077] (2)、基于决策树分类算法构建泵站实时调控数据驱动模型，本质上是基于流量、扬程两项因子构建开机台数的分类模型。

[0078] (3)、进行模型性能评价，基于准确率、精确率、召回率、F1‑score等评价指标对模型的性能进行评价。

[0079] (4)、将局部可行域输入到数据驱动模型中，生成泵站实时调控局部可行域下的开机台数分布情况，构成数据驱动模型解S2。

[0080] 四、数据‑机理双重驱动模型的构建及求解

[0081] 基于机理驱动模型解和数据驱动模型解构建融合数据集，基于融合数据集训练并验证基于决策树构建的数据‑机理双重驱动模型，获取最终调控决策结果。

[0082] 本实施例中，构建融合数据集，具体包括如下内容，

[0083] (1)、将机理驱动模型解S1和数据驱动模型解S2串联，构成融合数据集S。

[0084] (2)、对融合数据集进行归一化处理。

[0085] (3)、将归一化处理后的融合数据集划分为训练集和验证集。

[0086] 本实施例中，获取最终调控决策结果，具体包括如下内容，

[0087] (1)、采用决策树构建数据‑机理双重驱动模型，将训练集输入到数据‑机理双重驱动模型中进行训练，并将验证集输入到训练好的数据‑机理双重驱动模型中，输出模型结果。

[0088] (2)、对模型结果进行反归一化处理，获取最终调控决策结果。

[0089] (3)、评估数据‑机理双重驱动模型的可靠性，并将模型全部可行域作为输入，计算得到模型全域调控决策结果。

[0090] 实施例二

[0091] 本实施例中，以南水北调东线工程某泵站为例，采用本发明提供的方法流程确立3
泵站实施调控方案。该泵站设计规模为120m/s，设5台机组，其中1台是备用机组，单机流量
3 3
为30m/s，泵站流量范围为14.2～191.4m/s；泵站运行扬程较低，设计扬程3.73m，平均扬程
1.6m，泵站扬程范围为0～3.8m，年运行时间为5000小时，每年有210天运行抽水。该泵站水泵机组基本参数见表1。

[0092] 表1泵站水泵机组基本参数

[0093]名称 参数
水泵形式(/) 后置灯泡贯流泵
装机台数(台) 5(4用1备)
单机容量(kW) 2000
总装机容量(kW) 10000
水泵叶轮直径(m) 3.2
水泵转速(r/min) 120
电机转速(r/min) 750
配套电机额定功率(KW) 2000
电机总装机容量(kW) 10000
传动方式 齿轮箱传动

[0094] 一、关键影响因子获取

[0095] 结合文献调研和现地需求，确立决定泵站开台数的关键影响因子包括：泵站过流流量和泵站扬程。

[0096] 二、机理驱动模型的构建及求解

[0097] 2.1、泵站实时调控全部可行域确定

[0098] 泵站流量范围为14.2～191.4m3/s，泵站扬程范围为0～4.73m，对于流量、扬程按3
照0.1m/s和0.1m步长进行离散，并剔除不满足开机条件的工况，得到泵站实时调控全部可行域。

[0099] 2.2、模型构建及求解

[0100] 将关键影响因子泵站扬程和泵站流量作为决策变量，以泵站运行效率最高为目标函数，基于粒子群优化算法，构建泵站实时调控机理驱动模型，生成不同流量扬程组合下最优开机台数分布情况。在本实施例中，泗洪泵站设有同型机组5台，根据泵站流量、扬程约束范围，按照机理驱动模型计算结果，存在最优开机台数为1台、2台、3台、4台和5台情况。基于机理驱动模型的泵站调控方案如图1所示。

[0101] 三、数据驱动模型的构建及求解

[0102] 3.1、泵站实时调控局部可行域确定

[0103] 收集泵站历史运行水情数据与调控决策，具体包括：泵站过流流量、扬程和开机台数。由于泵站扬程无法由水位计直接监测得到，本实施例中根据水位计安放情况收集到泵站进、出水池水位，根据进、出水池水位计算得到泵站扬程。收集到的泵站历史运行数据如表2。

[0104] 表2历史运行数据

[0105]

[0106]

[0107] 根据运行数据分析泵站历史调控幅度：历史样本共存在开机台数为2、3、4、5台的43
种情况，流量运行区间为37.2～139.5m/s，扬程运行区间为0.05～1.95m，在泵站全部可行域中占比较小且分布集中。基于历史样本数据，设置泵站局部可行域为，流量区间：35.0～
3 3
150.0m/s，扬程区间：0.0～2.0m，分别按照0.1m/s和0.1m步长离散，剔除无法开机工况，得到局部可运行域。

[0108] 统计泵站开机台数情况，共收集到历史时刻泵站调控数据2417条，其中，开机台数2台共23条，开机台数3台共36条；开机台数4台共2081条，开机台数5台277条，样本量少且存在明显不均衡问题。为解决实测数据样本量少且分布集中问题，下一步进行数据驱动模型解构建。

[0109] 3.2、模型构建及求解

[0110] 将预处理后的泵站历史调控数据(共2417条)，按照90％和10％的比例随机划分划分训练集(2176条)与验证集(241条)，基于决策树分类算法构建泵站实时调控数据驱动模型，本质上是基于流量、扬程两项因子构建开机台数的分类模型；运用相关指标评价数据驱动模型性能，评价结果显示数据驱动模型可靠。评价结果参见表3。

[0111] 表3数据驱动模型性能

[0112]

[0113] 将局部可行域输入到数据驱动模型中，生成泵站实时调控局部可行域下的开机台数分布情况，构成数据驱动模型解S2，见图3。

[0114] 四、数据‑机理双重驱动模型的构建及求解

[0115] 4.1、混合数据集构建

[0116] 串联机理驱动模型解S1(共57391条样本)和数据驱动模型解S2(共20106条)，构成融合数据集S(共77497条样本)。将融合数据集S进行归一化处理，并按比例划分为训练集和验证集。

[0117] 4.2、数据‑机理双重驱动模型求解

[0118] 将融合数据集S的训练集输入到数据‑机理双重驱动模型中进行训练，将融合数据集S的验证集输入到训练好的双重驱动模型中进行验证，并对模型结果进行反归一化处理，得到模型最终调控决策结果。

[0119] 将模型预测结果与历史调控决策和机理驱动模型决策对比，分析结果合理性，部分预测结果如表4。将经过检验的模型用于预测全部可行域的开机台数，得到基于数据‑机理双重驱动模型决策结果，如图4。

[0120] 表4不同调控模式下泵站开机台数决策结果

[0121]

[0122]

[0123] 通过采用本发明公开的上述技术方案，得到了如下有益的效果：

[0124] 本发明提供了一种数据‑机理双重驱动的泵站实时调控方法，本发明方法结合了机理驱动模型求解结果和历史运行调度决策，在追求泵站高效运行同时，生成更符合现地调控需求的调度决策。可在一定程度上规避因机理驱动模型追求泵站高效运行导致的机组的频繁启停问题，延缓了设备的老化，减轻了现地调控人员工作压力。本发明方法考虑到实际运行工况较为集中，且历史样本不足的问题，根据历史运行区间划分了局部可行域，并利用数据驱动的方法求解局部可行域的解，将基于数据驱动模型的局部解和基于机理驱动模型的全域解进行融合，综合全域的特性和局部特征，增强了数据的综合性和洞察力。本发明方法针对数据驱动模型和机理驱动模型融合问题，在数据集层面进行不同尺度的数据融合，形成机理‑数据双重驱动的融合数据集。该方法适用于具有多个类似性能的模型进行集成时使用，极大提高了调控决策的可靠性以及可解释性，可以得到更全面、更优化的调控方案。

[0125] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视本发明的保护范围。