摘要：城市天然氣的使用對于城市的建設(shè)以及社會發(fā)展都具有里程碑的意義。在當(dāng)前社會發(fā)展的關(guān)鍵階段，做好城市天然氣管網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)工作，對于城市天然氣可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的意義與作用。本文結(jié)合工作對城市天然氣輸配管網(wǎng)布局優(yōu)化問題展開論述。

　　關(guān)鍵詞：城市天然氣,管網(wǎng)布局,遺傳算法,論述

　　1 引言

　　現(xiàn)在的能源結(jié)構(gòu)當(dāng)中，天然氣占據(jù)了相當(dāng)大的比重，世界上的各個國家都在促進(jìn)城市的氣體化，天然氣的使用已經(jīng)成為一個地區(qū)、一個城市、一個國家的社會和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)工作。我國已探明的石油、天然氣儲量豐富但地域分配十分不均，需要鋪設(shè)大量的輸配管網(wǎng)來解決這一地域性的問題。另外，國內(nèi)各大城市的天然氣管網(wǎng)老化嚴(yán)重亟需進(jìn)行改造，新增小區(qū)住宅也迫切需要進(jìn)行天然氣管道的安裝。因此，對城市天然氣輸配管網(wǎng)布局進(jìn)行優(yōu)化有著重要的意義。

　　2 管網(wǎng)優(yōu)化問題概述

　　天然氣管網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)工作是一項(xiàng)長期持續(xù)性的工作，由于其復(fù)雜性和廣泛性，需要在實(shí)施過程中不斷分析現(xiàn)有管網(wǎng)和供求關(guān)系，進(jìn)一步優(yōu)化管網(wǎng)結(jié)構(gòu)。而對管網(wǎng)進(jìn)行優(yōu)化實(shí)際上就是一個網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)化的問題，即在已知燃?xì)夤芫W(wǎng)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下，當(dāng)采用某種管材時，根據(jù)計(jì)算要求選用合適的管徑，該管徑在滿足管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)流量和節(jié)點(diǎn)壓力的條件下，可以使燃?xì)夤芫W(wǎng)系統(tǒng)的投資費(fèi)用和運(yùn)行費(fèi)用最少。為了將優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為抽象的數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，可以將節(jié)點(diǎn)流量方程、管段壓差方程、管段阻力方程、起源節(jié)點(diǎn)壓力值，以及其他節(jié)點(diǎn)允許范圍作為約束條件，可以制定經(jīng)濟(jì)最優(yōu)化準(zhǔn)則———最大利潤、最小總費(fèi)用、最低成本等，也可以制定技術(shù)最優(yōu)化準(zhǔn)則———最大可靠性、最快動作等。由于節(jié)點(diǎn)流量方程、管段壓差方程、管段阻力方程是非線性的，且設(shè)計(jì)變量———管徑為離散變量(標(biāo)準(zhǔn)管徑)的非線性離散性規(guī)劃問題。非線性規(guī)劃問題的求解方法大體可分為兩類：一類是把非線性問題化為線性問題來求解;另一類是直接求解。

　　3 遺傳算法優(yōu)化管網(wǎng)分析

　　遺傳算法優(yōu)化燃?xì)饩W(wǎng)具體是由水力計(jì)算和優(yōu)化兩部分組成的。通過調(diào)用水力計(jì)算中的水力計(jì)算程序使管網(wǎng)優(yōu)化結(jié)果滿足水力平衡約束條件和邊界約束條件。優(yōu)化模塊通過應(yīng)用遺傳算法程序，將初選的管網(wǎng)方案不斷進(jìn)行優(yōu)化，直至獲得全局最優(yōu)解。具體框架流程如(下)圖1所示。

　　圖1 遺傳算法管網(wǎng)優(yōu)化的基本框架圖

　　采用遺傳算法模型優(yōu)化城市燃?xì)夤芫W(wǎng)的關(guān)鍵有以下幾個部分：

　　3.1編碼

　　由于遺傳算法是處理代表參數(shù)的數(shù)字串，因此首先需要構(gòu)造遺傳信息：將管網(wǎng)的載荷組成用數(shù)字串表示，也就是說，這個數(shù)字串就是相應(yīng)載荷的基因型，而載荷是基因型的表現(xiàn)形。從載荷到基因數(shù)字串就是編碼，形成基因碼鏈。具體對于燃?xì)夤芫W(wǎng)來說，編碼就是將管網(wǎng)各管段的管徑用一個數(shù)字串表達(dá)出來，而這個數(shù)字串就因此包含了管網(wǎng)的管徑信息。例如，一個有7條管段的管網(wǎng)，管徑分別為76、76、133、108、89、89、108mm，采用實(shí)數(shù)編碼方法為(：)76|76|133|108|89|89|108。從上面的例子可以看出實(shí)數(shù)編碼比較直觀方便，更貼近求解空間，運(yùn)算速度更快，波動更小。在編制程序時采有物是實(shí)數(shù)編碼方法，在工程實(shí)例的運(yùn)算中能夠取得了良好的效果。

　　3.2產(chǎn)生初始群體

　　隨機(jī)產(chǎn)生N個個體形成初始群體，每個個體就是由所有管段的管徑按照一定順序連接在一起的數(shù)字串，這個順序就是管段的編號順序。因此不同的個體代表了不同的管段管徑選擇情況。而個體的產(chǎn)生方法是：調(diào)用隨機(jī)函數(shù)rand()產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)，每個隨機(jī)數(shù)對應(yīng)著一種管徑：管網(wǎng)由多少管段組成就調(diào)用多少次隨機(jī)函數(shù)。要產(chǎn)生N個個體，只需重復(fù)N次個體產(chǎn)生操作就可以了。這樣就生成了我們所需要的初始群體。起初，這個初始群體中的大多數(shù)個體肯定很難滿足要求，但是如果從這里出發(fā)，通過遺傳運(yùn)算，擇優(yōu)汰劣，最后就能選擇出優(yōu)秀的個體，滿足目標(biāo)函數(shù)的要求。

　　3.3交叉

　　交叉操作的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)與所研究的問題密切相關(guān)，要求它既不要太多地破壞個體編碼串中表示優(yōu)良性的優(yōu)良模式，又要能夠有效地產(chǎn)生出一些較好的新個體模式。因此，交叉算子的設(shè)計(jì)要和編碼設(shè)計(jì)統(tǒng)一考慮。常用的交叉方法有單點(diǎn)交叉、多點(diǎn)交叉、均與交叉，本文考慮到城市燃?xì)夤芫W(wǎng)采用基本遺傳算法的多點(diǎn)交叉操作產(chǎn)生新個體。多點(diǎn)交叉的思想來源于控制個體特定行為的染色體表示信息的部分無須包含于鄰近的字串中，多點(diǎn)交叉的破壞性可以促進(jìn)解空間的搜索，而不是促進(jìn)過早地收斂，因此搜索更加健壯。例如考慮如下兩個11位變量的個體：父個體101110011010，父個體210101100101，交叉后兩個新個體為：子個體101│1011│1101│1，子個體210│1011│00100。

　　3.4 運(yùn)行參數(shù)

　　遺傳算法中需要選擇的運(yùn)行參數(shù)主要有個編碼長度L、群體大小M、交叉概率 、變異概率 、終止代數(shù)T。這些參數(shù)對遺傳算法的運(yùn)行性能影響較大，但卻沒有理論來指導(dǎo)，需要從實(shí)際解決的問題出發(fā)認(rèn)真選取。

　　(1)編碼串長度L。因?yàn)槭枪芫W(wǎng)的優(yōu)化操作，所以很自然的編碼串亦即個體的長度L為管網(wǎng)的管段總數(shù)。

　　(2)群體大小M。群體大小M表示群體中所含個體的數(shù)量。當(dāng)M取值較小時，可提高遺傳算法的運(yùn)算速度，但卻降低了群體的多樣性，有可能會引起遺傳算法的早熟現(xiàn)象;而當(dāng)M取值較大時，又會使得遺傳算法得到運(yùn)行效率降低。

　　(3)交叉概率 。交叉操作是遺傳算法中產(chǎn)生新個體的主要方法，所以交叉概率一般應(yīng)取大值。但若取值過大的話，它又會破壞群體中的優(yōu)良模式，對進(jìn)化運(yùn)算反而產(chǎn)生不利影響;若取值過小的話，產(chǎn)生新個體的速度又較慢。所以，本文采用自適應(yīng)的思想來確定交叉概率 。自適應(yīng)的 可以隨遺傳操作進(jìn)化的情況和個體優(yōu)化程度來確定交叉概率(隨在線性能的提高增大 )。

　　4 結(jié)束語

　　城市天然氣管網(wǎng)的規(guī)劃設(shè)計(jì)是一個具有社會效益、經(jīng)濟(jì)效益的課題，同時又是一個復(fù)雜的系統(tǒng)問題。城市燃?xì)廨斉湎到y(tǒng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)主要是管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)和調(diào)壓站、儲氣站站址的選擇。遺傳算法等全局搜索算法為管網(wǎng)的優(yōu)化設(shè)計(jì)問題提供了一個較好的解決方法。

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