[发明专利]基于改进智能算法的天然气环状管网布局优化方法

说明书

基于改进智能算法的天然气环状管网布局优化方法，以管网路线总长度最短为目标，通过改进智能算法得到所需要的气源节点的位置，在气源节点确定的基础之上，对天然气管网的布局进行优化，得到较好的布局方案，为燃气工程的实施提供有价值的参考；本发明中所应用到的智能算法有免疫算法(IA)、蜂群算法(ABC)，并针对蜂群算法收敛速度慢、易早熟等缺陷进行了改进，使得算法在前期有较高的全局寻优能力，在后期有较高的收缩能力，这种方式虽然增加了运算过程的复杂度，但提高了运算效率，尽可能地保证了全局最优，得到相对较优的管网布局形式。

技术领域

本发明涉及天然气管网布局技术领域，特别涉及基于改进智能算法的天然气环状管网布局优化方法。

技术背景

城市化的快速发展使得天然气的需求量不断增多，考虑到燃气管网在以后的使用过程中的运输压力会越来越大，而且具有向外延伸的发展趋势，相关的经济效益和管网利用率需要更加趋于合理化。燃气管网的铺设作为城市化建设的基础项目之一，其效果影响着城市现代化建设的水平和整体综合发展前进的步伐，现有的优化技术对于管网布局能起到一定的效果，但在实际应用中都存在一定的局限性，比如基于蚁群算法的管网布置研究，该算法在搜索最优路径布局的过程中结合了分布式并行计算、启发式搜索等特点，在一定程度上能大大提高算法的计算能力和运行效率，但信息参数较多，参数的选择对于结果的影响较大，如果参数选择不够恰当，结果很容易陷入局部最优；基于遗传算法的管网优化布局研究，提出先对管网做树状布局优化，在其基础上按照一定规则添加管道来得到环状管网优化布局的思路，该算法有较好的寻优结果，但是求解过程较为复杂，特别是当管线规模较大时，仅能得到近似解，导致计算效率降低。所以缺少一种参数少、适应性强的智能优化布局研究方法。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供了基于改进智能算法的天然气环状管网布局优化方法，以管网路线总长度最短为目标，通过改进智能算法得到所需要的气源节点的位置，在气源节点确定的基础之上，对天然气管网的布局进行优化，得到较好的布局方案，为燃气工程的实施提供有价值的参考，本发明中所应用到的智能算法有免疫算法(IA)、蜂群算法(ABC)，并针对蜂群算法收敛速度慢、易早熟等缺陷进行了改进，使得算法效率有了明显的提升，得到相对较优的管网布局形式。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

基于改进智能算法的天然气环状管网布局优化方法，步骤如下：

(1)首先，应用免疫算法优化节点，确定算法中的参数：种群规模M，气源节点个数L’，记忆库容量R，迭代次数MAXGEN，算法迭代次数设置为100次；

(2)将被优化的节点各取一个随机数，然后选取其中最大的前L’个节点作为初始气源节点，即初始抗体群，根据式(1)产生初始抗体群，即确定的初始气源节点的位置：

a_i＝MAX(rand(1,N))  1≤i≤L’  (1)

一共产生M组抗体，其中a_i表示确定的每组中的第i个抗体，N表示被优化的管网节点的总个数；

(3)确定初始抗体后，通过式(2)分别计算每组中第i个抗体与抗原的亲和度A_i，抗体代表每组中选中的气源节点，抗原代表除气源节点之外的其他燃气节点，亲和度代表其他燃气节点与气源节点之间的距离之和：

以抗体与抗原的距离作为亲和度A_i好坏的评判标准，距离之和越小，A_i的值越大，每个抗原选择离自己最近的抗体，并且根据具体实例设置一个距离限制条件，当距离大于限制条件时，对违反距离约束的解给予惩罚，即对超过距离限制的这一部分解进行处理，使得距离之和放大化，亲和度A_i变得更小；