并联抽油机的可变角度偏移量的组合包括每个周期中的抽油站数量，该站中的抽油机数量，抽油机叶片的安装角度和抽油机速度。冷量根据并联泵站组的最小能耗确定。对日常运行优化了数学模型，提出了基于二次子系统选择的大规模二次分解动态规划方法。过对原始模型进行两次分解，我们获得了具有可变角度和速度且与l的最小耗水量相关联的单个冷库优化日常运行的数学模型。单的冷藏单元。叶片的角度和冷藏单元的速度是决策变量。使用大型系统测试优化方法来解决。外，通过对应于次级子系统的水需求的不同要求的一系列优化计算，该子系统的每日取水量和取水成本之间的明确对应关系。得了制冷存储单元，原始模型可以转换为并行泵站组中最低的抽水成本。标模型和从每个冷库获取的每日水量是决策变量的聚集模型，并使用动态规划方法来解决该问题。
方法可以进一步改善并联泵站组在组合工况设置模式下的最佳运行理论，并可以作为并联泵站组优化运行的一部分而获得并联泵站组的性能。内独特的操作更有意义。一组典型的并联泵站为例，优化结果表明，满负荷运行，80％的负荷和60％的负荷进行优化的平均单位成本为平均每日负荷分别为8.41％，23.07％和32.79％。行抽水站组作为流域级联输水工程的“点位”，不仅承担供水任务，而且还为各层之间分配水站群位于较低的位置，但是其运行过程也会在一定程度上影响楼层之间水道水位的变化。会影响平行和上层泵站组的提升头，并限制级联泵组系统的总体能耗。前，国内外专家已经开发出了针对单站[1-6]和级联泵站[7-8]系统的不同类型的优化运行模型。用适当的优化算法解决。早期，作者就并行泵站中多种工况的调整和优化进行了初步研究[9]，但这些案例仅涉及到泵站之间的不同工作条件。
站组的泵送，仍然仅由单个泵站使用。个操作操作，即站点叶片的完全调整或站点内部频率转换的优化操作，对站点的操作影响很小。单个泵站的变速和变频组合优化操作中并行优化泵站组。本文中，单站的变化角[10]，冷凝器价格单站的传输[11]，优化站的可变角度移位组合的操作[12]。]和在单个站的工作条件调整模式下优化并联泵站组的操作[9，13]在方法搜索的基础上，作者研究了以下方法：站工作条件组合设定模式下，并联泵站组组合变速选项组合的优化模型的建立与解析，系统地分析了各站之间水量的最优分配作为提水任务的一部分而获得的泵站。
种关系决定了在并联泵站组最佳运行期间冷库机组的优先启动原理，研究结果对于进一步提高机组的运行效率具有重要的理论和实践意义。联跨多个流域的调水系统，并降低了配水系统的能耗。先，进行以下定义。作原理在运行过程中，每个步骤都会根据运行条件同时调整水泵的叶片角度和冷藏单元的速度，从而降低运行成本是最低的，称为全刀片调整和变频组合的优化。于定角恒速运行的定义，请参见[9]。
100％的负载，80％的负载，60％的工作负载[9]。动期的时间和持续时间，高峰和低谷之间的电价组合[14]。标功能是并联泵站组中的最小能耗：每个周期中的泵站数量，站中泵的数量，泵叶片的角度和泵站的速度。藏单元是决策变量，并在指定时间段内抽出一组并联泵站。制每个冷库单元的驱动轴的数量和功率，并构建以下并联泵站组多个存储单元的并联运行的数学模型[9]（称为以后的模型）。
公式中：F是该站组日常运行的最小能耗成本；元; Fk是第k个泵站日常运行的用电成本，元； L1是并联泵站组中泵站的座位数； L2是单座抽水站的制冷台数，台湾； L3是周期数除以1天； ρ是水的密度，kg / m3； g是重力加速度，m / s2； Qkji（θkji，nkji）是第k个泵站中的第j个冷库。位和第i个周期对应于叶片θkji的定位角的流速和冷藏单元nkji的速度， m3 / s; Hkji是第k个泵站中第j个冷库的平均高度，第i个周期，m； Atki是第一个。站泵站的第i个周期的长度很长，h； Cki是第k个泵站第i期谷底的用电高峰价格，元/（kW·h）； ηz，kji，ηmot，kj，ηint，kj，ηf，Kj表示同一冷库的同一冷库的泵，电动机，传动装置和变频器的效率有关更多详细信息，请参见文献[9，15]； Ve是上级管理部门每天抽水的总量。M3; Pkji（θkji，nkji）是第k个泵站中第j个存储单元的有功功率，第i个周期中相应叶片θkji的安装角度以及第i个周期中存储单元的转速nkji冷，其必须低于发动机的标称功率Pkj0。据扩展系统模型的二次分解模型[9]，可以将原始模型分解为冷存储单元L1×的可变角速度组合的优化操作的数学模型。L2，即等式（4）-形式（6），以下称为分解模型。
级子系统的目标是冷藏单元的每日最低能耗，而水泵叶片的定位角度和冷藏单元的速度是决策变量。个时期。文献[9]不同，分解模型包含两个决策变量：叶片的放置角度θi和冷藏单元的速度ni。以通过测试优化进行选择。型系统的叶片放置角测试和冷库速度动态规划的优化研究。法[16]求解并获得给定目标水采样量Vj的最小取水成本Fj，以及相应的单个冷库的每日优化运行计划。虑到站内相同类型的冷库，在性能上没有区别，并且站的不同，每个泵站都有一套泵的性能曲线[9]，然后是提升能力泵站中的冷库中的最大水量为1天。最大流量运行期间抽取的总水量Vjmax离散为一定大小。
述两阶段子系统测试选择方法用于计算单个冷库的相应取水量Vjm（m = 1，2，…，max）。水的最低收费为Fjm，并记录每个相应冷库的每日最佳运行计划。一个泵站只需要解决一组日常的优化操作，并结合可变的角度偏移量，因此整个并联泵站组只需要求解模型即可。日优化操作，结合了L1组的单个冷藏存储单元。于平行泵站组中泵站的入口和出口通道通常相同，因此可以粗略地考虑平均每日提升高度。
以将泵站L1视为具有冷库单元L4（L4 = L2×L1）的虚拟泵站，聚合模型基于每日取水量Vn（n =每个冷藏单元的1、2，…，L4）作为决策变量，冷藏单元编号n是阶段变量，而总的取水量λn首先是冷库状态。维变量动态规划模型，其中决策变量的离散范围是优化次级子系统时目标水量Vkjm（m = 1，冷凝器价格2，…，max）的离散范围。用动态规划方法求解模型[17]，可以获得与初始模型的总取水量Ve对应的最小取水成本F，以及最佳组合每个冷库单元的水量Vn *对应于F（n = 1，2，…，L4）。常，当使用动态编程方法求解模型时，状态变量λ的离散步阶越小，模型求解的精度越高，但是变量的数量越多。态很重要，因此需要更长的解决时间。集模型的状态变量λ是指前n个冷藏单元所取水的总量。于决策变量（即每个冷藏单元的每日取水量V * n）分散在其最大每日提水量以下，因此对应于某个值。量的离散步长没有实际意义，可以直接离散化每个冷库单元的抽水能力离散值的所有组合值，从而节省了计算时间。型而不影响模型解决方案的准确性，这是一维动态规划模型的解决方案。法的一些改进。据次级子系统的优化结果，获得每个冷库的抽水量V * n（j = 1，2，…，L4）的最佳组合后，可以获得每个泵冷库的最佳1天启动模式。可能获得站点之间水量分配的最佳结果。组平行的泵站由两个泵站组成，其基本条件在表1中给出。虑1号和2号站分别以150 rpm和250 rpm的额定转速运行。小，每个具有-4°，-2°，0°， 2°， 4°的四个叶片角，相应的泵设备性能曲线的调整曲线显示在表中根据相似定律，假设效率恒定，则对第一站速度150r / min和第二站速度150r / min的泵性能曲线方程式进行相似度转换250r / min的工位，可获得与不同转速相对应的泵效率。线方程。于该组泵站在上游和下游供水通道上具有足够大的容积，因此平均日滴高度Hav具有小的幅度，这可以认为实际上是不变的。设最小每日提升高度为3.13 m，最大每日提升高度为4.53 m。分为8种平均日高度，以0.2 m为增量。平均日负荷下，最佳目标水量被认为是满负荷下80％和60％的最佳目标水量，以及基于子系统测试的二次系统分解选择了secondary。合法求解原始模型，计算出在不同水量和水量约束下，最小化抽水成本和与并联抽水机组日常优化运行相对应的单位抽水成本。据上述方法，每天的日平均扬程（3.13〜4.53 m），起重负荷（100％，80％，60％），峰谷电价各不相同， 1号和2号并联抽水站的组存储单元组合的工作条件优化了不同负载下水的单位抽水成本（图1）和相应的单位成本节省σ（图1）。2）针对每个恒速和定角运行。择典型日负荷和起重负荷的三种典型组合：日平均高度3.53m，总负荷100％，日平均高度4.13m，负荷80％，日平均高度4.53m ，60％的负荷，每个冷库的每日优化抽水量分配如图3所示。个抽水站的冷库的优化每日运行计划表4中显示了一组并联泵站。
算结果表明，在满负荷条件下，来自第1组并联泵站的平均抽水成本为80％和60％和2个平均日负荷分别为97.57元/ 104m3和82.44元/ 104m3。67.49元/ 104m3，与定速定角运行相比，平均节省分别为8.41％，23.07％，32.79％。图3中可以看出，第一抽水站的冷藏单元的一台机器的设计率相对较高，尽管安装在冷藏单元中的泵数量为低于第2站，它需要并联抽水站中水的抽水量的50％以上；抽水站中的冷库之间的水分配比2号抽水站中的更均衡。1不超过5％。
4显示，在不同扬程和提升负载下，大多数制冷存储单元的转速处于对应于相应功率要求的最大转速，而泵叶片的定位角度主要取决于高峰和低谷价格。整。以看出，当优化并联泵站组的多个冷藏单元的变速组合时，可以优先考虑冷藏单元的速度。外，在三个典型载荷和一个载荷的组合下，第一泵站中优化的叶片放置角度和冷藏单元之间的速度组合在同一时期基本相同。期（在1至4.53 m负荷的冷库中仅4次）与其他冷藏库的差值；在同一时期，第二抽水站的制冷存储单元之间的流量差增加了，但冷藏库之间的流量差未超过总数的8％。常，在同一时期内，1号泵站和2号泵站中存储单元的流量相对平衡。于在站内使用全叶片调节和变频分组功能的并联泵站组系统，基于动态分解的动态分解方法基于提出了子系统测试优化来解决并联泵站组的可变角度偏移组合。前数学模型的每日优化使并联泵站组的优化操作获得了比对站内工作条件进行单次调整更好的优化优势，并且可以进行改进仍然是优化并联泵站组运行的理论方法。方法还适用于求解具有四个决策变量和不同步骤的相同类型的复杂非线性数学模型。文在求解集合模型的动态模型时，将状态变量直接离散到决策变量的所有组合值中，从而避免了模型解析花费大量时间的问题。陈述变量，也不影响模型的准确性。高模型解决方案的可操作性。电价的影响下，对应于山谷与工地之间的峰值动量，通过对典型泵站的计算和分析，可以建立一组图。有不同平均负荷要求和日负荷的并联泵站变速单元的日常运行调度优化。站管理决策部门以参考资料为基础，为级联泵站的优化运行研究提供了支持。
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