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题名基于DQN的二次供水系统运行优化研究
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作者
耿为民
颜军
谢善斌
万鸣
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机构
上海城建职业学院市政与生态工程学院
山东沃特兰德环境科技有限公司
上海凯泉泵业(集团)有限公司
森松(中国)投资有限公司
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第10期393-397,共5页
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基金
上海市住房和城乡建设管理委员会科研项目(沪建科2021002056)。
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文摘
二次供水系统是饮用水到达用户的最后关键环节,针对二次供水运行中水龄较长影响水质的问题,提出一种基于深度学习Q学习算法(Deep Q-Learning Network,DQN)的运行优化模型。该模型将水压、水龄、能耗优化目标综合计算成对应的奖励,基于水力模拟的运行工况为输入,进水池、水泵的运行指令为输出。以某二次供水系统为例,利用EPANET软件构建水力模型,基于DQN分别对组件运行进行优化。结果显示,优化后均在保证供水压力的前提下达到降低水龄的目标。
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关键词
二次供水系统
DQN算法
运行优化
水龄
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Keywords
Secondary water supply system
Deep
Q-learning network
Operation optimization
Water age
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分类号
TU991
[建筑科学—市政工程]
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于LightGBM的水厂供水压力预测
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作者
耿为民
颜军
张典
马平川
阳国华
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机构
上海城建职业学院市政与生态工程学院
山东沃特兰德环境科技有限公司
上海柯林布瑞信息技术有限公司
上海出版印刷高等专科学校信息与智能工程系
上海市计算技术研究所有限公司
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2024年第4期340-343,349,共5页
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基金
上海市住房和城乡建设管理委员会科研项目(沪建科2021002056)。
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文摘
针对城市供水管网调度问题,提出一种基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)的水厂供水压力预测模型。对压力监测点历史数据提取时间特征,并根据特征重要性对测压点排序,以特征权重筛选、特征权重与经验相结合两种方式选取控制点。以南方某城市供水系统为算例,结果表明采用特征权重分析、人工经验相结合选用控制点来预测,具有较高和稳定的预测精度。
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关键词
供水系统
压力预测
特征权重
LightGBM
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Keywords
Water distribution system
Pressure forecast
Feature weight
LightGBM
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分类号
TU991
[建筑科学—市政工程]
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