本發(fā)明屬于供熱領域，具體涉及一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法及系統(tǒng)、操作方法。

背景技術：

建立符合實際供熱管網(wǎng)運行特性的水力仿真模型是實現(xiàn)熱網(wǎng)智慧化管理的重要基礎。隨著供熱規(guī)模的日益擴大和網(wǎng)絡結構的日趨復雜，建立嚴格精確的供熱管網(wǎng)的水力仿真模型變得愈加困難。通常管網(wǎng)的連接結構、節(jié)點標高等參數(shù)較為容易得到，而管道阻力特性受多種物理參數(shù)影響，且隨時間變化，通過嚴格機理計算獲得的理論阻力特性往往與實際特性存在偏差，導致建立的管網(wǎng)水力仿真模型不能很好地模擬實際運行工況。為此，需要充分利用實際運行歷史數(shù)據(jù)，采用辨識的方法修正管段阻力特性。目前大多數(shù)供熱管網(wǎng)在熱力站處有供、回水壓力測點和流量測點，而其它管段和節(jié)點處并不存在測點，因而難以通過直接計算的方法獲得整個管網(wǎng)管段的阻力系數(shù)。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法及系統(tǒng)，以解決供熱管網(wǎng)水力仿真模型不能準確描述實際管網(wǎng)運行的技術問題。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法，包括如下步驟：

步驟S1，選取供熱系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工況下的多組實測數(shù)據(jù)；

步驟S2，計算各管段的阻力系數(shù)理論值；以及

步驟S3，建立供熱管網(wǎng)水力仿真模型，利用粒子群算法結合多組實測數(shù)據(jù)辨識計算各阻力系數(shù)修正量，并獲得修正過的阻力系數(shù)。

進一步，所述步驟S1中選取供熱系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工況下的多組實測數(shù)據(jù)，即

識別供熱管網(wǎng)系統(tǒng)的多個穩(wěn)態(tài)運行工況，選取多組穩(wěn)態(tài)運行工況的實測數(shù)據(jù)，其方法包括：

步驟S11，工況數(shù)據(jù)預處理；

步驟S12，求各熱力站的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間；

步驟S13，求整個供熱管網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間；以及

步驟S14，選取所述多組實測數(shù)據(jù)。

進一步，所述步驟S2中計算各管段的阻力系數(shù)理論值的方法包括：

通過如下機理公式計算出各管段的阻力系數(shù)理論值；即

δ_i為管段i的阻力系數(shù)(Pa/(t/h)²)；K為管壁的當量絕對粗糙度；d_i為管道內徑，單位為m；l_i為管段長度，單位為m；l_di為管段局部阻力當量長度，單位為m；ρ為管內熱水的平均密度，單位為kg/m³；D為管段數(shù)量。

進一步，所述步驟S3中建立供熱管網(wǎng)水力仿真模型的方法包括：

將供熱管網(wǎng)轉換為由節(jié)點和區(qū)段構成的有向圖模型，即管網(wǎng)圖；其中

節(jié)點表示存在流量進出的點，用集合V表示，V＝{V₁,V₂,…,V_n}，式中，n為管網(wǎng)中的節(jié)點個數(shù)；

區(qū)段表示節(jié)點間的連接管段，用集合E表示，E＝{E₁,E₂,…,E_m}，式中D為區(qū)段數(shù)即管段數(shù)量；

轉換為有向圖，則表示為G＝<V,E>；

根據(jù)網(wǎng)絡圖論得到供熱管網(wǎng)的關聯(lián)矩陣A和基本回路矩陣B，其中A為n×D階矩陣，B為s×D階矩陣，s為基本回路個數(shù)s＝D-n+1；

構建供熱管網(wǎng)水力仿真模型，即

AG^T＝0；

BΔH^T＝0；

式中，G為記錄管網(wǎng)圖中各管段內體積流量的行向量，即

G＝[G₁,G₂,…,G_D]；

ΔH為記錄管網(wǎng)圖中各管段總阻力損失的列向量，即

ΔH＝ζ*|G|*G+Z-H_b；

式中，ζ為管網(wǎng)中各管段的阻力系數(shù)矩陣；

ζ＝diag{δ₁+Δδ₁,δ₂+Δδ₂,…,δ_D+Δδ_D}；

其中δ₁、δ₂、……、δ_D為阻力系數(shù)理論值，Δδ₁、Δδ₂、……、Δδ_D為阻力系數(shù)修正量，即需要辨識的參數(shù)；D表示待辨識的阻力系數(shù)修正量的維數(shù)；

Z為管段兩節(jié)點位能差的列向量Z＝[Z₁,Z₂,…,Z_D]^T；

H_b為熱網(wǎng)中的水泵揚程列向量H_b＝[H_b1,H_b2,…,H_bD]^T；

在供熱管網(wǎng)水力仿真模型應用于辨識時，將其抽象表示為如下形式：

Y＝Func(X,δ)

式中X表示輸入的多組實測數(shù)據(jù)；Y表示輸出向量；δ表示待辨識管段的阻力系數(shù)向量,δ＝[δ₁+Δδ₁,δ₂+Δδ₂,…,δ_D+Δδ_D]。

進一步，所述步驟S3中利用粒子群算法結合多組實測數(shù)據(jù)辨識計算各阻力系數(shù)修正量，即

采用粒子群算法在每一代產(chǎn)生不同的阻力系數(shù)修正量，并通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型中不同阻力系數(shù)修正量向量在多個工況下管網(wǎng)的流動狀態(tài)與相應實測數(shù)據(jù)進行對比，辨識出最優(yōu)的阻力系數(shù)修正量。

進一步，采用粒子群算法結合多組實測數(shù)據(jù)辨識計算各阻力系數(shù)修正量向量的方法包括如下步驟：

步驟S31，粒子群算法參數(shù)設置，即

微粒個數(shù)N、微粒維數(shù)D，以及決策變量上界U＝[Δδ_1u,Δδ_2u,…,Δδ_Du]和下界L＝[Δδ_1l,Δδ_2l,…,Δδ_Dl]；

步驟S32，初始化，即

讀取阻力系數(shù)理論值，生成N個微粒，即N組阻力系數(shù)修正量向量；

步驟S33，建立用于阻力系數(shù)修正量辨識的目標函數(shù)，以計算各微粒的目標函數(shù)值；

所述目標函數(shù)如下：

當阻力系數(shù)修正量Δδ₁,Δδ₂,…,Δδ_D作為決策變量給定值后，通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型計算得到相應輸出數(shù)據(jù)；

對每一個微粒k∈{1,2,…,N}，將其與阻力系數(shù)理論值向量[δ₁,δ₂,…,δ_D]相加，得到該微粒代表的阻力系數(shù)向量將δ_k輸入供熱管網(wǎng)水力仿真模型，并依次利用第1、2，……，第N_C組實測數(shù)據(jù)對其進行水力計算，得到相應工況下各熱力站的壓力計算值；

式中，

PC_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下由仿真模型計算得到的熱力站i的壓力計算值；

PO_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下熱力站i對應的壓力測量值；

N_P：壓力測點數(shù)量；

步驟S34，微粒飛行，產(chǎn)生下一代微粒；

步驟S35，達到設定的運行代數(shù)，算法終止，否則回到步驟S33繼續(xù)執(zhí)行。

又一方面，本發(fā)明還提供了一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正系統(tǒng)，包括：

粒子群算法單元，產(chǎn)生每一代的阻力系數(shù)修正量對應的微粒，并將微粒寫入數(shù)據(jù)庫，并且讀取各微粒的目標函數(shù)值；

目標函數(shù)計算單元，建立用于阻力系數(shù)修正量辨識的目標函數(shù)，驅動多個供熱管網(wǎng)水力仿真模型，即產(chǎn)生N個仿真模型進行并行的模擬計算，并從數(shù)據(jù)庫獲取微粒，通過仿真模型計算微粒的目標函數(shù)值并寫回數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)庫單元，存儲阻力系數(shù)修正量向量的群體和目標函數(shù)值，以及目標函數(shù)的計算狀態(tài)，并且還將穩(wěn)態(tài)工況的實測數(shù)據(jù)以及每一代優(yōu)化計算的結果也存入數(shù)據(jù)庫中。

進一步，所述目標函數(shù)如下：

當阻力系數(shù)修正量Δδ₁,Δδ₂,…,Δδ_D作為決策變量給定值后，通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型計算得到相應輸出數(shù)據(jù)；

對每一個微粒k∈{1,2,…,N}，將其與阻力系數(shù)理論值向量[δ₁,δ₂,…,δ_D]相加，得到該微粒代表的阻力系數(shù)向量將δ_k輸入供熱管網(wǎng)水力仿真模型，并依次利用第1、2，……，第N_C組實測數(shù)據(jù)對其進行水力計算，得到相應工況下各熱力站的壓力計算值；

式中，

PC_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下由仿真模型計算得到的熱力站i的壓力計算值；

PO_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下熱力站i對應的壓力測量值；

N_P：壓力測點數(shù)量。

第三方面，本發(fā)明還提供了一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正系統(tǒng)的操作方法，包括如下步驟：

步驟Sa，建立待辨識管網(wǎng)的拓撲結構模型，以生成管網(wǎng)各部件的唯一標識ID；

步驟Sb，獲得工況實測數(shù)據(jù)和計算阻力系數(shù)理論值的準備工作；

步驟Sc，設置粒子群算法單元中的算法參數(shù)，啟動該單元；

步驟Sd，啟動目標函數(shù)計算單元。

進一步，所述步驟Sb中所述準備工作包括：將待辨識管段的ID和阻力系數(shù)理論值對應地整理到配置文件中，供粒子群算法單元讀??；以及

將篩選的多組實測數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫中，供目標函數(shù)計算單元查詢，每一組工況數(shù)據(jù)包括工況編號、熱源或熱力站ID、熱源或熱力站對應的流量和供回水壓力。

本發(fā)明的有益效果是，本發(fā)明的供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法及系統(tǒng)可顯著提高供熱管網(wǎng)水力仿真模型仿真計算的精度，其采用粒子群算法在管段的阻力系數(shù)理論值的基礎上辨識阻力系數(shù)修正量，計算時利用了多組工況運行數(shù)據(jù)，在觀測點不足且無法通過解析求解的情況下能夠得到相對準確的結果；采用并行架構進行粒子群算法阻力系數(shù)修正量的辨識，計算效率高。供熱管網(wǎng)阻力系數(shù)辨識不僅能夠應用于建立高精度仿真模型，也為管網(wǎng)阻塞提供了一種診斷方法。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。

圖1是本發(fā)明一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法的流程圖；

圖2是本發(fā)明供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正系統(tǒng)的結構圖；

圖3為本發(fā)明實施例的供熱管網(wǎng)系統(tǒng)。

具體實施方式

現(xiàn)在結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結構，因此其僅顯示與本發(fā)明有關的構成。

實施例1

如圖1所示，本發(fā)明的一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法，包括如下步驟：

步驟S1，選取供熱系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工況下的多組實測數(shù)據(jù)；

步驟S2，計算各管段的阻力系數(shù)理論值；以及

步驟S3，建立供熱管網(wǎng)水力仿真模型，利用粒子群算法結合多組實測數(shù)據(jù)辨識計算各阻力系數(shù)修正量，并獲得修正過的阻力系數(shù)。

進一步，所述步驟S1選取供熱系統(tǒng)在穩(wěn)態(tài)工況下的多組實測數(shù)據(jù)根據(jù)熱網(wǎng)歷史運行工況數(shù)據(jù)選取多組實測數(shù)據(jù)，熱網(wǎng)歷史運行工況數(shù)據(jù)為一個供暖期的實測數(shù)據(jù)包括但不限于各熱力站一次側進、出口壓力和流量，也可以采集熱源的供、回水壓力和流量等相關參數(shù)。

本實施例1將以熱力站為例，對供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正方法進行展開說明。

具體地，步驟S1展開包括如下步驟：

步驟S11，工況數(shù)據(jù)預處理，即作出各個熱力站的時間——流量曲線圖(折線圖)，通過分析將認為明顯不合理的數(shù)據(jù)予以剔除，如傳感器或傳輸故障導致的過大或過小的數(shù)據(jù)，然后以被剔除數(shù)據(jù)前后數(shù)據(jù)的平均數(shù)填充。

步驟S12，求各熱力站的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間，即以流量穩(wěn)定為工況穩(wěn)定的條件，流量波動的次數(shù)即可近似為工況變化的次數(shù)，設各個熱力站的時間——流量曲線圖中相鄰拐點流量的相對變化率例如但不限于大于3％表示流量波動。根據(jù)曲線圖得出流量波動次數(shù)最多的熱力站s_k，定義為工況基準站，并劃分出各熱力站的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間其中s_i表示熱力站i，n_i表示熱力站i的流量歷史數(shù)據(jù)可劃分的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間個數(shù)，……表示各時間區(qū)間。

步驟S13，求整個供熱管網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間，即以流量波動最多的熱力站s_k為基準，求其它各熱力站的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間與的交集即為整個熱網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間，其中n_r為交集的個數(shù)，即穩(wěn)態(tài)工況數(shù)，n_r≤n_k。

步驟S14，選取所述多組實測數(shù)據(jù)，即從每個穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間中選取一組完整的工況數(shù)據(jù)，同一穩(wěn)態(tài)工況時間區(qū)間的多條數(shù)據(jù)采取求平均的方式，最終得到N_C組穩(wěn)態(tài)工況數(shù)據(jù)，即為多組實測數(shù)據(jù)。

進一步，所述步驟S2計算各管段的阻力系數(shù)理論值通過如下機理公式計算出各管段的阻力系數(shù)理論值；即

δ_i為管段i的阻力系數(shù)(Pa/(t/h)²)；K為管壁的當量絕對粗糙度，一般K＝0.0005m；d_i為管道內徑，單位為m；l_i為管段長度，單位為m；l_di為管段局部阻力當量長度，單位為m；ρ為管內熱水的平均密度，單位為kg/m³；D為管段數(shù)量。

進一步，所述步驟S3中建立供熱管網(wǎng)水力仿真模型的方法包括：

將供熱管網(wǎng)轉換為由節(jié)點和區(qū)段構成的有向圖模型，即管網(wǎng)圖；其中

節(jié)點表示存在流量進出的點，用集合V表示，V＝{V₁,V₂,…,V_n}，式中，n為管網(wǎng)中的節(jié)點個數(shù)；

區(qū)段表示節(jié)點間的連接管段，用集合E表示，E＝{E₁,E₂,…,E_m}，式中D為區(qū)段數(shù)即管段數(shù)量；

轉換為有向圖，則表示為G＝<V,E>；

根據(jù)網(wǎng)絡圖論得到供熱管網(wǎng)的關聯(lián)矩陣A和基本回路矩陣B，其中A為n×D階矩陣，B為s×D階矩陣，s為基本回路個數(shù)s＝D-n+1；

構建供熱管網(wǎng)水力仿真模型，即

AG^T＝0；

BΔH^T＝0；

式中，G為記錄管網(wǎng)圖中各管段內體積流量的行向量，即

G＝[G₁,G₂,…,G_D]；

ΔH為記錄管網(wǎng)圖中各管段總阻力損失的列向量，即

ΔH＝ζ*|G|*G+Z-H_b；

式中，ζ為管網(wǎng)中各管段的阻力系數(shù)矩陣；

ζ＝diag{δ₁+Δδ₁,δ₂+Δδ₂,…,δ_D+Δδ_D}；

其中δ₁、δ₂、……、δ_D為阻力系數(shù)理論值，Δδ₁、Δδ₂、……、Δδ_D為阻力系數(shù)修正量，即需要辨識的參數(shù)；D表示待辨識的阻力系數(shù)修正量的維數(shù)；

Z為管段兩節(jié)點位能差的列向量Z＝[Z₁,Z₂,…,Z_D]^T；

H_b為熱網(wǎng)中的水泵揚程列向量H_b＝[H_b1,H_b2,…,H_bD]^T；

在供熱管網(wǎng)水力仿真模型應用于辨識時，將其抽象表示為如下形式：

Y＝Func(X,δ)

式中X表示輸入的多組實測數(shù)據(jù)，從選取的穩(wěn)態(tài)工況實測數(shù)據(jù)中獲取，包括但不限于總回水壓力，各熱力站一次側流量和最不利站的壓差(進出口壓力之差)；熱源的回水壓力；Y表示輸出向量，包括到達各熱力站一次側的進出口壓力；δ表示待辨識管段的阻力系數(shù)向量,

δ＝[δ₁+Δδ₁,δ₂+Δδ₂,…,δ_D+Δδ_D]。

進一步，所述步驟S3中利用粒子群算法結合多組實測數(shù)據(jù)辨識計算各阻力系數(shù)修正量，即采用粒子群算法在每一代產(chǎn)生不同的阻力系數(shù)修正量向量，并通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型中不同阻力系數(shù)修正量向量在多個工況下管網(wǎng)的流動狀態(tài)與相應實測數(shù)據(jù)進行對比，辨識出最優(yōu)的阻力系數(shù)修正量。

具體地，采用粒子群算法結合多組實測數(shù)據(jù)辨識計算各阻力系數(shù)修正量的方法包括如下步驟：

步驟S31，粒子群算法參數(shù)設置，即

微粒個數(shù)N、微粒維數(shù)D，運行代數(shù)N_gen，以及決策變量上界U＝[Δδ_1u,Δδ_2u,…,Δδ_Du]和下界L＝[Δδ_1l,Δδ_2l,…,Δδ_Dl]；其中決策變量上下界一般設置為阻力系數(shù)理論值的+30％、-30％，可調整上述參數(shù)多次運行本算法以獲得更好的辨識結果。

步驟S32，初始化，即

讀取阻力系數(shù)理論值，在決策變量上下界之間隨機生成N個微粒，即N組阻力系數(shù)修正量向量

步驟S33，建立用于阻力系數(shù)修正量辨識的目標函數(shù)，以計算各微粒的目標函數(shù)值；

所述目標函數(shù)如下：

當阻力系數(shù)修正量Δδ₁,Δδ₂,…,Δδ_D作為決策變量給定值后，通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型計算得到相應輸出數(shù)據(jù)；

對每一個微粒k∈{1,2,…,N}，將其與阻力系數(shù)理論值向量[δ₁,δ₂,…,δ_D]相加，得到該微粒代表的阻力系數(shù)向量將δ_k輸入供熱管網(wǎng)水力仿真模型，并依次利用第1、2，……，第N_C組實測數(shù)據(jù)對其進行水力計算，得到相應工況下各熱力站的壓力計算值；

式中，

PC_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下由仿真模型計算得到的熱力站i的壓力計算值；

PO_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下熱力站i對應的壓力測量值；

N_P：壓力測點數(shù)量；

步驟S34，微粒飛行，產(chǎn)生下一代微粒；

步驟S35，達到設定的運行代數(shù)N_gen，算法終止，否則回到步驟S33繼續(xù)執(zhí)行。

其中，運行代數(shù)N_gen可以根據(jù)需要設置相應數(shù)值，例如但不限于100、150、200、300等。

實施例2

在實施例1基礎上，本實施例2提供了一種供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正系統(tǒng)，包括：

粒子群算法單元，產(chǎn)生每一代的阻力系數(shù)修正量向量對應的微粒，并將微粒寫入數(shù)據(jù)庫，并且讀取各微粒的目標函數(shù)值；

目標函數(shù)計算單元，建立用于阻力系數(shù)修正量辨識的目標函數(shù)，驅動多個供熱管網(wǎng)水力仿真模型，即產(chǎn)生N個仿真模型進行并行的模擬計算，并從數(shù)據(jù)庫獲取微粒，通過仿真模型計算微粒的目標函數(shù)值并寫回數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)庫單元，存儲阻力系數(shù)修正量向量的群體和目標函數(shù)值，以及目標函數(shù)的計算狀態(tài)，并且還將穩(wěn)態(tài)工況的實測數(shù)據(jù)以及每一代優(yōu)化計算的結果也存入數(shù)據(jù)庫中。

所述目標函數(shù)如下：

當阻力系數(shù)修正量Δδ₁,Δδ₂,…,Δδ_D作為決策變量給定值后，通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型計算得到相應輸出數(shù)據(jù)；

對每一個微粒k∈{1,2,…,N}，將其與阻力系數(shù)理論值向量[δ₁,δ₂,…,δ_D]相加，得到該微粒代表的阻力系數(shù)向量將δ_k輸入供熱管網(wǎng)水力仿真模型，并依次利用第1、2，……，第N_C組實測數(shù)據(jù)對其進行水力計算，得到相應工況下各熱力站的壓力計算值；

式中，

PC_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下由仿真模型計算得到的熱力站i的壓力計算值；

PO_ij：穩(wěn)態(tài)工況j下熱力站i對應的壓力測量值；

N_P：壓力測點數(shù)量。

實施例3

在實施例1和2基礎上，本實施例3提供了一種針對實施例2供熱管網(wǎng)水力仿真模型辨識修正系統(tǒng)的操作方法，包括如下步驟：

步驟Sa，建立待辨識管網(wǎng)的拓撲結構模型，以生成管網(wǎng)各部件的唯一標識ID；

步驟Sb，獲得工況實測數(shù)據(jù)和計算阻力系數(shù)理論值的準備工作；

步驟Sc，設置粒子群算法單元中的算法參數(shù)，啟動該單元；

步驟Sd，啟動目標函數(shù)計算單元。

所述步驟Sb中所述準備工作包括：將待辨識管段的ID和阻力系數(shù)理論值對應地整理到配置文件中，供粒子群算法單元讀??；以及

將篩選的多組實測數(shù)據(jù)寫入數(shù)據(jù)庫中，供目標函數(shù)計算單元查詢，每一組工況數(shù)據(jù)包括工況編號、熱源或熱力站ID、熱源或熱力站對應的流量和供回水壓力。

實施例4

本實施例4為具體說明本發(fā)明采用粒子群算法計算模型中各管段的阻力系數(shù)修正量的方法。

如圖3展示了一個供熱管網(wǎng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括1個熱源，4個熱力站，1個循環(huán)泵，供、回水管段共19根，分別用S1-S19表示。

表1為選取的5組穩(wěn)態(tài)運行工況的實測數(shù)據(jù)。

表2為管網(wǎng)中管段的阻力系數(shù)理論值。

具體地，采用粒子群算法計算模型中各管段的阻力系數(shù)修正量的方法包括如下步驟：

步驟S31，粒子群算法參數(shù)設置：運行代數(shù)N_gen＝200，微粒個數(shù)N＝50、微粒維數(shù)即管段個數(shù)D＝19、決策變量上界U＝[2.913，2.913，0.5958，0.5958，1.3965，1.3965，2.7255，2.7255，2.6298，2.6298，0.1461，0.1461，3.0537，3.0537，2.2866，2.2866，0.4563，0.4563，2.9103]，

決策變量下界L＝-[2.913，2.913，0.5958，0.5958，1.3965，1.3965，2.7255，2.7255，2.6298，2.6298，0.1461，0.1461，3.0537，3.0537，2.2866，2.2866，0.4563，0.4563，2.9103]。

步驟S32，初始化。讀取阻力系數(shù)理論值，在決策變量上界U和下界L之間隨機生成N＝50個微粒，即50組供回水管道的阻力系數(shù)修正量向量。

步驟S33，計算微粒的目標函數(shù)值。

所建立的粒子群算法阻力系數(shù)修正量辨識的目標函數(shù)如下：

所述目標函數(shù)本身不是決策變量的顯示表達式，當給定決策變量Δδ₁,Δδ₂,…,Δδ_D的值后，通過供熱管網(wǎng)水力仿真模型計算得到壓力數(shù)據(jù)。將生成的N＝50個微粒即50組阻力系數(shù)修正量向量與阻力系數(shù)理論值向量相加后分別輸入管網(wǎng)水力仿真模型，然后依次利用第1，第2，……，第N_C＝5組工況數(shù)據(jù)對其進行水力計算，得到不同工況下熱力站的壓力計算值。

約束：通過調用供熱管網(wǎng)水力仿真模型的水力計算模塊可以自動滿足質量、能量守恒約束。

式中，

Δδ₁,Δδ₂,…,Δδ_D：待辨識的阻力系數(shù)修正量，本實施例D＝19；

PC_ij：工況j下由模型計算得到的熱力站i的壓力計算值；

PO_ij：工況j下熱力站i對應的壓力測量值；

N_P：壓力測點數(shù)量，本實施例4個熱力站的供、回水壓力測點數(shù)量為N_P＝4×2＝8；

步驟S34，微粒飛行，產(chǎn)生下一代微粒；

微粒飛行過程中微粒坐標不超出U和L限定的范圍。

步驟S35，達到設定的運行代數(shù)N_gen＝200，算法終止，否則回到步驟S33繼續(xù)執(zhí)行。

通過辨識，得到優(yōu)化的微粒即阻力系數(shù)修正量如表3所示，該微粒的目標函數(shù)值是0.14691。

表3為本發(fā)明實施例辨識計算的阻力系數(shù)修正量。

計算阻力系數(shù)理論值代表的微粒，即阻力系數(shù)修正量向量為[0,0,…,0]的目標函數(shù)值為0.15732，可見辨識后的阻力系數(shù)要優(yōu)于阻力系數(shù)理論值，說明該組系數(shù)更能描述實際熱網(wǎng)的運行狀態(tài)。

以上述依據(jù)本發(fā)明的理想實施例為啟示，通過上述的說明內容，相關工作人員完全可以在不偏離本項發(fā)明技術思想的范圍內，進行多樣的變更以及修改。本項發(fā)明的技術性范圍并不局限于說明書上的內容，必須要根據(jù)權利要求范圍來確定其技術性范圍。