基于机器学习的泵站优化运行方法研究EI2.pdf

泵站的优化运行与泵组的特性曲线紧密相关，但泵组的特性曲线会随着磨损、大修等因素发生改变，这给泵站的优化运行带来了困难。从SCADA系统中获取泵组特性相关数据，并利用机器学习进行“噪声”过滤和模式识别，得到了泵组特性的“黑盒模型”。基于该模型使用智能算法求解，得到了基于经验的泵站优化运行方案。试验证明，该方法合理可行，可以在工程中推广应用。