摘要:以泵站總耗能最小為目標(biāo), 建立了葉片可調(diào)節(jié)泵站站間和站內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,,采用遺傳算法應(yīng)用Matlab語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)優(yōu)化計(jì)算,。對(duì)江都第4站1999年實(shí)際運(yùn)行資料進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算,總消耗功率比經(jīng)驗(yàn)操作可減小3.39%左右,。針對(duì)泵站的流量和揚(yáng)程變化頻繁而一般的優(yōu)化計(jì)算方法速度較慢的問(wèn)題,,以仿真優(yōu)化結(jié)果為樣本,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)相似工況進(jìn)行預(yù)測(cè),,預(yù)測(cè)結(jié)果平均誤差為1.99%,。遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合應(yīng)用,求解精度和可靠性較高,,是解決泵站優(yōu)化運(yùn)行問(wèn)題的有效方法,。