مقایسه پنج الگوریتم فراکاوشی در واسنجی شبکه توزیع آب

نوع مقاله : مقاله کامل (پژوهشی)

نویسندگان

1 دانشگاه فردوسی مشهد

2 مدیر گروه علوم و مهندسی آب، دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی،مشهد، خراسان رضوی

3 عضو هیئت علمی گروه علوم و مهندسی آب دانشکده کشاورزی، دانشگاه فردوسی مشهد، خراسان رضوی

4 گروه مهندسی برق، دانشکده فنی، دانشگاه گیلان،رشت،

چکیده

به منظور استفاده موثر از مدل‌های هیدرولیکی و اصلاح عملکرد آن‌ها در جهت مدیریت بهینه شبکه‌های توزیع و انتقال آب در شرایط بهره‌برداری، انجام فرآیند واسنجی مدل امری ضروری است. در این پژوهش، پنج مدل براساس الگوریتم‌های فراکاوشی معرفی و عملکرد هر یک از آن‌ها برای مسئله واسنجی همزمان ضریب زبری لوله و ضریب تقاضای آب در شبکه‌های توزیع آب مقایسه شد. این پنج الگوریتم شامل الگوریتم بهینه‌سازی گرگ خاکستری (GWO)، بهینه‌سازی علف هرز مهاجم (IWO)، ژنتیک (GA)، رقابت استعماری (ICA) و الگوریتم تبرید شبیه‌سازی شده (SA) می‌باشد. به منظور مقایسه دقیق عملکرد هر مدل علاوه بر تجزیه تحلیل پارامترهای آماری، از دو معیار جدید نرخ موفقیت و نرخ بازده الگوریتم استفاده شد. در گام اول، عملکرد پنج الگوریتم فراکاوشی روی تعدادی توابع محک استاندارد ریاضی در دو بعد مختلف مورد بررسی قرار گرفت. سپس توانایی هر پنج الگوریتم جهت واسنجی شبکه توزیع آب Apulian مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که مقدار تابع هدف به دست آمده با به کارگیری الگوریتم GWO نسبت به چهار الگوریتم GA، IWO، ICA و SA کمتر بوده است. همچنین مقدار دو معیار نرخ موفقیت و نرخ بازده الگوریتم GWO بیشتر بود. در گام آخر از یک شبکه توزیع آب واقعی نیز برای واسنجی و بررسی میزان کارایی الگوریتم‌ها استفاده شد. نتایج بررسی‌ها نشان داد که الگوریتم GWO عملکرد مناسب‌تری در حل مسئله پیچیده واسنجی شبکه توزیع آب دارد به طوری که در بهینه محلی کمتر گرفتار می شود.

کلیدواژه‌ها


Asadzadeh, M., Tolson, B.A. and McKillop, R. (2010). A two stage optimization approach for calibrating water distribution systems. In: Water Distribution Systems Analysis 2010, pp. 1682-1694.
Bhave, P.R. (1988). Calibrating water distribution network models. Journal of Environmental Engineering, 114(1), 120-136.
Boulos, P.F. and Ormsbee, L.E. (1991). Explicit network calibration for multiple loading conditions. Civil Engineering Systems, 8(3), 153-160.
Boulos, P.F. and Wood, D.J. (1990). Explicit calculation of pipe-network parameters. Journal of Hydraulic Engineering, 116(11), 1329-1344.
Cesario, A.L. and Davis, J.O. (1984). Calibrating water system models. Journal‐American Water Works Association, 76(7), 66-69.
Cheng, M.Y. and Prayogo, D. (2014). Symbiotic organisms search: a new metaheuristic optimization algorithm. Computers & Structures, 139, 98-112.
Cheng, W. and He, Z. (2011). Calibration of nodal demand in water distribution systems. Journal of Water Resources Planning and Management, 137(1), 31-40.
Dini, M. and Tabesh, M. (2014). A new method for simultaneous calibration of demand pattern and Hazen-Williams coefficients in water distribution systems. Water Resources Management, 28(7), 2021-2034.
Do, N.C., Simpson, A.R., Deuerlein, J.W. and Piller, O. (2016). Calibration of water demand multipliers in water distribution systems using genetic algorithms. Journal of Water Resources Planning and Management, 142(11), 04016044.
El-Ghandour, H.A. and Elbeltagi, E. (2018). Comparison of five evolutionary algorithms for optimization of water distribution networks. Journal of Computing in Civil Engineering, 32(1), 04017066.
Ferreri, G.B., Napoli, E. and Tumbiolo, A. (1994). Calibration of roughness in water distribution networks. In Proc. 2nd International Conference on Water Pipeline Systems, Vol. 1, 379-396.
Giustolisi, O., Laucelli, D. and Colombo, A.F. (2009). Deterministic versus stochastic design of water distribution networks. Journal of Water Resources Planning and Management, 135(2), 117-127.
Goldberg, D.E. and Holland, J.H. (1988). Genetic algorithms and machine learning.
Jaćimović, N., Stamenić, M., Kolendić, P., Đorđević, D., Radanov, B. and Vladić, L. (2015). A novel method for the inclusion of pipe roughness in the Hazen-Williams equation. FME Transactions, 43(1), 35-39.
Kapelan, Z.S., Savic, D.A. and Walters, G.A. (2007). Calibration of water distribution hydraulic models using a Bayesian-type procedure. Journal of Hydraulic Engineering, 133(8), 927-936.
Kirkpatrick, S., Gelatt, C.D. and Vecchi, M.P. (1983). Optimization by simulated annealing. Journal of Science, 220, 671-680.
Koppel, T. and Vassiljev, A. (2009). Calibration of a model of an operational water distribution system containing pipes of different age. Advances in Engineering Software, 40(8), 659-664.
Mehrabian, A.R. and Lucas, C. (2006). A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecological informatics, 1(4), 355-366.
Mirjalili, S., Mirjalili, S.M. and Lewis, A. (2014). Grey wolf optimizer. Advances in engineering software, 69, 46-61.
Moghaddam, A., Rezaei, H., Ziaei, A. and Behzadian, K. (2019). The Application of Optimal Management System of Water Distribution Networks in the Calibration Process, 13(1), 89-100. (In Persian)
Mora-Melia, D., Iglesias-Rey, P.L., Martinez-Solano, F.J. and Ballesteros-Perez, P. (2015). Efficiency of evolutionary algorithms in water network pipe sizing. Water resources management, 29(13), 4817-4831.
Mousavi, S.M.R., Khoisheh, M., Ghamgsar, A. and Qalandari, M.J. (2016). Classification of sonar data using gray wolf optimization algorithm. Electronic Industries Quarterly, 7(1), 45-62. (In Persian)
Ormsbee, L.E. (1989). Implicit network calibration. Journal of Water Resources Planning and Management, 115(2), 243-257.
Ormsbee, L.E. and Wood, D.J. (1986). Explicit pipe network calibration. Journal of Water Resources Planning and Management, 112(2), 166-182.
Rajan, C.C.A. (2010). A solution to the economic dispatch using EP based SA algorithm on large scale power system. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 32(6), 583-591.
Sabbaghpour, S., Naghashzadehgan, M., Javaherdeh, K. and Haddad, O.B. (2012). HBMO algorithm for calibrating water distribution network of Langarud city. Water Science and Technology, 65(9), 1564-1569.
Sanz, G. and Pérez, R. (2015). Sensitivity analysis for sampling design and demand calibration in water distribution networks using the singular value decomposition. Journal of Water Resources Planning and Management, 141(10), 04015020.
Savic, D.A., Kapelan, Z.S., and Jonkergouw, P.M. (2009). Quo vadis water distribution model calibration?. Urban Water Journal, 6(1), 3-22.
Walski, T.M. (1983a). Technique for calibrating network models. Journal of Water Resources Planning and Management, 109(4), 360-372.
Walski, T.M. (1983b). Using water distribution system models. Journal‐American Water Works Association, 75(2), 58-63.
Wéber, R. and Hős, C. (2020). Efficient technique for pipe roughness calibration and sensor placement for water distribution systems. Journal of Water Resources Planning and Management, 146(1), 04019070.
Xie, X., Zhang, H. and Hou, D. (2017). Bayesian approach for joint estimation of demand and roughness in water distribution systems. Journal of Water Resources Planning and Management, 143(8), 04017034.
Zanfei, A., Menapace, A., Santopietro, S. and Righetti, M. (2020). Calibration Procedure for Water Distribution Systems: Comparison among Hydraulic Models. Water, 12(5), 1421.
Zeinolabedini Rezaabad, M., Ghazanfari, S. and Salajegheh, M. (2020). ANFIS modeling with ICA, BBO, TLBO, and IWO optimization algorithms and sensitivity analysis for predicting daily reference evapotranspiration. Journal of Hydrologic Engineering, 25(8), 04020038.