基于DQN的二次供水系统运行优化研究OA北大核心CSTPCD
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。
耿为民;颜军;谢善斌;万鸣;
上海城建职业学院市政与生态工程学院,上海200438山东沃特兰德环境科技有限公司,山东枣庄277101上海凯泉泵业(集团)有限公司,上海201805森松(中国)投资有限公司,上海201323
土木建筑
二次供水系统DQN算法运行优化水龄
《计算机应用与软件》 2024 (010)
P.393-397 / 5
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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