Energy saving and management of water pumping networks
Notice bibliographique
Résumé
The main consumption of energy in water systems is the pumps. Due to the different tariff of energy consumption during the one day, the operation of these pumps should be controlled to minimize their consumption and consequently decrease the cost of operation. This paper utilizes an optimization algorithm to control the on/off operation of water pumps to minimize the cost of energy consumption and number of pump switching of water networks. This objective function is subjected to some optimization and hydraulic constraints such as the tanks upper and lower limits, and water network pressure limit. The proposed methodology is an iterative combination process between an optimization algorithm and EPANet hydraulic simulator where optimization algorithm generates the schedules and the hydraulic simulator is used to check the feasibility of these schedules. The suggested optimization method is the artificial electric field algorithm (AEFA). This methodology is applied to three water networks; EPANet practical example network, Richmond network and a part from Toronto network with a variable energy consumption tariff. The AEFA is tested and trained to select the best values of its controlling parameters for each network. The results show that the energy consumption cost is significantly decreased by the optimal schedules of water pumps. Also AEFA is compared with other optimization algorithms such as the genetic and particle swarm algorithms on the same networks and energy tariff and the results show the superiority of AEFA in the convergence and saving of the cost of energy consumption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».