Optimización de redes de distribución de agua utilizando un algoritmo genético

Abstract

RESUMEN: Un algoritmo genético (AG), INTRODUCCIÓNDurante los últimos veinticinco años, gran parte de la atención de los ingenieros hidráulicos se ha centrado en el desarrollo de técnicas de diseño y análisis de redes de distribución de agua.Las redes de distribución de agua son sistemas compuestos por tuberías, bombas, etc., conectados de modo que suministren a los consumidores las cantidades de agua demandada a las presiones requeridas.La implantación tanto de una nueva red de distribución como de ampliaciones de redes ya existentes, implica importantes costes de inversión y mantenimiento, lo que obliga a cuidar con atención su diseño (configuración y dimensionamiento) así como las condiciones de operación.En el proceso de proyecto de una red de distribución pueden considerarse tres fases: determinación de la configuración topológica de la red; dimensionamiento de componentes; y operación. Aunque cada fase no es independiente de las demás, puede ser planteada y analizada como si de un problema distinto se tratara. En este trabajo sólo se estudia la fase de dimensionamiento de componentes.El diseño de redes es un problema complejo, debido, principalmente, a la distribución discreta de las dimensiones de los componentes (valores comerciales), a que la formulación del problema es no lineal y no convexa (no unimodal) y a que supone un problema matemático de gran complejidad, incluso para redes de tamaño moderado.Hasta el presente, se han planteado diversas formulaciones para la determinación del diseño de redes mediante la aplicación de técnicas de optimización que permiten una mayor reducción de costes. La clasificación de los distintos procedimientos puede hacerse en función de la topología de la red (mallada o ramificada) y del método de resolución. En cuanto a la influencia de la configuración geométrica de la red en el diseño es importante destacar que el de redes ramificadas es más simple, pues las distribución de caudales en la red es conocida a partir de los datos de consumos nodales. De forma general, los principales métodos empleados se basan en técnicas de programación lineal (Alperovits y Shamir, 1977, Fujiwara y col.,1987, Cabrera y col., 1992, Sonak y Bhave, 1993, y Eiger y col. ,1994, y no lineal (Shamir,1974, Lansey y Mays, 198, Fujiwara y Khang,1990, y Martínez y Pérez, 1992.Muchos de los métodos de optimización basan su bús-queda del óptimo en movimientos punto a punto dentro del espacio de búsqueda, utilizando para ello una serie de reglas de transición. Así, las basadas en técnicas de gradiente, requieren la existencia de derivadas, además de partir de una distribución inicial de caudales en la red, fijada por el diseñador de ésta, con la consiguiente dependencia de estos valores iniciales. Este tipo de bús-queda puede llevar a la identificación de falsos óptimos en problemas multimodales. Por el contrario, los Artículo publicado en Ingeniería del Agua. Vol.4 Num. 1 (marzo 1996), páginas 71-77, recibido el 29 de marzo de 1996 y aceptado para su publicación el 11 de octubre de 1996. Pueden ser r...

06/02058 Genetic algorithms for the optimization of pipeline systems for liquid distribution (2)

“…-Genetic Algorithms: Savic and Walters (1997), Montesinos and García-Guzmán (1996), show the best solutions reported for a GA with a configuration similar to the one used in this work. The results obtained by Montesinos were converted to the units presented in order to make them comparable.…”

“…In this problem, presented by Alperovits and Shamir (1977), and solved, among others, by Goulter et al;Kessler et al (1989); Eiger et al (1994); Savic and Walters (1997); Montesinos and García-Guzmán (1996) and Cunha and Sousa (1999); the work fluid is water at 20°C. All the network piping is 1000 m long and a material roughness of 1,5e-4 m , and the minimum pressure requirement in nodes 2 to 7 is 30 m on the reference level.…”