排灌机械工程学报

作者：葛冠江, 侯庆志, 杨旭亮, TWIZEYIMANA Abdulsalaam, 黄锦林, 马维成

关键词：长距离输水系统,水锤防护,智能算法,遗传算法,SSA-XGBoost

基金：国家自然科学基金资助项目(52079090);青海省中央引导地方科技发展资金资助项目(2025ZY040);青海民族大学研究生创新项目(66M2024006)

针对长距离输水系统中的水锤防护问题,提出了一种基于麻雀搜索算法优化的XGBoost模型(SSA-XGBoost),并结合遗传算法(GA)构建单目标优化框架.通过优化气压水罐容积与空气阀孔径等关键防护参数,削减了负压并提升了系统安全性.在SSA优化的XGBoost模型中,预测相关系数最高可达0.989,误差控制在0.3%以内,预测性能优于传统模型.经GA全局优化后,最小水锤压力由-18.1 kPa 提升至-4.7 kPa,改善幅度达74%.与传统建模方式相比,建模时间由780 s缩短至320 s,效率提升约59%.该方法可有效降低水锤风险,提升系统运行稳定性,为类似输水工程中防护装置参数的优化设计提供可推广的策略参考.

来源：2025年第10期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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