泵站是城市供水系统的重要组成部分,供水系统的电能到机械能的转化主要在这一单元完成,因此泵站的可靠性和能耗涉及到整个供水系统的安全和节能,所以泵站优化对供水系统来说是非常必要的。泵站优化的目的是使水泵在设计年限内、在满足城市的水量和水压的前提下,达到最经济。而要对泵站进行优化,应首先对用水量进行准确的预测。因此,本文从用水量的预测、泵站选型和运行几方面对泵站的优化进行了探索和研究,主要结论如下:泵站选型优化的前提是准确的中长期用水量预测,而中长期用水量预测涉及到生活用水量的预测。迄今,国内外学者普遍采用多元线性回归模型进行生活用水量预测。然而,由于在实际操作中很难准确地确定所有影响用水量预测的因素及其权重,因此使用这种模型会使预测结果出现偏差。所以,本文将时间序列预测模型中的能够反映用水量变化规律的建模思路用于改进常规多元线性回归预测模型,从而有效地提高了预测精度。在泵站选型优化方法中,使用较多的是整数规划法。整数规划法简单易行,但由于计算量太大,应对其简化。本文将遗传算法应用于水泵优化选型,可以避免复杂繁琐的运算,能以较高的计算效率获得最佳水泵组合方案。最小轴功率法是泵站运行优化方法中比较实用和有效的方法。但是,含有调速泵的最小轴功率模型是一个复杂优化问题,对其建模及求解较困难。因此,本文采用了遗传算法进行解决离散组合优化问题,优化结果证明了这种算法的可行性。要做到合理选泵,除了使轴功率最小之外,对变频器及电机损耗、泵的开启次数和泵型这些因素也应加以考虑,但是这些因素是难以被度量的。本文采用层次分析法,通过分析找出上述因素在水泵优化运行模型中的权重,从而确定合理的水泵运行组合方案,为水泵运行的优化组合提供了思路。