我国幅员辽阔,水资源总量丰富,但在时间与空间上的分布不均匀,造成了为满足人们正常的生产和生活用水,常需要兴建各种引水、输水工程。这些工程在为人们提供便利的同时,往往消耗了大量的能源,泵站作为这些工程中必不可少的元素,它的能源消耗的更是占据了较大的比重。因此,减少泵站系统的能源消耗,提高其运行效率,实现泵站的优化运行,成为了必须研究和解决的一大问题。泵站的优化运行,是以水泵系统为研究对象,在满足用户基本的流量和压力的需求条件下,寻求一种相对经济的运行方式,使泵站发挥最大的经济效益。随着科学技术的发展,遗传算法、人工神经网络算法等数学算法得以与计算机技术相结合,建立相应数学模型,用以对泵站运行方案进行模拟和择优。本文基于神经网络理论,利用BP神经网络建立城市用水量预测模型和泵站的出口压力宏观模型,对泵站出口的流量和压力进行预测。建立泵站机组组合优化模型,采用遗传算法求解,对泵站机组组合方式进行仿真寻优,达到优化泵站运行和节能降耗的目的。本文的研究,丰富了泵站运行优化的手段,有明显的理论和研究价值,对实际工程中的泵站运行具有一定的优化指导意义。