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一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法技术

技术编号:26756951 阅读:35 留言:0更新日期:2020-12-18 22:05
本发明专利技术涉及一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,该方法包括如下步骤:(1)收集供水管网压力及流量监测数据,使用自适应校核算法估算各节点的需水量;(2)对需水量校核结果进行处理,构建检测集群;(3)采用DBSCAN算法判断各检测集群是否为离群值;(4)基于爆管时的管网流量响应特征对离群值进行分析,输出爆管侦测结果,判断爆管所在位置。与现有技术相比,本发明专利技术侦测定位精度高、受模型及数据不确定性影响小、成本低。

【技术实现步骤摘要】
一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法
本专利技术涉及一种供水管网爆管侦测及定位方法,尤其是涉及一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法。
技术介绍
漏损控制是供水管网系统运营维护中的关键问题。漏损不仅会造成水资源的不必要浪费,增加供水成本,还会引起水处理过程中额外的能源、化学药剂消耗,增加管网被微生物和污染物污染的风险。爆管是管网漏损的重要组成部分及表现形式之一;此外,爆管还会导致供水中断、地面沉降等问题。由于引起爆管的因素非常多样,实际工程中难以完全避免爆管发生。因此,爆管时及时侦测、定位爆管,快速对管道进行修复是提高供水服务质量、降低漏损率、减少供水成本的有效途径。部分爆管会造成水流溢出地面甚至居民断水,因此通过人工观察或周边居民投诉就可以侦测,并由供水部门及时修复。尽管如此,通过爆管自动侦测、定位手段能显著提升爆管侦测效率,尤其是对于夜间发生或发生在城镇边远地区的爆管,可大幅缩短发现爆管所需时间。由于大型爆管在短时间内就能造成大量水资源损失、周边设施毁坏等严重影响,采用合适的爆管侦测定位算法提高爆管修复效率是非常重要的。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:/n(1)收集供水管网压力及流量监测数据,使用自适应校核算法估算各节点的需水量;/n(2)对需水量校核结果进行处理,构建检测集群;/n(3)采用DBSCAN算法判断各检测集群是否为离群值;/n(4)基于爆管时的管网流量响应特征对离群值进行分析,输出爆管侦测结果,判断爆管所在位置。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,其特征在于,该方法包括如下步骤:
(1)收集供水管网压力及流量监测数据,使用自适应校核算法估算各节点的需水量;
(2)对需水量校核结果进行处理,构建检测集群;
(3)采用DBSCAN算法判断各检测集群是否为离群值;
(4)基于爆管时的管网流量响应特征对离群值进行分析,输出爆管侦测结果,判断爆管所在位置。


2.根据权利要求1所述的一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,其特征在于,步骤(1)具体为:
(11)获取管网监测数据,至少包括待侦测时刻前nd天内每一时刻的压力、流量监测数据;
(12)对供水管网中的各管道和节点分别进行分组,设同一分组内所有管道的粗糙系数相同,同一分组内所有节点的日用水量变化曲线相同;
(13)将压力、流量监测数据及分组信息输入自适应校核算法,实时计算各时刻的节点需水量值。


3.根据权利要求2所述的一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,其特征在于,步骤(13)具体为:
(131)根据上一时刻的粗糙系数、当前时刻的压力、流量监测数据,校核当前时刻的节点需水量,得到当前时刻的节点需水量的推理观测值;
(132)根据当前时刻的节点需水量的推理观测值、当前时刻的压力、流量监测数据,校核当前时刻的管道粗糙系数,得到当前时刻的管道粗糙系数的推理观测值;
(133)使用卡尔曼滤波器算法,根据上一时刻的粗糙系数及节点需水量、当前时刻的粗糙系数及节点需水量的推理观测值,计算粗糙系数及节点需水量的最优估计值并作为当前时刻粗糙系数及节点需水量的最终校核结果。


4.根据权利要求1所述的一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,其特征在于,步骤(2)具体为:
(21)定义相邻的、具有上下有关系的节点分组为一个检测集群,每个检测集群中包含p个节点分组,进而将供水管网划分为多个检测集群;
(22)假设待侦测时刻为第nd天的t时刻,对任意一个检测集群Ek分别构建如下所示的待检测矩阵:




为检测集群Ek中第i个节点分组在t时刻的节点需水量校核列向量,中的元素表示检测集群Ek中第i个节点分组在第j天t时刻的节点需水量校核列结果,i=1,2……,p,j=1,2……,nd;
(23)对于Qt_k中的每一列令



其中,μQ为向量中所有元素的均值,σQ为向量中所有元素的标准差;
(24)将待检测矩阵重写为


5.根据权利要求4所述的一种基于自适应校核的供水管网爆管侦测及定位方法,其特征在于,步骤(3)具体为:
(31)确定算法参数ε、γ,其中ε为DBSCAN算法的邻域半径,γ为DBSCAN算法的最少聚类实例数量;
(32)使用DBSCAN算法判断待侦测时刻是否为离群值;
(33)若待侦...

【专利技术属性】
技术研发人员:周啸信昆仑徐玮榕陶涛李树平颜合想
申请(专利权)人:同济大学
类型:发明
国别省市:上海;31

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