【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧水务领域，尤其涉及给水系统中的供水压力管理。
技术介绍
1、供水管网压力管理是减少漏损和爆管的重要技术手段，也是评估供水企业管理水平的重要指标。供水管网压力管理通过平滑供水管网的压力变化规律，在合理范围内降低区域压力，从而减少渗漏损失。与其他降漏损方法相比，供水管网压力管理更具成本效益和灵活性。供水管网压力管理有多种类型，如水泵控制、节流控制、减压阀和衍生的自动减压阀，其中具体的压力控制方法要根据具体供水系统的特点来确定。
2、节流控制通过关闭部分阀门来降低压力，从而产生压力损失，是效率最低的方法。目前，供水管网压力管理研究主要集中在减压阀来降低局部水压。这种方法是对研究区域内最不利的服务水压和用户用水模式进行分析和探索。通过设置减压阀，借助计算软件确定阀门开度，实现阀门开度的自动控制，满足基本的压力要求。同时，研究区域的水压变化幅度也会减小，最终实现漏损的降低。分析不同压力条件下的漏损率，并通过安装减压阀实现了漏损率的降低。根据区域供水量控制减压阀的开度，实现了区域渗漏率的降低。将减压阀用于供水管网压力管理，结果显示节水效果显著。利用遗传算法和epanet找到了管网漏损最小的减压阀设置策略。基于管网水力模型和二次编程方法，通过求解最优阀门设置，最大限度地减少了整体渗漏量。建立了自控阀门的优化控制模型，并求解了阀门开度，使泄漏损失最小。管网中有一个高位水池或水塔，则结果会更加突出。泵作透平是配水管网中更具成本效益和可持续性的供水管网压力管理方法。通过压力优化减少渗漏是提高配水系统性能的有效方法。进入
3、供水管网压力管理通过泵控制，通过优化压力控制目标来降低供水管网的平均压力，从而达到减少渗漏的目的。在压力目标的设定和优化方面，供水企业和学者大多根据人工经验设定一系列不同时期的压力监测点的季节、日和小时控制目标。这种方法考虑了全天不同时段的用水量，但无法针对不同季节和不同天气的用水量进行动态调整。必须考虑根据区域用水量实时动态设定管网压力目标值。此外，虽然降低管网平均压力可以减少渗漏损失，但这种方法可能会导致水泵在非高效区运行，从而增加能耗。然而，以往关于基于泵的供水管网压力管理的研究并未考虑泵的运行效率。
4、现有技术中存在以下技术问题：
5、1、管网目标压力设定需要根据季节、天气、节假日等因素动态调整，且调整目标基本基于人工经验；
6、2、出厂压力及机泵搭配同样基于人工经验，尚未考虑能耗及水泵效率；
7、3、调度指令基本通过电话传达，每天调度指令多达上百条。
技术实现思路
1、本专利技术克服了现有技术的不足，提供一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，通过简化模型及人工智能算法相结合的方式实现的一种能够进行计算过程跟踪且具有较高时效性的智能调度方法。
2、为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，包括以下步骤:
3、步骤a，通过获取以往的对应时段的区域用水数据进行监测点目标压力的设定；
4、步骤b，根据步骤a中设定的监测点目标压力通过自来水厂出口压力的历史数据与监测点的目标压力数据之间的关系建立监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系，通过监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系设定自来水厂的出厂目标压力；
5、步骤c，基于步骤b设定的自来水厂的出厂目标压力，通过最小化总功率的优化函数关系模型来实现机泵搭配优化。
6、本专利技术一个较佳方案中，获取以往的对应时段的区域用水数据包括；获取区域用水量的数据以及与所述区域用水量的数据对应的同一时间段的对应区域管路中的压力监测数据，并根据区域用水量的数据和压力监测数据建立区域用水量与监测点压力的线性关系，通过所述区域用水量与监测点压力的线性关系设定监测点目标压力。
7、本专利技术一个较佳方案中，区域用水量与监测点压力的线性关系包括；
8、pnet＝a×q+b
9、pnet—管网监测点压力,mpa；
10、q—区域用水量，m3/h；
11、a,b—方程中的待求解参数；
12、参数a,b采用最小二乘法求解,即使观测值yi和预测值之间的损失函数l最小，如下列方程所示。
13、
14、yi—数据集中的观测值；
15、m—数据集的数量；
16、n—x变量的维度；
17、xin—数据集i中维度n的x变量；
18、wn—xn变量的系数；
19、b—预测函数的截距。
20、本专利技术一个较佳方案中，所述区域用水量与监测点压力的线性关系还包括:
21、通过相关系数r2的结果用于评价模型的准确性，相关系数r2方程包括：
22、
23、其中，—预测值；—观测数据的平均值，n-监测点数量；相关系数r2结果越接近1，模型越准确。即，“区域用水量与监测点压力”模型越准确，决策结果最佳。r2是相关系数，用于评价“区域用水量与监测点压力”模型的准确性。
24、本专利技术一个较佳方案中，监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系包括：
25、收集过去某时段中自来水厂出口压力的历史数据和监测点的目标压力数据；建立自来水厂出口压力和监测点的目标压力数据与pearson相关系数r之间的关系模型：
26、
27、xi—变量x的第i个观测值；
28、yi—变量y的第i个观测值；
29、—变量x的样本均值；
30、—变量y的样本均值；
31、n—样本大小；
32、所述pearson相关系数r在-1到1之间变化，其中1表示完全正相关性，0表示无相关性，-1表示完全负相关性。
33、本专利技术一个较佳方案中，通过监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系设定自来水厂的出厂目标压力包括以下内容；建立监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系，关系式包括：
34、
35、δpwwi—第i个水厂与管网间的压差，mpa；
36、pwwi—第i个水厂出厂目标压力，mpa；
37、qwwi—第i个水厂出厂流量，m3/h；
38、a,b,c—方程中待求解的参数；
39、自来水厂的出厂目标压力通过自来水厂的出厂目标压力公式获取。
40、本专利技术一个较佳方案中，最小化总功率的优化函数关系模型包括：
41、最小化总功率函数公式：
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1.一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤:
2.根据权利要求2所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述获取以往的对应时段的区域用水数据包括；获取区域用水量的数据以及与所述区域用水量的数据对应的同一时间段的对应区域管路中的压力监测数据，并根据区域用水量的数据和压力监测数据建立区域用水量与监测点压力的线性关系，通过所述区域用水量与监测点压力的线性关系设定监测点目标压力。
3.根据权利要求2所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述区域用水量与监测点压力的线性关系包括；
4.根据权利要求3所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述区域用水量与监测点压力的线性关系还包括；
5.根据权利要求4所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述通过监测点与自来水厂的压差与流量之间的函数关系设定自来
7.根据权利要求6所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述最小化总功率的优化函数关系模型包括：
8.一种供水智能调度装置，其特征在于，包括：
9.一种设备，其特征在于，包括：
10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于，包括以下步骤:
2.根据权利要求2所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述获取以往的对应时段的区域用水数据包括；获取区域用水量的数据以及与所述区域用水量的数据对应的同一时间段的对应区域管路中的压力监测数据，并根据区域用水量的数据和压力监测数据建立区域用水量与监测点压力的线性关系，通过所述区域用水量与监测点压力的线性关系设定监测点目标压力。
3.根据权利要求2所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述区域用水量与监测点压力的线性关系包括；
4.根据权利要求3所述的一种基于区域瞬时用水量的供水智能调度方法，其特征在于：所述区域用水量与监测点压力的线性关系还包括；
5.根据权利要求4所述的一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：张皓，江韬，韩骅，高健，叶君晓，李垚辰，
申请(专利权)人：苏州苏深水务科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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