【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及一种用于自动维护和改进(例如随着时间的推移)水力模型的方法。所维护的水力模型的主要应用是控制配水网络的运行。所维护的水力模型也可以应用于诸如泄漏和堵塞的检测和定位(例如识别控制阀的未知状态)等应用。
技术介绍
1、水务公司使用水力网络模型(hydraulic network models)来了解其配水网络(water distribution networks，wdn)的性能并承担预测工作。wdn的水力模型通常应用于模拟wdn内的压力和流量的分布。水力模型是水务公用事业(water utilities)使用的重要工具，用于支持近实时运行任务和长期投资决策，以满足可能由监管机构和/或其他环境和财务要求施加的关键性能指标。依赖于准确的水力模型的应用包括先进的压力控制、控制阀的放置、泄漏检测和定位、堵塞检测和定位(例如关闭或部分打开的阀)、泵调度和需求响应，以及wdn的设计、升级和控制。因此，水力模型必须在其使用寿命内持续维护和改进。否则，设计和运行决策可能会导致代价高昂的错误。
2、传统上，wdn的水力模型应该是详细的，并包括跨越城市环境中大多数街道以及农村地区的大量管道，以及网络的骨干(即来自蓄水池和其他水源的大型输水管道)。这些模型被表示为包含具有各种参数的节点(顶点)和链接(边)的数学图。参数通常包括来自住宅和商业地产的用水量数据、控制相关信息、高度(elevation)以及管道的长度、直径和粗糙度。
3、确定这些参数(称为模型校准)是昂贵、耗时的，并且通常是手动完成的。因此，水务公司无法经常
4、水力模型的校准(calibration)是这样的过程：将仿真结果与获取的水力数据(压力和流量)进行比较，然后在必要时自动改变模型参数，直到仿真结果与获取的水力数据之间的误差在预定义的误差界限内。大型wdn的水力模型的当前校准技术是劳动密集型和昂贵的，并且模型校准仅基于有限时间段的运行状况。因此，一旦水力模型被校准，水利模型的性能可能会由于网络连通性、网络特定参数和水力状态(hydraulic states)的改变而迅速退化。
5、因此，对于诸如wdn等水力网络来说，有维护准确的水力模型的手段，以确保水力模型在水力状态改变时准确地表示压力和流量的分布，是非常重要的。这种改变可包括：不同的控制设置被应用于诸如泵和控制阀之类的控制资产(control assets)；故障事件的发生；在事故响应后或由于动态可配置网络的实施而实施的网络连通性的改变；和/或由例如工业使用、大型社会事件或消防引起的高于预期的客户需求的时期。
6、这些场景中的每一种都会影响水力状态，水力状态可能显著偏离于用于模型校准的水力状况的初始设置集合。因此，纳入更多种水力状态用于模型校准，可随着时间的推移维持并提高水力模型的准确性。然而，持续纳入新获取的具有高空间和时间分辨率的水力数据对校准问题提出了重大的计算挑战。
7、使用持续获取的水力数据来改进水力模型的预测的先前尝试，涉及使用卡尔曼(kalman)滤波器和递归状态估计器的组合。这种方法考虑了每一个获取的水力状态，包括系统中有故障的数据，这使得具有高度可变水力状况的网络难以区分故障和正常工作状况。此外，当考虑水力数据的延长的时间序列时，知道使用哪些水力状态进行模型校准是至关重要的，因为使用太多的水力状态在计算上是不切实际的。
8、提高水力模型的准确性的其他先前尝试涉及使用火流测试(fire flow test)，该测试寻求通过增加网络中的管道流速来获得水力模型。然而，许多水务公用事业，例如在英国，不进行火流测试，因为这些测试是资源密集型的，耗时的，并且可能具有破坏性。此外，频繁执行火流测试以支持持续的模型维护是不可行的。
9、因此，需要有一种方法来随着时间的推移维护甚至改进水力网络的准确模型以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的各方面在独立权利要求中给出。各方面的可选特征在从属权利要求中给出。
2、根据一方面，提供一种控制配水网络wdn的运行的方法，包括：(a)获得与wdn参数有关的数据；(b)将数据与wdn的水力模型进行比较；(c)根据数据与水力模型的比较确定误差值；(d)确定误差值低于阈值；(e)使用数据获得更新后的水力模型；以及(f)使用更新后的水力模型来控制wdn的一个或多个元件，和/或检测和定位故障。
3、该方法可以是计算机可实施的，因此可以是计算机实施的。
4、这里的术语配水网络包括输水和配水管线以及相关的控制部件。
5、配水网络的水力模型是运行的配水网络的数学近似，其模拟网络中的水力状态，如压力和流量。有利的是，基于获得的数据与现有或先前的模型之间的比较来确定误差值，并且仅在误差值低于阈值时使用数据，确保例如可能由于管道爆裂导致的“异常值(outlier)”数据不包括在模型的校准中。这进而又提高了更新后的模型的准确性。
6、可选地，该方法可进一步包括(g)获得与wdn参数有关的进一步数据；(h)将进一步数据与wdn的更新后的水力模型进行比较；(i)基于进一步数据与更新后的水力模型的比较确定进一步误差值；(j)确定进一步误差值低于阈值；(k)使用数据获得进一步更新后的水力模型；以及(l)使用进一步更新后的水力模型来控制wdn的一个或多个元件。可选地，步骤(g)到(l)可以随时间重复。
7、有利的是，对配水网络的持续监测以及使用持续更新的数据对水力网络进行更新和校准，确保了水力模型能够呈现配水网络中的水力状态的准确模拟。这进而又促使使用水力模型控制的网络元件的改进的和更准确的控制。
8、可选地，随时间的重复可以以规则或不规则的时间间隔周期性地执行。
9、有利的是，误差值可以由模型的期望应用来定义。例如，误差值的阈值可以由使用水力模型控制的网络的特定元件确定，和/或水力模型支持的附加应用的要求，例如泄漏和阻塞的检测和定位(例如关闭的控制阀)。
10、可选地，基于数据与水力模型的比较来确定误差值包括：确定数据与水力模型中的相应值之间的差，并将该差用作误差值。
11、可选地，如果误差值高于所述阈值，该方法可进一步包括：确定误差值不是由wdn中的故障引起；并且如果误差值不是由故障引起，则执行步骤(e)-(f)。
12、确定异常值数据是否由网络故障引起的优点是，它确保了虽然与系统中的故障相关的数据不用于校准模型，但自然发生的大变化被考虑在内，不会被作为异常排除。这相应地又提高了水力模型随时间推移的准确性。
13、可选地，使用基于密度的异常检测方法来执行确定误差不是由wdn中的故障引起。可选地，可以使用“局部异常值因子”(local outli本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种由计算机实施的控制配水网络WDN运行的方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，该方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中步骤(g)至(l)随时间重复。
4.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中如果所述误差值高于所述阈值，该方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中使用基于密度的异常检测方法来执行确定所述误差不是由所述WDN中的故障引起。
6.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中基于所述数据与所述水力模型的比较确定误差值包括：确定所述数据与所述水力模型中的相应值之间的差，并将该差用作所述误差值。
7.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述WDN包括用于供应经处理和未经处理的水的管道、泵站、控制阀和蓄水池中的至少一个。
8.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述数据包括在特定时间间隔内被动观察到的所述WDN的自然发生的状态的变化，并且其中所述数据是使用所述水力网络中的一个或多个传感器和/或一个或多个流量计获得的。
9.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所
10.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中使用所述数据获得更新后的水力模型包括：
11.如权利要求1至9中任一项所述的方法，其中使用所述数据获得更新后的水力模型包括：
12.如权利要求11所述的方法，其中控制所述WDN的所述一个或多个元件取决于所述WDN中的压力不超过预定义的安全压力界限。
13.如权利要求10至12中任一项所述的方法，其中所述WDN的所述一个或多个状态包括压力和流量数据。
14.如权利要求10所述的方法，其中使用所述一个或多个状态来获得所述更新后的模型包括：
15.如权利要求14所述的方法，其中自适应采样包括使用主成分分析PCA算法从所述数据中的所述WDN的状态集合中识别最优状态集合，并使用所述最优状态集合作为多个采样状态。
16.如权利要求14所述的方法，其中使用所述多个采样状态更新所述水力模型包括：使用顺序凸规划SCP算法利用所述多个采样状态对所述水力模型进行校准。
17.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述特定的时间间隔是周期性的，并且是上限为24小时的规则或不规则间隔。
18.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述阈值基于使用所述更新后的模型控制的所述一个或多个元件定义，并且其中所述一个或多个元件是泵和阀中的至少一个。
19.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述WDN的维护在网络上执行。
20.一种计算机可读介质，包括由一个或多个处理器可执行的指令，以执行根据上述权利要求中任一项所述的方法。
21.一种计算机系统，包括一个或多个处理器，配置为执行根据权利要求1至19中任一项所述的方法。
22.一种计算机实施的用于维护配水网络的水力模型的方法，包括：
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种由计算机实施的控制配水网络wdn运行的方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，该方法还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其中步骤(g)至(l)随时间重复。
4.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中如果所述误差值高于所述阈值，该方法还包括：
5.如权利要求4所述的方法，其中使用基于密度的异常检测方法来执行确定所述误差不是由所述wdn中的故障引起。
6.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中基于所述数据与所述水力模型的比较确定误差值包括：确定所述数据与所述水力模型中的相应值之间的差，并将该差用作所述误差值。
7.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述wdn包括用于供应经处理和未经处理的水的管道、泵站、控制阀和蓄水池中的至少一个。
8.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述数据包括在特定时间间隔内被动观察到的所述wdn的自然发生的状态的变化，并且其中所述数据是使用所述水力网络中的一个或多个传感器和/或一个或多个流量计获得的。
9.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中所述wdn的所述参数包括所述wdn的压力数据、所述wdn的流量数据、泵的状态、控制阀的状态和储罐的状态中的至少一个。
10.如上述权利要求中任一项所述的方法，其中使用所述数据获得更新后的水力模型包括：
11.如权利要求1至9中任一项所述的方法，其中使用所述数据获得更新后的水力模型包括：
12.如权利要求11所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：亚历山大·沃尔德伦，菲利波·佩奇，伊万·斯托亚诺夫，
申请(专利权)人：帝国理工学院创新有限公司，
类型：发明
国别省市：
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