本發(fā)明涉及城市供水管網(wǎng)，更具體地說，是涉及一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測方法與系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著城市化進(jìn)程的加快，城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)作為城市基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分，其安全性和高效性越來越受到重視。然而，供水管網(wǎng)漏損問題一直是困擾城市水務(wù)管理的一大難題。傳統(tǒng)的漏損檢測方法如獨(dú)立計量區(qū)域dma夜間最小流量法、水力模型法、設(shè)備方法等存在成本高、效率低、依賴大量額外設(shè)備和數(shù)據(jù)等問題，難以滿足現(xiàn)代城市供水系統(tǒng)高效、智能、精準(zhǔn)管理的需求。

2、近年來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜系統(tǒng)建模和預(yù)測方面的優(yōu)勢逐漸顯現(xiàn)，為供水管網(wǎng)漏損檢測提供了新的思路和方法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過模擬人腦神經(jīng)元的工作方式，能夠自動學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的復(fù)雜關(guān)系，實(shí)現(xiàn)高效的預(yù)測和分類任務(wù)。

3、盡管基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漏損檢測方法已有初步應(yīng)用，但仍存在以下不足：

4、合法用水量估計精度不足：傳統(tǒng)dma夜間最小流量法等方法依賴于對合法用水量的準(zhǔn)確估計，而實(shí)際中合法用水量受多種因素影響，難以精確估計，導(dǎo)致漏損檢測準(zhǔn)確率不高。

5、依賴額外設(shè)備和數(shù)據(jù)：部分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損檢測方法需要額外安裝流量、壓力、聲學(xué)等設(shè)備，增加了成本和復(fù)雜性。

6、模型泛化能力不足：部分模型僅針對特定場景或數(shù)據(jù)集設(shè)計，難以適應(yīng)不同區(qū)域、不同類型管網(wǎng)的漏損檢測需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測方法與系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中合法用水量估計精度不足、依賴額外設(shè)備和數(shù)據(jù)、模型泛化能力不足等問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測方法，該方法包括：

3、步驟s1：構(gòu)建動態(tài)供水管網(wǎng)模型，基于構(gòu)建好的動態(tài)供水管網(wǎng)模型模擬獲取漏損流量和漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量；

4、步驟s2：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用水預(yù)測模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用水預(yù)測模型以歷史用水量數(shù)據(jù)、天氣條件和節(jié)假日信息作為輸入?yún)?shù)，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，預(yù)測未發(fā)生漏損時的正常用水量；

5、步驟s3：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損監(jiān)測模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損監(jiān)測模型以步驟s2輸出的正常用水量和漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量作為輸入?yún)?shù)，判斷各dma分區(qū)是否發(fā)生漏損；

6、步驟s4：對于發(fā)生漏損的dma分區(qū)，以漏損發(fā)生時測壓點(diǎn)的監(jiān)測值與模擬值的二乘誤差最小為目標(biāo)函數(shù)建立漏損定位模型，對漏損定位模型進(jìn)行求解，以定位dma分區(qū)漏損位置。

7、優(yōu)選地，所述步驟s1包括：

8、步驟s1.1：利用epanet軟件模型構(gòu)建動態(tài)供水管網(wǎng)模型；

9、步驟s1.2：在epanet軟件模型節(jié)點(diǎn)上設(shè)置擴(kuò)散器以模擬漏損事故；

10、步驟s1.3：調(diào)用epanet軟件模型的動態(tài)鏈接庫，計算漏損流量；

11、步驟s1.4：在動態(tài)供水管網(wǎng)模型中，為各個dma分區(qū)邊界的供水管道上設(shè)置計量水表，模擬實(shí)際的水量計量過程，根據(jù)水量平衡原理，通過計算各dma分區(qū)內(nèi)流入和流出的水量差，得到漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量。

12、優(yōu)選地，所述步驟s1.3中漏損流量的計算公式滿足：

13、

14、其中，q為通過擴(kuò)散器的漏損流量，μ為流量系數(shù)，用于表征管道漏損的嚴(yán)重程度，p為漏損節(jié)點(diǎn)處的壓強(qiáng)，ρ為流體的密度，γ為壓強(qiáng)指數(shù)。

15、優(yōu)選地，所述步驟s1.4中分區(qū)計量dma的用水量計算公式滿足：

16、qi＝hi(qin-qout)

17、其中，qi為第i個計量分區(qū)的用水量，hi為第i個計量分區(qū)的漏水時長，qin為單位時間內(nèi)流入計量分區(qū)的流量，qout為單位時間內(nèi)流出計量分區(qū)的流量。

18、優(yōu)選地，所述步驟s4中，以漏損發(fā)生時測壓點(diǎn)的監(jiān)測值與模擬值的二乘誤差值最小為目標(biāo)函數(shù)建立漏損定位模型，其中，所述目標(biāo)函數(shù)為：

19、

20、其中，ns為測壓點(diǎn)數(shù)量，t為時間序列，p1,s(t)，p2,s(t)分別為測壓點(diǎn)的模擬值和監(jiān)測值。

21、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測方法具有如下有益效果：本發(fā)明提供一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測方法，該方法包括：

22、步驟s1：構(gòu)建動態(tài)供水管網(wǎng)模型，基于構(gòu)建好的動態(tài)供水管網(wǎng)模型模擬獲取漏損流量和漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量；步驟s2：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用水預(yù)測模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用水預(yù)測模型以歷史用水量數(shù)據(jù)、天氣條件和節(jié)假日信息作為輸入?yún)?shù)，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，預(yù)測未發(fā)生漏損時的正常用水量；步驟s3：構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損監(jiān)測模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損監(jiān)測模型以步驟s2輸出的正常用水量和漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量作為輸入?yún)?shù)，判斷各dma分區(qū)是否發(fā)生漏損；步驟s4：對于發(fā)生漏損的dma分區(qū)，以漏損發(fā)生時測壓點(diǎn)的監(jiān)測值與模擬值的二乘誤差最小為目標(biāo)函數(shù)建立漏損定位模型，對漏損定位模型進(jìn)行求解，以定位dma分區(qū)漏損位置。本發(fā)明通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測正常用水量，對發(fā)生漏損的dma分區(qū)進(jìn)行漏損定位，通過求解漏損定位模型確定漏損位置，減少對額外設(shè)備和數(shù)據(jù)的依賴，提高估計精度。

23、本發(fā)明還提供一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

24、供水管網(wǎng)模型模塊，用于構(gòu)建動態(tài)供水管網(wǎng)模型，基于構(gòu)建好的動態(tài)供水管網(wǎng)模型模擬獲取漏損流量和漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量；

25、用水預(yù)測模型，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用水預(yù)測模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用水預(yù)測模型以歷史用水量數(shù)據(jù)、天氣條件和節(jié)假日信息作為輸入?yún)?shù)，通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)，預(yù)測未發(fā)生漏損時的正常用水量；

26、漏損監(jiān)測模型，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損監(jiān)測模型，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)漏損監(jiān)測模型以步驟s2輸出的正常用水量和漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量作為輸入?yún)?shù)，判斷各dma分區(qū)是否發(fā)生漏損；

27、漏損定位模塊，用于對于發(fā)生漏損的dma分區(qū)，以漏損發(fā)生時測壓點(diǎn)的監(jiān)測值與模擬值的二乘誤差最小為目標(biāo)函數(shù)建立漏損定位模型，對漏損定位模型進(jìn)行求解，以定位dma

28、分區(qū)漏損位置。

29、優(yōu)選地，所述供水管網(wǎng)模型模塊包括：

30、供水管網(wǎng)模型單元，用于利用epanet軟件模型構(gòu)建動態(tài)供水管網(wǎng)模型；

31、模擬單元，用于在epanet軟件模型節(jié)點(diǎn)上設(shè)置擴(kuò)散器以模擬漏損事故；

32、漏損流量單元，用于調(diào)用epanet軟件模型的動態(tài)鏈接庫，計算漏損流量；

33、用水量單元，用于在動態(tài)供水管網(wǎng)模型中，為各個dma分區(qū)邊界的供水管道上設(shè)置計量水表，模擬實(shí)際的水量計量過程，根據(jù)水量平衡原理，通過計算各dma分區(qū)內(nèi)流入和流出的水量差，得到漏損工況下分區(qū)計量dma的用水量。

34、優(yōu)選地，漏損流量的計算公式滿足：

35、

36、其中，q為通過擴(kuò)散器的漏損流量，μ為流量系數(shù)，用于表征管道漏損的嚴(yán)重程度，p為漏損節(jié)點(diǎn)處的壓強(qiáng)，ρ為流體的密度，γ為壓強(qiáng)指數(shù)。

37、優(yōu)選地，所述用水量單元中分區(qū)計量dma的用水量計算公式滿足：

38、qi＝hi(qin-qout)

39、其中，qi為第i個計量分區(qū)的用水量，hi為第i個計量分區(qū)的漏水時長，qin為單位時間內(nèi)流入計量分區(qū)的流量，qout為單位時間內(nèi)流出計量分區(qū)的流量。

40、優(yōu)選地，所述漏損定位模塊中，以漏損發(fā)生時測壓點(diǎn)的監(jiān)測值與模擬值的二乘誤差值最小為目標(biāo)函數(shù)建立漏損定位模型，其中，所述目標(biāo)函數(shù)為：

41、

42、其中，ns為測壓點(diǎn)數(shù)量，t為時間序列，p1,s(t)，p2,s(t)分別為測壓點(diǎn)的模擬值和監(jiān)測值。

43、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測系統(tǒng)的有益效果與上述技術(shù)方案所述一種城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損監(jiān)測方法的有益效果相同，在此不做贅述。

44、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉較佳實(shí)施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。