阅读说明：本技术 一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法 (Water supply network leakage monitoring method based on multi-region joint evaluation ) 是由 戎科臻 荣泽坤 付明磊 王海英 郑乐进 郑剑锋 吴德 于 2021-09-14 设计创作，主要内容包括：一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法,包括以下步骤：步骤1：对于待监测供水管网,将其划分为n个独立计量区域,并在每个区域的进出口管道安装物联网流量计；步骤2：统计进水管道流量计数量与出水管道流量计数量,采集在t时刻各个进口流量数据与出口流量数据；步骤3：计算在t时刻的耗水量；步骤4：根据在t时刻与t-1时刻的耗水量计算在t时刻的异常度；步骤5：根据在t时刻的异常度以及与相邻的m个独立计量区域t时刻异常度计算在t时刻的联合异常度；步骤6：当在t时刻的联合异常度大于报警阈值时发出警报。本发明实现基于多区域联合评估的高精度实时供水管网漏损监测,及时对异常管网进行修复,减少供水管网漏损率。(A water supply pipe network leakage monitoring method based on multi-region joint evaluation comprises the following steps: step 1: dividing a water supply network to be monitored into n independent metering areas, and installing an internet of things flowmeter at an inlet pipeline and an outlet pipeline of each area; step 2: counting the number of water inlet pipeline flow meters and the number of water outlet pipeline flow meters, and collecting each inlet flow data and outlet flow data at the moment t; and step 3: calculating the water consumption at the time t; and 4, step 4: calculating the abnormal degree at the time t according to the water consumption at the time t and the water consumption at the time t-1; and 5: calculating a joint abnormality degree at the time t according to the abnormality degree at the time t and the abnormality degrees at the time t of the m adjacent independent metering areas; step 6: an alarm is raised when the joint anomaly at time t is greater than an alarm threshold. The method and the device realize high-precision real-time water supply network leakage monitoring based on multi-region joint evaluation, repair abnormal pipe networks in time and reduce the leakage rate of the water supply network.)

一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法

技术领域

本发明涉及市政工程和城市供水管网领域，具体涉及一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法。

背景技术

供水管网用于为城市内的需水设施运输水利资源，供水管网漏损是影响其日常运行的最主要因素，供水管网漏损率通常与城市发展水平、管网运行年龄、日常维护情况等高度相关。独立计量分区漏损检测是目前最常用的供水管网漏损识别技术，通过将供水管网划分为若干独立计量区域并在区域的进出口边界安装流量计实现区域内耗水量的监测，并对管网漏损导致的异常耗水信号进行识别。然而，由于耗水信号波动极大且噪声复杂，传统的异常识别方式难以准确识别供水管网耗水信号中的异常波动，如何对供水管网耗水信号中的异常波动进行识别已成为行业亟待解决的重点问题之一。

现有技术中，有关供水网络漏损监测的方法较为有限，中国发明专利CN202010095660.8公开了一种供水管网漏损的自动识别和定位方法、中国发明专利CN201810393876.5公开了一种水管网漏损定位方法及装置、中国发明专利CN201910458598.1公开了一种基于时间序列分析的供水管网漏损监测预警方法、中国发明专利CN201910320000.21公开了一种基于动态DMA分区的城镇供水系统漏损监测方法、中国发明专利CN201910320000.21公开了一种供水管网漏损的自动识别和定位方法、中国发明专利CN202110178778.1公开了基于双层循环神经网络的独立计量区域管网漏损检测方法、中国发明专利CN202110180597.2公开了一种基于模式检测的独立计量区域管网漏损检测方法等。然而以上方法存在三个问题：第一，基于单个时间点的耗水量监测无法实现准确的异常识别；第二，基于连续时间段的耗水量监测无法实现实时的异常识别；第三，异常耗水量的识别未考虑空间多区域的相互影响。

发明内容

为了克服已有技术的不足，本发明提供了一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法，以解决现有技术中基于单个时间点或时间段进行供水管网漏损监测导致的失准与失时问题，实现基于多区域联合评估的高精度实时供水管网漏损监测，从而及时对异常管网进行修复，减少供水管网漏损率。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法，包括以下步骤：

步骤1：对于待监测供水管网，将其划分为n个独立计量区域DMA₁,DMA₂,…,DMA_n，并在每个区域的进出口管道安装物联网流量计；

步骤2：统计DMA_i的进水管道流量计数量NI_i与出水管道流量计数量NO_i，采集DMA_i在t时刻各个进口流量数据与出口流量数据

步骤3：根据DMA_i在t时刻的进口流量数据与出口流量数据计算其在t时刻的耗水量

步骤4：根据DMA_i在t时刻的耗水量与t-1时刻的耗水量计算其在t时刻的异常度

步骤5：根据DMA_i在t时刻的异常度以及与DMA_i相邻的m个独立计量区域t时刻异常度计算DMA_i在t时刻的联合异常度

步骤6：当DMA_i在t时刻的联合异常度大于报警阈值V时发出警报，从而实现对供水管网的实时监测。

进一步，所述步骤3中，通过数据远传通讯方式采集DMA_i在t时刻各个进口流量数据与出口流量数据

再进一步，所述报警阈值为大于1的常数，例如1.1，根据情况进行预先设定。

本发明的有益效果主要表现在：，根据独立计量区域前后时刻的耗水量变化结合其周围区域的耗水量变化程度评判其发生漏损的可能性，并对判定发生漏损的区域进行警报，从而有助于管理人员对供水管网漏损进行识别并及时检修。所提出的利用多区域联合评估判定供水管网发生漏损可能性的方法对于供水管网漏损检测具有很大的参考价值。

附图说明

图1为本发明方法流程图；

图2为本发明实施例提供的A市某供水管网分区示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

参照图1和图2，一种基于多区域联合评估的供水管网漏损监测方法，包括以下步骤：

步骤1：划分管网与安装表计；

对于A市供水管网，包含388个需水节点共计约15000人口，将其分为5个独立计量区域DMA₁,DMA₂,…,DMA₅，并在每个区域的进出口管道安装物联网流量计。

步骤2：统计边界管网流量；

统计每个DMA的进水管道流量计数量NI与出水管道流量计数量NO如表1所示，表1为A市供水管网独立计量区域进出口流量计数量表。

表1

通过数据远传通讯方式采集DMA_i在t时刻各个进口流量数据与出口流量数据以A市供水管网中DMA₁在2021年8月1日12:00的进出口流量数据为例，各进出口流量数据如表2所示。表2为DMA₁进出口流量数据表。

表2

步骤3：计算区域耗水量；

根据DMA_i在t时刻的进口流量数据与出口流量数据计算其在t时刻的耗水量以A市供水管网中DMA₁在2021年8月1日12:00的进出口流量数据为例，该时刻区域耗水量为9.81L。

步骤4：计算耗水异常度；

根据DMA_i在t时刻的耗水量与t-1时刻的耗水量计算其在t时刻的异常度以A市供水管网中DMA₁在2021年8月1日12:00的耗水量为例，该时刻区域耗水量为9.81L，前一时刻(2021年8月1日11:55)区域耗水量为9.73L，因此得到该时刻区域异常度A＝0.0082。

步骤5：计算耗水联合异常度；

根据DMA_i在t时刻的异常度以及与DMA_i相邻的m个独立计量区域t时刻异常度计算DMA_i在t时刻的联合异常度以A市供水管网中DMA₁在2021年8月1日12:00为例，该时刻区域耗水异常度A＝0.0082，与其相邻的独立计量区域DMA₂、DMA₄的耗水异常度分别为0.0079、0.0083，据此计算DMA₁在2021年8月1日12:00的联合异常度U＝1.0082。

步骤6：联合异常度监测；

当DMA_i在t时刻的联合异常度大于报警阈值V时发出警报，从而实现对供水管网的实时监测。以A市供水管网中DMA₁在2021年8月1日12:00的耗水联合异常度为例，该时刻区域耗水联合异常度U＝1.0082。设定报警阈值V＝1.1，该时刻区域耗水联合异常度U<V，因此判定该时刻区域耗水量正常，不发出警报。

本说明书的实施例所述的内容仅仅是对发明构思的实现形式的列举，仅作说明用途。本发明的保护范围不应当被视为仅限于本实施例所陈述的具体形式，本发明的保护范围也及于本领域的普通技术人员根据本发明构思所能想到的等同技术手段。