基于SCADA数据和实时模型的城市供水管网爆管在线定位方法   0    0

本发明公开了一种基于SCADA数据和实时模型的城市供水管网爆管在线定位方法。本发明首先监测压力波谷，确定疑似爆管时间边界和校核测点，然后根据每次爆管发生后测点的流量异常率变化，选择测点当中异常率变化明显的测点，按照它们所在位置，划定矩形区域，作为实时优化校核模型搜索爆管点的初始区域。最后目标函数以连续时间内压力测点的压力模拟值和实际值、流量测点的模拟值与实际值之间的差值绝对值之和作为评价标准，迭代求解最小值，获得最可能的爆管节点和爆管流量。本发明能实现对爆管等异常事件的高精度快速侦测定位，降低爆管对供水管网系统造成的危害。

1.基于SCADA数据和实时模型的城市供水管网爆管在线定位方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤1、监测压力波谷，确定疑似爆管时间边界和校核测点
根据各测压点在爆管发生前后的压力变化的先后顺序和压力波谷，得出测点压力因爆管发生变化的起始时间、截止时间，从而获得用于实时模型优化校核的起始时间t0，持续时间T以及有压力值反馈的时刻k，选择负压波变化前几位的测点作为校核测点，设其个数为m；
步骤2、初步定位
爆管发生前后，测点与水源压差的比值反映了爆管发生后测点附近的流量异常情况，用公式表示为：
其中， 表示管网中各测点i在爆管发生后k时刻时附近区域的流量异常率，t0表示爆管发生起始时刻， 表示爆管发生后k时刻测点i与水源水头的压差， 表示t0时刻测点i与水源水头的压差；
根据每次爆管发生后测点的流量异常率变化，选择测点当中异常率变化前几位的测点，按照它们所在位置，划定矩形区域，作为实时优化校核模型搜索爆管点的初始区域；
步骤3、精确定位
目标函数以连续时间内压力测点的压力模拟值和实际值、流量测点的模拟值与实际值之间的差值绝对值之和作为评价标准，迭代求解最小值，获得最可能的爆管节点和爆管流量；具体为：
其中， 为压力测点i在t时刻的优化模拟值， 为压力测点SCADA监测值；
为测流管线j的优化模拟值， 为测流管线j的SCADA监测值，T为持续时间，m为由步骤1选定的压力测点数目，n为供水管网中管线流量测点数目，αi、βj是分配的权重系数；
通过模型模拟某节点的流量大幅度变化来模拟爆管现象，以节点位置以及节点漏失量作为优化过程的自变量，通过遗传算法优化求解；
设定遗传算法参数，包括种群规模、进化代数、选择、交叉、变异方法、交叉概率、变异概率；确定染色体编码方式，以空间自然搜索的方式编码染色体，即将节点的二维坐标，连续时间区间的爆管流量作为染色体基因位，具体如下表所示：
Cordx Cordy Demand1 Demand2 Demand3 … Demandn
每个节点对应一个二维坐标，反之，每个二维坐标可映射到一个距离其最近的节点；在搜索时，改变二维坐标大小，即可改变目标节点；Demand1代表优化校核第一个时刻的节点爆管流量大小，Demand2则代表下一时刻，后面同理；
确定基于压力和流量拟合误差最小化的目标函数，利用获取的管网边界数据建立实时模型，迭代进化模拟优化实时模型，求得精确的爆管点和爆管漏损量。