[发明专利]用于检测配水系统中的异常的方法

权利要求书

1.一种用于检测由节点网络构成的配水系统中的异常的方法(200)，所述方法包括：

A)通过对表征所述网络及其在所述节点处的输出的一组控制变量(210)的值进行初始化来将所述配水系统的水力模型(211)参数化(220)；

B)采用所述网络上的传感器来采集状态变量的子集的观测结果(230)，所述观测结果具有时间参考；

C)改变所述一组控制变量的所述值(310)；

D)采用所述水力模型来计算(320)至少表征在所述节点处的水流速度和压力的一组状态变量在所述时间参考时的预测值；

E)将所述一组状态变量的残差值计算为在所述时间参考时的预测值和观测结果之间的差(330)；

F)如果所述差满足终止判据(340)，那么进行至步骤H)；

G)如果不满足，那么改变所述一组控制变量的所述值(350)，并返回至步骤D)；

H)如果所述差满足细化判据(360)，那么进行至步骤J)；

I)如果不满足，那么选择所述网络的其中要计算预测值的子集，并返回至步骤D)；

J)根据所述一组控制变量对所述网络的实体进行分类(270)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，针对至少一种事件类型执行步骤C)到J)，并且根据所述至少一种事件类型执行对控制变量的所述状态的改变。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，对多种事件类型进行测试，并且针对每一种事件类型执行步骤C)到J)的一个实例。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述细化判据包括对最小二乘和贝叶斯目标函数之一的值的计算，并通过列文伯格-马夸尔特算法确定对控制变量的选择和修改。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，通过先前经受训练的机器学习算法来执行对所述网络的实体的分类。

6.根据权利要求1至5中的一项所述的方法，其中，所述控制变量包括表征所述网络的拓扑结构和形貌的标量变量以及表征所述网络的输入和输出的基于时间的变量，所述基于时间的变量在每个时间参考具有至少一个值。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，改变所述一组控制变量的所述值包括修改以下的至少其中之一：

-所述基于时间的控制变量的子集的值；

-在对所述网络建模的阶段内计算的所述标量控制变量的子集的值。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，修改所述基于时间的控制变量的子集的值包括：修改表示耗水量的基于时间的控制变量的值。

9.根据权利要求1至5、7和8中的一项所述的方法，其中，状态变量还表征压力。

10.一种用于检测由节点网络构成的配水系统中的异常的方法，所述方法包括：

-借助于表征所述网络及其在所述节点处的输出的一组控制变量的值(210)对所述配水系统的水力模型(211)进行参数化(220)；

-采用所述网络上的传感器来采集(230)状态变量的子集在时间参考时的观测结果；

-采用所述水力模型来计算(320)至少表征在所述节点处的水流速度的一组状态变量的预测值，所述值具有时间参考；

-计算(330)所述状态变量的所述子集的作为所述时间参考时的预测值与观测结果之间的差的残差值；

-对所述时间参考的选集时的在所述网络的实体处的残差值执行(410)统计分析；

-基于对残差值的所述统计分析与从残差值的一个或多个历史数据集习得的表示所述实体的行为的值之间的比较来对所述网络的所述实体进行分类(420)。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述统计分析包括对以下的其中之一的计算：平均值、标准偏差、绝对平均偏差、绝对中位偏差、自回归模型、箱形图、支持向量机、主成分分析(PCA)、K最近邻或用于计算P值的统计测试的结果。