[发明专利]一种含大用户用水信息的城市供水管网节点需水量反演方法

说明书

本发明公开了一种含大用户用水信息的城市供水管网节点需水量反演方法。通过引入供水管网大用户需水量信息，提高节点需水量反演精度，为供水管网建模，压力管理等提供科学依据。步骤如下：(1)对压力监测信息进行数据同化，排除故障监测点，对正常监测点数据进行平滑处理；(2)初始化待分配节点需水量，进行管网平差，对比监测点实测数据，计算平差结果误差值；(3)计算当前状态下监测点压力和流量关于节点需水量的灵敏度系数矩阵，利用大用户用水量实测数据，通过求解线性方程组，获取节点需水量调整方向与步长，逐步更新节点需水量；(4)计算当前平差结果的误差值，当误差值小于允许值时终止迭代，否则，返回步骤(3)继续计算。

技术领域

本发明属于城市供水管网节点需水量的预测方法，具体是一种基于SCADA数据和管网模型的节点流量反演方法。

背景技术

管网模型中的管道糙率和节点流量参数是影响管网模拟精度的主要因素。一般情况下，管道糙率变化范围不大，随时间变化也非常稳定。而节点流量是随时间和空间变化非常大。传统的管网建模过程时节点流量的校验是非常复杂的过程，需要进行现场实测和提取典型用水模式。然而现场实测的典型用水模式往往不能准确反映所有节点的用水特征。模型校验时需要人工调整，节点数越多，复杂度越大，工作量越大，往往需要数月才能完成。即便经过校验后的模型，一般在半年之后误差变大，需重新校验，人力物力投入很大，该问题一直是管网水力建模的瓶颈。通过开展建立大规模管网节点流量的反演技术，可以解决超大规模管网模型的节点流量校验技术，摆脱繁琐的人工调试，实现给水管网的快速校验。

同时，随着供水企业对数据采集与监视控制系统(SCADA)的不断完善，一般大用户配有远传水表，可以及时获取大用户的需水量。而目前节点流量反演算法一般只考虑节点压力传感器与管道流量传感器提供的监测信息，反演结果容易偏离真实结果。由于一般大用户需水量占管网需水量比重高，部分地区大用户需水量占到整个供水管网的30％-50％，引入大用户需水量信息，将有利于提高现有节点需水量反演精度。

供水管网中的监测仪器随着使用年限的增加，部分监测仪器可能存在故障，或者是数据采集精度降低。通过对监测点数据进行同化处理，可以排查故障监测点，提高采集的数据可靠度。

本发明首先对供水管网中的监测数据进行同化处理，提高监测数据的可靠度。然后将大用户需水量信息引入到节点需水量反演算法中，进而缩小节点算法搜索空间，使得反演的结果更接近真实值。

发明内容

本发明之目的在于克服现有技术的不足，在原有的节点流量反演算法基础上，对监测点数据进行预处理，提高数据可靠度。同时，引入大用户需水量信息，建立大用户灵敏度矩阵，提高节点流量反演精度。

为实现以上目的，本发明采取以下步骤：

对于某一供水管网,有nn个节点，np个管段，ns个水源。其中压力监测点数目为nh,流量监测点数目为nq，大用户节点数目为nm。

1.对压力监测信息进行数据同化，排除故障监测点，对正常监测点数据进行平滑处理。

(1)建立监测点相关系数矩阵。

对各监测点24h监测数据，进行相关性分析，获取相关系数矩阵R。

其中，R_ij表示监测点i与监测点j之间的相关系数。R_ii＝1。

(2)剔除R矩阵的主对角线元素(R_ii＝1)，然后对每一行求平均值与标准差。对均值与标准差较小的监测点进行故障排查。

(3)采用移动平均法对监测点数据进行平滑处理，周期可依照监测点采样频率确定，一般可为20min-40min，不超过1h。