[发明专利]一种基于压力目标曲线的管网压力调控方法

权利要求书

1.一种基于压力目标曲线的管网压力调控方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)获取管网的历史流量、出口压力和末端压力数据，构建流量与压降之间的曲线模型关系，并引入时间维度，得到不同时间不同流量下的压降值，形成压力目标曲线；

(2)根据流量曲线模型得到次日的流量曲线，并结合所述流量与压降之间的曲线模型关系，得到次日的压降趋势，根据管网末端最小服务压力的经验值，获得次日的压力目标曲线，形成次日压力调控策略；

(3)按照压力调控策略，通过PID调节方法实现目标压力的动态调节。

2.根据权利要求1所述的基于压力目标曲线的管网压力调控方法，其特征在于，所述步骤(1)具体包括以下步骤：

(11)通过监控设备获取管网的出口压力、流量、末端压力的历史监测数据，针对采集到的历史数据进行清洗，并删除异常数据；

(12)对清洗后的历史数据进行特征提取，所述特征包括出口压力、流量、末端压力和时间；

(13)将历史数据中的一部分作为训练集，另一部分作为测试集，通过BP神经网络模型对训练集进行训练，得到初步模型，利用测试集进行模型验证，得到平均方差，若平均方差大于阈值，则调整BP神经网络模型的参数，重新训练模型，反复迭代直到平均方差小于阈值；

(14)根据训练好的模型得到出口压力、流量、末端压力和时间的正相关关系，输入流量、末端压力、时间获得对应时间的出口压力预测值，得到压力目标曲线。

3.根据权利要求2所述的基于压力目标曲线的管网压力调控方法，其特征在于，所述步骤(14)中训练好的模型为f(X)＝WX+B，其中，为输入特征向量，x1为流量，x2为末端压力，t为时间，W为BP神经网络的权重参数矩阵，由训练模型时获得，B为偏置向量，由训练模型时获得。

4.根据权利要求1所述的基于压力目标曲线的管网压力调控方法，其特征在于，所述步骤(2)中根据流量曲线模型得到次日的流量曲线具体包括以下子步骤：

(21)对采集到的历史用水数据进行筛选，并删除异常数据；

(22)将筛选后的历史用水数据分类为工作日数据和非工作日数据，将非工作日数据统一作为节假日数据入库管理，将工作日划分为周一至周五分别入库管理；

(23)将每日流量数据通过平均值算法计算得出用水模式对应的各时段流量数据，以十分钟为一个刻度计算流量数据得到流量模式曲线，生成日流量模式曲线；

(24)首次采集数据开始，取第一日的数据作为第二日用水模式的预估值，第一日与第二日数据的分时段平均值作为第三日用水模式的预估值，以此类推；达到一周时，以上一周的数据作为下一周用水模式的预估值，达到两周甚至更多时，通过多周数据，周一到周日的每日分时段数据作为下周工作日及周末用水模式的预估值，以此类推；最终生成周一至周五以及周末六条流量曲线。

5.根据权利要求1所述的基于压力目标曲线的管网压力调控方法，其特征在于，所述步骤(3)后还包括将收集的每日实际监测的流量数据，通过深度学习对所述流量曲线模型进行优化的步骤。

6.根据权利要求1所述的基于压力目标曲线的管网压力调控方法，其特征在于，所述步骤(3)后还包括将收集的每日实际监测的压力数据，通过深度学习对所述压力目标曲线进行优化的步骤。