[发明专利]一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法

权利要求书

1.一种基于大数据的城市燃气中管网泄漏识别和定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集测量信息，在测量信息的基础上建立管网仿真模型，所述测量信息包括SCADA数据、管网拓扑信息和管网设备信息；

将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型进行仿真与校正，生成高贴合度样本数据；所述高贴合度样本数据包括高贴合爆管样本数据和高贴合小泄漏样本数据；

运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点。

2.根据权利要求1所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，所述步骤：采集测量信息，在测量信息的基础上建立管网仿真模型，具体包括以下步骤：

基于数据采集系统，结合5G/FPGA/物联网技术，采集管网运行工况中的SCADA数据；

通过GIS系统采集管网拓扑信息；

通过设备管理系统采集当前管网设备信息；

在SCADA数据、管网拓扑信息、管网设备信息的基础上，建立管网仿真模型。

3.根据权利要求2所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，所述步骤：将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型进行仿真与校正，生成高贴合度样本数据；具体包括以下步骤：

将实时的管网拓扑信息和SCADA数据导入管网仿真模型；

对管网仿真模型进行在线仿真与校正，形成具有数据孪生能力的管网数字孪生模型；

结合城市燃气用户负荷预测，管网数字孪生模型计算并生成海量漏点高贴合度样本数据；

对高贴合度样本数据进行清洗和优化筛选。

4.根据权利要求3所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，所述步骤：运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点，包括以下步骤：

根据采集到的SCADA数据，连续计算N次，若计算过程中，出现连续m次疑似泄漏报警或合计k次疑似泄漏报警，则触发报警，并显示该点发生泄漏。

5.根据权利要求3所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，所述步骤：运行管网仿真模型进行泄漏试验，识别并定位泄漏点，还包括以下步骤：

通过高贴合爆管样本数据，融合机器学习和数字孪生模型，识别并定位爆管产生的大规模泄漏点；

通过高贴合小泄漏样本数据，融合深度循环神经网络和数字孪生模型，识别并定位管道发生的中、小规模泄漏点。

6.根据权利要求5所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，所述步骤：通过高贴合小泄漏样本数据，融合深度循环神经网络和数字孪生模型，识别并定位管道发生的中、小规模泄漏点具体包括：

若中、小规模泄漏点存在多个，将进一步运用特征相似度与聚类方法分析对小漏点位置进行定位。

7.根据权利要求1所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，还包括以下步骤：形成对具体管网泄漏辨识的本地化技术。

8.根据权利要求7所述的管网泄漏诊断和定位方法，其特征在于，所述步骤：形成对具体管网泄漏辨识的本地化技术具体包括：管网运行过程上，通过积累一定的辨识样本和测量数据样本，进行人工试验测试和验证，自学习修正所提出的算法组合和灵敏度参数，从而形成对具体管网泄漏辨识的本地化技术。