CN109214036B - 用于创建控制供水网络的调压系统的模型的模型形成模块 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种模型形成模块(25)，用于创建控制供水网络(5)的调压系统(7)的模型，其中，供水网络(5)配备有一个或多个压力传感器，在该一个或多个压力传感器中，至少一个远程压力传感器(17a，17b)远离调压系统(7)而布置，模型形成模块(25)被配置为与至少一个远程压力传感器(17a，17b)通信。模型形成模块(25)被配置为在没有测量、确定或估计流量值的情况下基于由至少一个远程压力传感器(17a，17b)确定的至少一个远程压力值和调压系统(7)的至少一个依赖于负载的变量来创建所述模型，所述模型表示用于控制调压系统(7)的至少一个压力控制曲线。本公开可以用具有未知特性的调压系统来控制现有供水网络。
Description
技术领域
本公开涉及用于创建控制供水网络的调压系统的模型的模型形成模块，以及用于控制供水网络的调压系统的方法。供水网络例如可以安装在大型建筑物或建筑物的聚集地(例如，城市、村庄、城镇、社区或街区)。
背景技术
通常，大型建筑物包括多个楼层、层级和/或区段，如连接到供水网络的房间、公寓或办公室。通常，供水网络具有泵和/或减压阀(PRV)形式的调压系统或压力调节系统，以便确保任何时间在所有抽取点(例如，水龙头连接部)处可获得期望的压力。但是，水和抽取流的需求随着时间的推移而变化并且在供水网络的区段之间是不同的。因此，这样的调压系统需要进行有效控制以适应泵的循环功率和/或PRV的开启程度，以确保任何时间在任何抽取点处可获得期望的压力。
EP 2 778 296 A1描述了一种用于供水网络的泵系统，其中该泵系统包括流量传感器或流量确定装置，用于向依赖于流量的模型提供流量值，使得该泵系统的泵可以基于这种依赖于流量的模型进行控制。
这种依赖于流量的模型需要安装流量传感器或者需要精确了解泵特性，以基于泵的电参数来确定流量。通常，这些都不可用。因此，需要有效地控制没有流量传感器但具有包含未知特性的调压系统的现有供水网络。
发明内容
根据本公开的模型形成模块提供了一种有效且鲁棒的模型，用于在不存在流量传感器的情况下用具有未知特性的调压系统来控制现有供水网络。即使调压系统的特性在某个时间点是已知的(例如，泵效率)，但是这些特性也可能会随着时间和使用情况而改变或变劣。本文描述的模型形成模块被配置为在不知道或未确定这类变化的情况下创建自动结合了这类变化的模型。
根据本公开的第一方面，提供了一种模型形成模块，用于创建控制供水网络的调压系统的模型。供水网络配备有一个或多个压力传感器，在该一个或多个压力传感器中，至少一个远程压力传感器远离调压系统来布置。模型形成模块被配置为与远程压力传感器进行通信。模型形成模块被配置为在没有测量、确定或估计流量值的情况下基于由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值和调压系统的至少一个依赖于负载的变量来创建所述模型，所述模型表示用于控制调压系统的至少一个压力控制曲线。
调压系统的依赖于负载的变量可以不直接与流量相关或不直接依赖于流量，尽管流量可能以某种方式随着依赖于负载的变量而(按比例)变化。重要的是要注意，没有测量、确定或估计流量值。因此，既不需要流量传感器，也不需要确切了解泵特性。该模型直接基于远程压力值和依赖于负载的变量，并且表示至少一个压力控制曲线。由模型形成模块创建的模型还可以允许检测供水网络中的泄漏。例如，该模型可以定义某个期望的远程压力值，该远程压力值可以与由远程压力传感器提供的实际远程压力值进行比较。
可选地，至少一个依赖于负载的变量中的至少一个可以是调压系统的至少一个泵的速度和/或电功耗。当供水系统中的压力由一个或多个泵提供时，这尤其有用。替代地或附加地，所述至少一个依赖于负载的变量中的至少一个可以表示调压系统的减压阀(PRV)的开启程度和/或调压系统的减压阀之前和之后的压力差。当供水系统中的压力至少部分设置为由位于建筑物内或建筑物上的高位置处的高位水箱或水箱提供的静水压力时，这尤其有用。应该理解的是，调压系统可以是调压装置(例如泵和/或PRV)，或者是具有两个或更多个调压装置(例如，多个泵和/或PRV)的系统。
可选地，模型形成模块可以被配置为与用于控制调压系统的控制单元进行通信。例如，模型形成模块可以在远程计算机系统(例如，基于云的系统)中实现，并且可以与控制单元进行有线或无线通信连接，该控制单元可以被配置为基于模型形成模块所提供的模型来控制调压系统。可选地或附加地，模型形成模块可以是用于控制调压系统的控制单元的一部分。
可选地，模型形成模块可以被配置为，为了创建所述模型，考虑由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值和一个或多个压力传感器中的至少一个出口压力传感器确定的至少一个出口压力值之间的压力差，所述至少一个出口压力传感器被布置在调压系统的出口侧。
例如，出口压力p出可以参数化为
其中P所有是用作调压系统的泵站的所有有效泵(或起作用的泵)的功耗，s是有效泵的数量，ω是有效泵的速度，并且是远程点处的期望压力。可能会添加一个不确定项，以确保远程点的压力始终足够高。参数θ和θ0是描述压力控制曲线最佳形状的模型参数。
可选地，模型参数θ和θ0可以通过运行以下参数的成批测量来确定：远程压力值p关键，出口压力p出，泵速度ω，有效泵的数量s，以及所有有效泵的功耗P所有。假设数据批次(或成批数据)包含标记为1，…，N的N个测量集合，则可以通过解决以下优化问题来确定模型参数θ和θ0
其中p出，i-p关键，i是第i个测量集合的远程压力值与出口压力值之间的压力差，其中i∈{1,…,N}。
可选地，该函数fθ可以按以下形式进行参数化：
或更简单的参数变量通常可能满足，例如
如果有更多的测量或确定压力值可用，则该函数可以具有其他形式。例如，至少一个入口压力值可以由一个或多个压力传感器的至少一个入口压力传感器确定，其中至少一个入口压力传感器被布置在调压系统的入口侧。在这种情况下，模型形成模块可以被配置为考虑考虑所述至少一个入口压力值以创建所述模型。
因此，如果入口压力p入可用作所有有效泵的功耗P所有的替代方案，则该功能可以具有以下形式
而且，这种参数化可以具有更简单的形式，例如：
或者
如果除了所有有效泵的功耗P所有之外还有入口压力p入可用，则该函数可以具有以下形式
或者更简单的形式
可选地，模型形成模块可以被配置为在调压系统运行之前、运行期间或运行之后基于至少一个远程压力值的变化和/或至少一个依赖于负载的变量而连续定期地或不定期地对模型进行更新。这为考虑供水网络内随着时间的泵效率降低或其他变化留有余地。
可选地，模型形成模块可以被配置为，为了创建所述模型，考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个第一区段压力传感器确定的至少一个第一区段压力值以及由一个或多个压力传感器中的至少一个第二区段压力传感器确定的至少一个第二区段压力值，所述至少一个第一部分压力传感器布置在供水网络的第一部分中，所述至少一个第二部分压力传感器布置在供水网络的第二区段中，其中，供水网络的第一和第二区段彼此不同，且布置在调压系统的下游。这对于考虑供水网络第一或第二区段的局部泵效率降低或其他局部变化是有利的。在这种情况下，由模型形成模块创建的模型不仅可以用于检测供水网络中的泄漏，还可以用于对供水网络的区段进行泄露定位。例如，该模型可以定义某个预期的第一区段压力值，该第一区段压力值可以与由第一区段压力传感器提供的实际第一区段压力值进行比较。如果第一区段的实际值显著低于预期值，则可以将泄露定位在第一区段中。如果在第二区段中检测到相同的差异或不符，则泄漏可能在第一区段和第二区段二者的上游。
可选地，该模型可以表示第一区段的第一压力控制曲线和第二区段的第二压力控制曲线，其中第一压力需求可以急于第一压力控制曲线确定并且第二压力需求可以基于依赖于负载的变量而依据所述第二压力控制曲线确定，使得第一压力需求和第二压力需求中的较高者是可识别的。如果最关键区段不总是相同的，这尤其有用。例如，多楼层建筑物中最关键部分可能始终是最高高度的层。然而，在社区或街区形式的聚集地中，各区段之间的压力需求可能会发生变化。然后，代表每个区段的一个最新压力控制曲线的模型可以允许基于依赖于负载的变量来确定具有最高压力需求的区段以控制调压系统，以便满足供水网络中的最高压力需求。
可选地，模型形成模块可以被配置为连续地、定期地或不定期地对模型更新，其中，对于给定依赖于负载的变量，将先前或预定的压力控制曲线与更新的压力控制曲线进行比较，使得基于这种比较，可以识别供水网络中的泄漏或阻塞。比较和/或泄漏/阻塞识别可以由模型形成模块、控制单元和/或单独的泄漏/阻塞检测模块执行。例如，在模型更新时，压力控制曲线可能会变化到预期的变化范围之外。这种变化可能表明供水网络的泄漏或阻塞。根据更新后的模型而突然发生的高压力需求可能表明泄漏。同样，根据更新后的模型而突然发生的低压力需求可能表明阻塞。
可选地，模型形成模块可以被配置为创建表示至少一个压力控制曲线的模型以用于控制调压系统，使得至少一个关键压力值被保持在预定阈值以上，其中所述至少一个关键压力值由所述一个或多个压力传感器中的至少一个关键压力传感器来确定，所述至少一个关键压力传感器被布置在供水网络的关键压力区段中。关键压力传感器可以是远程压力传感器之一。供水网络的关键压力区段可以是网络内具有理论上最小压力的区段，例如离调压系统最远的区段或供水网络中具有最高高度的区段。由此，根据至少一个压力控制曲线控制的调压系统确保了在最关键区段中提供了最小压力，并因此在供水网络的所有其他区段中提供最小压力。
可选地，模型形成模块可以包括数据存储器并且被配置为在一个或多个不同时间点存储所述至少一个远程压力值和/或所述至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个。代替地或附加地，模型形成模块可以被配置为连续地、定期地或不定期地接收数据，所述数据包括至少一个远程压力值和/或至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个，所述数据在一个或多个不同时间点处被存储在一个或一个或多个压力传感器中的至少一个数据存储器中。由此，数据的通信可能被限制于定期或不定期的批量通信，例如，每小时、每天或每周一次或多次。与连续数据传输相比，这节省了能量消耗并且允许使用包括数据存储器和通信单元的电池供电的压力传感器。
可选地，该模型可以表示至少一个压力控制曲线，该压力控制曲线将调压系统的出口处的必要出口压力值表示为至少一个依赖于负载的变量与至少一个模型参数的函数，用于实现在至少一个远程压力传感器处的期望远程压力值。例如，必要的出口压力p出可以参数化为
其中所述至少一个依赖于负载的变量是P所有，即用作调压系统的泵站的所有有效泵的功耗，s是有效泵的数量，ω是有效泵的速度，并且是期望的远程压力值。参数θ和θ0是描述至少一个压力控制曲线的最佳形状的模型参数。
可选地，该模型可以包括必要出口压力的时间依赖性性，优选地是日间时间相关性。将时间依赖性性包括到模型中的一种方法可以是函数fθ用时间相关函数γλ按比例变化。参数λ可以描述任意尺度的时间依赖性性，例如，0<λ<1，其中λ＝0表示0.00am时一天的开始，λ＝1表示12.00pm时一天的结束，并且可以与参数θ、θ0一起确定，以创建或更新模型。然后可以通过解决最小化问题来确定整套参数
由于供水网络的行为通常是周期性的，所以可以使用傅里叶级数作为时间相关函数γλ的充分近似，即，
γλ(t)＝1+λ1cos(ωt)+λ2sin(ωt)+λ3cos(2ωt)+λ4sin(2ωt)+…
根据本公开的第二方面，提供了一种用于控制供水网络的调压系统的方法，其中供水网络配备有一个或多个压力传感器，在该一个或多个压力传感器中，至少一个远程压力传感器远离调压系统来布置，该方法包括：
-在没有测量、确定或估计流量值的情况下基于由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值和调压系统的至少一个依赖于负载的变量来创建模型，所述模型表示用于控制调压系统的至少一个压力控制曲线；以及
-基于所述模型控制调压系统。
可选地，至少一个依赖于负载的变量中的至少一个可以是调压系统的至少一个泵的速度和/或电功耗。替代地或附加地，至少一个依赖于负载的变量中的至少一个可以表示调压系统的减压阀的开启程度和/或调压系统的减压阀之前和之后的压力差。
可选地，创建所述模型的步骤可以包括考虑由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值与由一个或多个压力传感器中的至少一个出口压力传感器确定的至少一个出口压力值之间的压力差，所述至少一个出口压力传感器被布置在所述调压系统的出口侧。
可选地，创建模型的步骤和/或控制调压系统的步骤可以包括考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个入口压力传感器确定的至少一个入口压力值，所述至少一个入口压力传感器被布置在调压系统的入口侧。
可选地，所述方法可以进一步包括，在调压系统运行之前、期间或之后，基于所述至少一个远程压力值的变化和/或所述至少一个依赖于负载的变量的变化连续地、定期地或不定期地更新所述模型的步骤。
可选地，创建模型的步骤和/或控制调压系统的步骤可以包括考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个第一区段要传感器确定的至少一个第一区段压力值以及由一个或多个压力传感器中的至少一个第二区段压力传感器确定的至少一个第二区段压力值，所述至少一个第一区段压力传感器布置在供水网络的第一区段中，所述至少一个第二区段压力传感器布置在供水网络的第二区段中，其中，供水网络的第一区段和第二区段彼此不同，且布置在调压系统的下游。
可选地，模型可以表示第一区段的第一压力控制曲线和第二区段的第二压力控制曲线，其中，创建和/或更新模型包括依据第一压力控制曲线确定第一压力需求，以及基于依赖于负载的变量依据第二压力控制曲线确定第二压力需求，并且调压系统根据第一压力需求和第二压力需求中的较高者来控制。如果最关键区段不总是相同的，这尤其有用。例如，多层建筑物中最关键区段可能始终是最高高度的楼层。然而，在具有社区或街区形式的区段的聚集地中，各区段之间的压力需求可能会发生变化。然后，表示每个区段的一个更新后的压力控制曲线的模型可以允许基于依赖于负载的变量来确定具有最高压力需求的区段以控制调压系统，从而满足供水网络中的最高压力需求。
该方法因此可以进一步包括检测供水网络中的泄漏和/或将泄漏定位到供水网络的区段。例如，模型可以定义某个预期的第一区段压力值，该第一区段压力值可以与由第一区段压力传感器提供的实际的第一区段压力值进行比较。如果第一区段的实际值显著低于预期值，则可以将泄露定位在第一区段。如果在第二区段中检测到相同的差异或不符，则泄漏可能在第一区段和第二区段的上游。可以通过模型形成模块、控制单元和/或单独的泄漏检测模块来执行泄漏检测和/或定位。
可选地，该方法可以进一步包括连续地、定期地或不定期地更新模型，针对给定的负荷相关变量，将先前的或预先确定的压力控制曲线与更新的压力控制曲线进行比较，并且基于先前的或预定的压力控制曲线与更新的压力控制曲线的比较来识别供水网络中的泄露和/或阻塞。比较和/或泄漏/阻塞识别可以由模型形成模块、控制单元和/或单独的泄漏/阻塞检测模块执行。例如，在模型更新时，压力控制曲线可能会变化至预期的变化范围之外。这种变化可能表明供水网络的泄漏或阻塞。根据更新后的模型而突然发生的高压需求可能表明泄漏。同样，根据更新后的模型而突然发生的低压需求可能表明阻塞。
可选地，控制调压系统的步骤可以包括将至少一个关键压力值保持在预定阈值以上，其中，所述至少一个关键压力值由一个或多个压力传感器中的至少一个关键压力传感器来确定，所述至少一个关键压力传感器被布置在供水网络的关键压力区段中。
可选地，所述方法可以进一步包括在一个或多个不同时间点处存储所述至少一个远程压力值和/或所述至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个的步骤。
可选地，该方法可以进一步包括连续地、定期地或不定期地接收包括至少一个远程压力值和/或至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个的数据的步骤，所述数据在一个或多个不同时间点处被存储在一个或一个或多个压力传感器中的至少一个数据存储器中。
可选地，模型可以表示至少一个压力控制曲线，该压力控制曲线将调压系统出口处的必要出口压力值表示为至少一个依赖于负载的变量与至少一个模型参数的函数，用于实现在至少一个远程压力传感器处的期望远程压力值。
可选地，模型可以包括必要的出口压力的时间依赖性，优选地是当日时间或日间依赖性。
采用本公开的方案，能够在不存在流量传感器的情况下用具有未知特性的调压系统来控制现有供水网络。
附图说明
在将参考以下附图通过示例来描述本公开的实施例，其中：
图1示出了根据本公开的供水网络的第一实施例的示例的示意图，
图2示出了根据本公开的供水网络的第二实施例的示例的示意图，
图3示出了根据本公开的供水网络的第三实施例的示例的示意图，
图4示出了根据本公开的供水网络的第四实施例的示例的示意图，
图5示出了根据本公开的供水网络的第五实施例的示例的示意图，以及
图6示出了根据本公开的供水网络的第六实施例的示例的示意图。
具体实施方式
图1示出了具有多个层级、楼层或层3a至3f的大型建筑物1。供水网络5与位于建筑物1的地下室3a中的泵站形式的调压系统7进行连接，所有楼层3b至3f都在地下室3a上方。从底层3b到顶层3f，每层均具有用于抽取水的至少一个水龙头连接部9。调压系统7包括两个泵11a、11b。应该注意的是，泵11a、11b可以分别是单个泵或泵系统。第一泵11a连接到建筑物的第一区段13，即底层3b和一层3c，并且第二泵11b连接到建筑物的第二区段15，即二层3d到顶层3f。
供水网络5还包括两个远程压力传感器17a、17b，其中远程压力传感器17a、17b远离调压系统7而布置。第一远程压力传感器17a位于第一区段13内(即在第一层3c内)的最高高度点。一层3c在这里是供水网络的关键压力区段。第二远程压力传感器17b位于第二区段15内(即位于顶层3f内)的最高高度点处。顶层3f在这里是供水网络的另一个关键压力区段。
供水网络5还包括设置在调压系统7入口侧的入口压力传感器19和两个出口传感器21a、21，其中第一出口压力传感器21a布置在第一泵11a的出口侧，并且第二出口压力传感器21b布置在第二泵11b的出口侧。
为了控制调压系统7的泵11a、11b以便始终有效地在所有抽取点9处提供期望的水压，控制单元23与每个泵11a、11b通信连接并连接到供水网络5的所有压力传感器17a、17b、19和21a、21b。到调压系统7的这种通信连接和/或控制连接可以是有线或无线的。通信可以是连续的，或者优选地可以是定期或不定期发送的成批通信(communication batch)，以便节省功耗。控制单元23被配置为基于模型来控制调压系统7。控制单元23包括模型形成模块25，用于在没有测量、确定或估计的流量值的情况下创建模型。
该模型使用非直接依赖于流量的参数变量：
其中P所有是两个泵11a、11b的功耗，s是泵的数量，即s＝2，ω是泵11a、11b的速度，并且是在关键点(即，在远程传感器17a、17b处)的预期压力。参数θ和θ0是描述了压力控制曲线的最佳形状的参数。该流量可能以某种方式随着泵11a、11b的速度和/或功耗而按比例增减，但是该流量是不确定的且保持不确定性。应该注意的是，供水网络5不包括流量传感器。此外，泵11a、11b可能具有未知的功效，使得该流量不能基于泵11a、11b的速度和/或功耗来确定。
模型参数θ和θ0通过运行以下参数的成批测量来确定：由远程压力传感器17a、17b确定的关键远程压力值p关、由出口压力传感器21a、21b确定的出口压力p出，每个泵11a、11b的泵速度ω，有效泵(或活动泵)的数量s＝2，以及两个泵的功耗P所有。假设成批数据包含标记为1，…，N的N个测量集合，则通过解决以下优化问题来确定模型参数θ和θ0
其中p出，i-p关键，i是第i个测量集合的远程压力值p关键，i与出口压力值p出，i之间的压力差，其中i∈{1,…,N}。
该函数fθ可以按以下形式进行参数化：
或更简单的参数变量通常可能满足，例如
在这种情况下，可以使用更多的变量，以便参数变量可以具有不同的形式。在此，入口压力值由入口压力传感器19确定并且传送到控制单元23。因此，控制单元23可以考虑入口压力p入以创建模型和/或控制调压系统7。
因此，如果入口压力p入可用作所有有效泵的功耗P所有的替代方案，则该函数可具有以下形式
而且，这种参数变量可以具有更简单的形式，例如：
或者
如果除了所有有效泵的功耗P所有之外还有入口压力p入可用，则该函数可以具有以下形式
或者具有更简单的形式
一旦模型形成模块25创建了模型，则控制单元23就基于该模型控制泵11a、11b。该模型定期更新和/或检测到重大变化时更新。控制单元23以一种方式控制泵11a、11b，以始终确保在每个区段13、15的关键最高点处可获得高于预定阈值的最小压力。
模型可以包括必要的出口压力的时间依赖性，优选地是当日时间依赖性。该函数fθ可以根据依赖于时间的函数γλ按比例增减，其中该参数λ可以描述任意比例的时间依赖性，例如，0<λ<1，其中λ＝0表示0.00am时一天的开始，λ＝1表示12.00pm时一天的结束，并且可以与参数θ、θ0一起确定，以创建或更新模型。然后可以通过解决最小化问题来确定整套参数
由于供水网络的行为通常是周期性的，所以傅立叶级数可以用作依赖于时间的函数γλ的充分近似，即，
γλ(t)＝1+λ1cos(ωt)+λ2sin(ωt)+λ3cos(2ωt)+λ4sin(2ωt)+…
图2示出了高层建筑物1中的供水网络5的第二实施例的示例。在该实施例中，调压系统7包括位于建筑物1的地下室3a中的泵11、位于建筑物1的顶层3f的储水箱27和两个减压阀(PRV)29(一个减压阀在一层3c，一个减压阀在三层3e)。泵11被连接到储水箱27以保持其填有充足的水位。第一远程压力传感器17a位于上部PRV 29下游的三层3e上，第二远程压力传感器17b位于下部PRV 29下游的一层3c上。下部PRV 29将供水网络5的第一区段13(即，二层3d和三层3e)与供水网络5的第二区段15(即底层3b和一层3c)分开。对于第一区段13，三层3e是关键高区段，其中第一远程压力传感器17a位于距上部PRV 29最远的位置。对于第二区段13，一层3c是关键高区段，其中第二远程压力传感器17b位于离下部PRV 29最远的位置。入口压力传感器19可以安装在每个PRV 29的入口侧(这里仅有一个入口压力传感器19显示在上部PRV 29的入口侧)。出口压力传感器21a、21b可以安装在每个PRV 29的出口侧。
控制PRV 29的开启程度的方法类似于图1第一实施例中的泵11a、11b的控制，唯一的区别在于该函数fθ现在描述PRV 29而不是泵11a、11b。测量阀的开启程度xp的值并将其传送给控制单元25。然后将该函数fθ参数化为
其中多项式至少可以是二阶。时间依赖性可以以与泵11a、11b相同的方式被包括，因此可以使用以下模型：
作为替代方案或者除了PRV的测量开启程度之外，PRV之前和之后的压力差p出-p入可以用作调压系统7的依赖于负载的变量。
图3示出用于建筑物聚集地31的供水网络5的第三实施例的示例。以具有多个泵11的泵站形式的调压系统7从水源33抽取水并向聚集地31供应水。对于每个区段13、15，在距离最远和/或高度最高的关键点处，远程关键区段压力传感器17a、17b定位成与控制单元23通信连接。控制单元23还接收来自入口压力传感器19的入口压力值和来自出口压力传感器21的出口压力值。控制单元23及其模型形成模块25基于接收到的压力值和诸如有效泵11的速度和/或功耗的依赖于负载的变量来创建和更新用于控制泵11的模型。模型参数变量与上述相同。
图4示出了用于建筑物聚集地31的供水网络5的第四实施例的示例。PRV 29形式的调压系统7降低了来自高海拔水源33的流体静压，并因此控制对聚集地31的水供应。高海拔水源33可以是高山湖泊或泉水。在距离最远和/或高度最高的关键点处，远程关键区段压力传感器17放置成与控制单元23通信连接。控制单元23还接收来自入口压力传感器19的入口压力值和来自出口压力传感器21的出口压力值。控制单元23及其模型形成模块25基于接收到的压力值和诸如PRV 29的开启程度的依赖于负载的变量来创建和更新用于控制泵11的模型。模型参数变量与上述相同。
通过具有第一区段13和第二区段15的供水网络5向聚集地31供水。每个区段13、15设置有至少一个远程关键传感器17a、17b。该模型然后表示每个区段13、15的压力控制曲线。然后，在给定的依赖于负载的变量下，控制单元23可以控制调压系统7使得满足根据两条压力控制曲线的两个压力需求中的较高者。
图5和图6示出了用于建筑物聚集地31的供水网络5的第五和第六实施例的示例，其中模型形成模块25不是控制单元23的一部分，而是安装在诸如基于云的系统之类的远程计算机系统上(如图5和图6中的天气云所示)。模型形成模块25与压力传感器17a、17b，19、21、调压系统7和控制单元23进行有线或无线通信连接。如果控制单元23配置成将依赖于负载的变量传送给模型形成模块25，则可能不需要与调压系统7的直接连接。该模型由模型形成模块25通过模型形成模块25与控制单元23之间的通信链路提供给控制单元23。
通过具有第一区段13和第二区段15的供水网络5为聚集地31提供水。每个区段13、15设置有至少一个远程关键传感器17a、17b。应该注意的是，在该实施例中，远程关键传感器17a、17b没有连接到控制单元25，而是仅优选不定期或定期地与模型形成模块25进行成批通信，以创建模型或保持模型是最新的。则，该模型代表每个区段13、15的一个压力控制曲线。控制单元23还接收来自入口压力传感器19的入口压力值和来自出口压力传感器21的出口压力值。然后，在给定的依赖于负载的变量下，控制单元23可以控制调压系统7使得满足根据两条压力控制曲线的两个压力需求中的较高者。
在前面的描述中，当提及具有已知的、明显的或可预见的等同物的整体或元素时，这样的等同物如同单独记载在本文中一样的方式而并入本文中。应当参考权利要求来确定本公开的真实范围，其应该被解释为包含任何这样的等同物。读者还将理解，被描述为可选的、优选的、有利的、便利的等本公开的整体或特征是可选的，而不限制独立权利要求的范围。
以上实施例应被理解为本公开的说明性示例。应该理解，关于任何一个实施例描述的任何特征可以单独使用，或与所描述的其他特征组合使用，并且还可以与任何其他实施例的一个或多个特征组合使用，或者用于任何其他实施例的任何组合。尽管已经示出和描述了至少一个示例性实施例，但应该理解的是，对于本领域的普通技术人员而言，其他修改、替换和代替是显而易见的，并且可以在不脱离本文描述的主题的范围的情况下进行改变，并且本申请旨在覆盖在此讨论的具体实施例的任何改型或变化。
另外，“包括”不排除其他元件或步骤，并且“一”或“一个”不排除复数。此外，参考上述示例性实施例之一描述的特征或步骤也可以与上述其他示例性实施例的其他特征或步骤组合使用。方法步骤可以以任何顺序应用或并行应用，或者可以构成另一方法步骤的一部分或更详细的版本。应该理解的是，在所声明的本专利范围内应当体现所有这样的修改，因为它们合理且恰当地落入了对本领域的贡献范围内。可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下做出这样的修改、替换和代替，本公开的精神和范围应该根据所附权利要求及其合法等同物来确定。
Claims (26)
1.一种用于控制调压系统(7)的控制单元(23)，所述控制单元(23)包括模型形成模块(25)，所述模型形成模块(25)用于创建控制供水网络(5)的调压系统(7)的模型，其中，供水网络(5)配备有一个或多个压力传感器，在所述一个或多个压力传感器中，至少一个远程压力传感器远离调压系统(7)而布置，模型形成模块(25)被配置为与所述至少一个远程压力传感器通信，其特征在于：
模型形成模块(25)被配置为在没有测量、确定或估计流量值的情况下基于由所述至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值并基于调压系统(7)的至少一个依赖于负载的变量来创建所述模型，所述模型表示用于控制调压系统(7)的至少一个压力控制曲线；
其中所述调压系统的至少一个依赖于负载的变量不直接与流量相关；
其中，所述模型使用非直接依赖于流量的参数化：
其中P所有是用作调压系统的泵站的所有有效泵的功耗，s是有效泵的数量，ω是泵的速度，是在远程压力传感器处的预期压力，参数θ和θ0是描述压力控制曲线的最佳形状的参数，fθ是函数，p出是出口压力；
其中fθ以如下形式参数化：
或者
2.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为，为了创建所述模型，考虑由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值和一个或多个压力传感器中的至少一个出口压力传感器确定的至少一个出口压力值之间的压力差，所述至少一个出口压力传感器被布置在调压系统(7)的出口侧。
3.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为，为了创建所述模型，考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个入口压力传感器(19)确定的至少一个入口压力值，所述至少一个入口压力传感器(19)被布置在调压系统(7)的入口侧。
4.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为在调压系统(7)运行之前、运行期间或运行之后基于至少一个远程压力值的变化和/或至少一个依赖于负载的变量的变化而连续定期地或不定期地对模型进行更新。
5.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为，为了创建所述模型，考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个第一区段压力传感器确定的至少一个第一区段压力值以及由一个或多个压力传感器中的至少一个第二区段压力传感器确定的至少一个第二区段压力值，所述至少一个第一区段压力传感器布置在供水网络(5)的第一区段(13)中，所述至少一个第二区段压力传感器布置在供水网络(5)的第二区段(15)中，其中，所述供水网络的第一区段和第二区段彼此不同，且布置在调压系统(7)的下游。
6.根据权利要求5所述的控制单元(23)，其中，模型表示第一区段(13)的第一压力控制曲线和第二区段(15)的第二压力控制曲线，其中，第一压力需求依据第一压力控制曲线是可确定的，并且第二压力需求基于依赖于负载的变量依据第二压力控制曲线是可确定，使得第一压力需求和第二压力需求中的较高者是可识别的。
7.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为连续定期地或不定期地对模型进行更新，其中，对于给定的依赖于负载的变量，先前或预定的压力控制曲线与更新后的压力控制曲线是可比较的，使得基于这样的比较能够识别出供水网络(5)中的泄漏和/或阻塞。
8.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为创建表示至少一个压力控制曲线的模型，使得至少一个关键压力值被保持为高于预定阈值，其中，所述至少一个关键压力值是由一个或多个压力传感器中的至少一个关键压力传感器来确定的，所述至少一个关键压力传感器被布置在供水网络(5)的关键压力区段。
9.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)包括数据存储器，并且被配置为存储一个或多个不同时间点处的至少一个远程压力值和/或至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个。
10.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型形成模块(25)被配置为连续定期地或不定期地接收数据，所述数据包括至少一个远程压力值和/或至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个，所述数据在一个或多个不同时间点处被存储在一个或多个压力传感器中的至少一个数据存储器中。
11.根据权利要求1所述的控制单元(23)，其中，模型表示至少一个压力控制曲线，所述至少一个压力控制曲线将调压系统(7)的出口处的必要出口压力值表示为至少一个依赖于负载的变量与至少一个模型参数的函数，用于在至少一个远程压力传感器处实现预期的远程压力值。
12.根据权利要求11所述的控制单元(23)，其中，模型包括必要出口压力的时间依赖性。
13.根据权利要求12所述的控制单元(23)，其中，所述必要出口压力的时间依赖性是日间依赖性。
14.一种用于控制供水网络(5)的调压系统(7)的方法，其中，供水网络(5)配备有一个或多个压力传感器，在所述一个或多个压力传感器中，至少一个远程压力传感器远离调压系统(7)而布置，所述方法包括：
-在没有测量、确定或估计流量值的情况下基于由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值并基于调压系统(7)的至少一个依赖于负载的变量来创建模型，所述模型表示用于控制调压系统(7)的至少一个压力控制曲线；以及
-基于所述模型控制调压系统(7)；
其中所述调压系统的至少一个依赖于负载的变量不直接与流量相关；
其中，所述模型使用非直接依赖于流量的参数化：
其中P所有是用作调压系统的泵站的所有有效泵的功耗，s是有效泵的数量，ω是泵的速度，是在远程压力传感器处的预期压力，参数θ和θ0是描述压力控制曲线的最佳形状的参数，fθ是函数，p出是出口压力；
其中fθ以如下形式参数化：
或者
15.根据权利要求14所述的方法，其中，创建所述模型包括考虑由至少一个远程压力传感器确定的至少一个远程压力值和一个或多个压力传感器中的至少一个出口压力传感器确定的至少一个出口压力值之间的压力差，所述至少一个出口压力传感器被布置在调压系统(7)的出口侧。
16.根据权利要求14所述的方法，其中，创建模型和/或控制调压系统(7)包括考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个入口压力传感器(19)确定的至少一个入口压力值，所述至少一个入口压力传感器(19)被布置在调压系统(7)的入口侧。
17.根据权利要求14所述的方法，还包括在调压系统(7)运行之前、运行期间或运行之后基于至少一个远程压力值的变化和/或至少一个依赖于负载的变量的变化而连续定期地或不定期地对模型进行更新。
18.根据权利要求14所述的方法，其中，创建模型和/或控制调压系统(7)包括考虑由一个或多个压力传感器中的至少一个第一区段压力传感器确定的至少一个第一区段压力值以及由一个或多个压力传感器中的至少一个第二区段压力传感器确定的至少一个第二区段压力值，所述至少一个第一区段压力传感器布置在供水网络(5)的第一区段(13)中，所述至少一个第二区段压力传感器布置在供水网络的第二区段(15)中，其中，供水网络(5)的第一区段(13)和第二区段(15)彼此不同，且布置在调压系统(7)的下游。
19.根据权利要求18所述的方法，其中，模型表示第一区段(13)的第一压力控制曲线和第二区段(15)的第二压力控制曲线，其中，创建和/或更新模型包括依据第一压力控制曲线确定第一压力需求，以及基于依赖于负载的变量依据第二压力控制曲线确定第二压力需求，并且其中，控制调压系统包括根据第一压力需求和第二压力需求中的较高者来控制调压系统。
20.根据权利要求14所述的方法，还包括：
-连续定期地或不定期地对模型进行更新，
-对于给定的依赖于负载的变量，将先前或预定的压力控制曲线与更新后的压力控制曲线进行比较，以及
-基于先前或预定的压力控制曲线与更新后的压力控制曲线的比较，识别出供水网络(5)中的泄漏和/或阻塞。
21.根据权利要求14所述的方法，其中，控制调压系统包括保持至少一个关键压力值高于预定阈值，其中，所述至少一个关键压力值是由一个或多个压力传感器中的至少一个关键压力传感器来确定的，所述至少一个关键压力传感器被布置在供水网络(5)的关键压力区段。
22.根据权利要求14所述的方法，还包括存储在一个或多个不同时间点处的至少一个远程压力值和/或至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个。
23.根据权利要求14所述的方法，还包括连续定期地或不定期地接收数据，所述数据包括至少一个远程压力值和/或至少一个依赖于负载的变量中的一个或多个，所述数据在一个或多个不同时间点处被存储在一个或多个压力传感器中的至少一个数据存储器中。
24.根据权利要求14所述的方法，其中，模型表示至少一个压力控制曲线，所述至少一个压力控制曲线将调压系统(7)的出口处的必要出口压力值表示为至少一个依赖于负载的变量与至少一个模型参数的函数，用于在至少一个远程压力传感器处实现预期的远程压力值。
25.根据权利要求24所述的方法，其中，模型包括必要出口压力的时间依赖性。
26.根据权利要求25所述的方法，其中，所述必要出口压力的时间依赖性是日间依赖性。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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