CN110851931A - 一种城市供水管网流量监测点的优化布置方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种城市供水管网流量监测点的优化布置方法，包括以下步骤：构建供水管网水力模型；构建供水管网流量监测点优化布置模型，其约束条件为管网节点流量连续性方程，管网节点水压约束条件和管网能量守恒方程，列出管网节点流量对管网节点压力的灵敏度方程；将计算给水管网流量监测点优化布置优化模型中的灵敏度方程采用Pearson相关性分析，解出简单归一化方程，解出压力监测点布置的位置以及其强相关性点，确定最优流量监测点方案。本发明方法所布置的压力监测点能很好地反映节点压力的变化情况，并提高了监测点的可靠性，同时能确定每一压力监测装置所能监测到的节点范围，且符合布点的代表性、可比性以及可行性要求，减少了目前压力监测点选择的盲目性。
Description
技术领域
本发明属于市政给水管网流量监测点布置领域，涉及给水管网流量监测点优化布置方法。
背景技术
城市市政管网是现代化城市最重要的基础设施之一，是城市文明、发展和现代化水平的重要标志。给水管网不仅是城市的生命线，更是提高市民生活质量以及城市生态环境的重要保障。
为了对市政给水管网进行有效监控，需设置压力监测点进行流量数据采集，这样不仅直观地了解整个给水管网流量分布，同时对控制给水管网漏损、爆管等问题具有现实意义，所以监测点的布置与选择必须具有准确性以及代表性。
目前，有关供水管网监测点优化布置的研究大多基于灵敏度分析和聚类分析,对于一个庞大复杂的供水管网系统进行布置压力监测点时，基于搜索空间十分巨大，寻找最优的布设方案是一件十分困难的事情。对于一个典型的供水管网很难保证可以寻找到比随机布设优良的布设方案。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种城市供水管网流量监测点的优化布置方法，解决现有技术中城市市政管网压力监测点布置困难的问题。
本发明的技术方案为：
一种城市供水管网流量监测点的优化布置方法，包括以下步骤：
(1)构建供水管网水力模型，获取城市供水管网的基础数据；
(2)构建供水管网流量监测点优化布置模型，其约束条件为管网节点流量连续性方程，管网节点水压约束条件和管网能量守恒方程，列出管网节点流量对管网节点压力的灵敏度方程；
(3)基于步骤(1)构建的供水管网水力模型，将计算给水管网流量监测点优化布置优化模型中的灵敏度方程采用Pearson相关性分析，解出简单归一化方程，解出压力监测点布置的位置以及其强相关性点，确定最优流量监测点方案。
所述监测点数量与监测范围可以通过调整相关度阈值p0的值来调整；p0越大，监测点数量越多，监测点的监测域越小，诊断越明确；p0越小，监测点数量越少，监测点的监测域越大。
所述步骤(1)供水管网水力模型的构建是利用EPANET软件对一定工况下的给水管网进行水力模拟，建立在实际工况条件下的管网水力模型，软件读取给定的给水管网水文、流量数据，并代入给水管网水力模型，实现在实际工况条件下进行水力模拟，进行供水管网的水力平差计算,评估给水管网的节点流量变化对管网每一节点压力变化的影响。
本发明有益效果：本发明由于采用了以上的技术方案，实现了在MATLAB软件中用Pearson相关性法来求解给水管网压力监测点优化布置数学模型，根据上述方法所布置的压力监测点能很好地反映节点压力的变化情况，并提高了监测点的可靠性，同时能确定每一压力监测装置所能监测到的节点范围，且符合布点的代表性、可比性以及可行性要求，减少了目前压力监测点选择的盲目性，为城市供水系统正确调度和对供水事故的监控提供有效的依据,该发明实现了给水管网压力监测点优化布置的创新。
附图说明
图1是本发明给水管网压力监测点优化布置方法的运行流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例进一步阐述本发明，应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。
步骤一：使用Epanet软件来构建城市供水管网水力模型，载入供水管网水力模型，供水管网水力模型读取当前给水管网的基础数据，进行供水管网水力模拟过程。建立供水管网水力模型过程中，首先输入供水管网拓扑结构、节点基本需水量、高程、管段长度等基本信息，利用Epanet软件进行供水管网水力平差，得到供水管网实际需水量及压力等数据并了解其分布情况。模拟完成后，进入下一步操作；
步骤二：求解城市供水管网压力监测点优化布置模型的约束条件；
本步骤中,在对给水管网多目标优化模型求解时，目标函数需要满足以下水力约束条件：
(1)管网节点流量连续性方程
∑(±qij)+Qi＝0 (1)
式中Qi—节点i的流量，L/s；
qij—连接节点i的各管段流量，L/s。
(2)管网节点水压约束条件
Hmax≥Hi≥Hmin (2)
式中Hi—i节点的水压值，m；
Hmax—管网节点最大允许水压，m；
Hmin—管网节点最小允许水压，m。
(3)管网能量守恒方程
式中Hi—i节点的水压值，m；
Hj—j节点的水压值，m；
hij—节点i至节点j的水头损失，m。
步骤三：求解城市供水管网压力监测点优化布置模型的灵敏度矩阵
城市供水管网在某一供水工况工作时,管段压力大小将会受到外界各方面因素的影响，其中最敏感、最频繁的外界影响因素应该是节点的流量(也即用水量的变化)，
设一供水管网有n个节点,在k节点处产生了一个ΔQk的节点流量变化值,则整个管网的节点水压都会受到不同程度的影响,如设其中被考察节点i的水压变化值为ΔHi.用ΔHi/ΔQk表示k节点处单位节点流量变化在i节点处产生的水压变化率,它反映了i节点水压受其他节点流量变化影响的大小.由于各节点流量基值Qk大小相差悬殊,绝对值相同的各ΔQk在各Qk中所占的比例不同,因而产生的ΔHi及ΔHk会相差很大.对不同的k节点,ΔHi/ΔQk可比性差,因此选用ΔHi/ΔHk表示k节点流量变化对i节点水压的影响,其物理意义是:由于k节点的流量变化,引起i节点处水压值波动的程度.为便于编程,记为X(i,k)＝ΔHi/ΔHk,对ΔHi和ΔHk取微分:
式中X(i,k)—k节点对i节点处的影响系数，因k节点流量变化对i节点压力变化的灵敏度；
dHi—在第i个节点处,i节点压力受到影响的变化值；
dHk—在第k个节点处,k节点流量改变导致k节点压力的变化值。
首先在某一管网基准工况下进行管网水力计算,这一基准工况可以选定为最高日最高时供水工况,然后按照上文提到的方法进行计算。
最高日最高时供水工况下进行管网平差,得出该工况下各节点水压Hi,再加大k节点流量(其他节点流量不变)重新进行管网平差,得出各节点水压H′i,则上述影响系数表示为：
式中Hi—在基准工况下i节点的水压；
Hk—在基准工况下k节点的水压；
Hi′—在k节点流量改变后i节点的水压；
Hk′—在k节点流量改变后k节点的水压。
这样所有节点的影响系数X(i,k)用一矩阵[X]n×n表示,称之为水量影响矩阵.显然,该矩阵主对角线上的元素X(i,k)＝1,其余元素0<X(i,k)<1。
将前面所得的影响程度系数矩阵[X]中各列元素的进行标准化处理,即对[X]中的各元素作如下处理：
式中XKmin—[X]中第k列元素中最小的元素；
XKmax—[X]中第k列元素中最大的元素。
从而得到城市供水管网压力监测点优化布置模型的灵敏度矩阵
步骤四：将灵敏度方程采用Pearson相关性分析，解出简单归一化方程Pearson相关性计算公式如下：
式中，
——第m行元素的均值；
步骤五：强相关性点的选择与压力监测点的布置
在供水管网中，当某一个节点发生异常用水时，会不同程度地引起其他节点的压力变化而压力变化则包含着整个管网节点压力变化的信息，这些信息体现在归一化的灵敏度矩阵里。第i个节点作为测试点，其可提供的系统有效信息可用下式计算：
Wi＝∑rik，k＝1，2，3...n (5)
W值最大的点即为第一选择点。按照W数值进行排序，得到监测点位置，然后进行强相关性分析。
Wi＝[ri1，ri2，ri3...rin] (6)
p0为相关度阈值，p0越大，监测点数量越多，监测点的监测域越小，诊断越明确；p0越小，监测点数量越少，监测点的监测域越大，诊断模糊性越大。
当rik/rii>p0时,证明其强相关；否则，认为二者弱相关。所有强相关点组成了一个点群，将灵敏度最高的点作为该组的监测点，其余点则为该点的监测范围。
Claims (3)
1.一种城市供水管网流量监测点的优化布置方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)构建供水管网水力模型，获取城市供水管网的基础数据；
(2)构建供水管网流量监测点优化布置模型，其约束条件为管网节点流量连续性方程，管网节点水压约束条件和管网能量守恒方程，列出管网节点流量对管网节点压力的灵敏度方程；
(3)基于步骤(1)构建的供水管网水力模型，将计算给水管网流量监测点优化布置优化模型中的灵敏度方程采用Pearson相关性分析，解出简单归一化方程，解出压力监测点布置的位置以及其强相关性点，确定最优流量监测点方案。
2.根据权利要求1所述城市供水管网流量监测点的优化布置方法，其特征在于，所述监测点数量与监测范围可以通过调整相关度阈值p0的值来调整；p0越大，监测点数量越多，监测点的监测域越小，诊断越明确；p0越小，监测点数量越少，监测点的监测域越大。
3.根据权利要求1所述城市供水管网流量监测点的优化布置方法，其特征在于，所述步骤(1)供水管网水力模型的构建是利用EPANET软件对一定工况下的给水管网进行水力模拟，建立在实际工况条件下的管网水力模型，软件读取给定的给水管网水文、流量数据，并代入给水管网水力模型，实现在实际工况条件下进行水力模拟，进行供水管网的水力平差计算,评估给水管网的节点流量变化对管网每一节点压力变化的影响。
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