[发明专利]供水管网节点流量动态自适应优化方法

权利要求书

1.供水管网节点流量动态自适应优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1节点流量的初算

按照传统节点流量计算方法，将节点流量分为大用户流量、普通用户流量及漏失量三部分，初步计算各节点的基础节点流量；按照管网特征，对管网用户进行分类，并展开参数测试，分析各类用户的用水量变化规律并绘制相应曲线，计算各类用户的用水量变化模式；

S2构建管网水力模型

水力仿真模型：

式中：

G_L——L个管段的非线性能量连续方程；

G_N——N个节点的线性质量守恒方程；

G_R——R个水池或水塔的方程；

S3灵敏度分析计算

以所构建的供水管网水力模型为基础，建立节点流量对管网压力的灵敏度模型；以灵敏度计算分析结果为依据，筛选出灵敏度系数较高的节点，作为动态自适应优化的对象；

S4不确定性分析

以步骤S3中筛选出的灵敏度系数较高的节点为对象，展开不确定性分析计算；采用蒙特卡洛方法建立概率分布模型，抽样生成敏感节点流量随机数，以随机数作为仿真模型的输入参数进行水力模拟计算，得到监测点压力值的概率分布，并绘制监测点压力的累积密度分布曲线；

S5建立供水管网反演计算模型

采用BP人工神经网络建立供水管网反演计算模型；以所建立的管网水力模型为基础，采用敏感节点流量值与相应的监测点压力值进行模型训练，以监测点压力值的概率分布为输入数据，通过反演计算，获得敏感节点流量的概率分布，计算敏感节点流量的置信区间[Q_imin,Q_imax]，并存入管网节点流量动态优化数据库；

S6供水管网节点流量动态自适应优化

以供水管网在线压力、流量监测数据为基础，建立节点流量动态自适应调整机制；以敏感节点流量为自变量，以压力监测点、流量监测点监测值与模拟值差值最小为目标，以敏感节点流量的概率分布为约束，建立动态自适应优化模型，实现供水管网敏感节点流量的动态自适应优化；

所述步骤S4具体为，以筛选出的灵敏度系数较高的节点为对象，展开不确定性分析计算，利用蒙特卡洛方法生成M组敏感节点流量仿真值{Q₁,Q₂,…,Q_i}_{i＝1,2,…,M}，将仿真值作为水力模型的输入，进而计算相应于各组节点流量的K个监测点压力，根据模拟结果，计算监测点压力在不同概率下的置信区间[H_jmin,H_jmax]_{j＝1,2,…,K}，并绘制监测点压力的累积密度分布曲线。

2.如权利要求1所述的供水管网节点流量动态自适应优化方法，其特征在于，步骤S1中节点流量的初算，按照传统节点流量计算方法，将节点流量分为大用户流量、普通用户流量及漏失量三部分：

Q_ij＝{Q_ij大,Q_ij小,Q_ij漏}，

其中Q_ij为节点流量，Q_ij大为大用户流量，Q_ij小为普通用户流量，Q_ij漏为漏失量，

按照管网特征，将管网用户分为办公、生活、商业类别，并展开参数测试，分析各类用户的用水量变化规律并绘制相应曲线，计算各类用户的用水量变化模式；初步计算各节点的基础节点流量。

3.如权利要求2所述的供水管网节点流量动态自适应优化方法，其特征在于，步骤S3中灵敏度分析计算，以所构建的供水管网水力模型为基础，建立节点流量对管网压力的灵敏度模型，

设节点i在k时段的流量由Q_ik变为Q′_ik后，节点j在k时段的水压由H_ijk变为H′_ijk，则节点i对管网节点水压的灵敏度系数Y_i为：

以灵敏度计算分析结果为依据，筛选出N个灵敏度系数较高的节点{1,2,…,N}，作为动态自适应优化的对象。

4.如权利要求1至3任意一项所述的供水管网节点流量动态自适应优化方法，其特征在于，步骤S6中供水管网节点流量动态自适应优化，以供水管网在线压力、流量监测数据为基础，建立节点流量动态自适应调整机制；以敏感节点流量{Q₁,Q₂,…,Q_N}为自变量，以压力监测点、流量监测点监测值与模拟值差值最小为目标，以敏感节点流量的概率分布为约束，建立动态自适应优化模型，实现供水管网敏感节点流量的动态自适应优化，

st.Q_imin≤Q_i≤Q_imax

式中：H_ti，——第t种工况下第i个测压点的模型计算值和现场监测值；

Q_tj，——第t种工况下第j个测流点的模型计算值和现场监测值；

nn，mm——分别为压力检测点、流量监测点的数目；

Q_i——第i敏感节点的流量值；

——相应于管网压力、流量监测变化值的权重。