[发明专利]一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法

权利要求书

1.一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤1、对所关注区块管网进行压力监测点布阵

对所关注区块的局部管网部署智能压力计监测点，相邻监测点间距1km；所述智能压力计的采样频率为0.1Hz～0.033Hz，采样精度1级；

从水司SCADA中获取监测点10km范围内的泵站启停泵机实时数据和5km范围内的大用户远传大表实时数据，这两项实时数据的采样频率为分钟级；

步骤2、建立所关注区块管网的稳态和瞬态水力模型

(1)稳态水力模型建立：利用GIS图建立区块供水管网基本结构，设置管道和节点基本信息；

(2)瞬态水力模型建立：在稳态水力模型基础上利用瞬态水力仿真软件建立瞬态模型，并进行瞬态模型参数设置；

通过稳态水力模型模拟，获得停泵或大用户进水时的稳态压降；

通过瞬态水力模型模拟，获得停泵或大用户进水时的瞬态压降；

准瞬态压力信号下的压降介于稳态压降和瞬态压降之间；

步骤3、根据实测数据，计算各监测点判异阈值

在线检测一段时间后，平台数据库存储各监测点所采集的压力数据，预处理剔除异常数据；

对每个监测点，计算每分钟的升降波动值，即一分钟内采样数据的最大值和最小值的差值，降压差值为负，升压差值为正，得到分钟级波动值；

统计每个监测点的分钟级波动值序列，得到平均值u_i和标准差σ_i；通过平均值u_i和标准差σ_i确定第i监测点的判异阈值；

步骤4、根据运行数据，建立干扰信号库

结合步骤2得到的稳态和瞬态水力模型，利用步骤3各监测点所采集的压力数据以及从水司SCADA中收集同期相关泵站启停泵机、大用户实时水量数据，分别模拟泵站停泵、大用户进水扰动情形，得到各监测点的瞬态压降和稳态压降；

当泵站或大用户邻近监测点i在j时刻稳态压降超过判异阈值时，视为受到干扰；

收集、整理发生时刻j、干扰源、干扰量、受扰监测点、最大压降△PMAX_ij和最小压降△PMIN_ij，建立干扰信号库；

步骤5、建立扰动消息发送机制

干扰源动作时，向相关邻近测点主动发送信息；

云平台通过监视水司SCADA中相关泵站启停泵机、大用户实时水量数据，及时发现干扰源动作，包括动作发生时刻、干扰源、干扰量；

在干扰信号库中检索相同干扰源、相近干扰量的历史记录，根据该记录向相关邻近监测点m主动发送信息，包括最大压降和最小压降；

步骤6、实际侦测应用

实际应用中，各监测点智能压力计按0.1Hz～0.033Hz频率采集压力信号，除定时上传云平台外，定期监测压力波动值，超判异阈值预警处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法，其特征在于：在稳态水力模型建立后利用区块内需水节点用水量和压力的历史数据进行稳态水力模型校核。

3.根据权利要求1所述的一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法，其特征在于：在瞬态水力模型建立后，利用启停泵、大用户进水或专门爆管模拟试验的实测和模拟数据检验、校正瞬态水力模型。

4.根据权利要求1所述的一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法，其特征在于：干扰信号库需要定期更新，以符合所关注区块管网干扰源的变化。

5.根据权利要求1所述的一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法，其特征在于：将泵机、进水阀控制器和智能压力计通过MCU组网，直接传送动作消息。

6.根据权利要求1所述的一种基于准瞬态压力信号的爆管侦测方法，其特征在于：步骤6具体包括：

步骤6.1智能压力计每分钟定期计算压力波动值△P_ik并过滤压力突升后的突发压降，其中k为当前时刻；

步骤6.2按下式判断突发压降超限状况；若满足，则情况正常，返回步骤6.1继续监测；否则，预警，到步骤6.3；

式中，η_ik为当前k时刻、当前监测点i是否收到干扰动作消息，η_ik＝1表示收到扰动消息，η_ik＝0表示无扰动消息，ΔP_MAX_in为监测点i收到干扰动作消息中的历史n时刻最大压降；

步骤6.3通过MCU组网直接联络1km范围内的邻近监测点，若有2个以上监测点同时预警，进入步骤6.4；否则，返回步骤6.1继续监测；

步骤6.4向平台或用户终端直接发出报警信息；平台接收到报警信号后，显示所有报警监测点位置及突发压降值，并按重力法近似定位爆管点。