數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的城市供水管網(wǎng)水壓傳遞建模及天級(jí)需水量預(yù)報(bào).pdf

1、供水管網(wǎng)系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)間的水壓傳遞關(guān)系的辨識(shí)是供水壓力調(diào)度優(yōu)化的基礎(chǔ)，準(zhǔn)確的需水量預(yù)報(bào)可以合理規(guī)劃凈水生產(chǎn)，兩者對(duì)供水管理和決策都有重要意義。本文利用某城市的供水管網(wǎng)水壓實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)以及歷史需水量數(shù)據(jù)，分別建立了管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間的水壓傳遞模型和城市天級(jí)需水量預(yù)報(bào)模型。
　　本文首先研究了一類供水管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間水壓傳遞模型的建立方法，該方法先根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)水壓進(jìn)行 Pearson相關(guān)性分析，選出網(wǎng)絡(luò)中與某些節(jié)點(diǎn)強(qiáng)相關(guān)的重要節(jié)點(diǎn)，稱為中心節(jié)點(diǎn)

2、，而和中心節(jié)點(diǎn)水壓強(qiáng)相關(guān)的節(jié)點(diǎn)稱為關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)；一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)及其若干關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，如此對(duì)供水網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行劃分；而對(duì)每一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)為中心節(jié)點(diǎn)處的水壓值由其關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)處的水壓值所決定，稱這種關(guān)系為水壓傳遞；建立一個(gè)線性回歸模型來(lái)定量描述水壓傳遞關(guān)系，模型輸出為中心節(jié)點(diǎn)的水壓估計(jì)值，輸入為關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)的水壓測(cè)量值，模型參數(shù)使用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)估計(jì)。把此方法應(yīng)用于設(shè)置了77個(gè)測(cè)壓節(jié)點(diǎn)、覆蓋250km2的某城市供水管網(wǎng)，劃分得到了47個(gè)子網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)造的水壓傳

3、遞模型平均相對(duì)誤差值不超過(guò)3％。之后進(jìn)一步提出了基于模型的水壓調(diào)節(jié)方案，并采用數(shù)值仿真測(cè)試了方法的可行性。此外，分別采用基于時(shí)間序列分析的方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立了天級(jí)需水量預(yù)報(bào)模型。時(shí)間序列分析方法從歷史需水量數(shù)據(jù)中提取不同周期的用水模式，然后基于數(shù)據(jù)進(jìn)行模型殘差修正。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則采用函數(shù)映射逼近的方式，建立需水量及其相關(guān)因素之間的函數(shù)關(guān)系。對(duì)此，本文分別基于傳統(tǒng)的多層感知器網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了需水量預(yù)報(bào)模型，并建立了網(wǎng)絡(luò)權(quán)