一种面向爆管监测的供水管网压力监测点布置方法
技术领域
本发明属于供水管网压力监测点布置领域，涉及一种基于供水管网节点聚类且面向爆管监测的压力监测点布置方法，主要用于目前供水管网监测分区和监测点布置等工作。
背景技术
供水管网是供水工程中向用户输水和配水的管道系统，爆管不仅会造成水资源浪费、降低供水企业经济效益，更会对居民生活、社会生产等造成负面影响，如何及时发现爆管情况派出维修人员减小损失，甚至在爆管前发现异常压力波动提前维护，是一项亟待解决的问题。供水管网压力监测是了解管网运行状态的最直接最有效的方式，管网管理人员不仅可以通过管网运行的水压信息来进行供水调度，同时也可以通过监测数据的数据异常来进行管网事故预警。因此在深入研究管网运行状态、掌握管网运行模式的基础上，采用科学方法，提出一套面向爆管监测的压力监测点布置方法显得至关重要。针对监测点优化布置问题，国内外学者都提出了一些方法，例如分析节点相似性，构建节点特征矩阵，再利用聚类算法对节点特征矩阵进行聚类分析，依据聚类结果最终确定压力监测点的位置和数量；或采用优化算法求解监测点优化布置模型，利用监测点的数量、位置、监测范围之间的制约关系进行优化，对监测点进行智能选取。然而现有供水管网监测点布置方法多考虑管网处于正常运行状态下，对于爆管监测的针对性不强。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种面向爆管监测的供水管网压力监测点布置方法，解决现有技术中对于爆管监测针对性不强，对供水管网监测不全面的问题。
本发明的技术方案为：
一种面向爆管监测的供水管网压力监测点布置方法，包括以下步骤：
(1)建立供水管网输配系统模拟平台，对管网的各状态变量进行模拟仿真，考察在水力条件变化时供水管网的运行情况，对模型进行压力校核；
(2)节点流量变化的确定；分析正常工况时，节点基础流量增加10％，遍历所有节点，得到正常工况的节点压力敏感度矩阵；分析爆管工况时，联立最大管道漏水模型和扩散器流量公式，得到节点爆管流量并依次添加在各个节点上，得到爆管的节点压力敏感度矩阵；
(3)建立节点压力敏感度矩阵；设管网有n个节点，在i节点处产生了ΔQi的节点流量变化值，i称为流量摄动点，i节点自身的水压变化值为ΔHi，同时全管网的其他节点水压都会受到不同的影响，其中被影响的节点j的水压变化值为ΔHj；选用ΔHj/ΔHi表示i节点流量变化对j节点水压的影响；能够引起其他节点水压变化越大，该节点越适合作为供水管网中的压力监测点；
(4)节点压力敏感度矩阵坐标为(x，y)的元素代表管网y节点发生流量变化时对x节点的影响，x节点所在的行向量代表x节点依次受到管网其他所有节点流量变化影响的趋势，行向量之间的相关性越大，即节点水压变化的相似性越大，节点间的相关性越强；将节点水压敏感度矩阵的行向量作为对象，采用基于空间密度分簇和噪音点的聚类方法进行聚类，被划分到同一簇的节点具有相似的水力条件，如果把同一簇的节点定义为一个监测分区，则同一分区内的数个监测点的压力变化就可以代表区域其他节点的压力变化；分析正常工况的节点压力敏感度矩阵可以划分日常监测分区，分析爆管的节点压力敏感度矩阵得到噪音点，噪音点是不同于其他节点压力变化的特殊点，不属于任何分簇，且噪音点之间的相似性较低，所以在噪音点附近需设置监测点，以指示是否有爆管情况；
(5)构建并求解多目标压力监测点优化布置数学模型；在每个监测分区内以监测点所需投资费用总和及所有监测点覆盖节点需水量作为目标函数，管网水力连通性、管网节点水量影响条件作为约束条件，通过改进的基于参考向量的强度帕累托进化算法求解多目标压力监测点优化布置模型，得到非支配解集，形成多种压力监测点布置方案；
(6)上述的多种压力监测点布置方案都为非支配解，难以取舍，此时需要考虑压力监测点布置原则，应该均布在整个管网，在管网末梢、管网调度敏感点、供水分界处等地需要设置测压点，此外需要结合聚类分析的结果，优先选择监测点与噪音点的重合度高以及覆盖分簇更全面的方案作为最终的压力监测点布置方案。
本发明有益效果：
本发明通过上述技术方案，实现了面向爆管进行供水管网监测的功能，先基于管道漏水模型和流量摄动理论建立节点压力敏感度矩阵；再采用于空间密度分簇和噪音点的聚类方法形成面向爆管的管网节点分簇和对应的管网分区；最后利用改进的基于参考向量的强度帕累托进化算法分析监测分区，生成非支配解集，再综合考虑监测点与爆管工况噪音点的重复率和分簇的覆盖情况，得到最终的监测点布置方案。该方法将聚类算法与优化算法相结合，对比分析正常和爆管两种工况，并充分考虑到聚类噪音点的特殊性，可以更为全面地对供水管网进行监测。
附图说明
图1为本发明压力监测点布置方案流程图；
图2改进的基于参考向量的强度帕累托进化算法(SPEA2)流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例对本发明做进一步的说明。本领域技术人员应当理解，下面所具体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应以此限制本发明的保护范围。
如图1所示，本发明面向爆管监测的供水管网压力监测点布置方法，包括以下步骤：
第一步：利用EPANET软件建立供水管网输配系统模拟平台，对管网的各状态变量进行模拟仿真，考察在水力条件变化时供水管网的运行情况，对模型进行压力校核。
第二步：遍历所有节点，增加节点基础需水量的10％，记录所有节点流量变化前后的压力。
第三步：遍历所有节点，在节点添加爆管流量，记录所有节点流量变化前后的压力。QL表示管道漏失量，AL表示管道破损面积，HL表示管道压力，AD表示管道的截面积，n表示漏失面积比，用来表征管径的破裂程度，取n＝1,即裂口的面积等于截面积。确定爆管流量时选用的最大管道漏水模型，见下公式：
在EPANET软件中扩散器是与连接节点相关的设备，可用于模拟与连接节点相连的管道渗漏。通过扩散器的流量是节点压强的函数，q表示爆管流量，p表示节点压力，C表示流量系数，γ表示压力指数，扩散器出口流量见下式：
q＝Cpγ
联立上述公式可以得到压力指数γ＝0.5，流量系数C＝1.77AD，计算爆管流量见下公式:
q＝1.77ADP0.5
由此可见，不同的管径对应不同的流量系数，通过在节点处定义压力指数与流量系数，可以控制爆管流量的大小。
第四步：在MATLAB环境下调用EPANET模型，获取所有节点流量变化前后的压力。分别用Hi、Hj表示正常工况下i、j节点水压；Hi′、Hj′表示节点流量改变后i、j节点水压。Cji表示i节点对j节点的影响系数，见下公式。
依次在管网的n个节点产生流量变化，每次产生变化后都会形成(n-1)个影响系数，合并影响系数得到的节点水量影响系数矩阵[C]。本文先采用标准差规格化法处理[C]，将[C]中各列元素的标准差进行标准化，对j列元素的表达式如下：
得到水量影响标准矩阵[C']。再将[C']中各列元素的极值进行标准化，对j列元素表达式如下：
经过如上步骤处理后，形成节点压力敏感度矩阵[C”]。
第五步：应用基于空间密度分簇和噪音点的聚类方法对正常工况的节点压力敏感度矩阵进行分析，将水压变化规律一致的节点归为一簇，再考虑管网拓扑结构、行政分区和节点间的水流通路连接关系，将供水管网划分为多个监测分区。采用同样的聚类算法对爆管工况的节点压力敏感度矩阵，记录生成的多个噪音点的位置，用于监测点布置方案的比较。
第六步：在各个监测分区内建立监测点多目标优化数学模型，要求监测点所需投资费用总和最小化且所有监测点覆盖节点需水量最大化。J表示投资费用，G表示每个压力监测点所需投资费用，N为压力监测点的个数，该目标函数如下式所示：
minJ＝G*N
Q表示与所有监测点满足约束条件的节点需水量之和，Qi表示与监测点i满足约束条件的节点的需水量之和，该目标函数如下式所示：
设置两个约束条件，要求两节点间压力差小于阈值h，Hi-Hj＜h；同时采用欧氏距离(rij)法分析节点水压敏感度矩阵，该值越小说明两节点之间的影响程度越大，要求两节点间欧式距离小于阈值λ，rij<λ。在MATLAB环境下应用改进的基于参考向量的强度帕累托进化算法按图2所示过程求解该模型，得到一系列供水管网压力监测点布置方案。
第七步：首先将各个监测点布置方案中监测点的位置与分析正常工况的节点水压敏感度矩阵聚类结果相比较，排除监测点没有覆盖全部分簇的方案。再将监测点的位置与分析爆管工况的节点水压敏感度矩阵的噪音点的位置相对比，优先选择在更多噪音点的附近设置监测点的方案，由此形成最终的压力监测点布置方案。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无法对所有的实施方式予以穷举。凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
