李秋颖赵中梁杨晋
黑龙江科技大学哈尔滨150022
摘要：本文针对于城市供水管网片区用水异常模式识别进行了探讨，独立计量区域(DMA)是一种有效的城市供水管网管理方法，近年来受到国内外供水企业的广泛关注。由于DMA的实施不仅能有效减少管网漏失，而且有利于实现管网的压力管理和优化运行，根据自来水公司对城市供水管网的流量监控得到流量仪表测量的DMA区域用水情况。由两个区域的不同DMA分区入口的流量仪表测得的数据序列中水的瞬时流量变化，辨识出该区域的典型用水模式单位的用水量在时间上有显著不同的分布。
关键词：DMA；流量监控；管网漏失；水平衡方程；
一.问题的提出与分析
1.1根据对城市供水管网的流量监控，得到两区域的瞬时水流量监图像
用水模式数据采集方案用水模式数据采集方案包括以下几个方面:所要采集的特征用户样本点的选择、样本类型、采样起止时间、每个类型样本的数量等。方案目的是使样本数据能够反映全体数据的真实性，由局部推断总体，然后对某类型使用者的用水模式分析并且做出合理的推断。
1.2.基于不确定性度量的用户用水模式分析基于不确定性度量的用户用水模式分析主要包括:用水模式系数的概率密度分布拟合及假设检验、用水模式系数的不确定性度量、资料的标准化处理及其表达。
根据营收数据并应用上述分析方法确定用户类型及样本选择，并设定数据采集方案，测试用户类型累计水量超过90%，结果如表5-2-1所示。
各类型用户的水量占比及累计占比
1.3用水模式系数概率密度分布拟合
用水模式的不确定性度量方法如下:①假定某类型用水量的某时段用水模式系数符合某种概率密度分布。对测试所得用水模式系数进行概率密度分布拟合，计算相关概率密度分布参数。执行步骤①～②，计算各时段类型使用者用水量的概率密度分布及相应分布函数参数。③采用重采样技术，根据所得用水模式系数的概率密度分布函数及其参数重新生成使用者的用水模式。应用Easyfit软件对各类型用户在各时段的用水模式系数进行概率密度分布拟合。采用正态分布函数，参数的最大似然估计如下:μ=1.69798、σ=0.279817;可知拟合效果良好。
结论与建议：在进行判断用水模式数据的不确定性度量之前需要进行资料标准化处理，自动去除奇异数据。用水模式系数的概率分布以及相应参数是用户用水不确定性特征的度量，重采样技术可自动生成符合该不确定性规则的用水模式系数，可根据用水模式系数的不确定性对管网系统运行的鲁棒性进行评估，进而设计出稳健的管网运行调度系统，为使管网运行更为安全稳健。
二、模型的建立以及求解
Almandoz认为系统有效供水量曲线(曲线)和系统供水量曲线曲线)形状应近似，用图解方法来比较两曲线方差的办法判断两曲线相似度。
这种方法程序简单,并能够得到较为可信的结果,但两条曲线的方差相同却不能说明曲线形状是相似的,因此利用曲线的方差判断其相似性是不合理的。
三、参考文献
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