本發(fā)明屬于市政工程和城市供水管網(wǎng)安全性領(lǐng)域，具體涉及一種基于最小化爆管檢測閾值的供水管網(wǎng)水壓傳感器布局方法。

背景技術(shù)：

1、供水管網(wǎng)是城市的生命線工程，其穩(wěn)定運(yùn)行對保障人們的生活、生產(chǎn)用水至關(guān)重要。然而，管道老化和管網(wǎng)維護(hù)不足等因素不可避免地導(dǎo)致爆管，造成大量水資源浪費(fèi)，同時對系統(tǒng)正常運(yùn)行帶來威脅。隨著傳感器技術(shù)、通信技術(shù)和數(shù)據(jù)處理算法的發(fā)展，通過分析監(jiān)測數(shù)據(jù)中的異常壓降，可以對供水管網(wǎng)進(jìn)行實(shí)時爆管監(jiān)測。但考慮到監(jiān)測管網(wǎng)的建設(shè)和維護(hù)成本，在供水管網(wǎng)的每個節(jié)點(diǎn)安裝水壓傳感器并不切實(shí)際。因此，需要綜合考慮經(jīng)濟(jì)效益和監(jiān)控能力，合理布置水壓傳感器以實(shí)現(xiàn)有效的爆管檢測。

2、目前的供水管網(wǎng)水壓傳感器優(yōu)化布局方法是利用漏損和爆管事件覆蓋矩陣來優(yōu)化水壓傳感器的布局。然而，在不確定的背景噪音或傳感器精度下，這種方法存在問題。例如，背景噪音增加或傳感器精度提高會導(dǎo)致矩陣元素的變化，進(jìn)而影響最終的優(yōu)化布局結(jié)果，使得布局缺乏魯棒性，難以獲得可靠的水壓傳感器布局方案。此外，以往的方法通常將水壓傳感器布局構(gòu)建為單一目標(biāo)的優(yōu)化問題，在確定最佳水壓傳感器數(shù)量時需要繁瑣的求解過程，并且無法同時處理較大的爆管和較小的漏損問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于最小化爆管檢測閾值的供水管網(wǎng)水壓傳感器布局方法。通過本方法使得不同管道的可檢測閾值的相對大小與噪聲無關(guān)，從而解決了水壓傳感器布局隨著背景噪音或傳感器精度的變化而變化問題。

2、本發(fā)明是通過如下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的：

3、一種基于最小化爆管檢測閾值的供水管網(wǎng)水壓傳感器布局方法，其特征在于，包括以下步驟：

4、1.1構(gòu)建供水管網(wǎng)水力模型并進(jìn)行初步校正；

5、1.2根據(jù)供水管網(wǎng)水力模型模擬生成爆管壓降數(shù)據(jù)，創(chuàng)建爆管可檢測閾值矩陣；

6、1.3基于爆管可檢測閾值矩陣，構(gòu)建最小化爆管檢測閾值及最小化傳感器數(shù)量的多目標(biāo)優(yōu)化問題，并采用非支配排序差分進(jìn)化算法求解；

7、1.4根據(jù)求解所得的帕累托最優(yōu)前沿，結(jié)合成本效益分析和距離度量指標(biāo)，確定水壓傳感器的最佳個數(shù)及最優(yōu)布局。

8、步驟1.2中創(chuàng)建爆管可檢測閾值矩陣的方法如下：

9、2.1各管道最大可能爆管流量計(jì)算

10、通過在各管段中間增設(shè)虛擬節(jié)點(diǎn)，依次賦予10,000l/s的節(jié)點(diǎn)流量模擬管道爆管，再采用epanet2.2中壓力驅(qū)動算法進(jìn)行管網(wǎng)水力平差計(jì)算，進(jìn)而獲取各管道最大可能爆管流量qmax：

11、

12、其中，qmax為各管道的最大可能爆管流量，m是管網(wǎng)管道總數(shù)；

13、2.2不同爆管流量下節(jié)點(diǎn)壓降計(jì)算

14、首先，生成從0l/s到每根管道最大可能爆管流量qmax的等差數(shù)列，得到不同等級爆管流量矩陣q，然后利用矩陣q中爆管流量依次進(jìn)行爆管模擬，得到所有節(jié)點(diǎn)壓降值，創(chuàng)建節(jié)點(diǎn)壓力變化矩陣δp；

15、

16、其中，n是管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)總數(shù)；m是管段總數(shù)；l是總的項(xiàng)數(shù)；pi是指在正常工況下節(jié)點(diǎn)i的水壓值；p′i，k表示利用項(xiàng)數(shù)為k對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)流量進(jìn)行爆管模擬時，節(jié)點(diǎn)i的水壓值；δpj表示當(dāng)管段j進(jìn)行爆管模擬時，各爆管流量對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)壓降；i是節(jié)點(diǎn)編號，i＝1，2，…，n；j是管段編號，j＝1，2，…，m；k是項(xiàng)數(shù)編號，k＝1，2，…，l；

17、2.3基于線性插值法的可檢測閾值矩陣構(gòu)建

18、將δp中各元素與背景噪音閾值δpc進(jìn)行比較，δpc的取值范圍為0.6～1.5m，當(dāng)(pi-p′i，k)≥δpc且(pi-p′i，k-1)＜δpc時，使用線性插值法估算節(jié)點(diǎn)i壓降剛好等于背景噪音閾值δpc的爆管流量q′j，i，從而得到可檢測閾值矩陣dtmin；

19、

20、其中，q′j，i表示為管段j發(fā)生爆管時，在節(jié)點(diǎn)i處的最小可檢測爆管流量。

21、步驟1.3的過程如下：

22、3.1目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建

23、水壓傳感器布置方案n(m×n)為0-1二進(jìn)制矩陣，其中m行等于種群大小，n列等于管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)總數(shù)，每個元素隨機(jī)分配值為0或1，表示該節(jié)點(diǎn)是否安裝傳感器；第一項(xiàng)目標(biāo)函數(shù)n的目的是最小化傳感器的數(shù)量以獲得更經(jīng)濟(jì)的布局，第二項(xiàng)目標(biāo)函數(shù)adt的目的是通過最小化經(jīng)過加權(quán)處理后的可檢測閾值來提高傳感器布局在爆管檢測漏損中的性能；因此，這兩個目標(biāo)之間產(chǎn)生了沖突，因?yàn)闇p少傳感器數(shù)量將導(dǎo)致可檢測閾值的增加，從而使水壓傳感器布局轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題；基于這種表示方法，優(yōu)化水壓傳感器布局的目標(biāo)函數(shù)可以表述為以下形式：

24、

25、其中，xi表示節(jié)點(diǎn)i是否設(shè)置水壓傳感器；表示x定義的水壓傳感器布局下管道j的可檢測閾值；lj和dj表示管道長度和直徑；n表示某布置方案中水壓傳感器的總數(shù)；adt為某種布置方案中經(jīng)過加權(quán)處理后的可檢測閾值；

26、3.2啟動非支配排序差分進(jìn)化算法

27、非支配排序差分進(jìn)化算法采用0-1二進(jìn)制編碼方式，染色體數(shù)為管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)總數(shù)；隨機(jī)為染色體賦值0、1，0表示該節(jié)點(diǎn)不設(shè)置水壓傳感器，1表示該節(jié)點(diǎn)設(shè)置水壓傳感器；在運(yùn)行該算法之前，還需要設(shè)置一些關(guān)鍵參數(shù)，包括種群大小、最大迭代次數(shù)、交叉因子和變異因子，算法的執(zhí)行步驟如下：

28、①從種群中隨機(jī)選擇3個個體，通過變異和交叉策略生成新的個體，得到與初始種群大小相同的子代種群；

29、②將父代和子代混合，產(chǎn)生染色體完全相同的新個體，并通過公式(6)計(jì)算其目標(biāo)函數(shù)值；

30、③對種群中的個體進(jìn)行非支配排序和擁擠度計(jì)算，其中非支配排序是一種根據(jù)個體在所有目標(biāo)上的相對優(yōu)劣，將它們分層排序的方法，擁擠度可以通過計(jì)算每個個體之間的距離來確定，這一步驟通過保留排名最高且擁擠度最小的個體作為父代；

31、④以上步驟循環(huán)迭代，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)gmax，這樣就可以得到步驟3.1中所構(gòu)建的優(yōu)化水壓傳感器布局的目標(biāo)函數(shù)的帕累托最優(yōu)前沿。

32、步驟1.4的方法如下：

33、4.1確定水壓傳感器的最佳個數(shù)

34、本發(fā)明通過成本效益分析引入了一個經(jīng)濟(jì)評估指標(biāo)，即凈成本nc；nc的最小值處對應(yīng)的水壓傳感器數(shù)量表示傳感器的最佳個數(shù)，由于單位之間的差異，利用式(7)和式(8)對成本ic和可檢測閾值adt進(jìn)行歸一化處理，傳感器放置的凈成本nc是歸一化成本icnor和歸一化收益adtnor之間的差：

35、

36、nc(n)＝icnor(δ，n)+1-adtnor(n)????(9)

37、其中，adtnor是歸一化的可檢測閾值；icnor是歸一化的水壓傳感器投資成本，nmax是最大傳感器個數(shù)，nmin是最少傳感器個數(shù)，c(δ)是傳感器單位成本，n是傳感器數(shù)量。

38、4.2確定水壓傳感器的最優(yōu)布局

39、平均地理平面距離(agpd)和平均最短路徑距離(aspd)是用于描述布局特征的距離度量；agpd衡量的是水壓傳感器布局的二維空間離散度，而aspd是根據(jù)管網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)來評估傳感器布局的離散度，如式(10)和式(11)所示：

40、

41、其中，gdmin和sdmin表示每個水壓傳感器與其最近鄰傳感器之間的距離；n為水壓傳感器的總數(shù)；其中g(shù)dmin通過在二維空間中根據(jù)地理位置確定，而sdmin則通過dijkstra最短路徑算法計(jì)算。

42、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

43、(1)本發(fā)明首次提出以最小化爆管檢測閾值優(yōu)化水壓傳感器布局，利用不同管道的可檢測閾值的相對大小與噪聲無關(guān)的特性，進(jìn)而得到更高魯棒性、實(shí)用性以及漏損和爆管監(jiān)測性能更好的水壓傳感器布局。

44、(2)本發(fā)明將水壓傳感器布局轉(zhuǎn)化為多目標(biāo)優(yōu)化問題，并引入基于非支配排序差分進(jìn)化算法的多目標(biāo)優(yōu)化模型，進(jìn)而在一次優(yōu)化運(yùn)行中獲得不同水壓傳感器個數(shù)下的最優(yōu)布局相較于當(dāng)前單目標(biāo)優(yōu)化方法而言，具有計(jì)算效率高、工程應(yīng)用便利性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。

45、(3)本發(fā)明提出可檢測閾值來優(yōu)化水壓傳感器布局具有更大的平均最短路徑距離和平均地理平面距離，在同時檢測較大爆管和較小漏損方面表現(xiàn)出更好的性能，更具實(shí)用性。