本發(fā)明涉及城市供水管網(wǎng)分區(qū)的劃分。

背景技術(shù)：

1、我國的城鎮(zhèn)供水建設(shè)至今已有一百二十多年的歷史，隨著城市的發(fā)展，供水管網(wǎng)的規(guī)模越來越大，管道老化、管線連接冗余等問題嚴(yán)重影響供水安全，供水管網(wǎng)異常事故頻發(fā)。伴隨著供水需求和供水面積的增加，人們越來越重視供水管網(wǎng)的監(jiān)測和管理體系建設(shè)，為科學(xué)有效的管理供水管網(wǎng)，建立合理的管網(wǎng)分區(qū)具有重要的意義。

2、目前供水管網(wǎng)的分區(qū)方法主要有兩大類：基于人工經(jīng)驗法分區(qū)和基于智能算法分區(qū)。人工經(jīng)驗分區(qū)是根據(jù)自然地理條件結(jié)合行政區(qū)域的劃分，在通過在供水管網(wǎng)配水干管上設(shè)置閥門或流量計，將管網(wǎng)劃為多個區(qū)域。人工經(jīng)驗雖然可以滿足部分供水管網(wǎng)分區(qū)的需要，但依靠人為主觀因素過多，針對小型管網(wǎng)比較有效，面對面積大、復(fù)雜程度高的管網(wǎng)很難有效應(yīng)用。基于智能算法分區(qū)是將智能算法引入到供水管網(wǎng)分區(qū)中來，依靠信息化技術(shù)將錯綜復(fù)雜的管網(wǎng)問題抽象并簡化成基本的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，基于圖論和信息化理論的方法然后再對管網(wǎng)進行加權(quán)分區(qū)。算法分區(qū)避免了由于人的主觀經(jīng)驗造成分區(qū)的隨機性，使分區(qū)更加科學(xué)合理。但大多只考慮水力特性，不能形成明確的分區(qū)邊界，需要在分區(qū)之后人工進行邊界劃分。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是實現(xiàn)供水管網(wǎng)分區(qū)的科學(xué)劃分，本發(fā)明主要是通過使用聚類融合算法結(jié)合供水管網(wǎng)的水力特性和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性確定分區(qū)方案，包括如下方面：

2、1.層次聚類基于水力特性分區(qū)：在構(gòu)建的供水管網(wǎng)水力模型基礎(chǔ)上，模擬管網(wǎng)中節(jié)點爆管，構(gòu)建爆管靈敏度矩陣，根據(jù)層次聚類算法得到管網(wǎng)的水力特性分區(qū)。

3、2.譜聚類基于拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性分區(qū)：利用管網(wǎng)節(jié)點坐標(biāo)和代表管網(wǎng)連接關(guān)系的鄰接矩陣構(gòu)造譜聚類所需的節(jié)點相似矩陣，根據(jù)譜聚類算法得到管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特性分區(qū)。

4、3.聚類融合：將上述兩種方法得到的聚類分區(qū)作為聚類成員，利用聚類融合算法結(jié)合兩種分區(qū)方案的特點，生成結(jié)合水力特性和結(jié)構(gòu)特性的供水管網(wǎng)融合分區(qū)方案。

5、本發(fā)明的有益效果：

6、本發(fā)明以聚類融合算法為基礎(chǔ)實現(xiàn)了供水管網(wǎng)分區(qū)劃分，聚類融合算法對多個聚類結(jié)果進行融合從而得到比單一算法更為優(yōu)越的聚類結(jié)果，結(jié)合了供水管網(wǎng)的水力特性和結(jié)構(gòu)特性，為供水管網(wǎng)分區(qū)方法提供了新的選擇。

技術(shù)特征：

1.一種供水管網(wǎng)分區(qū)劃分的方法，其特征在于，主要包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的供水管網(wǎng)分區(qū)劃分方法，其特征在于，所述步驟1中，在供水管網(wǎng)平均用水量出現(xiàn)的h時刻下，逐個模擬管網(wǎng)中每個節(jié)點發(fā)生爆管，同時記錄下爆管時每個節(jié)點的壓力值和該節(jié)點在正常工況下的壓力值，最后計算靈敏度矩陣xh。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的供水管網(wǎng)分區(qū)劃分方法，其特征在于，所述步驟2中，靈敏度矩陣xh作為層次聚類算法的輸入，以靈敏度矩陣為聚類依據(jù)輸出k個類別。將輸出的k個類別劃分為供水管網(wǎng)的水力特性分區(qū)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的供水管網(wǎng)分區(qū)劃分方法，其特征在于，所述步驟3中，譜聚類算法是一種基于圖論的分割問題。該算法將數(shù)據(jù)對象視為是圖的頂點v，將頂點間的相似度量化作為相應(yīng)頂點連接邊e的權(quán)值，得到一個基于相似度的無向加權(quán)圖g＝(v，e)，將聚類問題轉(zhuǎn)化為圖的劃分問題。將供水管網(wǎng)抽象為由節(jié)點集合v和管段結(jié)合e組成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖g＝(v，e)。節(jié)點集合包括點的坐標(biāo)，忽略管段的管徑、流量等屬性。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的供水管網(wǎng)爆管分區(qū)劃分方法，其特征在于，所述步驟4中，節(jié)點相似矩陣aij作為譜聚類算法的輸入，以節(jié)點相似矩陣為聚類依據(jù)輸出k個類別。將輸出的k個類別劃分為供水管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特性分區(qū)。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的供水管網(wǎng)爆管分區(qū)劃分方法，其特征在于，所述步驟5中，聚類融合(clustering?ensemble/clustering?combination)的概念是指：對一組對象采用不同的算法或者不同參數(shù)下的同一算法進行劃分得到多個不同結(jié)果，然后不采用數(shù)據(jù)對象原來的特征通過這些結(jié)果進行合并得到最終的聚類結(jié)果。聚類融合算法主要包括兩部分：聚類成員和共識函數(shù)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的供水管網(wǎng)分區(qū)劃分方法，其特征在于，所述步驟6中，本發(fā)明管網(wǎng)分區(qū)效果采用的評價指標(biāo)為：卡林斯基-哈拉巴斯指數(shù)(chi)、不相似度(sc)和戴維森堡丁指數(shù)(dbi)，chi和sc越大代表聚類效果越好，dbi越小代表聚類效果越好。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種供水管網(wǎng)分區(qū)劃分的方法。此方法用于確定供水管網(wǎng)的分區(qū)，首先使用層次聚類算法借助管網(wǎng)用水量均時的靈敏度矩陣進行聚類，得到管網(wǎng)的水力特性分區(qū)。然后利用管網(wǎng)節(jié)點坐標(biāo)和代表管網(wǎng)連接關(guān)系的鄰接矩陣構(gòu)造譜聚類所需的節(jié)點相似矩陣，根據(jù)譜聚類算法得到管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)特性分區(qū)。最后將上述兩種方法得到的聚類分區(qū)作為聚類成員，利用聚類融合算法結(jié)合兩種分區(qū)方案的特點，生成結(jié)合水力特性和結(jié)構(gòu)特性的供水管網(wǎng)融合分區(qū)方案。本發(fā)明通過相關(guān)實驗驗證了方法的有效性。

技術(shù)研發(fā)人員：方旭,彭森,吳卿,田一梅
受保護的技術(shù)使用者：天津大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21