技术领域
[0001] 本
发明属于输水管网设计技术领域，特别是一种输水管网管漏损定位系统及定位方法。
背景技术
[0002] 目前多数供水企业设备陈旧、技术水平提高缓慢、管理体制存在着许多问题，使我国城市管网漏损率均未达到《2000年供水行业规划目标》中所规定的8％目标。我国现在所执行的《城市供水管网漏损控制及评定》CJJ92---2002标准，为不大于12％，其距国际发达国家的先进水平还有很大的差距。国内大多数城市漏损率约在20％左右，其中约70％是管线漏水造成的。中国水务企业一年的漏损水量约为102亿吨，1.5亿城市人口一年的生活
饮用水，若以售水的每吨水价2元计算，则漏损水量的经济损失则高达每年200亿元以上。
[0003] 市场上大部分企业开发的基于DMA(分区计量)的漏损监测系统可以监测到流量变化，直接反映漏损量，但无法精确定位漏损点，从而给供水企业的维修带来很大困扰。
发明内容
[0004] 有鉴于此，本发明提供了一种可以对输水管网上的漏损点进行精确定位的输水管网管漏损定位系统及定位方法，以解决上述问题。
[0005] 一种输水管网管漏损定位系统，所述输水管网上设置有n个
传感器以监测传感器设置
位置的水
力状况。所述输水管网管漏损定位系统包括一个初始化设置单元，所述初始化设置单元用于在输水管网上模拟设置任意数量个可疑漏损点，以及设置
迭代繁衍次数或适应度的
精度范围C，任意一个可疑漏损点包括漏损
节点值和漏损系数。一个基于水力模型的计算模
块，所述基于水力模型的计算模块用于将任意一个可疑漏损点的漏损点值与漏损系数代入水力模型进行计算，以计算得出该可疑漏损点基于水力模型模拟的管网压力和流量值与该点最近处的实测的管网压力和流量值的适应度值。所述适应度值计算所使用的公式：
[0006]
[0007]
[0008] 其中：f(x)为适应度值；
[0009] X是任一个可疑漏损点的向量值，即X＝[漏损点位，漏损系数]；
[0010] n为传感器的数量；
[0011] m＝(p1,p2,p3,…pn)为压力实测值；
[0012] 为模拟压力值。
[0013] 一个比较判断模块，所述比较判断模块用于比较所述f(x)的值与适应度精度C并判断该f(x)的值是否位于适应度精度范围C内；以及
[0014] 一个繁衍迭代模块，所述繁衍迭代模块在当f(x)的值不在适应度精度范围C内时通过遗传
算法对该可疑漏损点进行选择、交叉、最后进行变异以繁衍迭代多次生成多个下一代可疑漏损点；
[0015] 一个循环模块，所述循环模块用于当f(x)的值不在适应度精度范围C内
时针对多个下一代可疑漏损点进行执行所述基于水力模型的计算模块以及比较判断模块以获得位于适应度精度范围C内的可疑漏损点。
[0016] 进一步地，任意一个漏损点的漏损量由漏损系数代入漏损流量幂律方程式中求得，所述漏损流量幂律方程式为：
[0017]
[0018] 其中，Q为漏损流量；
[0019] ce是管网漏损漏损指数；
[0020] ee。为管网漏损喷射指数；
[0021] p是发生漏损的节点处的计算压力。
[0022] 进一步地，所述水力模型是基于epanet建立的。
[0023] 进一步地，当适应度值f(x)位于所述适应度精度范围C内时，所述可疑漏损点即为真实漏损点。
[0024] 进一步地，当繁衍迭代的次数大于所述初始化设置单元所设定的迭代繁衍次数时，所述可疑漏损点即为真实漏损点。
[0025] 进一步地，当繁衍迭代的次数大于所述初始化设置单元所设定的迭代繁衍次数时，所述输水管网没有真实的漏损点。
[0026] 进一步地，当繁衍迭代的次数小于或等于所述初始化设置单元设置的迭代繁衍次数时，该可疑漏损点所对应的适应度值f(x)位于所述适应度精度范围C内时，所述可疑漏损点即为真实漏损点。
[0027] 进一步地，所述传感器用于监测该传感器所处位置的管网压力与流量值。
[0028] 一种输水管网管漏损定位方法，所述输水管网上设置有n个传感器以监测传感器设置位置的水力状况，其包括如下步骤:
[0029] 提供一个初始化设置单元，所述初始化设置单元用于用于在输水管网上模拟设置任意数量个可疑漏损点，以及设置迭代繁衍次数或适应度的精度范围C，任意一个可疑漏损点包括漏损节点值和漏损系数；
[0030] 提供一个基于水力模型的计算模块，所述基于水力模型的计算模块用于将任意一个可疑漏损点的漏损点值与漏损系数代入水力模型进行计算，以计算得出该可疑漏损点基于水力模型模拟的管网压力和流量值与该点最近处的实测的管网压力和流量值的适应度值。所述适应度值计算所使用的公式：
[0031]
[0032]
[0033] 其中：f(x)为适应度值；
[0034] X是任一个可疑漏损点的向量值，即X＝[漏损点位，漏损系数]；
[0035] n为传感器的数量；
[0036] m＝(p1,p2,p3,…pn)为压力实测值；
[0037] 为模拟压力值；
[0038] 提供一个比较判断模块，所述比较判断模块用于比较所述f(x)的值与适应度精度C并判断该f(x)的值是否位于适应度精度范围C内；
[0039] 提供一个繁衍迭代模块，所述繁衍迭代模块在当f(x)的值不在适应度精度范围C内时通过
遗传算法对该可疑漏损点进行选择、交叉、最后进行变异以繁衍迭代多次生成多个下一代可疑漏损点；以及
[0040] 提供一个循环模块，所述循环模块用于当f(x)的值不在适应度精度范围C内时针对多个下一代可疑漏损点进行执行所述基于水力模型的计算模块以及比较判断模块以获得位于适应度精度范围C内的可疑漏损点。
[0041] 进一步地，当适应度值f(x)位于所述适应度精度范围C内时，所述可疑漏损点即为真实漏损点。
[0042] 与
现有技术相比，本发明提供的利用水力模型以及遗传算法可以比较准确地定位出漏损点的位置，从而有助于维修工尽快赶到漏损点去维修输水管网。
附图说明
[0043] 图1为为现有技术中的一个供水管网网络拓扑结构图。
[0044] 图2为本发明提供的输水管网管漏损定位系统的结构原理示意图。
[0045] 图3为图2的输水管网管漏损定位系统的
流程图。
具体实施方式
[0046] 以下对本发明的具体
实施例进行进一步详细说明。应当理解的是，此处对本发明实施例的说明并不用于限定本发明的保护范围。
[0047] 如图1至图3所示，其为本发明提供的输水管网管漏损定位系统的原理示意图。所述输水管网管漏损定位系统用于对输水管网10中出现的漏损点进行定位。从所周知，通常输水管网10都会包括多个消防栓节点11，至少一个供水水源节点12，以及多条连接多个所述消防栓节点11与供水水源节点12的管道13。如图1所示，每一个圆框代表一个消防栓节点11，即根据实际的需要，需要在此设置一个消防栓。在供水管网中，消防栓的设置有其内在的要求，如室外消防给水管网应布置成环状管网，室外消防栓的消防给水管道的最小直径不应小于100mm，向环状管网输水的输水管不应少于一条，以及两
阀门之间的管道上的消火栓数量不宜超过10个等等。也因此，所述管道13的数量大于所述消防栓节点11的数量。为此，在消防栓处设置传感器具有较强的代表性，所述传感器用于测量实际的水力状况，如管网压力与流量值等等。本发明的定位原理就是任意在输水管网10上设置多个虚拟的漏损点，通过计算使其值逼近最接近的传感器所回传的真实值，由于所设置的传感器的位置是已经的，从而便可以知道虚拟的漏损点的真实位置，从而定位该漏损点的位置。
[0048] 所述输水管网管漏损定位系统包括一个初始化设置单元20，一个基于水力模型的计算模块21，一个比较判断模块22，一个基于遗传算法的繁衍迭代模块23，以及一个循环模块24。
[0049] 所述初始化设置单元20用于初始化设置输水管网上模拟设置的任意个可疑漏损点的数量，以及用于设置迭代繁衍的次数B和适应度的精度范围C。任意一个所述可疑漏损点包括漏损节点值和漏损系数。所述漏损节点值是指代表管网水力模型中管线连接点的编号，其用于表征三通，转折点、消防栓、阀门，水表量，其作用在于通过漏损节点值找到连接点并设置管网水力模型中该点的漏损系数。所述漏损系数用于计算该位置的漏损量。任意一个漏损点的漏损量可以由漏损系数代入漏损流量幂律方程式中求得，所述漏损流量幂律方程式为：
[0050]
[0051] 其中，Q为漏损流量；
[0052] ce是管网漏损漏损系数，；
[0053] ee为管网漏损喷射指数；
[0054] p是发生漏损的节点处的管网压力。
[0055] ce当第一次进行计算时，所述ce是管网漏损漏损系数ce是由所述初始化设置单元20随机设置的。如果经所述基于水力模型的计算模块21计算后，所述ce所对应的漏损点的适应度落入所设定的适应度精度范围内，则所述ce的值便为该随机值。如果该漏损点的适应度没有落入所设定的适应度精度范围内，则应当由繁衍迭代模块23进行根据遗传算法来计算，此时，所述ce就是通过所述繁衍迭代模块23计算得到的。
[0056] ee是指压力指数，常规情况下默认为0.5，其可以根据实际情况进行设定。
[0057] P是根据所述传感器来测量得到值代入水力模型中计算得到，即通过epanet管网水力模型引擎计算出来。水力模型会进下面进行详细说明。
[0058] 所述基于水力模型的计算模块21用于将任意一个可疑漏损点的漏损点值与漏损系数代入水力模型进行计算，以计算得出该可疑漏损点基于水力模型模拟的管网压力和流量值与该点最近处的实测的管网压力和流量值的适应度值。所述适应度值计算所使用的公式：
[0059]
[0060]
[0061] 其中：f(x)为适应度值；
[0062] X是任一个可疑漏损点的向量值，即X＝[漏损点位，漏损系数]，其由所述初始化设置单元10初始化设置。
[0063] n为传感器的数量；
[0064] m＝(p1,p2,p3,…pn)为压力实测值，其可以根据所述传感器来测量得到值代入水力模型中计算得到；
[0065] 为模拟压力值，其可以通过水力模型计算得到。
[0066] 需要说明的是，水力模型为一种现有技术，在本实施例中所使用的水力模型基于epanet建立的，其是由美国环保署开发的、发布的开源供水管网模拟
软件EPANET2.0。其可以输入实际测量得到的各种实际参数，通过该软件建立水力模型，然后导出水力模型.inp格式文件，然后以水力模型文件为输入通过程序调用EPANET水力计算引擎库可以得到管网模型所有节点压力和管线流量值。该水力模块EPANET的管网水力模型的基本构成包括两部分，一是水力模型的物理构成，二是水力模型的输入参数。对于水力模型的物理构成，其必须有节点、管段，至少一个水库或水池等，但不考虑水质部分、水
泵能耗和管网造价等参数。对于水力模型的输入参数，其通常为一个多维量。例如对于节点，其包括坐标值，标高，基本需水量等参数。对于管段，其包括起、止节点，长度，直径，粗糙系数等参数。上述介绍应当为现有技术，并为本领域技术人员所习知。利用该EPANET水力模型可以提供完整和精确的水力模拟能力，完整和精确的水力模拟是有效水质模拟的先决条件。该EPANET水力模型利用Hazen-Williams,Darcy-Weisbach或Chezy-Manning公式计算摩擦
水头损失，包含了弯头、附件等处的局部水头损失计算，还可模拟恒速和变速水泵，可进行水泵提升
能量和成本分析以及模拟各种类型的阀门，包括遮蔽阀、止回阀、调压阀和流量
控制阀。对于该EPANET水力模型的具体使用方法，
专利号为201711092872.5，专利名称为由开源GIS及
数据库构建给水管网管理及水力模型方法已经公开了相关的方案。另外2009年的《计算机工程与应用》的
45(6)期的第35页所公开的《基于EPANET与AreEngine的供水管网建模软件》也公开了其使用方法，在此不再赘述。
[0067] 通过基于该EPANET水力模型以及管网模拟软件EPANET2.0的计算，即可计算出该漏损点的适应度值f(x)。当然可以想到的是，所述适应度值f(x)并不是一个值，而是对应于任意数量个漏损点的适应度值f(x)。
[0068] 所述比较判断模块22用于比较所述适应度值f(x)的值与适应度的精度范围C并判断该f(x)的值是否位于适应度精度范围C内。当所述适应度值f(x)的值位于所述适应度精度范围C内时，即可推定该适应度值f(x)所对应的漏损点为最佳个体，也即适应度值f(x)所对应的漏损点为真实的漏损点，由于该漏损点提供了精确的位置，从而用户可以赶往该漏损点进行维修。而当所述适应度值f(x)的值不位于所述适应度精度范围C内时，则说明该适应度值f(x)所对应的漏损点不为真实的漏损点，需要重新进行计算。然而通常也不可能重新通过所述初始化设置单元10来假设另外的一批的虚拟漏损点来模拟，这样成功率太低，且需要大量的计算时间，会造成大量的漏损。因为随着城市越来越大，输水管网也越来越长，一般都会达到上千公里，这明显是不可能每一次去假设一些漏损点，然后通过水力模型去计算以得出其是否是漏损点。因为漏损点太多，其计算将会耗费大量的时间，在该大量的时间内无疑会造成很大的漏水量。因此，需要对该非真实漏损点进行进一步的处理，以在其
基础上得到进一步逼近真实的漏损点。
[0069] 所述繁衍迭代模块23在当f(x)的值不在适应度精度范围C内时通过遗传算法对该可疑漏损点进行选择、交叉、最后进行变异以繁衍迭代多次生成多个下一代可疑漏损点。遗传算法本身应当为一种现有技术，其是模拟达尔文
生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。借鉴生物进化论，遗传算法将要解决的问题模拟成一个生物进化的过程，通过复制、交叉、突变等操作产生下一代的解，并逐步淘汰掉适应度函数值低的解，增加适应度函数值高的解。这样进化N代后就很有可能会进化出适应度函数值很高的个体。该遗传算法具体的算法步骤，可以包括如下步骤，如编码；随机产生种群；依据适应度选择父母；用父母的
染色体按照一定的方法进行交叉，生成子代；对子代染色体进行变异。在编码步骤中，就是把求解的漏损节点和漏损系数编码为一种符号串，用无符号二进制整数来表示。例如把为漏损节点和漏损量分别表示为0～7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。例如，基因型X＝101110所对应的表现型是：x＝[5，6]，其中5可表示为漏损节点id，6可表示为漏损系数。个体的表现型x和基因型X之间通过编码和解码程序相互转换。然后将上述编码后的量进行随机产生群，如群体规模的大小取为4，即群体由4个个体组成，每个个体可通过随机方法产生。如：011101，101011，011100，111001。然后通过上述的水力模型的计算，得到适应度值f(x)不在适应度精度范围C内的漏损点，成为父母，最后根据遗传算法，进行交叉，生成子代，再对子代染色体进行变异，即形成下一代的漏损点。
[0070] 所述循环模块24用于当f(x)的值不在适应度精度范围C内时针对由繁衍迭代模块23所计算出的多个下一代可疑漏损点进行执行所述基于水力模型的计算模块21以及比较判断模块22以获得位于适应度精度范围C内的可疑漏损点。当然可以想到的是,当所述繁衍迭代模块23所完成的迭代的次数大于所设置迭代繁衍的次数B时,还是没有找到位于适应度精度范围C内的可疑漏损点时,则可以认为在这些可疑漏损点中,没有真实的漏损点,即输水管网中不存在漏损。
[0071] 本发明还提供一种定位方法，其包括如下步骤:
[0072] S101：提供所述初始化设置单元20，所述初始化设置单元20用于用于在输水管网上模拟设置任意数量个可疑漏损点，以及设置迭代繁衍次数或适应度的精度范围C，任意一个可疑漏损点包括漏损节点值和漏损系数；
[0073] S102：提供所述基于水力模型的计算模块21，所述基于水力模型的计算模块21用于将任意一个可疑漏损点的漏损点值与漏损系数代入水力模型进行计算，以计算得出该可疑漏损点基于水力模型模拟的管网压力和流量值与该点最近处的实测的管网压力和流量值的适应度值。所述适应度值计算所使用的公式：
[0074]
[0075]
[0076] 其中：f(x)为适应度值；
[0077] X是任一个可疑漏损点的向量值，即X＝[漏损点位，漏损系数]；
[0078] n为传感器的数量；
[0079] m＝(p1,p2,p3,…pn)为压力实测值；
[0080] 为模拟压力值；
[0081] S103：提供比较判断模块22，所述比较判断模块22用于比较所述f(x)的值与适应度精度C并判断该f(x)的值是否位于适应度精度范围C内；
[0082] S104：提供繁衍迭代模块23，所述繁衍迭代模块23在当f(x)的值不在适应度精度范围C内时通过遗传算法对该可疑漏损点进行选择、交叉、最后进行变异以繁衍迭代多次生成多个下一代可疑漏损点；以及
[0083] S105：提供一个循环模块24，所述循环模块24用于当f(x)的值不在适应度精度范围C内时针对多个下一代可疑漏损点进行执行所述基于水力模型的计算模块以及比较判断模块以获得位于适应度精度范围C内的可疑漏损点。
[0084] 在步骤S103：当适应度值f(x)位于所述适应度精度范围C内时，所述可疑漏损点即为真实漏损点。
[0085] 与现有技术相比，本发明提供的利用水力模型以及遗传算法可以比较准确地定位出漏损点的位置，从而有助于维修工尽快赶到漏损点去维修输水管网。
[0086] 以上仅为本发明的较佳实施例，并不用于局限本发明的保护范围，任何在本发明精神内的
修改、等同替换或改进等，都涵盖在本发明的
权利要求范围内。
