本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)驅(qū)動的城市供水管網(wǎng)異常事件偵測方法　出處：《浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版)》2017年11期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 城市供水管網(wǎng) 異常偵測 VARX SPC 貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 信噪比分析

【摘要】：針對供水管網(wǎng)爆管等監(jiān)控問題,提出數(shù)據(jù)驅(qū)動的供水管網(wǎng)異常事件偵測方法.在某市供水管網(wǎng)獨(dú)立計量區(qū)域(DMA)內(nèi),采用打開消防栓方式進(jìn)行模擬爆管實驗,在對實測數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪等預(yù)處理的基礎(chǔ)上,分別采用基于VARX模型的差異分析方法和統(tǒng)計過程控制(SPC)方法進(jìn)行異常偵測,再使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)綜合推理.通過引入信噪比分析,降低了綜合推理后的誤報次數(shù).實驗結(jié)果表明,該異常偵測方法可以達(dá)到較高的準(zhǔn)確性.
[Abstract]:Aiming at the monitoring problem of pipe burst in water supply network, a data-driven method for detecting abnormal events of water supply network is proposed, which is in the independent measurement area of water supply network in a certain city. Using the open fire hydrant to carry on the simulation tube burst experiment, on the basis of the pre-processing and so on wavelet denoising of the measured data. The difference analysis method based on VARX model and the statistical process control (SPC) method are used for anomaly detection, and then Bayesian network is used to synthesize reasoning. SNR analysis is introduced. The number of false positives after comprehensive reasoning is reduced. The experimental results show that the method can achieve high accuracy.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)資助項目(61233004) 國家自然科學(xué)浙江聯(lián)合基金資助項目(U1509205)
【分類號】：TU991.33
【正文快照】： 我國城市發(fā)展迅猛,新舊管道并存,市政工程、交通碾壓導(dǎo)致供水管網(wǎng)異常事件頻發(fā),使整個供水系統(tǒng)運(yùn)行承受著巨大壓力.雖有數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)(supervisory control and data acquisition,SCADA)支撐,但經(jīng)驗式的監(jiān)控調(diào)度已難以承擔(dān)城市安全供水重任,城市管網(wǎng)漏失率居高不下.

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