應用聚類算法識別供水管網(wǎng)爆管事故
本文選題:爆管識別 + 聚類算法 ; 參考:《清華大學學報(自然科學版)》2017年10期
【摘要】:作為現(xiàn)代都市的生命線,供水管網(wǎng)在人們的日常生活和城市的發(fā)展中占據(jù)不可替代的地位,然而爆管問題一直困擾著整個供水行業(yè)。針對供水管網(wǎng)爆管事故,該文以流量監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎,通過分析計量分區(qū)(district metering area,DMA)各個出入口流量計的數(shù)據(jù)關聯(lián)性,使用聚類算法檢測各種事件引起的異常流量數(shù)據(jù),然后依據(jù)其出入口流量的變化特征識別管線爆管事故。結果表明:該方法應用在多出入口DMA時,識別效果會受到DMA出入口的數(shù)量與位置的影響,在出入口數(shù)量較少且位置適宜的前提下,能夠準確識別爆管事故,并具有較低誤報率。
[Abstract]:As the lifeline of modern city, water supply network plays an irreplaceable role in people's daily life and the development of city. However, the problem of pipe burst has been puzzling the whole water supply industry. In view of pipe burst accident in water supply network, based on the flow monitoring data, this paper analyzes the data correlation of each entrance and exit Flowmeter in district metering area, and uses clustering algorithm to detect the abnormal flow data caused by various events. Then the pipeline burst accident is identified according to the change characteristics of the inlet and outlet flow. The results show that when the method is applied to multiple entry and exit DMA, the recognition effect will be affected by the number and location of the DMA entrance and exit. Under the premise of small number and suitable location, the method can accurately identify the tube burst accident and has a lower false alarm rate.
【作者單位】: 清華大學環(huán)境學院;紹興市自來水有限公司;浙江和達科技股份有限公司;
【基金】:基金項目:城市供水管網(wǎng)智能管理系統(tǒng)關鍵技術研究與示范(2014ZX07406003)
【分類號】:TP311.13;TU991.33
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4 龍志宏;王s,
本文編號:1865951
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