本發(fā)明涉及管網(wǎng)漏失領(lǐng)域，特別是涉及一種管網(wǎng)真實漏失的確定方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

根據(jù)《城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損控制及評定標(biāo)準(zhǔn)》(CJJ92-2016)的規(guī)定，管網(wǎng)漏損包含了真實漏失、計量損失、其它損失幾個方面。控制管網(wǎng)漏損必須明確以上各組成部分所占的比例，進(jìn)而有針對性地進(jìn)行控制。而上述三個組成部分很難定量確定，其中真實漏失是最難以確定的。對管網(wǎng)獨(dú)立計量區(qū)(DMA，district metered area)而言，真實漏失的確定是評價管網(wǎng)健康水平，指導(dǎo)區(qū)域檢漏及壓力控制的重要前提。而目前DMA真實漏失的確定方法較為不準(zhǔn)確，為管網(wǎng)健康評價和漏失控制帶來了很大的不確定性。

目前有一種DMA真實漏失的確定方法是夜間最小流量(MNF，minimal night flow)分析法。該方法的一種方案是：連續(xù)監(jiān)測DMA入水口的流量，一般固定監(jiān)測時間間隔為15min，將MNF減去估算的夜間正常用水量得到真實漏失量。其中，夜間正常用水量通常采用經(jīng)驗值估計，比如每戶每小時用水2升，用這個值乘以DMA的戶數(shù)，便可以得到該DMA總的正常夜間用水量。由于夜間正常用水量是估計而來，采用上述技術(shù)方案會出現(xiàn)較大的誤差；并且由于夜間正常用水是一個隨機(jī)事件，在15min的監(jiān)測間隔內(nèi)，用戶發(fā)生用水的概率與DMA用戶數(shù)量是有相關(guān)的，而上述方案直接用一個平均值乘以用戶數(shù)，沒有考慮用戶數(shù)對用水事件發(fā)生概率的影響，又會帶來一定的誤差。這兩方面的誤差，導(dǎo)致用這種方案計算出來的真實漏失誤差較大。

另一種方案是：采用高解析流量計對DMA入水口流量進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測，監(jiān)測時間間隔一般為幾秒，在夜間用水量最小時，可以認(rèn)為在這幾秒的時間間隔內(nèi)沒有用戶用水，此時測量得到的MNF就可以認(rèn)為全部是真實漏失。但是采用高解析流量計的成本較高，采用高解析流量計，監(jiān)測時間間隔很短，一方面設(shè)備的電池消耗太快，需要經(jīng)常更換；另一方面數(shù)據(jù)的傳輸與存儲量也很大，會產(chǎn)生相應(yīng)的高額費(fèi)用。因此，目前管網(wǎng)真實漏失的確定方法依然存在著高成本、誤差大的缺陷。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種管網(wǎng)真實漏失的確定方法及系統(tǒng)，能夠在低成本的情況下還能夠提高管網(wǎng)真實漏失的測量精度。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了如下方案：一種管網(wǎng)真實漏失的確定方法，包括：

獲取夜間預(yù)設(shè)時間間隔內(nèi)單戶的平均用水量Q；

根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)N；

獲取獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)用戶數(shù)量m；

根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ；

利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值；其中，n＝1，2，……2λ-1，2λ；

將所述多個概率值進(jìn)行比較，計算得到最大概率值；

獲取所述最大概率值所對應(yīng)的n值；

獲取獨(dú)立計量分區(qū)入水口的連續(xù)7日內(nèi)的平均最小夜間流量MNF₇；

利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量。

可選的，所述根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)N，具體包括：

估計單次用水事件的用水量V；

利用公式N＝Q/V計算得到單戶的平均用水事件數(shù)。

可選的，所述根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ，具體包括：

利用公式λ＝m×N計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ。

可選的，所述利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值，具體包括：

根據(jù)概率公式

計算得出發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值。

可選的，所述利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量，具體包括：

利用公式RL＝MNF₇-n×V計算得到所述真實漏失量RL。

一種管網(wǎng)真實漏失的確定系統(tǒng)，包括：

平均用水量獲取模塊，用于獲取夜間預(yù)設(shè)時間間隔內(nèi)單戶的平均用水量Q；

平均用水事件數(shù)計算模塊，用于根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)N；

用戶數(shù)量獲取模塊，用于獲取獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)用戶數(shù)量m；

平均用水事件數(shù)計算模塊，用于根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ；

概率值計算模塊，用于利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值，其中，n＝1，2，……2λ-1，2λ；

最大概率值計算模塊，用于將所述多個概率值進(jìn)行比較，計算得到最大概率值；

n值獲取模塊，用于獲取所述最大概率值所對應(yīng)的n值；

平均最小夜間流量獲取模塊，用于獲取獨(dú)立計量分區(qū)入水口的連續(xù)7日內(nèi)的平均最小夜間流量MNF₇；

真實漏失量計算模塊，用于利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量。

可選的，所述根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)N，具體包括：

用水量估計模塊，用于估計單次用水事件的用水量V；

單戶的平均用水事件數(shù)計算模塊，用于利用公式N＝Q/V計算得到單戶的平均用水事件數(shù)。

可選的，所述根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ，具體包括：

平均用水事件數(shù)計算模塊，用于利用公式λ＝m×N計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ。

可選的，所述利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值，具體包括：

概率值計算模塊，根據(jù)概率公式

計算得出發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值。

可選的，所述利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量，具體包括：

真實漏失量計算模塊，用于利用公式RL＝MNF₇-n×V計算得到所述真實漏失量RL。

根據(jù)本發(fā)明提供的具體實施例，本發(fā)明公開了以下技術(shù)效果：本發(fā)明提出的正常夜間用水的推算方法首先是基于實測的夜間用水?dāng)?shù)據(jù)得來的，其次采用泊松分布反映出用水事件的隨機(jī)性，比以往基于估計用水量與扣減平均值的方法更加科學(xué)、準(zhǔn)確，從而提高了管網(wǎng)真實漏失的測量精度；其次，本發(fā)明基于DMA入水口流量的變化判斷，無需增加額外的監(jiān)測設(shè)備，如高解析水表等，從而大大降低了成本。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例真實漏失值的確定方法流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例真實漏失值的確定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的目的是提供一種管網(wǎng)真實漏失的確定方法及系統(tǒng)，能夠精確監(jiān)測出管網(wǎng)的真實漏失量，提高檢測精度，減少檢測誤差。

為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

本發(fā)明公開一種管網(wǎng)真實漏失的確定方法，圖1為本發(fā)明實施例真實漏失值的確定方法流程圖，如圖1所示，該方法包括：

步驟101：獲取夜間預(yù)設(shè)時間間隔內(nèi)單戶的平均用水量Q；

步驟102：根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)N；

步驟103：獲取獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)用戶數(shù)量m；

步驟104：根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ；

步驟105：利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值；其中，n＝1，2，……2λ-1，2λ；

步驟106：將所述多個概率值進(jìn)行比較，計算得到最大概率值；

步驟107：獲取所述最大概率值所對應(yīng)的n值；

步驟108：獲取獨(dú)立計量分區(qū)入水口的連續(xù)7日內(nèi)的平均最小夜間流量MNF₇；

步驟109：利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量。

在實際應(yīng)用中，所述根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)，具體包括：估計單次用水事件的用水量V；利用公式N＝Q/V計算得到單戶的平均用水事件數(shù)。

在實際應(yīng)用中，所述根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ，具體包括：利用公式λ＝m×N計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ。

在實際應(yīng)用中，所述利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值，具體包括：

根據(jù)概率公式

計算得出發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值。

在實際應(yīng)用中，所述利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量，具體包括：利用公式RL＝MNF₇-n×V計算得到所述真實漏失量。

將上述步驟應(yīng)用到實際中，則具體實施步驟如下：

1)選擇一定數(shù)量的居民用戶(以100戶以上為宜)，對每個用戶2:00am-4:00am間的用水量進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測數(shù)日，監(jiān)測時間間隔以15min為宜，統(tǒng)計所有用戶在上述所有監(jiān)測15min內(nèi)的單戶平均用水量Q；

2)估算單次用水事件的用水量為V，求出在上述15min的監(jiān)測間隔內(nèi)，單戶平均用水事件數(shù)為N＝Q/V；

3)選擇某DMA，統(tǒng)計其用戶數(shù)量，記為m，則在2:00am-4:00am中某一15min的時間間隔內(nèi)，該DMA的平均用水事件數(shù)為m×N個；

4)利用泊松分布模擬在一個DMA內(nèi)，在2:00am-4:00am中某一15min的時間間隔內(nèi)發(fā)生用水事件數(shù)為n次的概率p(X＝n)，公式如下：

式中，p(X＝n)為隨機(jī)用水事件發(fā)生次數(shù)為n的概率，λ為2:00am-4:00am中某一15min的時間間隔內(nèi)隨機(jī)用水事件發(fā)生的平均次數(shù)，在本發(fā)明中λ＝m×N。

用泊松分布的累積概率計算在2:00am-4:00am中某一15min的時間間隔內(nèi)發(fā)生用水事件數(shù)為不大于n次的概率，如下式所示。

式中，F(xiàn)(X≤n)為隨機(jī)事件發(fā)生次數(shù)不超過n次的概率。

5)設(shè)夜間最小流量MNF發(fā)生的15min時間間隔內(nèi)包含的正常用水事件數(shù)為n，可以認(rèn)為在2:00am-4:00am的其它15min時間間隔內(nèi)(共7個時間段)，正常用水事件數(shù)均不小于n，則其聯(lián)合概率如下式所示：

式中，X_MNF為最小夜間流量發(fā)生的15min時間間隔內(nèi)隨機(jī)用水事件發(fā)生的次數(shù)。

6)令n＝0,1,2,……,2λ-1,2λ,分別求出對應(yīng)的概率p′(X_MNF＝n)，找出使得概率p′(X_MNF＝n)值最大時對應(yīng)的n值，記為n₁。當(dāng)2λ為小數(shù)時，四舍五入取整。若有不止一個n值使得p′(X_MNF＝n)同時最大，則將這些n值的平均值作為n₁。

7)用n₁乘以V值，得到該DMA在2:00am-3:00am中某一15min的時間間隔內(nèi)最可能的正常夜間用水量，記為Q₁；

8)對上述DMA入水口的流量進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測，監(jiān)測時間間隔固定，以每15min監(jiān)測一次為宜，提取連續(xù)7日的每日最小夜間流量MNF(即每日發(fā)生的最小流量，一般發(fā)生在2:00am至4:00am之間)，并求7日的平均MNF，記為MNF₇；

9)由MNF₇減去Q₁，得到該DMA的真實漏失量RL。

為了更方便了解本發(fā)明的技術(shù)方案，我們通過下面的實施例做出進(jìn)一步解釋。

1)在某管網(wǎng)選擇了500個居民用戶，連續(xù)30天監(jiān)測了每個用戶的夜間用水量，統(tǒng)計出平均夜間用水量Q＝0.225L/戶/(15min)；

2)由于夜間用水事件通常為沖廁，估計每個馬桶的容積V＝6L，則夜間用水事件數(shù)N＝Q/V＝0.225/6＝0.0375次/戶/(15min)；

3)對某個DMA進(jìn)行分析，其用戶總數(shù)m＝1200戶，在夜間15min時間內(nèi)，其平均用水事件數(shù)為mN＝1200×0.0375＝45次/(15min)；

4)利用泊松分布模擬在該DMA內(nèi)，在夜間最小流量MNF發(fā)生的15min時間間隔內(nèi)發(fā)生用水事件數(shù)為n次的概率p′(X_MNF＝n)，公式如下：

5)令n＝0，1，2，……，89，90，分別求出對應(yīng)的概率值，經(jīng)過比較發(fā)現(xiàn)，當(dāng)n＝36時，p′(X_MNF＝36)值最大，則記n₁＝36；

6)由n₁乘以V值，得到在15min時間內(nèi)最可能的正常夜間用水量

Q₁＝36×6＝216L/(15min)＝0.864m³/h；

7)對該DMA入水口的流量進(jìn)行連續(xù)監(jiān)測，監(jiān)測時間間隔固定為15min一次，得到連續(xù)7日的平均最小夜間流量MNF₇＝3.5m³/h；

8)計算該DMA的真實漏失量RL＝MNF₇-Q₁＝3.5-0.864＝2.636m³/h。

本發(fā)明提出的正常夜間用水的推算方法首先是基于實測的夜間用水?dāng)?shù)據(jù)得來的，其次采用泊松分布反映出用水事件的隨機(jī)性，比以往基于估計用水量與扣減平均值的方法更加科學(xué)、準(zhǔn)確。本發(fā)明基于DMA入水口流量的變化判斷，無需增加額外的監(jiān)測設(shè)備，如高解析水表等，從而大大降低了成本。

另外，DMA一般情況下只有一個入水口。但特別情況下可能會有兩個或更多，但每個入水口都需要進(jìn)行流量監(jiān)測。在有不止一個入水口的情況下，可將多個入水口的流量先進(jìn)行疊加(流入為正值，流出為負(fù)值)，利用疊加之后的流量進(jìn)行新增漏失的判斷。

其次，最小夜間流量值(MNF)是從若干個夜間流量值中比較得到的，用戶夜間正常用水與DMA流量監(jiān)測的時間段不一定局限于本發(fā)明所述的2:00am-4:00am，還可以是其它認(rèn)為用水較少的時間段；監(jiān)測時間間隔也不一定是15min，還可以是其它時間間隔，當(dāng)采用其它時間間隔時，可將公式(4)中的指數(shù)“7”更換為其它數(shù)值。比如若在2:00am-4:00am之間連續(xù)監(jiān)測，每15min測一個數(shù)，則總共有8個數(shù)，這8個數(shù)中最小的一個就是MNF。此時，t＝8-1＝7。同理，如果每10min測一個數(shù)，則總共有12個數(shù)，t就等于11，即按照一定時間間隔確定夜間流量值的時間段個數(shù)減1就是公式中的t值。

本發(fā)明還提出一種管網(wǎng)真實漏失的確定系統(tǒng)，圖2為本發(fā)明實施例真實漏失值的確定系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，如圖2所示，該系統(tǒng)包括：

平均用水量獲取模塊201，用于獲取夜間預(yù)設(shè)時間間隔內(nèi)單戶的平均用水量Q；

單戶的平均用水事件數(shù)計算模塊202，用于根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)N；

用戶數(shù)量獲取模塊203，用于獲取獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)用戶數(shù)量m；

平均用水事件數(shù)計算模塊204，用于根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ；

概率值計算模塊205，用于利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值；其中，n＝1，2，……2λ-1，2λ；

最大概率值計算模塊206，用于將所述多個概率值進(jìn)行比較，計算得到最大概率值；

n值獲取模塊207，用于獲取所述最大概率值所對應(yīng)的n值；

平均最小夜間流量獲取模塊208，用于獲取獨(dú)立計量分區(qū)入水口的連續(xù)7日內(nèi)的平均最小夜間流量MNF₇；

真實漏失量計算模塊209，用于利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量。

在實際應(yīng)用中，所述根據(jù)所述平均用水量計算出單戶的平均用水事件數(shù)，具體包括：

用水量估計模塊，用于估計單次用水事件的用水量V；

單戶的平均用水事件數(shù)計算模塊，用于利用公式N＝Q/V計算得到單戶的平均用水事件數(shù)。

在實際應(yīng)用中，所述根據(jù)所述用戶數(shù)量和所述平均用水事件數(shù)計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ，具體包括：

平均用水事件數(shù)計算模塊，用于利用公式λ＝m×N計算出所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的平均用水事件數(shù)λ。

在實際應(yīng)用中，所述利用泊松分布計算出在所述獨(dú)立計量分區(qū)內(nèi)的發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值，得到多個概率值，具體包括：

概率值計算模塊，用于根據(jù)概率公式

計算得出發(fā)生最小夜間流量值的時間間隔內(nèi)用水事件數(shù)為n次的概率值。

在實際應(yīng)用中，所述利用所述平均最小夜間流量MNF₇和所述對應(yīng)的n值計算得到所述獨(dú)立計量分區(qū)的真實漏失量，具體包括：

真實漏失量計算模塊，用于利用公式RL＝MNF₇-n×V計算得到所述真實漏失量RL。

本說明書中各個實施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個實施例重點(diǎn)說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似部分互相參見即可。對于實施例公開的系統(tǒng)而言，由于其與實施例公開的方法相對應(yīng)，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法部分說明即可。

本文中應(yīng)用了具體個例對本發(fā)明的原理及實施方式進(jìn)行了闡述，以上實施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時，對于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應(yīng)用范圍上均會有改變之處。綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對本發(fā)明的限制。