自来水管网在线监测系统平台Word文档格式.docx

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2、所述的分布式自来水管网损耗监测系统的使用方法，具体包括以下：

S1、用户水表通过智能终端定时向远程服务器发送当前水表累积流量；

S2、远程服务器建立区域管网流量模型，根据该区域每个用户发送的当前水表累积流量及历史累积流量，计算当前总用水累积流量，预测该区域当前总用水量的上、下限阈值；

S3、区域总表通过智能终端定时向数据库服务器发送当前总供水流量；

S4、远程服务器将该区域当前总供水流量与区域总用水量上、下限阈值进行比较，若总供水流量超出区域总用水量上、下限阈值，则发出水管泄漏报警；

S5、若当前总供水流量在区域总用水量上、下限阈值范围内，而当日供水量的增幅超过设定的阈值，远程服务器发出水管泄漏报警；

S6、若当前总供水流量在区域总用水量上、下限阈值范围内，且在设定的时间范围内，用水累积流量曲线波动频率超过设定的阈值，远程服务器发出水管泄漏报警。

3、根据所述的一种分布式自来水管网损耗监测系统的使用方法，其特征在于：

对区域管网流量采用自回归积分滑动建模，具有以下步骤：

a、取该区域过去一年每天的流量数据；

b、将数据进行去趋势运算；

c、检测数据是否平稳，若平稳，转到步骤S5，否则向下执行；

d、将数据进行差分运算，转到步骤S3；

e、将得到的平稳时间序列分别求得自相关系数和偏自相关系数，自相关系数曲线第一次穿过上置信区间的横轴值记为p，为数据本身的滞后数；

偏自相关系数曲线第一次穿过上置信区间的横轴值记为q，为预测误差的滞后数；

f、根据p，q，d的值进行建模，其中d为将数据处理成平稳时间序列所经过的差分次数，得到模型如下：

其中，

为

时刻的预测值，

为常数项，

时刻的真实值，

时刻的预测误差，

、

为系数。

4、所述的分布式自来水管网损耗监测系统的使用方法，在于：

将一定时间的区域历史用水量输入模型后进行预测，得到区域当前用水量，取预测值的130%作为该区域当前总用水量的上限阈值；

取预测值的90%作为该区域当前总用水量的下限阈值。

5、所述的分布式自来水管网损耗监测系统的使用方法，在于：

取昨日供水量的10%作为当日供水量增幅的阈值。

6、所述的分布式自来水管网损耗监测系统的使用方法，在于：

根据过去15天的供水量，日供水量增幅大于前一日供水量5%的次数超过5次，发出水管泄漏报警。

四、技术需求的合理性

本技术需求，构建了一种分布式自来水管网损耗监测系统及方法，监测系统内的智能终端可实时发送各区域、各用户的用水数据到远程服务器，服务器再根据区域内用户用水量和区域供水量对各区域的用水情况进行建模、预测和分析，可快速定位管道漏损区域并报警，节省大量人力成本，对降低水损具有显著促进作用。

五、技术需求符合技术战略发展思路

智慧水务，需要在自来水物联网远程自动取水、水质在线检测、自动加药系统、自来水管网损耗在线监测系统、云存贮、大数据分析六大模块上综合研发。

本需求属于六大模块之一，符合我公司的技术战略发展思路。

我国水资源严重短缺，按照一个县级水厂日均产水五万立方米计算，全国2862个县，综合漏损率30%，年漏损自来水1567亿立方米。

经过自来水管网损耗在线监测，可将综合漏损率降至20%以下，可节约自来水500多亿立方米。

六、东南大学提供的技术方案

分布式自来水管网损耗监测系统，建立了由远程服务器、区域供水总表和区域内用户水表构成的自来水管网监测系统，区域供水总表和用户水表上装有具有窄带物联网（NB-IoT）通信功能的智能终端，定时向远程服务器发送流量数据；

远程服务器进行模型预测和计算分析，识别管网流量异常的区域，向区域自来水管理者发出报警。

具体实施方案

下面将结合实施方案的附图，对本方案进行清楚、完整地描述。

本方案例以某区域996户的用水情况为例，自来水管网监测网络如图1所示。

首先在区域供水总表和用户水表上安装具有窄带物联网（NB-IoT）通信功能的智能终端，每天上传用水数据到远程服务器，远程服务器进行模型预测和计算分析，识别管网流量异常的区域，向区域自来水管理者发出报警。

本技术方案流程如图2所示，具体的步骤如下：

1）服务器收到区域每户截至2018年7月31日的累积用水量，并且与历史累积流量相减，得到每户在7月31日的当日用水量，如表1所示。

将每户日用水量求和，得到区域日用水量为459.29m3。

表1某区域用户7月31日用水量（m3）

户号

当前累积用水量

历史累计用水量

当日用水量

1-1

4265.30

4264.64

0.66

1-2

3110.65

3110.10

0.55

2-1

1755.41

1754.85

0.56

2-2

2566.73

2566.06

0.67

3-1

2009.63

2009.14

0.49

3-2

380.75

380.50

0.25

4-1

1200.34

1200.04

0.30

4-2

617.47

615.47

2.00

5-1

920.35

920.02

0.33

5-2

1200.52

1200.26

0.26

6-1

2086.91

2086.51

0.40

6-2

249.22

0.00

……

498-1

4513.67

4513.57

0.10

498-2

4723.99

2）读取区域日用水量过去一年的数据，采用经典的ARIMA时间序列分析法建立区域管网流量模型，建模过程如图3所示。

经过去趋势和去周期运算后，根据数据的自相关系数和偏自相关系数取p=10，q=3，因为不经过差分运算数据就已经平稳，所以d=0。

根据p，q，d这三个参数和平稳后的用水量数据，可以得到区域管网流量模型如下：

将区域日用水量最近30天的数据输入到区域管网流量模型中，算出区域日用水量的预测值，如表2所示。

表2区域管网日供水量及预测值（m3）

用水量

日期

区域日用水量

最近30天的区域日用水量

7月1日

475.71

7月2日

489.29

7月3日

481.42

7月4日

477.86

7月5日

473.57

7月30日

475.00

区域日用水量的预测值

7月31日

463.73

3）服务器收到区域总表发出的区域当前总供水量后，减去区域历史供水量，得到7月31日的区域日供水量为532.70m3。

根据区域日用水量的预测值取区域日供水量的上、下限阈值分别为602.85和417.36，而532.70在此范围内，因此不发出水管泄漏报警。

相反，只要区域日供水量不在上述合理区间范围，此时则发出水管泄露报警。

4）读取7月30日区域日供水量为547.10m3，将当日供水量532.70m3与其相减，得到增幅为-14.40m3。

取阈值为7月30日区域日供水量的10%，为54.71m3，显然增幅小于阈值，不发出水管泄漏报警。

如区域今日供水量为602.74m3，在日供水量的合理区间范围内，但与7月30日区域日供水量相减，得到增幅为55.64m3，大于阈值54.71，将发出水管泄漏报警。

5）读取过去15天的区域日供水量和增幅数据，如表3所示，计算区域日供水量增幅大于前一日供水量的5%的次数，只有7月17日这一次，小于阈值5，不发出水管泄漏报警。

表3区域日供水量的增幅（m3）

区域日供水量

前一日供水量的5%

增幅

7月17日

555.21

26.42

26.81

7月18日

571.74

27.76

16.53

7月19日

554.90

28.59

-16.84

7月20日

558.67

27.75

3.77

7月21日

550.93

27.93

-7.74

547.23

27.55

-3.70

532.70

27.36

-14.53

如过去一个月的区域日供水量和增幅数据如表4所示，区域日供水量增幅大于前一日供水量的5%的次数为6次，超过了阈值5，将发出水管泄漏报警。

表4区域日供水量的增幅（m3）

状态

异常

585.67

30.77

29.28

-34.74

7月22日

588.67

33.77

7月23日

29.43

-37.74

7月24日

585.92

34.99

7月25日

558.64

29.30

-27.28

7月26日

589.61

30.97

7月27日

559.40

29.48

-30.21

7月28日

589.68

27.97

30.28

7月29日

551.00

-38.68

-3.77

本分布式自来水管网损耗监测系统技术方案，建立了由远程服务器、区域供水总表和区域内用户水表构成的自来水管网监测系统，区域供水总表和用户水表上装有具有窄带物联网通信功能的智能终端，定时向远程服务器发送流量数据；

本发明可快速找出管道漏损区域并报警，节省大量人力成本，对降低水损具有显著促进作用。

图1

图2

图3

七、知识产权

分布式自来水管网损耗监测系统技术，由东南大学研发，成果及转化归我公司所有。

填补了国内空白，属于发明专利。

八、技术与产品市场

在我国城市地区，供水管网漏损在20%左右，有的城市漏失率高达40%以上。

农村的管网水损则更高，所以自来水管网在线监测的市场需求容量大。

我公司所属滁州九龙水表制造有限公司，已取得CPA证书，科技成果转化技术实力强、人员已到位。

我公司所属全椒县富安自来水厂，校准证书

因为我们有一个完整的闭环，所以本技术转化的市场化、产业化前景很好！

九、技术需求的专业性、先进性

东南大学与我公司具有良好的合作关系，两位教授也是我们的股东。

他们所在的教育部国家重点实验室—复杂系统检测与控制实验室，在国内属于一流的专业实验室。