CN111859292A - 一种夜间用水活跃小区的供水漏损监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种夜间用水活跃小区的供水漏损监测方法。本发明首先收集数据，计算MNF值，按季节统计其各季平均值和标准差。其次计算MNF换季阈值，并利用最近一年历史数据，更新MNF换季阈值。然后计算MNF季节阈值，并检验其准确性。最后进行夜间用水活跃小区供水漏损监测预警。本发明通过数据挖掘确定MNF换季阈值和季节阈值，换季时能自动检测变点、切换季节阈值，很好地解决常规MNF方法受夜间用水干扰的实际问题，提高了夜间用水活跃小区供水漏损自动监测预警的准确性。
Description
技术领域
本发明属于供水漏损监测领域，具体是一种夜间用水活跃小区的供水漏损监测方法。
背景技术
随着城市生活的丰富，人们的夜间活动明显增多，夜间用水量随之增多，特别是商铺多、租户多的小区或农居小区(城中村)。由于夜间用水活跃，直接影响常规最小夜间流量法(Minimum Night Flow,MNF)的判漏。MNF阈值设置小了，误报增多；设置大了，可能漏报。尽管可采用细分的计量考核管理，但是这毕竟涉及到远传大表、智能分表等硬件投入。
据不完全调查，夜间用水活跃小区，其MNF值占全天用水量的1％以上，远高于其他小区<0.7％水平，而且MNF数据全年变化幅度较大，跟季节密切相关。如采用全年固定阈值的常规MNF法进行漏损监测，难免顾此失彼。
发明内容
本发明针对上述常规MNF方法受夜间用水干扰问题，通过历史数据挖掘，提出了一种夜间用水活跃小区的供水漏损监测方法，包括以下步骤：
步骤1、收集数据，计算MNF值，按季节统计其各季平均值和标准差
收集夜间用水活跃小区的考核表数据，包括采样时间、间隔期供水量、流量，其中，距今最近的历史数据超过12个月，采样间隔≤15分钟。
进行数据预处理，对异常日数据进行整体剔除，对正常日少数缺漏数据进行插补,个别异常过滤。
对最近一年历史数据中每天0:00-5:00，按夜间用水最少的一小时计算MNF值。并按照当地气象台官宣的换季时间，统计春夏秋冬四季的平均值u1、u2、u3、u4和标准差σ1、σ2、σ3、σ4。
步骤2、计算MNF换季阈值
春天向夏天的换季阈值为TS1＝u1+(u2-u1)*σ1/(σ1+σ2)；
夏天向秋天的换季阈值为TS2＝u2+(u3-u2)*σ2/(σ2+σ3)；
秋天向冬天的换季阈值为TS3＝u3+(u4-u3)*σ3/(σ3+σ4)；
冬天向春天的换季阈值为TS4＝u4+(u1-u4)*σ4/(σ4+σ1)；
步骤3、利用最近一年历史数据，更新MNF换季阈值
设最近一年历史数据中第j天的最小夜间流量为MNFj，1≤j≤365；
当冬天向春天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值大于换季阈值TS4，则判定为入春换季，该第5天记为j1；
当春天向夏天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值大于换季阈值TS1，则判定为入夏换季，该第5天记为j2；
当夏天向秋天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值小于换季阈值TS2，则判定为入秋换季，该第5天记为j3；
当秋天向冬天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值小于换季阈值TS3，则判定为入冬换季，该第5天记为j4。
根据j1、j2、j3、j4，重新计算平均值u1、u2、u3、u4和标准差σ1、σ2、σ3、σ4。如跟前一轮MNF的平均值的相对误差<1％，则更新计算MNF换季阈值，进入步骤4。否则，返回步骤2。
步骤4、计算MNF季节阈值，并检验其准确性
按季节计算各个MNF季节阈值TMi＝ui+3kσi，其中i＝1,2,3,4；0.8≤k≤1.2；
利用最近一年历史数据，检验其误报率和漏报率。调整k，在无漏报前提下，使误报率尽可能小。
步骤5、夜间用水活跃小区供水漏损监测预警
获取小区考核表实测数据，计算得到当日最小夜间流量MNFj值。如连续5天MNFj-4～MNFj的平均值超过换季阈值，则先切换季节阈值。再判断是否超过当季的季节阈值，如超过则预警。
本发明通过数据挖掘确定MNF换季阈值和季节阈值，换季时能自动检测变点、切换季节阈值，很好地解决常规MNF方法受夜间用水干扰的实际问题，提高了夜间用水活跃小区供水漏损自动监测预警的准确性。
附图说明
图1：本发明方法流程示意图。
图2：本发明实施例QG小区MNF季节阈值。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步说明，本发明包括以下步骤：
步骤1、收集数据，计算MNF值，按季节统计其各季平均值和标准差
收集夜间用水活跃小区的考核表数据，包括采样时间、间隔期供水量、流量等，其中，距今最近的历史数据超过12个月，采样间隔≤15分钟。进行数据预处理，对异常日数据进行整体剔除，对正常日少数缺漏数据进行插补,个别异常过滤。
对最近一年历史数据中每天0:00-5:00，按夜间用水最少的一小时计算MNF值。并按照当地气象台官宣的换季时间，统计春夏秋冬四季的平均值ui和标准差σi(i＝1,2,3,4)。
步骤2、计算MNF换季阈值
如表1所示，计算换季阈值TSi(i＝1,2,3,4)。
表1换季阈值计算
| 换季点 | 换季阈值计算 |
| 春→夏 | TS<sub>1</sub>＝u<sub>1</sub>+(u<sub>2</sub>-u<sub>1</sub>)*σ<sub>1</sub>/(σ<sub>1</sub>+σ<sub>2</sub>) |
| 夏→秋 | TS<sub>2</sub>＝u<sub>2</sub>+(u<sub>3</sub>-u<sub>2</sub>)*σ<sub>2</sub>/(σ<sub>2</sub>+σ<sub>3</sub>) |
| 秋→冬 | TS<sub>3</sub>＝u<sub>3</sub>+(u<sub>4</sub>-u<sub>3</sub>)*σ<sub>3</sub>/(σ<sub>3</sub>+σ<sub>4</sub>) |
| 冬→春 | TS<sub>4</sub>＝u<sub>4</sub>+(u<sub>1</sub>-u<sub>4</sub>)*σ<sub>4</sub>/(σ<sub>4</sub>+σ<sub>1</sub>) |
步骤3、利用最近一年历史数据，更新MNF换季阈值
设最近一年历史数据中第j天的最小夜间流量为MNFj，1≤j≤365。
当冬天→春天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值，大于换季阈值TS4，则判定为入春换季，该第5天记为j1；当春天→夏天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值，大于换季阈值TS1，则判定为入夏换季，该第5天记为j2；当夏天→秋天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值，小于换季阈值TS2，则判定为入秋换季，该第5天记为j3；当秋天→冬天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值，小于换季阈值TS3，则判定为入冬换季，该第5天记为j4。
根据j1、j2、j3、j4，重新计算春夏秋冬四季的MNF平均值ui和标准差σi(i＝1,2,3,4)。如跟前一轮MNF平均值的相对误差<1％，则更新计算MNF换季阈值TSi，进入步骤4。否则，返回步骤2。
步骤4、计算MNF季节阈值，并检验其准确性
按季节计算各个MNF季节阈值TMi＝ui+3kσi(i＝1,2,3,4)，这里，0.8≤k≤1.2，缺省取k＝1.0。利用最近一年历史数据，检验其误报率和漏报率。调整k，在无漏报前提下，使误报率尽可能小。
步骤5、夜间用水活跃小区供水漏损监测预警
获取小区考核表实测数据，计算得到当日最小夜间流量MNFj值。如连续5天MNFj-4～MNFj平均值，超过换季阈值，则先切换季节阈值。再判断是否超过当季阈值，如超过则预警。
实施例：
本实施例为某城市QG农居小区，全年日用水量大致在380吨～1620吨区间，MNF数值大致在5m3/h～20m3/h区间，变化幅度较大，跟日用水量、季节密切相关。
下面通过实施例，并结合附图(如图1)，对本发明的技术方案作进一步具体的说明，包括以下步骤：
步骤1、收集数据，计算MNF值，按季节统计其各季平均值和标准差
收集QG小区的考核表数据，包括采样时间、间隔期供水量、流量等，其中，距今最近的历史数据2018年-2019年，采样间隔15分钟。对数据进行预处理，剔除异常数据，少量插补缺漏数据。
对2019年历史数据中每天0:00-5:00，按夜间用水最少的一小时计算MNF值。并按照当地气象台官宣的换季时间(根据当地气象台2019年官宣：3.11立春，5.22入夏，10.12立秋，11.29入冬)，统计春夏秋冬四季的平均值ui和标准差σi(i＝1,2,3,4)，见表2。
表2 QG小区四季MNF均值和标准差初值
| 计算项 | 春季 | 夏季 | 秋季 | 冬季 |
| 均值u | u<sub>1</sub>＝11.59 | u<sub>2</sub>＝15.09 | u<sub>3</sub>＝12.42 | u<sub>4</sub>＝9.94 |
| 标准差σ | σ<sub>1</sub>＝1.49 | σ<sub>2</sub>＝2.51 | σ<sub>3</sub>＝2.09 | σ<sub>4</sub>＝2.05 |
步骤2计算MNF换季阈值
如表3所示，计算换季阈值TSi(i＝1,2,3,4)。
表3 QG小区换季阈值
| 换季点 | 换季阈值计算 |
| 春→夏 | TS<sub>1</sub>＝u<sub>1</sub>+(u<sub>2</sub>-u<sub>1</sub>)*σ<sub>1</sub>/(σ<sub>1</sub>+σ<sub>2</sub>)＝12.90 |
| 夏→秋 | TS<sub>2</sub>＝u<sub>2</sub>+(u<sub>3</sub>-u<sub>2</sub>)*σ<sub>2</sub>/(σ<sub>2</sub>+σ<sub>3</sub>)＝13.63 |
| 秋→冬 | TS<sub>3</sub>＝u<sub>3</sub>+(u<sub>4</sub>-u<sub>3</sub>)*σ<sub>3</sub>/(σ<sub>3</sub>+σ<sub>4</sub>)＝11.17 |
| 冬→春 | TS<sub>4</sub>＝u<sub>4</sub>+(u<sub>1</sub>-u<sub>4</sub>)*σ<sub>4</sub>/(σ<sub>4</sub>+σ<sub>1</sub>)＝10.89 |
步骤3、利用最近一年历史数据，更新MNF换季阈值
设2019年历史数据中第j天的最小夜间流量为MNFj，1≤j≤365。
当冬天→春天过渡时，3月18日之前连续5天MNFj-4～MNFj的平均值10.90，大于换季阈值TS4＝10.89，则判定为入春换季，该第5天(3月18日)记为j1＝77；
当春天→夏天过渡时，5月13日之前连续5天MNFj-4～MNFj的平均值13.08，大于换季阈值TS1＝12.90，则判定为入夏换季，该第5天(5月13日)记为j2＝133；
当夏天→秋天过渡时，10月5日之前连续5天MNFj-4～MNFj的平均值13.60，小于换季阈值TS2＝13.63，则判定为入秋换季，该第5天(10月5日)记为j3＝278；
当秋天→冬天过渡时，12月6日之前连续5天MNFj-4～MNFj的平均值11.15，小于换季阈值TS3＝11.17，则判定为入冬换季，该第5天(12月6日)记为j4＝340。
根据j1＝77、j2＝133、j3＝278、j4＝340，重新计算春夏秋冬四季的MNF平均值ui和标准差σi(i＝1,2,3,4)，见表4。
表4 QG小区四季MNF均值和标准差更新值
| 计算项 | 春季 | 夏季 | 秋季 | 冬季 |
| 均值u | u<sub>1</sub>＝11.66 | u<sub>2</sub>＝15.08 | u<sub>3</sub>＝12.45 | u<sub>4</sub>＝9.89 |
| 标准差σ | σ<sub>1</sub>＝1.19 | σ<sub>2</sub>＝2.88 | σ<sub>3</sub>＝1.85 | σ<sub>4</sub>＝2.27 |
跟前一轮MNF平均值的相对误差<1％，则更新计算MNF换季阈值TSi(见表5)，进入步骤4。否则，返回步骤2。
表5 QG小区MNF换季阈值更新值
| 换季点 | 春→夏 | 夏→秋 | 秋→冬 | 冬→春 |
| 换季阈值 | TS<sub>1</sub>＝12.66 | TS<sub>2</sub>＝13.48 | TS<sub>3</sub>＝11.30 | TS<sub>4</sub>＝11.05 |
步骤4、计算MNF季节阈值，并检验其准确性
按季节计算各个MNF季节阈值TMi＝ui+3kσi(i＝1,2,3,4)，这里，0.8≤k≤1.2，缺省取k＝1.0。
表6 QG小区MNF季节阈值
| 计算项 | 春季 | 夏季 | 秋季 | 冬季 |
| 季节阈值 | TM<sub>1</sub>＝15.22 | TM<sub>2</sub>＝23.71 | TM<sub>3</sub>＝17.99 | TM<sub>4</sub>＝16.69 |
利用2019年历史数据，检测到3.18和7.10两次报警(如图2)，经调查与实际情况符合。没有误报，也没有漏报，无须调整k。
步骤5、夜间用水活跃小区供水漏损监测预警
将上述换季阈值和季节阈值用于QG小区实际漏损监测中，获取小区考核表实测数据，计算得到当日最小夜间流量MNFj值。如连续5天MNFj-4～MNFj平均值，超过换季阈值，则先切换季节阈值。再判断是否超过当季阈值，如超过则预警。
本实例中，如按照2019年全年MNF均值和标准差计算阈值，则漏过3.18漏损事故；如按照检测出3.18漏损事故为基准，则误报多达33次。可见，本发明方法根据季节设定阈值，可以很好地解决常规MNF方法受夜间用水干扰的实际问题，提高了夜间用水活跃小区供水漏损自动监测预警的准确性。针对一级或二级独立计量区域，如能掌握实时的进出流量，同样可以应用本发明方法。
本发明中所描述的具体实施例仅仅是对本发明方法作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
Claims (1)
1.一种夜间用水活跃小区的供水漏损监测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：
步骤1、收集数据，计算MNF值，按季节统计其各季平均值和标准差
收集夜间用水活跃小区的考核表数据，包括采样时间、间隔期供水量和流量，其中，距今最近的历史数据超过12个月，采样间隔≤15分钟；
进行数据预处理，对异常日数据进行整体剔除，对正常日少数缺漏数据进行插补, 个别异常过滤；
对最近一年历史数据中每天0:00-5:00，按夜间用水最少的一小时计算MNF值；并按照当地气象台官宣的换季时间，统计春夏秋冬四季的平均值u1、u2、u3、u4和标准差σ1、σ2、σ3、σ4；
步骤2 、计算MNF换季阈值
春天向夏天的换季阈值为TS1=u1+(u2-u1)* σ1/(σ1+σ2)；
夏天向秋天的换季阈值为TS2=u2+(u3-u2)* σ2/(σ2+σ3)；
秋天向冬天的换季阈值为TS3=u3+(u4-u3)* σ3/(σ3+σ4)；
冬天向春天的换季阈值为TS4=u4+(u1-u4)* σ4/(σ4+σ1)；
步骤3、利用最近一年历史数据，更新MNF换季阈值
设最近一年历史数据中第j天的最小夜间流量为MNFj，1≤j≤365；
当冬天向春天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值大于换季阈值TS4，则判定为入春换季，该第5天记为j1；
当春天向夏天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值大于换季阈值TS1，则判定为入夏换季，该第5天记为j2；
当夏天向秋天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值小于换季阈值TS2，则判定为入秋换季，该第5天记为j3；
当秋天向冬天过渡时，连续5天MNFj-4～MNFj的平均值小于换季阈值TS3，则判定为入冬换季，该第5天记为j4；
根据j1、j2、j3、j4，重新计算平均值u1、u2、u3、u4和标准差σ1、σ2、σ3、σ4，如跟前一轮MNF的平均值的相对误差<1%，则更新计算MNF换季阈值，进入步骤4；否则，返回步骤2；
步骤4、计算MNF季节阈值，并检验其准确性
按季节计算各个MNF季节阈值TMi=ui+3kσi，其中i=1,2,3,4；0.8≤k≤1.2；
利用最近一年历史数据，检验其误报率和漏报率；调整k，在无漏报前提下，使误报率尽可能小；
步骤5、夜间用水活跃小区供水漏损监测预警
获取小区考核表实测数据，计算得到当日最小夜间流量MNFj值；如连续5天MNFj-4～MNFj的平均值超过换季阈值，则先切换季节阈值，再判断是否超过当季的季节阈值，如超过则预警。
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