本技术介绍了一种经济高效的直饮水管道漏损检测技术,该技术基于恒压供水系统,采用SMOTE-ENN-GWO-SVM模型。该方法包括:1) 收集供水变频器的运行数据,并进行漏损或正常状态的标注;2) 使用SMOTE-ENN算法处理数据不平衡问题;3) 利用GWO算法优化SVM的超参数,包括惩罚因子C和核函数参数g;4) 构建并使用最优超参数的SVM模型进行管道检测。该方法适用于智能检测设备不足或无法获取详细管道数据的情况。
背景技术
供水管道漏损一直是我国供水行业面临的难题,不仅影响居民正常用水,而且浪费宝贵的饮用水资源,特别是直饮水管道漏损,由于直饮水成本较高,其管道的漏损会给供水企业带来较大经济损失。因此,针对供水管道漏损的预警研究一直深受重视。
供水管道漏损预警研究,在早期大多是依赖于通过传感器采集到的实时数据进行人工判断,然而这种方法受制于主观因素,完全依赖于技术人员的实践经验。近年来,智能算法的发展促使国内外学者提出多种创新预测方法,用于管道漏损的精准预警,以提升管道维护管理的效率与准确性。其中大部分学者使用智能算法,对管道系统中布设的不同类型传感设备检测采集到的数据进行测算,以评估和判断管道是否漏损。
尽管这些方法在供水管道漏损预警方面取得了一定成功,但由于需在供水管道系统中布设大量不同类型的传感器等检测设备,造成投入成本较高,且设备大多受智能化技术水平影响,存在一定的局限性,尤其是对于管径较小的直饮水系统。与城市自来水不同,直饮水系统作为城镇公共供水系统的特殊形式,以自来水或地下水源井为水源,在一定用水区域建立深度处理供水站,供水管网布置为全循环管网,以保证水质优良卫生,并采用恒压供水方式向区域周边用水户供水。
综上所述,基于其恒压供水的特性,本方法开展了基于直饮水供水管道中供水变频器等设备的动态变化使用智能算法对管道进行漏损预警检测研究。
实现思路