[发明专利]给水管网模型中用水量的实时校验方法及系统

权利要求书

1.一种给水管网模型中用水量的实时校验方法，其特征在于，包括：

利用预设状态空间模型根据所有用水节点在上一时刻对应的用水量估计向量获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量预测向量，利用给水管网模型根据当前时刻对应的用水量预测向量获得当前时刻对应的水流量预测向量和水压预测向量，其中，所述当前时刻对应的用水量预测向量为各所述用水节点在当前时刻对应的预测用水量组合而成的向量，所述用水节点在当前时刻对应的预测用水量为所述用水节点在当前时刻对应的校验前的实时用水量，所述当前时刻对应的水流量预测向量为当前时刻每两个所述用水节点之间的预测水流量组合而成的向量，所述当前时刻对应的水压预测向量为各用水节点在当前时刻对应的预测水压组合而成的向量；

获取每个预设监测点在当前时刻的水流量测量数据和水压测量数据，将所有预设监测点在当前时刻的水流量测量数据和水压测量数据进行整合获得当前时刻对应的水流量测量向量和水压测量向量；

利用预设校正算法根据当前时刻对应的水流量预测向量和水压预测向量，以及当前时刻对应的水流量测量向量和水压测量向量，对当前时刻对应的用水量预测向量进行校正，获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量估计向量；

其中，所述利用预设校正算法根据当前时刻对应的水流量预测向量和水压预测向量，以及当前时刻对应的水流量测量向量和水压测量向量，对当前时刻对应的用水量预测向量进行校正，获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量估计向量，具体计算公式为：

u_t|t＝u_t|t-1+ZK_t(z_t-Mh_t|t-1)；

其中，u_t|t为当前时刻对应的用水量估计向量；u_t|t-1为当前时刻对应的用水量预测向量；h_t|t-1为当前时刻对应的水流量预测向量和水压预测向量；z_t为当前时刻对应的水流量测量向量和水压测量向量；n为用水节点的数量；bⁿ为用水节点n的基准用水量；Z为状态空间变量到用水量向量的转换矩阵；M为0-1的观察矩阵；K_t为当前时刻对应的卡尔曼因子矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设状态空间模型根据所有用水节点在上一时刻对应的用水量估计向量获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量预测向量，之前还包括：

获取每个用水节点对应的ARMA时序模型，对每个用水节点对应的ARMA时序模型进行转化，获得每个用水节点对应的状态空间模型；

将所有用水节点对应的状态空间模型进行整合，获得预设状态空间模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设状态空间模型根据所有用水节点在上一时刻对应的用水量估计向量获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量预测向量，之前还包括：

初始化所有用水节点在初始时刻对应的用水量估计向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用预设状态空间模型根据所有用水节点在上一时刻对应的用水量估计向量获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量预测向量，之后还包括：

利用预设状态空间模型根据上一时刻对应的用水量估计向量的不确定性获得当前时刻对应的用水量预测向量的不确定性；

相应地，利用预设校正算法根据当前时刻对应的水流量预测向量和水压预测向量，以及当前时刻对应的水流量测量向量和水压测量向量，对当前时刻对应的用水量预测向量进行校正，获得所有用水节点在当前时刻对应的用水量估计向量，之后还包括：

利用预设校正算法对当前时刻对应的用水量预测向量的不确定性进行校正，获得当前时刻对应的用水量估计向量的不确定性。