[发明专利]一种基于遗传算法的居民随机用水模式模拟方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于遗传算法的居民随机用水模式模拟方法及系统。该方法包括：以设定监测时间间隔对居民用户的用水量进行连续监测，确定日用水量的累积频率；根据所述累积频率构建居民随机用水模式模拟模型；基于所述多户居民随机用水模式流量矩阵以及所述多户居民随机用水模式水量矩阵，利用遗传算法以模拟水量和实测水量误差平方和最小为目标函数，率定出所述随机用水模式模拟模型的最优参数；根据所述最优参数，利用所述居民随机用水模式模拟模型确定居民随机用水模式；所述居民随机用水模式用于反映用户用水变化规律，以制定供水方案以及分析供水漏损情况。本发明能够在保证模拟精度的同时，降低设备电池的消耗以及存储费用。

技术领域

本发明涉及居民随机用水模式模拟领域，特别是涉及一种基于遗传算法的居民随机用水模式模拟方法及系统。

背景技术

管网漏损包含真实漏失、计量损失、其他损失几个方面。其中计量损失是由水表的计量误差曲线和居民用户的用水模式共同决定的，居民用户的用水模式受到户人口数、住户性别、住户年龄以及住户工作性质的影响而具有很大的随机性。通常通过高频监测和用水数据分布分析来建立居民随机用水模式模拟模型，但这种方法数据采集成本高，用水数据分布分析过程较复杂。

现有的居民用水模式模拟方法是通过直接监测用水数据并建立泊松矩形脉冲式用水模式模型，该方法的方案是：连续高频监测居民用户用水信号，监测时间间隔通常为1s，通过信号平滑和分离，将用水信号转化为等效矩形脉冲，每个脉冲有三个基本属性：发生时刻、强度和时长，该方法统计发现用水脉冲的时到达率符合泊松分布，用水脉冲强度和时长符合对数正态分布。该方法首先按照泊松分布模拟出脉冲时到达率，进而转化成脉冲发生时间；接着按照对数正态分布模拟出脉冲的强度和时长；最后将瞬时并发脉冲进行叠加，得到居民用户用水模式。但这种模拟方法对用户用水进行高频直接监测，时间间隔通常为1s，由于数据采集时间间隔为1s，一天24小时一共86400s，也就是一天会产生86400条数据，通常数据一天上传4次，每次就要传输21600条数据，设备的电池消耗太快，需要经常更换，数据的传输与存储量也会随之增大，产生相应的高额费用。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于遗传算法的居民随机用水模式模拟方法及系统，以解决现有的居民用水模式模拟方法数据传输量大导致设备电池消耗大且存储费用高的问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于遗传算法的居民随机用水模式模拟方法，包括：

以设定监测时间间隔对居民用户的用水量进行连续监测，确定日用水量的累积频率；

根据所述累积频率构建居民随机用水模式模拟模型；所述居民随机用水模式模拟模型包括多户居民随机用水模式流量矩阵以及多户居民随机用水模式水量矩阵；

基于所述多户居民随机用水模式流量矩阵以及所述多户居民随机用水模式水量矩阵，利用遗传算法以模拟水量和实测水量误差平方和最小为目标函数，率定出所述随机用水模式模拟模型的最优参数；所述最优参数包括一天中平均用水次数、流量脉冲的平均值、流量脉冲的标准差、用水时长的平均值以及用水时长的标准差；

根据所述最优参数，利用所述居民随机用水模式模拟模型确定居民随机用水模式；所述居民随机用水模式用于反映用户用水变化规律，以制定供水方案以及分析供水漏损情况。

可选的，所述日用水量的累积频率为：

其中，F_i为日用水量的累积频率；f_j为任一时段用水量的频率；j为任一时段的序号，i为时段的序号，i＝1,2,...,288。

可选的，所述根据所述累积频率构建居民随机用水模式模拟模型，具体包括：