城市供水管網(wǎng)系統(tǒng)的預測建模研究.pdf

1、城市供水管網(wǎng)系統(tǒng)是一個規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復雜、強擾動的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，開展預測建?？梢愿玫卣莆掌溥\行規(guī)律，提升日常調(diào)度、運行優(yōu)化及應急處理能力。本文關(guān)于供水管網(wǎng)建模分析和狀態(tài)預測的主要研究工作如下：
　?。?）綜述了國內(nèi)外供水管網(wǎng)系統(tǒng)建模研究現(xiàn)狀，指出了供水管網(wǎng)系統(tǒng)建模存在的問題及趨勢，提出應充分利用現(xiàn)代控制控制理論和數(shù)據(jù)驅(qū)動相關(guān)方法對供水管網(wǎng)系統(tǒng)進行建模和預測研究。
　?。?）基于混沌理論和小波分析方法對供水管網(wǎng)壓力時間序列進

2、行了混沌辨識和預測。針對SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）現(xiàn)場采集的壓力數(shù)據(jù)含有大量噪聲且存在突變的現(xiàn)象，采用小波分析方法對其進行降噪分析，有效地區(qū)分了壓力序列中的突變部分和噪聲。根據(jù)混沌辨識理論，驗證了壓力序列中混沌的普遍存在。鑒于壓力序列演化的復雜性，提出采用嵌入空間技術(shù)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對壓力序列進行建模預測。實例表明，該方法具有較好的預測結(jié)果。壓力時間序列的混沌性的驗證為供水

3、管網(wǎng)系統(tǒng)的分析和預測提供了新的思路。
　?。?）基于系統(tǒng)辨識理論，建立了基于魯棒遞推最小二乘法的供水管網(wǎng) ARX（Auto-Regressive with eXogenous Inputs）模型，提出了基于單時變遺忘因子和多時變遺忘因子的參數(shù)辨識方法。針對供水管網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)受用水量隨機變化的影響而難以預測，同時用水量及其空間分布又難以實時估計的情況，模型將用水量作為不可測擾動變量，通過實時更新模型參數(shù)自適應跟蹤系統(tǒng)的狀態(tài)變化并做出預

4、測。經(jīng)驗證，該模型簡單實用，跟蹤能力較強，預測精度良好，為實現(xiàn)供水管網(wǎng)系統(tǒng)的實時優(yōu)化調(diào)度奠定了一定基礎(chǔ)。
　?。?）基于系統(tǒng)辨識理論和數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法，建立了供水管網(wǎng)NARX（Nonlinear Auto-Regressive with eXogenous Inputs）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。首先，針對管網(wǎng)系統(tǒng)用水量及其空間分布難以估計的情況，提出了利用系統(tǒng)歷史狀態(tài)信息和控制信息對用水量做當量估計的思想，并推導了供水管網(wǎng)系統(tǒng)的NARX神經(jīng)