基于数字孪生技术的热力管网漏点定位研究

中国城镇供 解决思路 1 小区域热网试验验证找镇供热协 2 中集中热网数字李生系统 3 集中热网仿真计算 4 中国城镇 5 中国思路： ■建立高可信的数字虚拟管网模型，对流体进行水力、热力模拟，动态反映出热网流动、泄漏和各类调节的状态，并接入管网的监测数据； 管网拓扑结构；中国城镇供#中国城镇供# ■实时在线仿真计算，分钟级对比、跟踪最新采集的数据。基于最新的模拟工况边界，生成泄漏样本，组成大样本库； ■采用泄漏样本训练人工智能模型。当管道发生实际泄露时，识别特征数据，并进中国城镇供热协会 02小区域热网试验验证成镇供热协会中国中国 试验结果 24年6月在凤凰城区域进行了三次盲测试验，热网数字李生系统均能准确判定泄漏位置。泄漏定位最大偏差为4.56米，平均偏差为3.57米。泄漏报警最长响应时间为35分钟，平均响应时间为19分钟。预测泄漏量基本符合实际情况，而且在小流量（3.6t/h）的情况下，也基本判断一致。镇供热办会 03集中热网数字李生系统镇供热协会中国·中国 建立热网物理模型 ■管网地理信息整合：确保管网的地理位置、连接关系以及分布情况在数字化模型中得到准确还原。会 中国城镇信 管道属性与结构元件的标准化：对管道的属性（如材质、尺寸、高程、摩阻系数等）及其关键元件（如伐、连接元件、水泵等）进行标准化管理，确保所有信息符合建模需求。 监测数据接入与治理 远程实时数据接入与汇总：确保各个点位的数据能够通过远程传输及时接入系统，汇总有效的监测数据。通过制定统一的数据接入标准，解决站点名称不匹配、编号重复或缺失等问题，并确保所有监测点的唯一性。商供执协会复供执协会 数据清洗与异常处理：通过自动化的数据插值和补值技术，解决数据缺失和异常数据的问题。司时，设定合理的阈值和规则，自动识别和纠正无效数据（如死数、0值等），确保每个数据点都符合实际管网运行状态。 数据统计与分析：在治理后的数据基础上进行统计与分析，生成数据的汇总报告和状态监测图便采取及时的修复措施。中国城镇中国城镇供热物店中国城镇供热协 网络元法求解计算 全新的管网拓扑结构处理方法： 供热管网中的各类热源、热力站、水泵、阀门、连接件等元件进行对象化处理 根据元件的水力和热力特性分别建立类模型； “事件”表现边界条件的变化。中国场控制方程； 网络元法求解计算 利用网络元法在全网进行水力和热力计算时，遵循四个方面的规则： （1）设定初始条件；（3）参数传递规则；（4）计算转换判据； 网络元法可形象的比喻为： 把管网元件“打包”成一个个特定“盒子”，堆放整齐，放置在不同的“类”分区里。中国城镇供中国城镇供热协会 能量守恒方程中的热量泄漏损失。中国场中国场 泄漏样本生成 利用集中热网数字李生系统，根据接入的监测数据，系统进行仿真计算，生成了上千万条的管道泄漏样本。能国城镇 采用海量管道泄漏样本训练人工智能模型。 机器学习模型 机器学习模型选型2：LSTM（长短记忆模型），其网络结构如下所示。该模型能够加入时序特征，同时能够对于噪声数据有更好的处理能力。城镇供热协会 机器学习模型选型1：全链接神经网络，其结构采用全连接的神经元网络。该机器学习模型对于数据要求相对较低，但无法把时序特征加入其中。 管道泄漏-仿真结合人工智能算法国城镇供热协会 解决方案 主要通过对热源、热力站的压力变化率进行分析来预测泄漏的情况。 1、根据GIS等资料建立热力管网李生系统;热协会2、采集管网运行状况数据；3、高可信热力管网仿真模型校核4、生成大量模拟泄漏样本，采用AI模型训练;5、发生实际泄漏时，结合实时数据进行泄漏定位。 断。目前，在故障诊断技术中，社神经网络方法普遍用于识别故障的特征，并通过分析这些特征来诊断故障的原因。 04集中热网仿真计算中国中国城镇供热协会 仿真计算精度 东部大网仿真精度在95%-98%之间。供水网的压力精度贴合较高；回水网的压力精度稍低，个别时刻存在跳变。 采用新的求解器部署之后，精度显著提升到98%-99%。 后续将继续优化算法提高贴合精度。 ·管网拓扑参数 数据源不够完整或者更新不同步，部分管道拓扑信息缺失或错误。镇供热协会 ·阀门开关状态 干线上的阀门开关状态需实时更新。 现场核实系绿景苑热力站站内供水压力表表弯漏水，定位偏差约89米。 中国下一步工作 ·提高系统算力，实现泄漏样本库对热网区域全覆盖，增加样本数量； 中压 ·优化泄漏定位算法，提升泄漏报警准确率（99%）及泄漏定位精度（50m）。 请批评指正