基于数字孪生技术的热力管网漏点定位研究

解决思路

1. 小区域热网试验验证：通过凤凰城区域三次盲测试验，验证数字李生系统在泄漏定位和报警方面的有效性。泄漏定位最大偏差4.56米，平均偏差3.57米；报警平均响应时间19分钟，最长35分钟；小流量下预测泄漏量与实际基本一致。
2. 集中热网数字李生系统：建立高可信数字虚拟管网模型，接入监测数据，实现实时在线仿真计算，动态反映热网运行状态。系统通过生成上千万条泄漏样本，训练人工智能模型，用于实际泄漏的识别和定位。
3. 集中热网仿真计算：采用网络元法进行水力和热力计算，遵循设定初始条件、参数传递规则、计算转换判据等规则，实现高精度仿真（东部大网供水网压力精度95%-98%，回水网98%-99%）。后续将优化算法提升贴合精度。
4. 数据治理与模型训练：整合管网地理信息，标准化管道属性与结构元件，接入远程实时数据并清洗异常数据。利用治理后的数据生成汇总报告和状态监测图，结合海量泄漏样本训练LSTM等机器学习模型，实现泄漏预测和定位。

研究结论

• 系统有效性：数字李生系统在小区域热网试验中表现优异，泄漏定位和报警响应时间满足实际需求。
• 仿真精度：采用网络元法后，仿真计算精度显著提升至98%-99%，但仍需优化算法以解决部分数据缺失和跳变问题。
• 下一步工作：提高系统算力实现区域全覆盖，优化泄漏定位算法，提升报警准确率（99%）和定位精度（50米）。

关键数据

• 泄漏定位偏差：最大4.56米，平均3.57米。
• 报警响应时间：平均19分钟，最长35分钟。
• 仿真精度：东部大网供水网95%-98%，回水网98%-99%。
• 泄漏样本数量：上千万条。
• 机器学习模型：LSTM（长短记忆模型）。