一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111291472A(43)申请公布日2020.06.16(21)申请号202010053680.9G06F113/14(2020.01)(22)申请日2020.01.17(71)申请人安徽建筑大学地址230601安徽省合肥市经济技术开发区紫云路292号(72)发明人杨亚龙苏亮亮谢陈磊张睿汪明月朱徐来许强林张毅朱俊超胡林张玲赵自豪白云飞(74)专利代理机构合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙)34124代理人张祥(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法(57)摘要本发明提供了一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，包括步骤A：使用模拟软件构建管网模型，在管网模型上密集布设压力监测点，记录所有压力监测点的坐标；步骤B：分别为管网模型配置正常工况和漏损工况，获取所有压力监测点在不同工况下的压力数据，计算每个压力监测点的压力影响度和差异系数；步骤C：利用压力监测点的坐标、压力影响度和差异系数构建原始数据集，将原始数据集输入CFSFDP算法，得到聚类结果；步骤D：以所有的聚类中心作为压力监测点的布置位置。本发明的优点在于：通过虚拟建模采集数据进行计算，能够方便的确定监测布点位置，避免了由于盲目布置压力监测点导致不必要的损失以及造成管网监控不全面等问题。CN111291472ACN111291472A权利要求书1/2页1.一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤A：使用模拟软件构建管网模型，在管网模型上密集布设压力监测点，记录所有压力监测点的坐标；步骤B：分别为管网模型配置正常工况和漏损工况，获取所有压力监测点在不同工况下的压力数据，计算每个压力监测点的压力影响度和差异系数；步骤C：利用压力监测点的坐标、压力影响度和差异系数构建原始数据集，将原始数据集输入CFSFDP算法，得到聚类结果；步骤D：以所有的聚类中心作为压力监测点的布置位置，类簇数量即为压力监测点的数量。2.根据权利要求1所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，其特征在于：步骤B所述的正常工况下，记录N个压力监测点在M个时刻的压力数据，得到正常工况下的压力数据矩阵Q＝{Pij,i∈[1,M],j∈[1,N]}；分别给每个压力监测点配置同等级的漏损，获得N种漏损工况，对每个漏损工况获取M个时刻所有压力监测点的压力数据，其中第k个压力监测点配置为漏损的工况下压力数据矩阵记为3.根据权利要求1所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，其特征在于：步骤B所述的压力影响度EFk的计算方法为：Rk＝Q-Qk差异系数CVk的计算方法为：其中，σk为正常工况下压力监测点k在M个时刻的压力数据的标准差，为正常工况下压力监测点k在M个时刻的压力数据的平均数。4.根据权利要求3所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，其特征在于：压力监测点k的坐标表示为(Xk,Yk)，则步骤C所述的原始数据集的形式为：D＝{Dk|k∈[1,N]}Dk＝(Xk,Yk,EFk,CVk),k∈[1,N]2CN111291472A权利要求书2/2页对原始数据集D进行标准化处理后输入CFSFDP算法，标准化处理采用z-score标准化方法，公式为：其中Dk′为标准化后的输入数据，为D中各属性数据的平均数，Dσ为D中各属性数据的标准差，对D中每个压力监测点的数据进行计算后得到标准化处理后的输入数据D′。5.根据权利要求4所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力测点布置方法，其特征在于：步骤C所述的CFSFDP算法的聚类方法为：依次计算数据集D′中两个数据对象之间的欧氏距离，基于欧式距离确定每个数据对象的局部密度，基于局部密度确定每个数据对象的聚类中心距离，基于局部密度和聚类中心距离确定聚类中心点。6.根据权利要求5所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力测点布置方法，其特征在于：所述局部密度ρj的计算方法为：其中，dc表示截断距离，Dis(t,j)表示数据对象Dt,Dj之间的欧式距离。7.根据权利要求6所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力测点布置方法，其特征在于：所述聚类中心距离δj的计算方法为：其中Ψj为局部密度大于ρj的压力监测点的集合。8.根据权利要求7所述的一种基于CFSFDP聚类算法的给水管网压力监测点布置方法，其特征在于：所述确定聚类中心的方法包括：以ρj为横坐标，δj为纵坐标构建决策图，决策图右上部分的压力监测点即为聚类中