公开(公告)号：CN119755541A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411952926.0

申请日：2024-12-27

Applicant: 宁波水表(集团)股份有限公司 ,  同济大学 ,  浙江宁水水务科技有限公司

Inventor： 乌昕 ,  黄旦光 ,  闫继民 ,  陈伟 ,  陶涛 ,  郁娜 ,  信昆仑 ,  颜合想 ,  王嘉莹 ,  冯路建

IPC: F17D5/02 ,  F17D1/08

Abstract: 本发明公开了一种基于高频压力数据驱动的供水管网爆管定位方法，包括以下步骤：当高频压力监测器发出异常警报时，对报警前后6分钟的实时压力信号进行数据清洗与小波降噪，生成有效高频压力数据集；采用基于滑动窗的双边累积和算法提取有效高频压力数据集中的时间特征值；结合前期波速统计值，采用负压波法对异常压力波起始点位进行定位；若定位为阀门或泵操作点，则列入正常管网操作，同时统计修正各管道波速，若定位为其他管道节点，则发出爆管定位警报。优点在于本发明利用实时高频压力数据，采用负压波法，将误差精确至毫秒级别，同时利用正常管网操作修正各管道波速，以期适应管道老化与温度变化等因素的影响，使爆管定位更加迅速、精准。

公开(公告)号：CN119558471A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411633437.9

申请日：2024-11-15

Applicant: 浙江宁水水务科技有限公司

Inventor： 姚建旭 ,  陈伟 ,  冯路建 ,  黄旦光

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于改进贝叶斯优化算法的短时供水量预测方法，其优点在于克服传统供水量预测方法在面对复杂供水系统数据时的调参复杂、预测收敛速度慢和耗时长以及泛化性差、预测精度低等局限性，通过结合CNN与BiLSTM的优点，提出了一种能够同时捕捉供水量数据中的局部特征和长时依赖关系的深度学习模型，并采用更新式的数据存储方式，通过用户输入数据而不断更新历史储存的数据，从而完善训练的模型，提高预测精度。此外，通过改进的贝叶斯优化算法，本发明能够自动调整模型的网络结构与参数配置，提高模型调参调优效率，减少人为干预，提升模型的预测精度和实时性，从而为城市供水系统的管理和优化提供有效支持。