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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于监测系统与空间聚类的供水管网漏损定位方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115342306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210828042.9，技术领域涉及：F17D5/02；该发明授权一种基于监测系统与空间聚类的供水管网漏损定位方法是由李昕;张土乔;许梦丽;邵煜;黄文鼎设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于监测系统与空间聚类的供水管网漏损定位方法在说明书摘要公布了：本发明涉及城市供水管网类技术领域，提供一种基于监测系统与空间聚类的供水管网漏损定位方法，本发明将来自SCADA的某些选定的管网内部节点上可用的压力测量值与来自模拟漏损场景数据库的参考值进行相似性评估获取候选漏损场景，然后利用空间聚类构建候选漏损区域，最后量化候选漏损区域包含真实漏损节点的可能性并给出候选区域的检测优先级；本发明包括如下步骤：1构建主导传感器序列；2计算漏损定位指标；3候选漏损场景评分；4构建候选漏损区域；5漏损区域定位；该方法利用某个压力传感器多个时刻的监测数据之间的时间相关性与多个传感器监测数据之间的空间相关性，实现了数据时空信息的深度挖掘。

本发明授权一种基于监测系统与空间聚类的供水管网漏损定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于监测系统与空间聚类的供水管网漏损定位方法，其特征在于，包括如下步骤：1构建主导传感器序列；2计算漏损定位指标；3候选漏损场景评分；4构建候选漏损区域；5漏损区域定位；所述步骤1具体如下：1.1预测水力模型：建立节点需水量预测模型，实时预测未来DT个时段t＝{1,2...，T}的节点需水量；将t时刻预测的需水量作为管网模型输入，建立t时刻的水力模型；1.2构建灵敏度权重矩阵：利用t时刻的水力模型，遍历供水管网中布置的所有压力传感器，对管网内所有用水节点进行灵敏度分析；获得t时刻传感器灵敏度矩阵对不同时刻的灵敏度矩阵进行加权平均，最终得到预测时间范围DT内的传感器灵敏度权重矩阵 其中传感器灵敏度矩阵中是传感器节点Sk处的节点压力，是节点Nk处的需水量变化,表示在管网节点Nk处发生漏损时对传感器Sk压力变化的影响，ns是传感器总数且nn是管网内节点总数；1.3重构传感器序列元素：矩阵的第n列表示对发生在节点Nn处的漏损，管网内布置的共ns个传感器的灵敏度，将第n列中元素按其灵敏度值从大到小排序，基于排序后的列向量前i个元素对应的灵敏度值之和与总灵敏度值和比值满足设定比率的规则，对序列元素重构得到节点Nn的主导传感器序列，其中节点Nn应满足条件： 1.4构建漏损压力残差矩阵：基于1.1中t时刻的水力模型，计算管网中压力传感器位置的压力值，得到t时刻的压力预测向量 其中是t时刻第i个传感器的压力预测数据；ns为压力传感器数量；为ns行列向量；1.5构建模拟漏损场景压力矩阵：对t时刻某一个节点需水量的预测值依次增加5,10,15,…350mh，模拟该节点可能的漏损场景，上述过程遍历管网中所有节点，计算在所述漏损场景下的压力传感器位置的压力值，得到t时刻模拟漏损场景压力矩阵 其中第k个漏损场景下，第i个压力传感器监测数据模拟值；为第k个漏损场景下的监测点压力向量；n为漏损场景数量，为ns×n的矩阵；1.6将漏损压力矩阵的每个列向量依次与预测压力向量相减，获取漏损压力残差矩阵 其中为第k个漏损场景下的漏损压力残差矩阵，为ns×n的矩阵；1.7获得t时刻实时压力残差向量当SCADA系统上传了第t个时刻t＝{1,2...，k}的压力数据，获得t时刻实时压力向量pt， 其中pit为t时刻SCADA系统传输的第i个压力传感器数据；pt为ns行列向量；将实时压力向量pt与预测压力向量相减，获取实时压力残差向量rt，其中，rt为ns行列向量。

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