一种基于双向LSTM的供水管网漏损定位方法

• 作者: 董文瑾 梁俊卿 孔潇潇
• 来源期刊: 水电能源科学
• 关键词: 供水管网 双向LSTM神经网络 漏损定位 EPANET
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 水利水电工程|WATER CONSERVANCY AND HYDROPOWER ENGINEERING
• 页码范围: 105-108
• 页数: 4页
• 分类号: TV674|TU96+1
• 语种: 中文

摘要

传统的供水管网检漏方式存在效率低、准确率差的缺陷.应用双向LSTM(Bi-LSTM)神经网络可以很好地分析管网漏损时节点水压的变化规律,实现快速准确的漏损定位.先创建基于EPANET平台的管网水力模型,在该模型上进行管网节点漏损模拟及各时间点节点水压的获取,然后采用Bi-LSTM进行分析,最终得到漏损节点位置及各个漏损节点发生漏损的概率.试验结果表明,基于Bi-STM神经网络的供水管网漏损定位模型的准确率为88.54％,对供水管网漏损节点定位有较好的效果.