基于小波神经网络的供水预测研究与应用

针对城镇供水预测不准确的问题,设计开发了一种基于小波变换的时间序列神经网络供水预测系统。首先使用小波变换提取供水流量曲线的规律性,去除流量数据中的高频噪声,并对假期变量和天气温度变量进行非线性处理,对比分析表明模型加入小波变换后,预测准确率显著提高,同时该系统可以计算流量实际值与预测值的实时差值,比较差值和设定阈值判断供水异常情况。经验证,该系统供水预测准确率达到95.9%,可为供水预测和供水异常识别提供决策支持。

城市供水负荷短期预测方法

结合城市用水量的影响因素及特点 ,分析了城市用水量的变化规律 ,探讨了水量预测时间序列分析方法 ;根据城市供水运行调度对用水量预测的实际要求 ,采用时间序列三角函数分析法建立了管网用水量的短期负荷预测模型 .实例考核证明 。

基于模拟-优化模式的供水水库群联合调度规则研究

提出了基于模拟-优化模式的混联供水水库群联合优化调度规则求解框架。首先,通过构建虚拟聚合水库,编制联合调度图,以做出水库群对各用水户的供水方案;其次,通过优化成员水库供水任务分配因子,并结合供水水库群常规调度规则,实现共同供水任务在水库间的优化分配。采用改进粒子群算法(NSPSO)对观音阁-葠窝-汤河水库群联合供水调度模型决策变量(联合调度图调度线位置和成员水库供水任务分配因子)进行多目标优化,分析联合供水调度过程中目标之间的竞争关系,检验联合调度规则的合理性与有效性以及NSPSO算法的优化效率。

夏热冬暖地区星级酒店空调冷凝热回收系统

结合酒店的空调能耗状况及冷热负荷特点,对酒店空调采用冷水机组冷凝热回收系统的节能性和必要性进行了探讨。以某五星级酒店空调工程为例,介绍了其空调热回收系统的优化设计。增大了热回收系统的供回水温差,同时采取热水罐串级连接,对水温进行分层,有效地实现了热水的梯级利用及顺序利用。经分析,该优化系统更加充分地利用了冷水机组的冷凝热,更加节能,而且供水温度比较稳定。

高层住宅串联分区与并联分区供水能耗对比

针对传统并联分区供水方式各区独立,每区给水当量总数少,用户用水不均匀性较大等问题,对串联分区供水方式在高层住宅中的应用进行研究,结合一具体算例,利用数解法计算串联分区和并联分区供水方式的全天累计能耗,结果表明在理论计算工况条件下,该算例串联分区供水方式节能率达14.77%,从节能角度为高层建筑供水方式的选择提供参考。

城市用水量预测研究(英文)

根据城市用水负荷的变化规律 ,采用时间序列分析法 ,建立了用水短期负荷预测的三角函数模型 ,并给出了节假日负荷及突发事件负荷的预测方法 ,同时 ,在微机上开发了软件 .通过实例计算 ,效果良好 ,精度较高 ,可应用于供水输配系统日常的生产调度 。

串联加压输水工程事故停泵的应急调度

事故停泵是危及串联加压输水工程安全运行的严重事故工况,分析了串联加压输水工程应急调度的特点,基于非恒定流基本理论,建立了事故停泵的水力过渡过程计算数学模型;以两级串联加压输水工程为例进行了事故停泵应急调度策略的宏观分析,提出了应急调度的基本原则;结合水力过渡过程分析,制定了应急调度方案。研究表明,应急调度原则与水力过渡过程计算分析结果相吻合,将应急调度原则用于指导事故停泵的水力过渡过程分析,并在此基础上制定具体的事故停泵应急调度方案是可行的。

山东黑旺铁矿裂隙岩溶水供排结合的多种数学模拟研究

黑旺铁矿位于山东省淄博市境内，是年开采能力达几十万吨的露天矿。矿层位于中奥陶统的石灰岩中，为一多年平均日排水量达６．１２万ｍ３／ｄ的大水矿山。矿山所排出的水未受污染，但一直未得到很好的利用。矿山下游约１０ｋｍ处为一特大型的大武水源地，该水源地已超采，并且部分遭受污染。因此，该矿水的供排结合研究，对于缓解淄博市的供水矛盾有重要意义。本文在分析地质、水文地质条件的基础上，用逐步回归分析和多维时间序列分析，找出矿坑充水的主要因素，并预测矿坑涌水量；用有限元法计算允许开采量，预报矿山闭坑前后的水位；

非网状给水系统的可靠性分析

针对给水系统的可靠性问题，对非网状给水系统进行了结构分析，提出了系统可靠性的计算方法（包括系统可靠性和组织可靠性的计算及可靠性计算步骤）。示例分析表明，该方法运用可靠，并可进一步向更复杂的网状给水系统扩展。

水库供水预警线研究

水库作为重要的蓄水和供水工程,对城乡供水安全起着极其关键的作用。干旱时期,水库可能由于前期蓄水不足满足不了后期的用水需求,这就需要及早作出预警,以便采取应对措施。本文以永康市的杨溪水库为研究对象,界定了黄色、橙色、红色供水预警等级,采用长系列(1965-2009)逆时序逐日调节计算得出历年逐日水库所需蓄水量成果,并对45年成果进行统计分析,确定了杨溪水库黄色、橙色、红色三条预警线及各预警线的浮动上限。本研究成果能够指导干旱期水库供水运行管理工作,使区域的经济社会不因缺水产生过度影响,确保区域平稳有序度过不同程度的干旱期。

基于PSO-LSSVM时序预测模型的管网漏失信号识别

为解决城市供水管网的漏失问题,基于在供水管网各测压点收集的压力数据,构建粒子群(PSO)算法优化LSSVM的时序预测模型来预测压力监测点下一时刻压力值,并提出了城市供水管网漏失识别模型,通过监测点压力值与预测值的残差值是否在阈值范围内来判断管网是否处于正常工况。测试分析结果表明,改进的时序预测模型预测精度较高,可确定各压力监测点阈值,识别管网是否发生漏失事故,为相似工程提供借鉴。

几种AR和ARMA模型对城市用水量预测的比较

利用时间序列法中的自回归模型(AR)和自回归移动平均模型(ARMA),对城市某区域的用水量进行预测。模型参数采用最小二乘法进行估计,并将预测值与实测值进行了比较。结果显示,预测值的相对误差均在±10%之内,且仅有个别点的相对误差在±5%之外,预测结果与实测值基本一致。对预测结果的进一步分析表明,高阶AR模型预测结果的均方差(MSE)低于低阶AR模型,而从平均绝对百分比误差(MAPE)来看,ARMA模型的预测结果并不优于AR模型。

供暖热水锅炉房的热负荷预测

通过对供热负荷特点的分析，建立了基于时间序列分析方法的供热负荷预测的数学模型，给出了供热负荷预测的计算流程，并将供热负荷的预测理论应用于牡丹江西海林小区集中供热系统。实际运行结果表明，用本文所研究的供热负荷的预测理论预报的供热负荷与实际运行结果相比，预测精度是令人满意的。

供水管网模型简化过程对其精度的影响研究

为探究简化过程对供水管网精度的影响,采用枝状管简化、串联管道合并以及并联管道合并三种方法对管网模型进行简化,并在设置不同的简化条件下建立了不同管径的简化模型,将不同管径的简化模型分别与未简化前的原模型进行模型精度对比分析,结果发现随着简化管径的增大模型的精度逐渐降低。

离心泵串联供水问题的探讨

分析离心泵串联运行特点,讨论离心泵串联运行时常出现的问题及其解决方案,提出保障供水系统安全运行的要求时,还应考虑节能及运行经济性。

基于Flowmaster的串联叠压供水节能仿真模拟

为进一步优化串联叠压供水方式的运行效果,利用Flowmaster软件基于工程案例制定运行策略并进行瞬态模拟,首先进行稳态模拟验证了模型的准确度,其次分别对高区泵组启停对中区泵组出水压力的影响、中区用户用水量瞬变对高区泵组进口压力的影响进行了瞬态模拟分析。结果表明,串联叠压供水方式下泵组直接串接时相互影响作用明显,通过适当延长高区泵组启停时间并结合气压水罐防护等方式可有效稳定供水系统压力。研究成果可为高层建筑供水方式的选用提供参考。

基于季节性ARIMA模型的小区供水预测

为了减少二次供水设施给小区供水管网所带来的压力,对供水管网运行状况进行更加精确的预测。结合物联网和时间序列分析等技术,通过对供水管网的历史数据的分析,采用季节性ARIMA模型对供水数据进行预测。设计数据预测分析的步骤和方案,建立方差估值为0.404 9、AIC为284.85的ARIMA(3,0,1)×(1,1,1)24模型。实验结果表明,设计的季节性ARIMA模型的预测周期短且有较高的预测精度,能够有效地对供水管网运行状态进行预测。

高层多层建筑高位水箱串联供水方式探讨

阐述建筑物高位水箱供水的不足，探讨高层建筑和多层建筑高位水箱串联供水方法，分析串联供水的特点和适用范围．

理想银泰城消防水系统设计

以理想银泰城项目中住宅区及商业区这两类有代表性的建筑类型的消防水系统设计为例,通过消防水系统竖向分区的确定,消防水系统减压阀设置位置的比较分析,各级串联减压阀前后压力值的选择、分区工作压力和试验压力的确定等方面的介绍,总结了单泵直接供水系统的特点。所得结论对同类工程的设计具有一定的指导意义。

基于一维卷积神经网络的短期用水量预测

供水系统短期用水量预测是管网系统异常检测的基础,预测的及时性和预测结果的准确性对后续工作有重要影响。目前,能有效应用于此方面的深度学习方法仍然较少,且已有的深度学习方法大部分基于人工特征提取,具有无法充分挖掘数据的问题,无法最大限度发挥深度学习的优势。针对这些问题,文中将使用基于自动特征提取的一维卷积神经网络-门控循环单元(one-dimensional convolutional neural network-gated recurrent unit,Conv1D-GRU)模型,以充分挖掘数据信息,实现准确的需水量预测。最终,模型在测试集上的最小百分比误差达到1.677%。与门控循环神经网络(gated recurrent neural network,GRUN)模型和人工神经网络(artificial neural network,ANN)型相比,Conv1D-GRU模型具有预测精度高、鲁棒性强的特点。