基于校園供水系統智能管理的建模研究

朱軍偉, 顧麗娜, 李 蕊, 蘭彩霞

(1.楊凌職業技術學院, 陜西 楊凌 712100; 2.甘肅政法大學, 甘肅 蘭州 730000)

0 引 言

近年來,高校校園用水需求量逐年增長,這對于校園供水系統智能化的精準管理頗具挑戰。一方面,校園供水系統是否正常運行將會直接影響水資源的節約程度。另一方面,校園供水管網一旦出現老化、破損,漏水情況隨之增加,尤其是地下管道的漏損不易發現且實施及時維護。故通過數據處理與分析,掌握各個時間段,各個功能區的用水情況,及時發現和解決智能供水系統中存在的問題,對于維護管道和節省維修、材料成本等起著尤其重要的作用[1-3]?；诖?可以通過數據處理分析和構建數學模型進一步優化校園供水系統,以期提升校園供水系統智能化管理水平。本文依據某高校2019年全年水表的層級關系以及所有水表四個季度的讀數[4],利用已知數據首先對不同功能區的用水特征進行探討分析,表征不同區域的用水特征,進而通過建立傅立葉函數對水表層級關系進行誤差分析,確定水管漏損位置。在調查市場水價、管網維修成本的基礎上,構建校園管道維護更新決策模型,從而實現校園供水系統智能化管理。

1 校園不同功能區用水特征分析

1.1 數據預處理

主要考慮水表在2019年1-12月份中每月的變化規律,將數據導入到Spss24.0中進行篩選,剔除異常點。事實上,各季度都有部分數據發生偏離(即異常點),故需剔除異常數據,并將其重新歸類,現繪制出一級水表在1-12月用水量的變化折線圖,見圖1。

圖1 用水量變化折線圖

顯然,1-2月之間的用水量(即水表數據)出現較為明顯的下降,預計學生離校,導致用水量減少;2-4月用水量出現大幅度上升,表明學生已逐漸回校,使其短時間內校園用水量出現短暫的大幅提升;4-5月校園衛生基本已清理完畢,導致用水量出現一定量的減少;隨后的5-6月出現回升,即隨著天氣加熱,學生洗澡的頻率及飲用水等方面有一定提升,使得用水量出現小幅度回升;而6-9月因高溫天氣的到來,大家也因暑假暫時性離校,所以校園用水量出現一段時間的平滑期;9-12月天氣逐漸變冷,對熱水的需求也急速提升,導致用水量出現一定趨勢的上升,隨后到達10月時,保持相對平滑,在小范圍內波動。

綜上可知,每月的用水量都有波動,為此需要從其波動的趨勢聚類劃分功能區,并探尋不同功能區的用水特征。

1.2 功能區劃分

基于以上結論,為探究校園內不同功能區的用水特征,結合實際數據及各功能區的具體特征[5],將各水表按照功能區進行聚類劃分。劃分結果具體見表1。劃分依據著重考慮以下方面:

表1 各功能區的聚類劃分明細

(1)功能一致的歸為一個功能區;

(2)名稱接近的歸為一個功能區;

(3)隸屬于一棟大樓區域的水表歸為同一個功能區;

(4)部分水表無法從名稱判斷功能及一級總水表不能劃分到某特定功能區的舍棄。

結合各功能區的聚類劃分結果,可得出水表層級的隸屬關系,為使得各功能區水表用水特征表現明顯,現使用Matlab軟件作出部分功能區的用水特征圖,以期從特征圖中得出用水量波動的具體時間及基本趨勢,為功能區的劃分提供詳實依據。因考慮到校園用水實際情況與水表數據的穩定性,這里只研究四大重點功能區域:后勤設施、辦公樓、教學樓、宿舍。其余非重點功能區研究方法類似,不再贅述?，F就四大功能區的用水特征圖做出分析,見圖2。

圖2 后勤設施、辦公樓、教學樓、宿舍四大功能區用水特征圖

由圖3可得出如下結論:后勤用水設施中,危險品倉庫用水量波動范圍最大,在1-6月之間預測為對倉庫進行大面積的清洗,以及安全性的處理,導致用水量出現上升趨勢,而7-12月,危險品入庫后,至于存放狀態,所以用水量出現巨幅下降。

辦公樓用水量整體呈現平滑的趨勢,但其在9-12月用水量出現大幅度的上升,XXXK樓可能為工業樓,在9-12月這時間段中工業生產導致工業用水量出現大幅度增長。

教學樓的用水特征較為一致,其中XXX干訓樓與XXX西大樓兩組數據在整體走勢上保持一致,在6-7月期間的用水量幾乎接近,所以預測其XXX西大樓與其XXX干訓樓同為培訓樓,在2-6月之間培訓量的加大以及培訓人員的增加,導致用水量增加。

宿舍用水量用水較為集中,放假期間用水量大幅下降,開學之后,用水量大幅上升。

2 水表層級關系模型建立

2.1 模型建立

在上述不同功能區用水特征分析的基礎上,對各個水表進行層級歸類,運用Matlab軟件中的工具箱對其數據進行擬合,以此建立有關各級表層數據關系的傅立葉函數模型。

一級、二級、三級、四級水表層級用水量按月變化的擬合曲線見圖3。

依據圖3擬合曲線,可得相應的傅立葉函數模型,考慮到四級水表層級關系基本一致,故只給出一級水表層級表達式:

y1=1.842×104+1.036×104cos(1.136x)-4815sin(1.136x)+1958cos(2.272x)+64.09sin(2.272x)-4047cos(3.408x)+3175sin(3.408x)+553.4cos(4.544x)+3211sin(4.544x)-1681cos(5.68x)-8481sin(5.68x)

上述傅立葉函數模型表明:水表層級之間聯系緊密,但不難看出,數據波動范圍依然較大,下面對這一結果做誤差分析。

2.2 誤差分析

依據上述函數模型,將1-12月水表層級數據分別代入,求出各層級每月的模擬用水數據,與實際值進行比對,如表2所示。

表2 各層級擬合模擬值

對比真實值與模擬值,利用Spss24.0找出誤差值,見圖4。

圖4 水表層級誤差曲線圖

顯然誤差低于10%,認為模擬效果較好,表明建立的函數模型較為合理。

3 供水管網漏損分析

依據水表層級函數模型可知,存在部分異常數據,表明校園供水管網確實存在漏損情況,且管網漏損涉及諸多因素。本文著重研究管道口徑與漏損量的關系,利用Excel工具箱進行數據處理,步驟如下:

Step1:計算出實際水表讀數(實際水表讀數=當前讀數-上次讀數);

Step2:利用IF(TEXT(G1,“0.000”)=TEXT(F1,“0.000”),“相同”“不同”)篩選出實際水表讀數與用水量不同的數據(即漏損量);

Step3:剔除不符合實際的數據(用水量>實際水表讀數);

Step4:分別篩選出口徑為15、20、25、40、50、80、100、150、200的水表,分別計算其漏損量,并做直方圖進行觀察。

在數據處理的基礎上,下面將不同管徑下的漏損量做一統計,如表3所示。

表3 不同管徑下的漏損量

從表3發現,小口徑管道漏損量較大,其漏損率遠遠高于大口徑的漏損率。為了進一步直觀性地驗證該結論,所做直方圖見圖5。

圖5 不同管徑漏損量直方圖

結論顯然成立,據此表明:口徑越小,漏損越多;反之,漏損越少。一旦明確漏算量較大的管徑,則亟需對該管道展開檢漏與維修。

4 校園供水管道維護決策方案

校園供水管道漏水,對于其檢漏與維修相當重要。供水管網的維修方案一般需要統籌考慮以下幾方面:(1)維修管道的費用(含人工費、材料費等)。(2)已經漏水損失的費用(含漏損水量營業損失費用、水污染引發損失費用、漏水浸泡物品的損失費用)。(3)管道的查漏投入費用。故據此最終確定最優維護決策方案。

4.1 漏水損失的費用

結合實際情況,對于維修管道的費用和查漏投入費用可正常處理,故本文只對漏水損失的費用進行詳細探究。漏水損失的費用w1可用如下公式表示:

作為嶺南地區千年古都的歷史名城，廣州從秦朝開始，先后定名為任囂城、番禺城、興王府以及后來的廣州城，歷經兩千多年。在中國的歷史上，嶺南地區先后經歷了南越國、南漢國兩個割據王朝，統治時間接近兩百年，在這些王朝的統治過程中留下不少讓人賞心悅目的皇家園林藝術。

w1=w11+w12+w13=k1QtT+w12+w13=k1qN[k(t)+s(t)]tT+w12+w13

其中:w11為漏損水量營業損失費用;w12為水污染引發損失費用;w13為漏水浸泡物品的損失費用;k1為水價系數;tT為管道漏水起止時間;Q為漏損量;q為不同口徑漏損的單位漏水量;k(t)+s(t)為相同管上不同口徑的流量時間和;N為相同口徑的管道個數。

上式要注意的是校園供水管道隨著使用年限的增大,其漏水概率必然越大,故k(t)+s(t)會隨著t的增大而增大。此外,口徑大小的不同漏損費用也是不同的。

為方便計算,漏水浸泡物品的損失費w13按w12的15%計算。故管網漏損的最優模型為:

其中:w2表示維修管道的費用;w3表示查漏投入的費用。

4.2 管道維修決策方案

考慮經濟決策為目標,構建供水管道維修決策方案。具體如下:

(1)當w1+w2>w3時,經濟效益低,成本太大,決策方案最差,但仍需維修供水管道,故在考慮維修的同時一定要做好后期管道維護。

(2)當w1+w2

(3)當w1+w2=w3時,達到經濟效益的平衡點,決策方案有待考量,意味著查漏投入的費用可用于維修管道和補償損失,但一旦出現大面積供水管道漏損,將產生次災害,故建議慎重選擇。

5 結 論

本文基于某高校水表層級關系及四季度數據的變化趨勢,通過數據清洗與挖掘,著重解決了校園供水系統智能管理中功能區域的劃分及用水特征探究,并對供水管道的漏損情況做了分析,提出可供參考的維修方案,該模型經濟效益合理,決策方案可行。同樣該模型可推廣到具有水表層級、電表層級、燃氣層級關系的問題上,且對于當下節約資源具有較好的實用價值。