小区漏损预警中最小夜间流量法的改进与应用

江永伟，杨 奇，王海涛，应志豪，何必仕，徐 哲

(1.杭州水务控股集团有限公司，浙江 杭州 310009；2.杭州电子科技大学 自动化学院，浙江 杭州 310018)

随着大表远传技术的成熟，杭州水务城东分公司于2016年完成91个小区入水口考核表数据自动采集和传输。水司管理人员利用这些流量数据进行小区漏损情况评估，及时安排巡检和检漏，减少水量损失，起到积极作用。目前，采用夜间最小流量法(minimum night flow， MNF)[1-4]进行漏损自动监测，根据经验设置各小区夜间0:00—5:00时段最低流量阈值，若该时段最小流量数据大于阈值，则自动触发报警。但是，此举带来了误报警居高不下问题，2018年累计报警4 554次，经甄别真报警525次，误报警占报警总数的比例高达88.5%。从小区检漏层面看，辖区内存在报警的小区71个，实际漏损检修小区仅11个，误报警占比达到84.5%。

针对夜间最小流量MNF法在实际应用中存在大量误报警问题，本文从辖区内小区考核表实测数据出发，分析夜间流量数据，尝试针对性地改进MNF方法。

1 小区夜间流量实测数据分析

小区考核表流量数据，每15 min采集、传输一次，一天有96个数据。SCADA系统记录保存了考核表安装以来的历史数据，但偶有数据缺失或异常，按插值补缺、异常剔除、放弃某天等常规方法进行数据预处理。

根据2018年的小区漏损报警信息，特选取了报警次数较多的12个小区进行数据分析。这12个小区主要是居民生活用水，适合MNF法。现利用每日0:00—6:00的夜间用水量数据，计算上述小区的每月、全年的15 min用水量平均值、方差，得到各小区的夜间用水量变化情况。限于篇幅，仅给出其中BLDW、DXJBL两小区的统计数据，结果(见图1—2)。

图1 BLDW小区夜间0:00-6:00每15 min用水量统计数据

图2 DXJBL小区夜间0:00—6:00每15 min用水量统计数据

从图1、图2可以看出，无论BLDW或DXJBL小区，夜间0:00—6:00小区用水量时间轴上基本不会随季节的变化而发生偏移，幅值上夏季略高；从每15 min流量月平均值/年平均值、月方差/年方差，BLDW小区的夜间流量低谷在2:00—5:00，DXJBL小区的夜间流量低谷在2:00—4:00，流量低谷时段的水量变化波动都极小，表明这个时间段内基本无居民用水，为利用最小夜间流量观察小区漏损情况的最佳时段。

图2中，DXJBL小区的每15 min流量平均值和方差呈锯齿形，是由于小区属于高层住宅，采用水箱二次供水所致。

原MNF方法针对0:00—5:00时段流量数据进行自动监测报警，显然夜间时段范围偏大。以BLDW小区为例，0:00—2:00平均值和方差较大，高于低谷时段30%以上，存在用户正常用水量干扰。因此，0:00—2:00时段不适合采用MNF法。

考察其余10个小区的夜间流量，低谷时段基本与BLDW、DXJBL两小区情况类似。

2 MNF法的改进

MNF法的第一项改进就是选择最佳的夜间流量观察时段。通过上一节0:00—6:00每15 min用水量平均值和方差分析，可以确定小区的最佳夜间观察时段2:00—4:00或2:00—5:00。之所以不统一为2:00—4:00，是因为考察时段长有助于漏损监测。

MNF法的第二项改进就是设置合适的报警阈值UCL。经10个小区各自夜间流量数据统计，正常工况下符合正态分布。按照统计学中心极限定理[5]，观测值超过u+1.3σ(u为平均值，σ为标准差)的预警，有10%的概率；观测值超过u+2σ的预警，有2.275%的概率；观测值超过u+3σ的预警，其概率仅为0.135%。若阈值偏低，报警敏感度高，误报警增多；若阈值偏高，报警敏感度低，可减少误报，但可能出现漏报。因此，阈值设定除了减少误报，还要考虑避免漏报。各小区不同阈值下报警次数(见表1)。

表1 各小区不同阈值下报警次数

从表1可以看出，在阈值设为u+3σ时，报警次数最少，且误报率最低。其中，对于DDGY小区未出现漏报，但对于SDFC小区2次漏损事件，出现漏报1次。若设立阈值为u+3σ，在小区对应最佳时段内进行报警可以大大减少误报警次数，但存在漏报风险。若设立阈值为u+2σ，则误报警次数增多，未出现漏报。

一般情况下，阈值在(u+3σ，u+2σ]区间，可以通过小区过去12个月发生漏损事故概率求得。事实上，单一阈值报警方法，在减少误报的同时将增大漏报风险，且与小区管网状况相关。为减少漏报风险，可以增加检测样本次数，并利用连续样本过程信息。

MNF法的第三项改进就是利用统计过程控制SPC原理[6-7]，以夜间2:00—4:00或2:00—5：00的整点时段流量进行跨日连续监测，SPC检测规则(见表2)。由此通过增加检测次数，并监测一定周期的趋势性变化，检测出渐变异常，具有更高的可靠性。

表2 统计过程控制SPC检测规则

3 夜用水量分配系数法和时变化系数法

为了验证改进MNF法的有效性，对同样10个小区2018-03—2019-03的夜间流量数据进行重新检测处理。同时，采用夜用水量分配系数法和时变化系数法2个常用检测方法，进行分析处理，跟原MNF方法进行比较。

3.1 夜用水量分配系数法

夜间最小流量与日均用水量的比值即为夜间最小流量分配系数[8]。这里，夜用水量分配系数是指夜间时段用水量占全天用水量的比例，以撇除气温、用水量因素影响。

具体做法是利用小区的间隔水量来进行数据分析，根据小区夜间2:00—4:00的用水量在一整天24 h用水量中的占比来分析小区漏损情况。设某小区某日24 h用水量为Q24h，该日夜间2:00—4:00点用水量为Q2:00-4:00，该小区该日夜用水量分配系数为y，则有夜用水量分配系数公式如下：

(1)

3.2 时变化系数法

时变化系数一般指最高日最高时供水量与该日平均时供水量的比值[9]。这里，令时变化系数K为日最大时段流量与最小时段流量的比值。通常，K值与小区漏损率成负相关，K值越小则漏损率越大，因此可以通过观察K值来间接观察小区的漏损情况。

具体做法是采集小区流量数据，根据每日的最大时段流量与最小时段流量计算K值，计算小区一年的K值，并绘制成曲线图观察其变化情况，再根据设定的K值警报阈值观察分析数据。

4 实测数据验证及应用

采用改进MNF方法对10个小区进行预警处理，并与原MNF法、夜用水量分配系数法和时变化系数法进行分析比较，结果(见表3)。

表3 改进MNF方法的预警情况

由表3看出，改进MNF方法采用统计过程控制SPC，不仅可以检测明显异常，而且可以尽早检测出渐变异常，防止漏报、迟报。SDFC小区的2次漏损均被成功检测出来。

采用原MNF法、改进MNF法、夜用水量分配系数法和时变化系数法等4种方法，对相同的10个小区进行检测预警处理，结果(见表4)。

表4 不同方法10个小区预警情况

由表4看出，在无漏报前提下，改进MNF法具有最低的误报率。因此，具有更高的预警准确性和实时性。

5 结 论

本文通过优化夜间流量观察时段、设置合理阈值以及应用统计过程控制SPC，对传统MNF方法进行了改进。实际分析表明，改进MNF法，减少了用水因素的干扰，不仅有效减少误报警次数，且避免漏报，较传统的MNF方法、分配系数法、时变系数法，具有更高的预警准确性和实时性。杭州水务城

东分公司2019年6月起逐步开展应用，已取得初步效果。