供水管网漏损是每个城市不可回避的难题,在城镇化急速扩张的今天,管网漏损越来越严重,而进行彻底性漏损控制的大前提是发现和找到漏损点。国内外许多专家学者也进行了大量漏失定位技术研究,其中包括基于模型的校核方法、基于贝叶斯辨识理论方法、神经网络法。本人通过实地调研发现,国内许多城市的供水管网SCADA监测数据并没有被充分利用,一般仅起到作为供水管网日常调度和水司经济效益考评依据的作用,之后就被搁置在数据库中,隔一段时间后,便被清除掉,使得数据本身所携带的有用信息失去价值,这种传统做法已不能跟上目前的数据时代步伐。所以,本课题提出一种基于离线流量数据处理定位漏失方法,该方法可以为分区控制漏失理论的实践提供决策支持,将本课题研究成果与基于分区理论的城市供水管网漏失控制思路相结合,可以更有效地开展供水管网漏失控制工作。研究内容主要分为以下几点:1.构建算例供水管网模型,设置多种漏失工况,获取不同工况下相应流量数据。构建算例供水管网的目的是探索管道流量数据处理方法,因为实际供水管网不可能每段管道都安装流量计,同时,算例管网可以预先设置各种不同漏失工况以及对不同漏失工况间数据进行组合,提高研究广度和深度。这些工作的最终目的是获取所有管道在不同工况下流量数据,然后,对不同组合数据进行处理以验证研究成果的合理性;2.根据所获取算例供水管网各种漏失工况下的流量组合数据,进行数据处理思路研究,用以预测算例管网已知漏损点大致区域,达到课题预期目标;3.探索一种供水管网流量数据异常值识别算法,构建流量数据异常值识别模型以对实际供水管网中由于设备原因导致的异常流量数据进行识别,以期在进行数据处理时得到干净无异的数据,保证数据处理结果的有效性和可信度;4.对实际供水管网流量数据进行异常值识别,可以在进行流量数据处理之前,获得干净且有效的数据源;将已研究流量数据处理方法对实际供水管网流量数据进行处理,预测实际供水管网可能的漏损区域,结合分区控制漏失思路,更快、更好地改善供水管网漏损现状。