基于数字孪生技术的热力管网漏点定位研究

京能集团北京热力智能控制技术有限责任公司2025年6月京能集团112345解决思路小区域热网试验验证集中热网数字孪生系统集中热网仿真计算泄漏定位报警京能集团■建立高可信的数字虚拟管网模型，对流体进行水力、热力模拟，动态反映出热网流动、泄漏和各类调节的状态，并接入管网的监测数据；■基于考虑泄漏事件的管道流动偏微分方程组求解和“网络元”水力仿真方法解析管网拓扑结构；■实时在线仿真计算，分钟级对比、跟踪最新采集的数据。基于最新的模拟工况边界，生成泄漏样本，组成大样本库；■采用泄漏样本训练人工智能模型。当管道发生实际泄露时，识别特征数据，并进行漏点定位。24年6月在凤凰城区域进行了三次盲测试验，热网数字孪生系统均能准确判定泄漏位置。泄漏定位最大偏差为4.56米，平均偏差为3.57米。泄漏报警最长响应时间为35分钟，平均响应时间为19分钟。预测泄漏量基本符合实际情况，而且在小流量(3.6t/h)的情况下，也基本判断一致。盲测时间2024年6月20日晚23点至24日凌晨1点盲测地点时间地点管径(mm)测试时间系统报警时间报警响应时间定位偏差(m)1室23:19至23:31(12分钟)2(15分钟)15分钟3(21分钟)35分钟京能集团建立热网物理模型■管网地理信息整合：确保管网的地理位置、连接关系以及分布情况在数字化模型中得到■拓扑结构优化：通过系统化的优化手段对管网节点、管段的连接关系进行调整，确保拓■管道属性与结构元件的标准化：对管道的属性(如材质、尺寸、高程、摩阻系数等)及其关键元件(如阀门、连接元件、水泵等)进行标准化管理，确保所有信息符合建模需求。京能集团监测数据接入与治理■远程实时数据接入与汇总：确保各个点位的数据能够通过远程传输及时接入系统，汇总有效的监测数据。通过制定统一的数据接入标准，解决站点名称不匹配、编号重复或缺失等问题，并确■数据清洗与异常处理：通过自动化的数据插值和补值技术，解决数据缺失和异常数据的问题。同时，设定合理的阈值和规则，自动识别和纠正无效数据(如死数、0值等),确保每个数据点■数据统计与分析：在治理后的数据基础上进行统计与分析，生成数据的汇总报告和状态监测图表。通过实时监控各点位的数据上传情况，快速识别数据异常点，统计并分类数据缺失类型，以网络元法求解计算全新的管网拓扑结构处理方法：●供热管网中的各类热源、热力站、水泵、阀门、连接件等元件进行对象化处理；●根据元件的水力和热力特性分别建立类模型；●把所有元件视为由属性、方法和事件三部分构成的对象。●“属性”定义元件的固定设备参数与管网控制方程；“事件”表现边界条件的变化。性能特性曲线热力站性能特性曲线管道管长、管径、粗糙度、保温层厚度、管内流体流动模型管道泄漏、管道堵塞京能集团利用网络元法在全网进行水力和热力计算时，遵循四个方面的规则：(1)设定初始条件；(2)设定边界条件：(3)参数传递规则；(4)计算转换判据；把管网元件“打包”成一个个特定“盒子”,堆放整京能集团能量守恒方程从管道控制方程中考虑质量守恒方程中的质量泄漏损失，能量守恒方程中的热量泄漏损失。泄漏点1入的监测数据，系统进行仿真计算，泄漏点1监测点C■采用海量管道泄漏样本训练人工智能监测点C机器学习模型选型1:全链接神经网络，其结构采用全连接的神经元网络。该机器学习模型对于数据要求相对较低，但无法把时序特征加入其中。隐含层1隐含层n机器学习模型选型2:LSTM(长短记忆模型),其网络结构如下所示。该模型能够加入时序特征，同时能够对于噪声数据有更好的处理能力。记忆细胞：遗忘门：F输入门：遗忘门：F细胞[tanh隐藏状态：输入：京能集团1、根据GIS等资料建立热力管网孪生系1、根据GIS等资料建立热力管网孪生系4、生成大量模拟泄漏样本，采用AI模型5、发生实际泄漏时，结合实时数据进行输入层京能集团经度/EAl算法+泄漏数据大样本库精确定位缩小定位范围京能集团仿真计算精度■东部大网仿真精度在95%-98%之间。供水■西部大网仿真精度在93%-97%之间波动。采用新的求解器部署之后，精度显著提升到98%-99%。数据源不够完整或者更新不同步，部分管道拓扑信息缺失或错误。无数据上传或接入异常数据；数据上传不完整；数据质量不高。干线上的阀门开关状态需实时更新。京能集团2月18日，系统于上午8:06发出泄漏报警，提示泄漏位置是夕照寺中街线的供水管道上。经现场核实系绿景苑热力站站内供水压力表表弯漏水，定位偏差约89米。京能集团·提高系统算力，实现泄漏样本库对热网区域全覆盖，增加样本