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龙图腾网获悉广东工业大学;深圳拓安信物联股份有限公司申请的专利一种供水管网系统漏损事件智能识别与预警方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116221627B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310037279.X，技术领域涉及：F17D5/02；该发明授权一种供水管网系统漏损事件智能识别与预警方法、设备及存储介质是由王琦;詹益鸿;陶剑;陈炯禧设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种供水管网系统漏损事件智能识别与预警方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种供水管网系统漏损事件智能识别与预警方法、设备及存储介质，涉及供水管网管控技术领域。其中，所述方法包括：获取流量监测数据，进行预处理；将特征向量输入完成训练的预测模型中，输出t+1时刻的预测值；对预测模型输出的预测值进行反馈校正，根据预测值与实测值的偏差确认是否调整t+2时刻预测模型的输入；采用拉依达准则，判断单日的预测值与实测值的残差超过指定倍数标准差的次数是否超过预设值：若是，则识别为发生漏损事件并发出警报；否则，不执行报警操作。相较于现有技术，本发明无需将大量历史流量检测数据输入模型，通过反馈校正避免了异常数据的输入带来的误差，实现预测模型的长期稳定使用，提升对漏损事件的预警精度。

本发明授权一种供水管网系统漏损事件智能识别与预警方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种供水管网系统漏损事件智能识别与预警方法，其特征在于，包括： 获取流量监测数据，进行预处理；所述流量监测数据包括历史流量实测值和当前t时刻流量实测值； 基于预处理后的流量监测数据生成特征向量； 将特征向量输入完成训练的预测模型中，输出t+1时刻的预测值；所述预测模型包括输入层、隐藏层和输出层，所述隐藏层包括GRU层、Dropout层和Attention层； 对预测模型输出的预测值进行反馈校正，根据预测值与实测值的偏差确认是否调整t+2时刻预测模型的输入； 采用拉依达准则，判断单日的预测值与实测值的残差超过指定倍数的标准差的次数是否超过预设值：若是，则识别为发生漏损事件并发出警报；否则，不执行报警操作； 其中，所述预处理包括： 对于流量监测数据中的重复值，保留其中一个，其余做删除处理； 对于流量监测数据中的缺失值，采用线性插值法进行填充，插值过程如下式所示： 其中，xt表示t时刻需要填充的值，即缺失值；xt+1为t+1时刻的实测值，即缺失值的后一个时刻；xt-1为t-1时刻的实测值，即缺失值的前一个时刻；Δt表示t+1时刻和t-1时刻两时刻之间的时间差； 对于流量监测数据采集频率不一致，采用对时间序列重采样及线性插值法使时间序列转化为预期频率； 对流量监测数据进行归一化，归一化过程见下式： 其中，Xmin为输入序列数据中的最小值；Xmax为输入序列数据中的最大值；Xi为输入序列数据中的原始值；Xi'为输入序列数据中原始数据归一化后的值；以及， 所述标准差的表达式如下： 式中，σt表示t时刻的标准差；xtj表示第j天t时刻的实测值；表示用于模型训练所有天数t时刻流量数据实测数据的平均值，其表达式如下： 式中，n表示用于模型训练的流量数据全部天数；以及， 所述基于预处理后的流量监测数据生成特征向量，包括： 从预处理后的流量监测数据中提取最近30天流量监测数据，生成23×k个样本，所述样本考虑了每周的周期性和每日的趋势性，包括两组特征向量，如下所示： 其中，x表示实测监测数据，k表示一天采集的数据数量；标签表示基于单天对应时刻的预测值，该预测值基于对应时刻前k个采集的流量监测数据和前7天同时刻采集的流量监测数据生成； 引入填充机制将值“-1”作为占位符补充至长度较短的特征向量中，使样本中特征向量长度保持一致，并引入掩码机制遮挡占位符；以及， 所述采用拉依达准则，判断单日的预测值与实测值的残差超过指定倍数的标准差的次数是否超过预设值，包括： 1单日预测值和实测值的残差超过σt的时刻标记为1，当连续标记8个时刻大于等于1时进行报警； 2单日预测值和实测值的残差超过2σt的时刻标记为2，当连续标记4个时刻大于等于2时进行报警； 3单日预测值和实测值的残差超过4σt的时刻标记为4，当连续标记2个时刻大于等于4时进行报警； 4单日预测值和实测值的残差超过8σt的时刻标记为8，当连续标记1个时刻大于等于8时进行报警。

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