【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供水管网，具体地说，涉及一种基于gn算法的地下供水管网维护分区方法。
技术介绍
1、供水管网(wdn)是城市社区关键的基础设施之一，其中管道随时间恶化，可能引发泄漏、水质污染乃至管道破裂，严重威胁水安全。为了降低漏水风险并提升服务质量，水务公司必须立即开展有效的管道维护工作。目前有关地下供水管网维护的研究主要集中在离散的单一管道上，然而，水务公司通常不会对单个管道进行维护，而是对预算范围内的管道组进行维护。因为不同地区的基础设施通常由当地的经济发展和人口决定，空间距离较近的管道通常具有相似的物理属性和风险值。同时，通过将wdn进行分组可以降低成本，例如准备工作成本、管理成本和运输成本等。
2、为了降低维护成本，目前出现了很多管道分组相关技术。有学者使用了一种启发式的贪婪算法求解成本方程的局部最优值，从而决定如何对管道进行分组，未考虑管道的空间邻近性。有学者提出了一种在预算限制下对空间上相邻的管道进行分组的方法，采用多目标遗传算法(moga)探索庞大的决策组合空间。有学者提出了一种两阶段的管道分组算法，第一阶段找到具有高风险值的单个主要街道，第二阶段将在预算范围内合并相邻的低风险管道，同时保证要维护的管道的风险值超过了维护规定的最低值，使用多目标遗传算法(moga)得到维护决策。有学者同样考虑了管道空间相邻问题，同时加入了成本模型和服务中断模型来分配管道组，开发了一种可以最小化总成本的同时，可以减少服务中断时间的管道组维护决策优化模型。有学者开发了一个基于图卷积网络(gcn)和深度强化学习(drl)的框架
技术实现思路
1、本专利技术的内容是提供一种基于gn(girvan-newman)算法的地下供水管网维护分区方法，其通过考虑管道在整个wdn中的重要性，将在wdn拓扑结构中位置最重要的管道称为命门管道，该类管道会进行单根维护工作。同时，对剩余的管道进行分区聚类，称为社区管道，此时将对单根管道的维护转变为对管道组的维护。
2、根据本专利技术的一种基于gn算法的地下供水管网维护分区方法，其包括以下步骤：
3、s1：收集wdn基本信息；
4、s2：基于收集的信息，在epanet软件中建立水力模型，还原管网的真实拓扑结构，导出集成了拓扑结构信息的wdn基本信息inp格式文件；
5、s3：将文件导入python中，使用networkx工具提取模型中基本的拓扑信息，可视化管网结构；
6、s4：基于得到的图拓扑信息，使用gn算法对wdn的管道进行分区聚类，通过不断地从网络中移除边介数中心性ebc最大的边，得到命门管道；剩下得到的管道即社区管道；同时，使用模块度q来评价社区划分质量，寻找模块度最大的情况；
7、s5：输出社区结构；得到每个节点，每条边所属的社区，以及连接不同社区的管道id；使用matplotlib库将分区后的效果进行可视化，把不同社区的管道用不同颜色进行区分，加上标签。
8、作为优选，s1中，wdn基本信息包括管道的长度、坐标，节点数量、坐标信息。
9、作为优选，s4中，gn算法包括了如下步骤：
10、s41：计算wdn中每根管道的ebc；
11、ebc通过计算一个边作为复杂wdn中最短路径的次数，来衡量该边在wdn系统中的重要性；此外，ebc还提供了边与边之间结构和流量的相对信息，ebc用公式(1)计算，ebc值最高的几根管道被标识为命门管道；
12、
13、其中ebc(l)为边l的介数中心性；τs,t(l)为节点s和节点t之间，经过边l的最短路径数；τs,t为从节点s到节点t的最短路径总数；v和e在分别代表节点和边的集合；
14、s42：找出ebc最大的边，并移除，被移除的边被认为是社区之间连接的关键桥梁；
15、s43：重新计算每根管道的ebc值；
16、s44：评估社区结构。使用模块度来评估当前的社区结构；
17、s45：重复s42、s43和s44步骤，寻找模块度最大的社区划分情况；
18、s46：确定社区划分；
19、当达到满意的社区划分时，停止。
20、作为优选，s44中，模块度是一个衡量社区划分质量的指标，其值介于-1/2到1之间，值越大表示社区结构越好。
21、作为优选，s45中，gn算法通过不断移除命门管道，直到满足规定的社区数量，得到剩下隶属于不同社区的社区管道，最终实现管道组快速划分。
22、作为优选，s46中，达到满意的社区划分，即模块度不再显著增加，或达到某个预定的停止条件。
23、本专利技术在实际管网维护工作使用将产生如下有益效果：
24、(1)不需要对wdn系统进行大量模拟，计算时间大大缩减，降低计算成本。具有分析大型复杂网络的速度快、易于使用和可扩展等优点。
25、(2)对数据的要求低，不需要管网的历史维护数据、准确的gis数据、本地实际维护成本和客户中断成本等，大大降低数据成本。从而可以提升方法的普适性，使得可以同样应用于新投入使用或只有当前状态数据的wdn。
26、(3)该方法可以根据管道的重要性，从而区分管网中的命门管道和社区管道，符合分组需求。
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1.一种基于GN算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于GN算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：S1中，WDN基本信息包括管道的长度、坐标，节点数量、坐标信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于GN算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：S4中，GN算法包括了如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于GN算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：S44中，模块度是一个衡量社区划分质量的指标，其值介于-1/2到1之间，值越大表示社区结构越好。
5.根据权利要求4所述的一种基于GN算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：S45中，GN算法通过不断移除命门管道，直到满足规定的社区数量，得到剩下隶属于不同社区的社区管道，最终实现管道组快速划分。
6.根据权利要求5所述的一种基于GN算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：S46中，达到满意的社区划分，即模块度不再显著增加，或达到某个预定的停止条件。
【技术特征摘要】
1.一种基于gn算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于gn算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：s1中，wdn基本信息包括管道的长度、坐标，节点数量、坐标信息。
3.根据权利要求2所述的一种基于gn算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：s4中，gn算法包括了如下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于gn算法的地下供水管网维护分区方法，其特征在于：s44中，模块度...
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