基于BP神经网络的数据缺失下小区二次供热管网泄漏检测

摘要

因场地、成本等原因导致小区二次供热管网检测点无法覆盖全部用户，造成管网运行中部分用户数据缺失。文章基于实验室的智能供热实验管网系统，将实际供热管网数据缺失问题转换为后向传播(back propagation, BP)神经网络的数据集数据缺失问题，利用仿真模型补充缺失数据得到完整的数据集，并通过BP神经网络进行模型训练及泄漏检测。结果表明：BP神经网络适用于实际工程中小泄漏率的供热管网泄漏检测，其准确率可达93%以上；数据缺失会对供热管网仿真模型及泄漏检测造成影响，缺失程度越严重，模型精确度及泄漏检测准确率越差；基于管网仿真模型补充数据后得到的新数据集，泄露检测准确率相比未补充模型数据的数据集有很大提升，可达85%以上。

关键词

集中供热 / BP神经网络 / 数据缺失 / 小泄漏率 / 泄漏检测