城市供水管网峰谷流量特征提取与时段分类数据

1、供水运营单位可利用本数据集的峰谷时段分类结果，精准识别每日用水高峰、平峰、低谷时段，提前调整泵站供水压力与输送量，规避高峰低压、夜间超压爆管隐患，平衡管网输送负荷，适用于各省市县市政管网输水干管的日常数字化调度。 供水管网漏损精准排查应用 2、通过对比同时段历史流量特征与实时采集数据，快速识别流量异常波动、峰谷特征偏离等异常情况，精准定位管网暗漏、非法取水等产销差异常点，降低人工现场排查成本，助力供水管网漏损治理专项工作落地，有效降低供水企业产销差率。 3、数据集时序完整。为水利、供水行业的技术培训、管网负荷规律研究，相关加工流程与模型文档可作为企业数字化成果归档材料，为行业数字化转型提供合规的数据支撑。 一、加工前的数据说明：加工前的原始数据来源于金西自来水厂智能管理系统，采集频率为 5 分钟/条。原始数据包含 8 个核心字段：采集时间、户号、口径、瞬时流量(m³/h)、管网压力(MPa)、正向流量(m³)、信号强度、设备电压(V)，数据采集来源为合规的市政供水终端计量设备，计量精度符合国家供水计量规范，原始数据未经过二次加工，保留了设备上传的原始计量数值，可追溯性强。 二、处理规则： 1、时段划分采用标准小时提取公式，按自然日 24 小时均等划分，每 1 小时为一个独立时段，提取采集时间的小时数（0-23）作为时段标识。 2、数值格式统一规范，加工后数据保留 2 位小数，确保数据一致性。 3、数据清洗规则：对原始数据中的空值、无效极值进行清洗，剔除压力值为负的无效监测数据，保证输入数据的有效性与一致性。 4、隐私数据处理规则：数据字段中的“户号”为用水户标识类信息，本数据集已对其进行去标识化（掩码脱敏）处理：对户号的中间四位以“****”替换，保留首尾部分字符用于数据归集与时段关联，脱敏后的标识无法还原出完整的原始户号及真实设备信息。 5、计算规则：本数据集加工指标用函数计算如下： 时段平均流量(m³/h)= AVERAGE(同一日期同一时段下全部瞬时流量)，求取算术平均值；当日全时段平均流量(m³/h)= AVERAGE(同一日期下全部的瞬时流量)；当日全时段标准差(m³/h)= STDEV(同一日期下的全部数据的瞬时流量)；时段平均流量Zscore= (时段平均流量 - 当日全时段平均流量) / 当日全时段标准差。依据以往用水历史数据以及本企业标准：设定Zscore高峰阈值为0.5，Zscore低谷阈值为-0.5。 三、数据内容描述：若时段平均流量Zscore ≥ Zscore高峰阈值（0.5），判定为高峰时段，用水需求处于高位，管网负荷较大。若时段平均流量Zscore ≤ Zscore低谷阈值（-0.5），判定为低谷时段，用水需求处于低位，管网负荷较小。若-0.5＜时段平均流量Zscore＜0.5，判定为平峰时段，用水需求处于正常水平，管网负荷适中。基于高峰、平峰、低谷时段划分，水厂可以提前预判高峰时段并增压，保障供水服务压力达标。避免高峰瞬间加压导致的能耗激增和设备冲击，在低谷时段精准降压，降低爆管率。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

城市供水管网峰谷流量特征提取与时段分类数据由金华市金西自来水有限公司登记，基于金西自来水厂智能管理系统5分钟每条的原始计量数据加工，以xlsx格式提供，共1728条并按需更新。该数据集按自然日24小时划分时段，经空值、无效极值和负压数据清洗及户号脱敏后，计算时段平均流量、当日全时段平均流量、标准差和Zscore，并依据0.5与-0.5阈值判定高峰、平峰、低谷时段。其可用于市政管网日常数字化调度、供水管网漏损精准排查、行业培训与管网负荷规律研究，相关成果已进行区块链存证。