論文の概要: Nodal Hydraulic Head Estimation through Unscented Kalman Filter for
Data-driven Leak Localization in Water Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15875v1
- Date: Mon, 27 Nov 2023 14:48:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 14:53:15.988811
- Title: Nodal Hydraulic Head Estimation through Unscented Kalman Filter for
Data-driven Leak Localization in Water Networks
- Title（参考訳）: 水のネットワークにおけるデータ駆動漏洩位置推定のための無音カルマンフィルタによる潮水頭推定
- Authors: Luis Romero-Ben, Paul Irofti, Florin Stoican and Vicen\c{c} Puig
- Abstract要約: 本研究では,無意味カルマンフィルタに基づく水分散ネットワーク(WDN)の能動水理ヘッド推定手法を提案する。
イギリス空軍は、予測モデルと利用可能な圧力と需要の測定を考慮し、油圧状態の初期推定を洗練している。
現実的な条件下でのモデナベンチマークのパフォーマンステストは、状態推定とデータ駆動のリークローカライゼーションを向上させる方法の有効性を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.747820331822631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this paper, we present a nodal hydraulic head estimation methodology for
water distribution networks (WDN) based on an Unscented Kalman Filter (UKF)
scheme with application to leak localization. The UKF refines an initial
estimation of the hydraulic state by considering the prediction model, as well
as available pressure and demand measurements. To this end, it provides
customized prediction and data assimilation steps. Additionally, the method is
enhanced by dynamically updating the prediction function weight matrices.
Performance testing on the Modena benchmark under realistic conditions
demonstrates the method's effectiveness in enhancing state estimation and
data-driven leak localization.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,非香気カルマンフィルタ(unscented kalman filter, ukf)に基づく配水ネットワークにおける非晶質水頭推定手法と漏洩位置推定への応用について述べる。
ukfは予測モデルと利用可能な圧力と需要の測定を考慮し、水圧状態の初期推定を洗練している。
この目的のために、カスタマイズされた予測とデータ同化ステップを提供する。
さらに、予測関数の重み行列を動的に更新することにより、その方法を強化する。
現実的な条件下でのモデナベンチマークのパフォーマンステストは、状態推定とデータ駆動のリークローカライゼーションを向上させる方法の有効性を示す。
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