基于贝叶斯分解的大型给水管网实时建模与分布式节点需水量估计方法研究

本文提出了一种基于贝叶斯分解的分布式数据同化（DA）框架，通过传感器分组（SG）和全局共享（GS）策略，将大规模给水系统（WDS）节点需水量估计任务分解为并行计算的子问题，在保持精度的同时将计算效率提升达8倍，为智慧水务实时建模提供了突破性解决方案。

　　

Section snippets (章节摘要)

Data Assimilation Framework (数据同化框架)

数据同化（DA）被用作给水系统（WDS）模型中节点需水量实时估计的框架，其核心思想是利用观测数据修正模型参数预测值（即先验信息），从而提升系统状态估计的准确性。

Case Study and Numerical Results (案例研究与数值结果)

通过两个案例研究评估本方法的性能。第一个案例采用大型基准给水系统（WDS）与模拟监测数据，旨在通过单步估计比较不同传感器部署方案下的方法表现；第二个案例针对中国实际大型给水系统，进一步验证所提出方法在实际应用中的可行性。与案例一不同，案例二采用…

Discussion (讨论)

本研究提出了一种新颖的分布式需水量估计框架，利用贝叶斯分解将全局估计任务拆分为可在多个计算节点上并行执行的局部子任务。通过这种重构，该框架克服了集中式方法的可扩展性和效率瓶颈，并在传感器分组（SG）和全局共享（GS）策略的支持下保持估计精度，为大规模实时水力建模奠定了坚实基础。

Conclusions (结论)

给水系统（WDS）的实时建模对其运行效能、安全性、可靠性和效率至关重要。然而，计算效率仍是主要挑战，尤其对于大规模系统，限制了其实际应用。本研究提出分布式估计方法——特别是基于贝叶斯分解的路径——作为解决这一瓶颈的有效方案。通过分散传感器数据处理、将复杂估计任务分解为更小且可并行处理的子任务，…