[0035] 下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
[0036] 实施例：本实施例的一种小区供水漏损量检测方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0037] 步骤1、小区低用水前提下，连续快速采集入水口供水流量数据
[0038] 针对某小区，在夜间2:00‑5:00低用水时段，采用1Hz、J1等级(1级精度)的超声流量计，连续快速检测管径DN100的单入口供水流量，采样时长3小时，选择其中供水量最小的1小时数据序列Q(t)，0
[0039] 步骤2、计算小区供水流量序列的统计量和流量累积概率
[0040] 计算供水流量序列Q(t)的最大Qmax＝67.74L/min，最小值Qmin＝5.33L/min，均值μ＝36.16L/min，及标准差σ＝10.98L/min，在流量[5.33,67.74]区间计算分组流量频数F(BANDi)、累积概率P(q)。这里，流量分组以0.5L/min为间隔，从5.0L/min至68L/min共分126组BAND，q为流量变量(5.33≤q≤67.74)。
[0041] 步骤3、检验小区供水流量数据Q(t)的可分离性
[0042] 针对分组流量频数F(BANDi)，低通滤波平滑得到频数分布曲线，找到第一个波峰F(BAND9)和波谷F(BAND17)。此时，此时，BAND9＝9.5L/min，BAND17＝13.5L/min，累积概率P(13.5)＝0.11>阈值POT(POT取0.1)，则进入步骤4；否则，提高采样频率，或优化调整低用水检测时段，返回步骤1。
[0043] 步骤4、优化小区分离正常用水流量和漏失流量
[0044] 分离正常用水流量和漏失流量的优化求解方法如下：
[0045] 步骤4.1设立目标函数 优化目标为Min J。
[0046] 现设截断流量QT初始值为BAND8流量9L/min，迭代次数K＝1，迭代次数限值KT＝200，迭代精度ε＝σ/100＝0.1098，J初始值J(0)＝μ+σ＝47.14。
[0047] 步骤4.2利用截断流量QT将供水流量序列数据Q(t)拆分成2部分，小于截断流量QT的为漏失流量为主和少量用水流量的混合流量Q1’，大于截断流量QT的是用水流量和漏失流量的混合流量Q2’。
[0048] 步骤4.3以Q1’作为漏失估计流量QL’，计算得到其统计量μL、σL2，；针对混合流量2 2
Q2’，随机剔除漏失估计流量N(uL,σL)，得到正常用水估计流量QU’，计算其统计量μU、σU。
[0049] 为了体现随机剔除，混合流量Q2’可以选择多次随机产生漏失估计流量N(μL,σL2)进行减除，取σU最小的那一组。
[0050] 步骤4.4根据公式(4)计算目标函数值J(k)，比较并记录当前迭代次数下，Jmin及μ‘L 、σ‘L 值。判断Jmin<ε或迭代次数K≥KT？若满足，则步骤5，否则，QT增加δ＝Qmax/1000＝0.06774，迭代次数增1，返回步骤4.2。
[0051] 经过上述步骤4.1‑4.4循环计算，得到优化结果：Jmin＝0.1009，此时，μ‘L ＝8.85L/min、σ‘L ＝1.08L/min。
[0052] 步骤5、计算小区漏失流量
[0053] 根据步骤4得到的μ‘L 、σ‘L ，按95％置信区间，计算漏失流量上下边界值QL＝μ‘L ±2σL，得到漏失流量区间[6.69，11.02]。
[0054] 经过利用该小区用户智能分表同期实测，得到正常用水量Qu(t)，用供水流量Q(t)减去正常用水量Qu(t)，得到漏失流量QL(t)，再计算得到QL～N(8.90,1.14)，其95％置信区间为[6.62,11.18]。可见运用本发明方法的实例结果占实际漏失流量区间的94.96％，具有较高检测精度。
[0055] 本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明方法作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
