一种结合仿真和机器学习的蒸汽管损异常定位方法

本申请涉及智慧城市运营技术领域，公开了一种结合仿真和机器学习的蒸汽管损异常定位方法，包括以下步骤：S1、实时采集蒸汽管网的压力、温度及流量数据并进行预处理；S2、基于管网拓扑参数构建多物理场耦合仿真模型，生成压力、温度及冷凝水分布的仿真预测值；S3、融合实时数据与仿真预测值训练机器学习模型，输出故障概率及类型；S4、根据仿真预测偏差与机器学习结果判定异常类型并定位故障管段；S5、基于反馈数据动态优化模型及检测阈值。通过多节点实时数据采集与动态仿真校准技术，实现管网压力、温度的秒级异常感知与报警，应对传统技术中故障信息滞后引发的安全隐患。