| Summary: | In an attempt to revise the guidelines which are the basis of today’s design of water and sewage systems, Tyréns carries out a project for Swedish Water & Wastewater Association (SWWA). This SWWA project aims to, based on flow meter data, map out the behavior pattern regarding water consumption for certain types of consumers, such as industrial or individual users. The overall goal is to get a better support for the dimensioning process. A prerequisite for SWWA study is that the data to be analyzed are of good quality. Therefore this thesis will be included as a sub-study for the SWWA project with the goal to find and test methods for quality control of the flow meter data. This thesis showed some methods to statistically validate the data. A method is for instance presented that is used to detect changes in the statistical distribution for the sets of flow meter data. The changes that were studied were either changes in mean or variance. The latter turned out to be able to detect sequences, mostly during the summer, when the daily variations in water demand is different than during the rest of the year. Furthermore, some outliers could be identified using regression analysis. Some measurement errors, such as repeated flow values, could also be detected using run length encoding. In identifying anomalies and outliers, some types of those were possible to explain as false flow observation or non-representative for the data series as a whole for further analysis in the SWWA project. Other suspected observations were not possible to declare as true erroneous and have therefore been flagged for further investigation with support by an expert in the field. === I ett försök att revidera de riktlinjer som ligger till grund för dagens dimensionering av vatten- och avloppsledningsnät, genomför Tyréns ett projekt för Svenskt Vatten Utveckling (SVU). Detta SVU-projekt syftar till att utifrån flödesdata från vattenledningsnätet kartlägga beteendemönster hos olika förbrukartypers vattenförbrukning, såsom storförbrukare och enskilda brukare, för att på så vis kunna erhålla bättre och mer aktuella underlag för dimensioneringen. En förutsättning för SVU-studien är att det mätdata som ska analyseras håller god kvalitet. Därför kommer detta examensarbete att ingå som en understudie till SVU-projektet med syftet att finna en metod för att kvalitetsgranska flödesdata. Detta examensarbete visade metoder för att statistiskt granska flödesdatat med avseende på outliers och anomalier. Bland annat presenterades en metod för att finna förändringar i mätseriernas statistiska fördelning. De förändringar som studerades var antingen förändring av medelvärde eller en förändring av variansen. Den senare visade sig kunna detektera sekvenser, framförallt under sommaren, där dygnsvariationen i vattenförbrukningen ofta var annorlunda mot resten av året. Vidare kunde outliers detekteras med hjälp av regressionsanalyser på mätserierna. Olika mätfel, exempelvis mätvärden som upprepas, kunde även identifieras med hjälp av skurlängdskodning. Vid identifiering av anomalier eller outliers har vissa typer kunnat detekteras och förklarats som felaktiga värden eller icke representativa för mätserien för vidare analyser. Andra identifierade suspekta mätvärden har inte kunnat förklaras eller det har inte kunnat säkerställas att de är felaktiga. Dessa har markerats och bör studeras av en expert inom ämnesområdet.
|
|---|
