摘要：【目的】 针对传统漏损监测与处理方法在多独立计量区域(DMA)小区漏损预警应用中存在处理优先级难以明确的问题，提出一种基于数据场聚类的DMA小区漏损分级预警方法，旨在提升多个DMA小区漏损处理的时效性与准确性，为水务企业多DMA小区漏损情况下的处理优先级方案。【方法】 首先，通过Z-score与主成分分析(PCA)对漏损率异常的DMA小区的日均异常漏损率、日均异常漏损量、最小夜间流量、最小夜间流量/日流量共4个指标进行数据标准化和降维处理，提取前2项主成分作为聚类特征;其次，结合数据场理论构建高斯势函数，利用遗传算法优化辐射因子，并基于势熵最小化原则确定最优聚类参数;最后，根据势值分布划分漏损预警等级，并引入持续时长机制实现动态预警。【结果】 基于L市30个DMA小区的漏损数据试验表明:该方法聚类效果显著，成功将漏损事件划分为5个聚类预警级别，其中1级预警占比为73.3%(22个小区)，5级预警仅为3.3%(1个小区)，符合现实情况;动态预警机制与实际工作环境相融合，提高了漏损处理的效率。【结论】 本文方法通过数据场聚类与动态机制融合，能够精准划分漏损等级并实现实时动态预警。实际应用中可为水务企业提供漏损处理的优先级决策依据，推动供水管网管理向数字化、精细化方向升级。

关键词：数据场聚类；独立计量区域(DMA)；漏损预警；预警优先级；动态预警

基金资助：河北省重大科技成果转化专项(23283601Z)

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