Analiza porównawcza systemów rejestracji danych wodomierzowych z wykorzystaniem wskaźników podobieństwa szeregów czasowych
DOI:
https://doi.org/10.17512/INSTAL.2026.10.03Słowa kluczowe:
pobór wody, sieci wodociągowe, wodomierze, zdalny odczyt, inteligentne systemy pomiaroweAbstrakt
Opomiarowanie poboru wody jest obecnie coraz częściej wspierane przez systemy automatycznego odczytu wskazań wodomierzy AMR (ang. Automatic Meter Reading). Oznacza to zastosowanie elektronicznych modułów do rejestracji i transmisji danych, które, w zależności od rozwiązania, mogą również umożliwiać wstępną analizę pomiarów w urządzeniu. Artykuł zawiera analizę porównawczą rejestracji danych dotyczących konsumpcji wody w instalacji budynku mieszkalnego w zabudowie jednorodzinnej. Pomiar zużycia wody, realizowany za pomocą wodomierzy objętościowych o średnicy DN 20 i o współczynniku zakresu pomiarowego R160, które posłużyły jako źródło danych wejściowych do systemów rejestracji i transmisji. Analizie porównawczej, wykonywanej w ramach jednej instalacji i w tym samym przedziale czasu, poddano rejestracje zrealizowane za pośrednictwem dwóch różnych urządzeń, podłączonych do wodomierzy. Celem pracy jest określenie różnic w sposobie zapisu i przetwarzania informacji wynikających z zastosowania dwóch różnych systemów rejestracji oraz ocena przydatności i podobieństwa pozyskanych danych. Ponadto oceniono znaczenie zaobserwowanych różnic za pomocą wybranych miar podobieństwa szeregów czasowych. Badania wskazują wyraźną zmienność czasową w zużyciu wody o charakterze rytmu dobowego oraz w rozróżnieniu na dni robocze i weekendy. Różnice w rejestracjach wykonanych w interwałach minutowych mają znaczenie głównie w analizach zdarzeń krótkotrwałych i dynamiki przepływu, natomiast w ujęciu godzinowym oba analizowane systemy rejestracji danych wykazują wysoką zgodność i w badanych warunkach dają porównywalne wyniki, zwłaszcza w analizach bilansowych. Dłuższe okresy agregacji danych zmniejszają wpływ różnic w sposobach próbkowania i rejestracji danych i zwiększają zgodność wyników obu sposobów rejestracji, co potwierdzono w niniejszych badaniach.
Pobrania
Bibliografia
[1] Cichoń, T., & Królikowska, J. (2024). Rola i znaczenie inteligentnych wodomierzy w systemie zaopatrzenia w wodę. INSTAL, (12), 38–42. https://doi.org/10.36119/15.2024.12.7
[2] Stańczyk, J., Ramm, K., & Licznar, P. (2025). Assessing the operating condition of a domestic distribution system based on the power spectra of high--frequency water consumption signals. Water Research, 278, 123320. https://doi.org/10.1016/j.watres.2025.123320
[3] Almeida, G., Vieira, J., Marques, J., & Cardoso, A. (2011). Pattern recognition of the household water consumption through signal analysis. In L. M. Camarinha-Matos (Ed.), Technological innovation for sustainability: DoCEIS 2011 (IFIP Advances in Information and Communication Technology, Vol. 349, pp. 349–356). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19170-1_38
[4] Cominola, A., Nguyen, K., Giuliani, M., Stewart, R. A., Maier, H. R., & Castelletti, A. (2019). Data mining to uncover heterogeneous water use behaviors from smart meter data. Water Resources Research, 55(11), 9315–9333. https://doi.org/10.1029/2019WR024897
[5] Ritu. (2024). The role of smart technologies in water distribution management. Frontiers in Health Informatics, 13(6), 1404–1412.
[6] Bełcik, M., & Nowakowska, M. (2026). Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do predykcji rozbioru wody na potrzeby optymalizacji eksploatacji sieci. INSTAL, (7), 27–31. https://doi.org/10.17512/INSTAL.2026.07.02
[7] Koral, W. (2019). Research in unitary water consumption in multifamily building for daily recording. INSTAL, (11), 46–49. https://doi.org/10.36119/15.2019.11.5
[8] Torres-Gutierrez, J. L., Castañeda-Miranda, C. L., Martínez-Blanco, M. D. R., Guerrero-Osuna, H. A., Jiménez-Díaz, G., Espinoza-García, G., Moreno--Lucio, M., Ibarra-Pérez, T., & Solís-Sánchez, L. O. (2026). Development and implementation of a smart water metering and monitoring system for homes with intermittent water supply. Technologies, 14(2), 135. https://doi.org/10.3390/technologies14020135
[9] Khaki, M., & Mortazavi, N. (2022). Water consumption demand pattern analysis using uncertain smart water meter data. In Proceedings of the 14th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2022) (Vol. 3, pp. 436443). SciTePress. https://doi.org/10.5220/0010834900003116
[10] Obaid, S., Hosoi, K., Ngoc, N. M., Inoue, T., & Yokota, K. (2024). Assessment of water consumption behavior in single households using smart water meters. Applied Sciences, 14(19), 8857. https://doi.org/10.3390/app14198857
[11] Dzimińska, P., Stańczyk, J., Pałczyński, K., Licznar, P., & Andrysiak, T. (2024). Potencjał algorytmów inteligencji obliczeniowej w interpretacji rozproszonych danych wodomierzowych. INSTAL, (1), 36–43. https://doi.org/10.36119/15.2024.1.5
[12] Ustawa z dnia 20 kwietnia 2021 r. o zmianie ustawy o efektywności energetycznej oraz niektórych innych ustaw, Dz.U. 2021 poz. 868; Dyrektywa Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2018/2002 z dnia 11 rudnia 2018 r. zmieniająca dyrektywę 2012/27/UE w sprawie efektywności energetycznej.
[13] Cichoń, T., & Królikowska, J. (2021). Remote reading of water meters as an element of a smart city concept. Rocznik Ochrona Środowiska, 23, 883–890. https://doi.org/10.54740/ros.2021.060
[14] Doğan, N. Ö. (2018). Bland-Altman analysis: A paradigm to understand correlation and agreement. Turkish Journal of Emergency Medicine, 18(4), 139–141. https://doi.org/10.1016/j.tjem.2018.09.001
[15] Fadlalla, D., Holagh, S. G., Ahmed, W. H., Weales, D., & Moussa, M. (2024). Using machine vision algorithms for characterizing gas-liquid slug flows in vertical pipes. Flow Measurement and Instrumentation, 99, 102671. https://doi.org/10.1016/j.flowmeasinst.2024.102671
[16] Bland, J. M., & Altman, D. G. (1986). Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. The Lancet, 327(8476), 307–310. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(86)90837-8
[17] Mazzoni, F., Marsili, V., & Alvisi, S. (2025). Characterizing hot-water consumption at household and end-use levels based on smart-meter data. Water, 17(13), 1906. https://doi.org/10.3390/w17131906
[18] Wang, R., Zhao, X., Qiu, H., Cheng, X., & Liu, X. (2024). Uncovering urban water consumption patterns through time series clustering and entropy analysis. Water Research, 262, 122085. https://doi.org/10.1016/j.watres.2024.122085
[19] Naseri, M. Y., Bernosky, G., Mayer, P. W., & Marston, L. T. (2025). Patterns and predictors of residential indoor water use across major US cities [Preprint]. Research Square. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-5098971/v2
[20] Borchling, A., Kroner, C., & Tränckner, J. (2022). Effect of the sampling interval on the measurement accuracy of electronic water meters under real consumption conditions. Water Supply, 22(12), 8405–8417. https://doi.org/10.2166/ws.2022.404
[21] Pavlou, P. V., Filippou, S., Solonos, S., Vrachimis, S. G., Malialis, K., Eliades, D. G., Theocarides, T., & Polycarpou, M. M. (2024). Monitoring domestic water consumption: A comparative study of model-based and data-driven end-use disaggregation methods. Journal of Hydroinformatics, 26(4), 709–726. https://doi.org/10.2166/hydro.2024.120
[22] Knutsson, J. (2026). Household water consumption patterns revealed through high-resolution fixture-level monitoring in a Swedish living lab [Preprint]. SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.6657318
[23] Naseri, Y., Bernosky, G., Mayer, P., & Marston, L. (2026). Analysis of fixture efficiency and behavioral factors of indoor residential water use of single--family households. Water Resources Research, 62, e2025WR040452. https://doi.org/10.1029/2025WR040452
Opublikowane
Licencja
Prawa autorskie (c) 2026 Tomasz Cichoń, Justyna Stańczyk, Ewa Burszta-Adamiak (Autor)
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa 4.0 Międzynarodowe.
Authors retain copyright and grant the journal the right of first publication, with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits others to share the work with appropriate acknowledgment of the authorship and initial publication in this journal.
