CN111680429A - 水箱主动调蓄方法及系统、电子设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了水箱主动调蓄方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质,对水箱进行调研,采集水箱数据,训练得到管网压力模型,并对采集到的数据进行数据处理,据此规划水箱调蓄参数,将规划的参数值输入模型,输出管网压力模拟值,判断管网压力模拟值是否符合设计范围,若是则根据规划的参数值控制水箱水量调蓄。由此,在水箱主动调蓄过程中考虑管网压力是否符合设计要求,从而确保用户用水压力需求,保证管网安全运行,符合城市给水工程相关规范要求。
Description
技术领域
本申请涉及信息处理的技术领域,尤其涉及水箱主动调蓄方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质。
背景技术
公告号为CN105068567B的中国专利公开了一种《基于水箱的供水网络调蓄方法》,包括以下步骤:水箱调研步骤,确定水箱参数,以及水箱进水方式,并对水箱参数进行编码;数据采集步骤,采集进水流量数据和水箱液位数据;数据处理步骤,计算用户实时需水量数据,以及确定用水高峰时段和用水低谷时段;调蓄规划步骤,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量;调蓄实施步骤,控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。该方法通过对水箱容积、调蓄体积、水箱进水方式等因素的综合考虑,使得基于水箱的供水调蓄方法更加精准有效,同时通过改进水箱供水调蓄的系统结构和规划算法,使得水量调蓄更加稳定可靠。该现有技术的缺陷是,没有考虑水箱调蓄过程中管网压力是否符合设计要求。
发明内容
本申请的目的在于提供水箱主动调蓄方法及系统、电子设备、计算机可读存储介质,解决现有技术的水箱调蓄方法没有考虑水箱调蓄过程中管网压力是否符合设计要求的问题。
本申请的目的采用以下技术方案实现:
第一方面,本申请提供了一种水箱主动调蓄方法,所述方法包括:
通过对水箱进行调研确定水箱参数,以及确定水箱进水方式,并对水箱参数进行编码;
根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据;
根据设置于供水管网的压力表采集压力数据,供水物理网中的水按照先后顺序经过取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房以进入水箱;
获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
根据进水流量数据和水箱液位数据计算用户实时需水量数据,并将用户实时需水量数据记录进用户用水数据表中,以及根据所述用户用水数据表中的用户历史需水量数据,确定每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段;
根据水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量;
将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
该技术方案的有益效果在于,以供水物理网对应水箱的进水流量数据和供水管网的压力数据作为训练样本数据集来训练管网压力模型,在通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量之后,并非直接采用计算出的规划进水时间和规划进水流量进行水箱水量调蓄,而是先将规划进水流量输入管网压力模型,得到供水管网的压力参数的模拟值,若该模拟值符合预定的设计压力范围,则表明按照该规划进水流量进行水箱水量调蓄符合设计要求,可以根据该规划进水流量进行水箱水量调蓄,由此,在水箱主动调蓄过程中考虑管网压力是否符合设计要求,从而确保用户用水压力需求,保证管网安全运行,符合城市给水工程相关规范要求。
在一些可能的实现方式中,所述进水流量数据和所述水箱液位数据均包含水箱标识;
所述根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据,包括:
接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;
判断消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的水箱液位数据;
若不存在,则将所述第一水箱标识对应的进水流量数据存储至所述消息队列;
若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的水箱液位数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置;
或者,所述根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据,包括:
接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据;
判断所述消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的进水流量数据;
若不存在,则将所述第一水箱标识对应的水箱液位数据存储至所述消息队列;
若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的进水流量数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至所述数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置。
该技术方案的有益效果在于,在接收到某一水箱的进水流量数据时,若直接将进水流量数据写入数据库,则在整个城市的大量供水数据同一时间存储至数据库时会出现高并发的情况,数据库响应速度变慢,本申请将接收到的进水流量数据存储至消息队列,由消息队列的消费者进程从消息队列中获取进水流量数据,判断同一水箱的水箱液位数据是否在消息队列中,若消息队列中已有该水箱的水箱液位数据,则将该水箱的进水流量数据和水箱液位数据关联后存储至数据库,若不存在对应的水箱液位数据,则将进水流量数据存储至消息队列,等待水箱液位数据上传后一并存储至数据库。在接收到某一水箱的水箱液位数据时,通过消息队列完成数据存储的过程与上述情况相类似。由此可大大减少数据库写入次数,减轻数据库压力,提高数据库响应速度,通过异步处理提高数据库性能,包括削峰、减少响应所需时间,以及降低数据库耦合性。
在一些可能的实现方式中,所述接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,包括:
接收第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;
所述接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据,包括:
接收所述第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一液位计发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据。
该技术方案的有益效果在于,通过数据采集模块上传进水流量数据和水箱液位数据,进水流量计和液位计可以通过有线或者无线的通信方式与数据采集模块进行数据交互,由数据采集模块实现有线上传或者无线远程上传,降低进水流量计和液位计在通信组件上的成本。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
获取所述预定时间段内第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据;
以所述第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据为训练样本数据集,训练以第一水箱的进水流量参数为自变量、第一水箱的泵机组运行参数为应变量的第一水箱泵机组模型;
所述根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄,包括:
将所述第一水箱的规划进水流量输入所述第一水箱泵机组模型,输出所述第一水箱的泵机组运行参数的模拟值;
根据所述第一水箱的规划进水时间、规划进水流量和泵机组运行参数的模拟值,控制所述第一水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
该技术方案的有益效果在于,在不同时间用户对水流量的需求变化较大,根据流量需求不同,对泵运行台数进行最佳处理搭配及过渡过程控制,可最大化实现出水压力稳定的同时,使泵运行台数最少,节能环保,降低运行成本。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
在所述管网压力模型中增加或减少水箱的数量,模拟水箱数量变化时所述供水管网的压力变化;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一水箱数量;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二水箱数量;
基于所述第一水箱数量和所述第二水箱数量确定所述水箱数量的设计允许范围。
该技术方案的有益效果在于,通过管网压力模型模拟增加或减少水箱数量时管网压力的变化,得到水箱数量的设计允许范围,在实际应用中可以在设计允许范围内增加或减少水箱,若现有管网在部分地区增设受控调蓄水箱即能满足用户供水需求,而不必另建管道,则可大大节约管道建设成本。当整个城市受控调蓄水箱数达到一定规模时,可实现更好的节能效果,水质提升和管网漏损控制效果明显,且在不增加水系统制水、蓄水及配水能力的前提下,供水能力得到提高。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
获取所述预定时间段内所述供水管网和所述二次供水泵房的直连管道数据;
以所述直连管道数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以直连管道参数为自变量、所述第二类参数为应变量的管道管网模型;
在所述管道管网模型中增加或减少直连管道的数量,模拟直连管道数量变化时所述供水管网的压力变化;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一直连管道数量;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二直连管道数量;
基于所述第一直连管道数量和所述第二直连管道数量确定所述直连管道数量的设计允许范围。
该技术方案的有益效果在于,通过管道管网模型模拟增加或减少直连管道数量时管网压力的变化,得到直连管道数量的设计允许范围,在实际应用中可以在设计允许范围内增加或减少直连管道数量,若现有管网能支持更多管道直连无负压二次供水设备,而不致造成明显供水影响,则可增加直连管道数量,降低二次加压设备的成本。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;
确定所述故障位置数据对应的水箱;
获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱,N是正整数;
在进行水箱水量调蓄时,优先使所述N个水箱的时变化系数趋近于1。
该技术方案的有益效果在于,水箱时变化系数变化大是造成管网故障的重要原因,优先使导致管网故障最多的水箱的时变化系数降低,则可降低管网故障发生概率,且各升压泵机组的运行控制难度将大幅降低,运行调度难度也将大幅降低。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
接收第二进水流量计发送的包含第二水箱标识的进水流量数据作为第一值;
将数据库中所述第二水箱标识对应的最近一次进水流量数据作为第二值;
若所述第一值与所述第二值之间的差值大于第一预定值或者小于第二预定值,则对所述第二进水流量计进行报修,以使维修人员现场核验所述供水管网是否出现故障。
该技术方案的有益效果在于,监控最近两次进水流量数据之间的差值,若该差值过大则管道可能已发生泄漏,若该差值过小则可能发生管道堵塞或者仪表故障,针对差值过大或过小的情况自动报修,维修人员现场核验是否发生管网故障,可以及时发现管网故障并尽快解决故障问题。
第二方面,本申请提供了一种水箱主动调蓄方法,所述方法包括:
获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
获取水箱的规划进水时间和规划进水流量;
将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
该技术方案的有益效果在于,以供水物理网对应水箱的进水流量数据和供水管网的压力数据作为训练样本数据集来训练管网压力模型,在获取水箱的规划进水时间和规划进水流量之后,先将规划进水流量输入管网压力模型,得到供水管网的压力参数的模拟值,若该模拟值符合预定的设计压力范围,则表明按照该规划进水流量进行水箱水量调蓄符合设计要求,可以根据该规划进水流量进行水箱水量调蓄,由此,在水箱主动调蓄过程中考虑管网压力是否符合设计要求,从而确保用户用水压力需求,保证管网安全运行,符合城市给水工程相关规范要求。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
确定一个或多个优先调蓄水箱;
在进行水箱水量调蓄时,优先使所述优先调蓄水箱的时变化系数趋近于1。
该技术方案的有益效果在于,一个城市中可能有数万个水箱,确定优先调蓄水箱,可以有针对性地对部分水箱进行优先调蓄,优先调蓄的水箱例如是管道故障较多社区的水箱或者选择了平稳供水保障功能社区的水箱,根据用户的选择提供差异化的供水服务。
在一些可能的实现方式中,所述确定一个或多个优先调蓄水箱,包括:
获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;
确定所述故障位置数据对应的水箱;
获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱作为所述优先调蓄水箱,N是正整数。
该技术方案的有益效果在于,优先使导致管网故障最多的水箱的时变化系数降低,则可降低管网故障发生概率,且各升压泵机组的运行控制难度将大幅降低,运行调度难度也将大幅降低。
在一些可能的实现方式中,所述方法还包括:
将所述供水物理网对应所有水箱分类为第一类型至第K类型,K是正整数;
在进行水箱水量调蓄时,按照先后顺序使所述第一类型至所述第K类型的水箱的时变化系数趋近于1。
该技术方案的有益效果在于,对供水物理网中的水箱进行优先级分类,按照先后顺序保障第一类型至第K类型水箱的平稳供水。
第三方面,本申请提供了一种水箱主动调蓄系统,所述系统包括水箱主动调蓄模块,所述水箱主动调蓄模块包括:
水箱调研单元,用于通过对水箱进行调研确定水箱参数,以及确定水箱进水方式,并对水箱参数进行编码;
数据采集单元,用于根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据;根据设置于供水管网的压力表采集压力数据,供水物理网中的水按照先后顺序经过取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房以进入水箱;获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
模型训练单元,用于以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
数据处理单元,用于根据进水流量数据和水箱液位数据计算用户实时需水量数据,并将用户实时需水量数据记录进用户用水数据表中,以及根据所述用户用水数据表中的用户历史需水量数据,确定每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段;
调蓄规划单元,用于根据水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量;
压力模拟单元,用于将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
调蓄实施单元,用于若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
在一些可能的实现方式中,所述系统还包括所述水箱,所述水箱内设置有浮球阀、所述阀门和液位计,所述阀门是电磁阀;
所述浮球阀用于使所述水箱的液位处于最高设定液位和最低设定液位之间;
当所述水箱的液位处于所述最高设定液位和所述最低设定液位之间时,所述水箱可强制进水,以实现水箱水量调蓄功能;
当所述浮球阀发生故障时,所述液位计实时采集水箱液位数据以确定水箱的液位,并在所述水箱的液位高于最高设定液位或低于最低设定液位时向用户报警;
当所述水箱的液位持续高于所述最高设定液位时,切断所述电磁阀;
当所述水箱的液位持续低于所述最低设定液位时,停止运行所述水箱的泵机组。
该技术方案的有益效果在于,采用浮球阀、电磁阀和液位计,实现三重多冗余保护控制功能,其中,浮球阀保证液位处于高低设定液位之间,当液位处于浮球阀控制的液位以内,需要实现“削峰填谷”调蓄运行时,可实现强制进水,该做法运行得当,可实现辅助削除管网高峰时需水量,填平低峰时需水量;浮球阀故障时,基于液位计实时采集的液位数据,设置了高低警戒线液位报警和控制联动,在液位持续过高时,切断电磁阀,在液位持续过低时,泵机组停止运行。
在一些可能的实现方式中,所述进水流量数据和所述水箱液位数据均包含水箱标识;
所述数据采集单元还用于接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;判断消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的水箱液位数据;若不存在,则将所述第一水箱标识对应的进水流量数据存储至所述消息队列;若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的水箱液位数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置;
或者,所述数据采集单元还用于接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据;判断所述消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的进水流量数据;若不存在,则将所述第一水箱标识对应的水箱液位数据存储至所述消息队列;若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的进水流量数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至所述数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置。
在一些可能的实现方式中,所述数据采集单元还用于接收第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;以及接收所述第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一液位计发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据。
在一些可能的实现方式中,所述水箱主动调蓄模块还包括泵机组模型训练单元,所述泵机组模型训练单元用于获取所述预定时间段内第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据;以所述第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据为训练样本数据集,训练以第一水箱的进水流量参数为自变量、第一水箱的泵机组运行参数为应变量的第一水箱泵机组模型;
所述调蓄实施单元还用于将所述第一水箱的规划进水流量输入所述第一水箱泵机组模型,输出所述第一水箱的泵机组运行参数的模拟值;根据所述第一水箱的规划进水时间、规划进水流量和泵机组运行参数的模拟值,控制所述第一水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
在一些可能的实现方式中,所述水箱主动调蓄模块还包括水箱数量模拟单元,所述水箱数量模拟单元用于在所述管网压力模型中增加或减少水箱的数量,模拟水箱数量变化时所述供水管网的压力变化;获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一水箱数量;获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二水箱数量;基于所述第一水箱数量和所述第二水箱数量确定所述水箱数量的设计允许范围。
在一些可能的实现方式中,所述水箱主动调蓄模块还包括管道数量模拟单元,所述管道数量模拟单元用于获取所述预定时间段内所述供水管网和所述二次供水泵房的直连管道数据;以所述直连管道数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以直连管道参数为自变量、所述第二类参数为应变量的管道管网模型;在所述管道管网模型中增加或减少直连管道的数量,模拟直连管道数量变化时所述供水管网的压力变化;获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一直连管道数量;获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二直连管道数量;基于所述第一直连管道数量和所述第二直连管道数量确定所述直连管道数量的设计允许范围。
在一些可能的实现方式中,所述水箱主动调蓄模块还包括主动报修单元,所述主动报修单元用于获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;确定所述故障位置数据对应的水箱;获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱,N是正整数;在进行水箱水量调蓄时,优先使所述N个水箱的时变化系数趋近于1。
在一些可能的实现方式中,所述主动报修单元还用于接收第二进水流量计发送的包含第二水箱标识的进水流量数据作为第一值;将数据库中所述第二水箱标识对应的最近一次进水流量数据作为第二值;若所述第一值与所述第二值之间的差值大于第一预定值或者小于第二预定值,则对所述第二进水流量计进行报修,以使维修人员现场核验所述供水管网是否出现故障。
第四方面,本申请提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项方法的步骤。
第五方面,本申请提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项方法的步骤。
附图说明
下面结合附图和实施例对本申请进一步说明。
图1是本申请实施例提供的一种水箱主动调蓄系统的结构示意图;
图2是本申请实施例提供的一种水箱实施连续进水方式供水流量调蓄的曲线图;
图3是本申请实施例提供的一种水箱实施间歇进水方式供水流量调蓄的曲线图;
图4是本申请实施例提供的一种区域供水量调蓄效果的对比曲线图。
图5是本申请实施例提供的一种水箱主动调蓄方法的流程示意图;
图6是本申请实施例提供的一种使用消息队列存储数据的流程示意图;
图7是本申请实施例提供的一种确定水箱数量的设计允许范围的流程示意图;
图8是本申请实施例提供的一种确定直连管道数量的设计允许范围的流程示意图;
图9是本申请实施例提供的一种确定优先调蓄水箱的流程示意图;
图10是本申请实施例提供的一种主动报修的流程示意图;
图11是本申请实施例提供的一种水箱主动调蓄方法的流程示意图;
图12是本申请实施例提供的一种水箱主动调蓄的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对本申请做进一步描述,需要说明的是,在不相冲突的前提下,以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
参见图1,本申请实施例提供了一种水箱主动调蓄系统,所述水箱主动调蓄系统包括水箱主动调蓄模块200,所述系统还可以包括供水物理网300、输水管件400、系统仪表500、水箱600、控制器700、执行器800和远程监控系统900。
供水物理网300:供水物理网300包括取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房。供水物理网300为所需进行供水调蓄的区域的城市供水管网系统,且该供水物理网300可为任意区域、任意拓扑结构。
输水管件400:连接供水物理网300与水箱600的输水管路和管件。
系统仪表500:系统仪表500包括用于采集进水流量数据的进水流量计和用于采集水箱液位数据的水箱液位计。
水箱600:位于所需进行供水调蓄区域内的若干水箱600,包括高位水箱和低位水箱。
控制器700:采用PLC或变频器,用于进行控制供水调蓄的运行。
执行器800:执行器800包括阀门和变频泵,通过控制器700控制阀门和变频泵进行供水调蓄的运行。
远程监控系统900:远程监控系统900中包括数据采集系统,通过系统仪表500进行数据采集,并根据采集的数据进行供水调蓄规划,并将调蓄规划结果返回控制器700进行该区域的供水调蓄。
水箱主动调蓄系统还可以包括需水用户,需水用户包括供水物理网300直接供水用户和经水箱水量调蓄后的供水用户。
继续参见图1,所述水箱主动调蓄模块200包括水箱调研单元201、数据采集单元202、模型训练单元203、数据处理单元204、调蓄规划单元205、压力模拟单元206和调蓄实施单元207。
水箱调研单元201用于通过对水箱进行调研确定水箱参数,以及确定水箱进水方式,并对水箱参数进行编码。
具体的,水箱调研单元201对需要进行供水调蓄的区域的水箱进行调研,调研的内容包括该区域内水箱的数量、各水箱的水箱参数以及水箱进水方式,并且按照水箱进水方式、进水流量和调蓄体积对水箱参数进行编码。
进一步的,水箱参数可以包括水箱容积、调蓄体积、平均进水量;水箱进水方式包括连续进水方式和间歇进水方式。
进一步的,对间歇进水方式的水箱按进水流量由大到小进行一级编码,以及对水箱调蓄体积由大到小进行二级编码。
数据采集单元202用于根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据;根据设置于供水管网的压力表采集压力数据,供水物理网300中的水按照先后顺序经过取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房以进入水箱;获取预定时间段内供水物理网300对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网300中所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网300中供水管网的压力数据。
具体的,数据采集单元202可以通过安装在水箱进水入口前附属管道上的进水流量计采集水箱的进水流量数据,通过安装在水箱内部的液位计采集水箱中的水箱液位数据,通过安装在供水管网的压力表采集供水管网的压力数据。
进一步的,采集到的进水流量数据和水箱液位数据通过控制器700发送至远程监控系统900,并在远程监控系统900中进行存储。
模型训练单元203用于以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网300中所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网300中供水管网的压力参数。具体的,可以采用深度学习的方法训练管网压力模型。
数据处理单元204用于根据进水流量数据和水箱液位数据计算用户实时需水量数据,并将用户实时需水量数据记录进用户用水数据表中,以及根据所述用户用水数据表中的用户历史需水量数据,确定每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段。
具体的,根据数据采集单元202采集到的进水流量数据和水箱液位数据来计算用户实时需水量数据,计算的公式为:
其中,Qn为用户实时需水量,Qm为水箱进水流量数据,t0为采样时长,AR为水箱底面积,Δh为采样时长内水箱液位数据变化值。
将计算出的用户实时需水量记录在用户用水数据表中,并根据用户用水数据表中的用户历史需水量数据来确定每日中用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段。
调蓄规划单元205用于根据水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量。
具体的,分别根据水箱调研单元201、数据采集单元202和数据处理单元204得到的水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法来计算水箱的规划进水时间和规划进水流量。
其中,调蓄规划算法中,如水箱进水方式为连续进水方式,则需要计算规划进水流量,具体的计算方法如下:
(1)确定水箱调蓄体积VR;
(2)根据调蓄体积VR和通过该水箱用户历史需水量确定的用户日变化历史需水量Qd,h,计算经水箱调蓄后调蓄流量值QAj;
(3)根据QAj和Qd,h来计算水箱的规划进水流量。
且,对于连续进水方式,计算规划进水流量需考虑水箱的进水流量设定值Qin,set,其具体算法如下:
(1)确定水箱的底面积AR和调蓄高度hR,对于通过用户日变化历史需水量Qd,h来计算的经水箱调蓄后的调蓄流量值QAj应满足如下条件:
st.
hmax=max(h(t))≤hR.
其中,h为水箱液位高度,hmax为水箱液位高度允许最大值,t为调蓄时间;
(2)通过采集到的用户日变化历史需水量Qd,h,通过全局最优化算法来计算每日理想的调蓄流量值QAj,以及水箱可接受的逐时进水量Qm,h,并使其满足如下关系:
Qm,h=QAj-Qd,h
(3)如计算出的逐时进水量Qm,h出现负值,则可将负值期间的累积流量平均分配到用水低谷时段,如将累积流量平均分配到0~6点,并得到最终的进水流量设定值Qin,set。
另,如水箱进水方式为间歇进水方式,则需要计算规划进水时间,具体的计算方法如下:
(1)取用水箱调研单元201对水箱参数的一级编码和二级编码;
(2)取用数据处理单元204确定的每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段结合一级编码和二级编码,通过以下方法来布置规划进水时间:
“峰前大流量先进,峰后小流量先进;谷前小流量先进,谷后大流量先进;谷进流量大于峰进流量;所有峰进维持到峰来时;谷进批次进行”;
(3)而水箱规划进水时长则通过该水箱按其进水流量大小的一级编码的大小,依次对水箱由低液位补至满液位所需时间确定。
最终,将计算出的水箱连续进水方式的规划进水流量和间歇进水方式的规划进水时间和规划进水时长在远程监控系统900中进行在线模拟校核,确定该区域中各水箱是否出现长时间水箱液位保护运行,如未出现长时间液位保护运行,则可确定方案可行,并将计算出的调蓄方案发送至控制器700等待调蓄运行。
压力模拟单元206用于将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值。以规划进水流量作为管网压力模型中进水流量参数的输入值,可以输出供水管网的压力参数的模拟值。
调蓄实施单元207用于若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。其中,设计最低压力与设计最高压力是预先设定的压力值,其可以根据城市给水工程相关设计规范来确定。
具体的,根据调蓄规划单元205确定的规划进水流量和规划进水时间,由控制器700控制执行器800:安装于输水管件400中的泵和阀门来对水箱水量进行调蓄。
将本申请实施例中的方法运用于某区域,对该区域中的水箱进行调蓄,具体情况如下:
在该区域中需进行调蓄的水箱共有11个,其中,各水箱的水箱容积、平均进水流量和保险进水时长如表1中所示:
表1
其中,控制器700可以采用PLC进行控制;
执行器800由阀门与泵组成,且阀门安装于水箱进水入口处,泵与阀门连接,用于控制阀门进行控制水箱进水;
系统仪表500中进水流量计安装于阀门与水箱进水入口之间,水箱液位计安装于水箱内部,且进水流量计与水箱液位计分别与控制器700的PLC连接,用于传输系统仪表500采集的数据;
远程监控系统900中包括系统化调蓄规划算法、全局最优化算法、在线模拟校核以及存储器。
通过以下公式计算用户实时需水量:
其中,Qn为用户实时需水量,Qm为水箱进水流量数据,t0为采样时长,AR为水箱底面积,Δh为采样时长内水箱液位数据变化值。且采样时长t0推荐取0.5~1.0min,本实施例中选取1.0min。
根据用户历史需水量确定的确定的每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段为:用水高峰时段为5:30~9:00和19:00~23:00,用水低谷时间点为3:00和14:00。
本实施例中编号为11的水箱安装有进水流量调节阀门,因此,既可对该水箱实施闭环连续进水流量控制,也可对其实施开环间歇进水流量控制。当采用连续进水流量进水方式时,控制器700接收远程监控系统900通过调蓄规划算法与全局最优化算法计算出的规划进水流量设定值,通过规划进水流量设定值与系统仪表500实时采集到的进水流量数据的差值进行PI控制,得出阀门的开度调节量,并实时控制阀门根据开度调节量进行开度控制,最终水箱11通过调蓄控制运行一个周期后的调蓄运行曲线图如图2所示。
在本实施例中,除编号为11的水箱可采用连续进水方式控制外,剩余水箱全部采用间歇进水方式运行。例如,本实施例中编号为6的水箱在进行间歇进水方式时,通过远程监控系统900中调蓄规划算法计算规划进水时间和规划进水时长,并通过计算出的规划进水时间和规划进水时长由控制器700控制阀门进行水箱调蓄,最终水箱6通过调蓄控制运行一个周期后的调蓄运行曲线图如图3所示。
其中,根据得到的用户用水高峰时段和用水低谷时段来计算“晚高峰后到次日凌晨低谷前”、“凌晨低谷到早高峰前”、“早高峰后到白天低谷前”、“白天低谷到晚高峰前”四个时段来计算区域中各水箱的规划进水时间,在进行初步确定时,需考虑各水箱进水有交叉时间,并能进到一半容积以上,“晚高峰后到次日凌晨低谷前”和“早高峰后到白天低谷前”进水时间不低于表1中保险进水时长的一半时间长度,为了控制实施方便,一般进行舍入取整数时长;“凌晨低谷到早高峰前”和“早高峰后到白天低谷前”则宜设定为表1中保险进水时长,为了控制实施方便,一般进行舍零取整数时长。
进一步的,按照“峰前大流量先进,峰后小流量先进;谷前小流量先进,谷后大流量先进;谷进流量大于峰进流量;所有峰进维持到峰来时;谷进批次进行”的原则,设置液位保护控制机制对所有水箱进行规划进水流量控制,本实施例中通过规划进水流量来进行水箱调蓄控制的结果如表2所示。
如表2中所示,本实施例中编号为6的水箱主要入流时间为0.80~1.80、3.325~4.875、11.50~12.50、15.50~17.00(均由时:分:秒格式换算至小时格式),而其它时刻则处于液位保护运行状态,即液位在低位运行和高位运行时,液位均不得低于及高于某一设定值。可以看到,在调蓄规划的运行模式下,本实施例中编号为6的水箱在高峰用水期间并未进水,而主要在低峰用水的设定时间段内进水,这很好的实现了水箱调蓄的“削峰”和“填谷”。
另,本实施例中所计算出的规划进水流量和规划进水时间、规划进水时长在传送至控制器700进行水箱调蓄前,需在远程监控系统900中进行在线模拟校核,以确定所计算出的规划进水流量和规划进水时间、规划进水时长是否满足水箱调蓄的要求。
图4为本申请实施例提供的一种区域供水量调蓄前后,调蓄效果的对比曲线图。需水用户900最高日需水总量为7264m3,而水箱的可调蓄容积约为235m3,约占日用水量的3.3%,与“间歇无序进水流量”相比,“间歇进水流量区域水箱联合调蓄”运行的“削峰”能力最高约达到高峰用水量的20%;“填谷”能力最高约达到低峰用水量的50%。亦即,仅将区域内水箱按本申请基于水箱的供水网络调蓄方法,就能以占日用水总量不到5%的水箱调蓄体积,如本实施例中实际仅3.3%,实现针对日用水总量最高20%的“削峰”能力和最高50%的“填谷”能力。而其硬件成本几乎为0,即无需进行特定的装置、设备等的采购和安装即可实现,但运行本申请需要建立一套物联网与互联网相结合的远程监管系统,以实现区域内水箱的联合调蓄。
通过对水箱容积、调蓄体积、水箱进水方式等因素的综合考虑,能够使得基于水箱的供水调蓄方法更加精准有效,同时通过改进水箱供水调蓄的系统结构和规划算法,使得水量调蓄更加稳定可靠。以供水物理网300中水箱的进水流量数据和供水管网的压力数据作为训练样本数据集来训练管网压力模型,在通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量之后,并非直接采用计算出的规划进水时间和规划进水流量进行水箱水量调蓄,而是先将规划进水流量输入管网压力模型,得到供水管网的压力参数的模拟值,若该模拟值符合预定的设计压力范围,则表明按照该规划进水流量进行水箱水量调蓄符合设计要求,可以根据该规划进水流量进行水箱水量调蓄,由此,在水箱主动调蓄过程中考虑管网压力是否符合设计要求,从而确保用户用水压力需求,保证管网安全运行,符合城市给水工程相关规范要求。
在一些可能的实现方式中,采用浮球阀、电磁阀和液位计,实现三重多冗余保护控制功能。所述系统还可以包括所述水箱,所述水箱内设置有浮球阀、所述阀门和液位计,所述阀门是电磁阀。
所述浮球阀用于使所述水箱的液位处于最高设定液位和最低设定液位之间。其中,最高设定液位和最低设定液位是预先设定的液位值。浮球阀保证液位处于高低设定液位之间。
当所述水箱的液位处于所述最高设定液位和所述最低设定液位之间时,所述水箱可强制进水,以实现水箱水量调蓄功能。当液位处于浮球阀控制的液位以内,需要实现“削峰填谷”调蓄运行时,可实现强制进水,该做法运行得当,可实现辅助削除管网高峰时需水量,填平低峰时需水量。
当所述浮球阀发生故障时,所述液位计实时采集水箱液位数据以确定水箱的液位,并在所述水箱的液位高于最高设定液位或低于最低设定液位时向用户报警。浮球阀故障时,基于液位计实时采集的液位数据,设置了高低警戒线液位报警和控制联动。
当所述水箱的液位持续高于所述最高设定液位时,切断所述电磁阀;当所述水箱的液位持续低于所述最低设定液位时,停止运行所述水箱的泵机组。在液位持续过高时,切断电磁阀,在液位持续过低时,泵机组停止运行。
在一些可能的实现方式中,可以通过异步处理提高数据库性能。在接收到某一水箱的进水流量数据时,若直接将进水流量数据写入数据库,则在整个城市的大量供水数据同一时间存储至数据库时会出现高并发的情况,数据库响应速度变慢,本申请将接收到的进水流量数据存储至消息队列,由消息队列的消费者进程从消息队列中获取进水流量数据,判断同一水箱的水箱液位数据是否在消息队列中,若消息队列中已有该水箱的水箱液位数据,则将该水箱的进水流量数据和水箱液位数据关联后存储至数据库,若不存在对应的水箱液位数据,则将进水流量数据存储至消息队列,等待水箱液位数据上传后一并存储至数据库。在接收到某一水箱的水箱液位数据时,通过消息队列完成数据存储的过程与上述情况相类似。由此可大大减少数据库写入次数,减轻数据库压力,提高数据库响应速度,通过异步处理提高数据库性能,包括削峰、减少响应所需时间,以及降低数据库耦合性。
具体的,所述进水流量数据和所述水箱液位数据均包含水箱标识。水箱标识可以是水箱名称或者水箱编码,水箱编码可以是字母、数字或者字母和数字的组合。
所述数据采集单元202还可以用于接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;判断消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的水箱液位数据;若不存在,则将所述第一水箱标识对应的进水流量数据存储至所述消息队列;若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的水箱液位数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置。
或者,所述数据采集单元202还可以用于接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据;判断所述消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的进水流量数据;若不存在,则将所述第一水箱标识对应的水箱液位数据存储至所述消息队列;若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的进水流量数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至所述数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置。
消息队列服务可以采用EMQTT(Erlang MQTT消息服务器的简称),EMQTT是采用Erlang语言开发,全面支持MQTT V3.1.1协议,支持集群和大规模连接的开源MQTT消息服务器,具有高并发低时延、分布式集群架构、单集群百万并发的优点。数据采集柜的主控PLC可直连MQTT消息服务器,极大提高传输效率。另外,主控PLC还可以采用针对水行业特别研发的远程终端单元(Remote Terminal Unit,简称RTU),无缝对接集群及消息服务器,提高软硬件兼容性。
假设城市级的供水物理网中有十万个水箱,水箱的进水流量计和液位计每个小时上传一次数据到数据库,则每个小时数据库被写入数据二十万次,采用消息队列对同一水箱的进水流量数据和水箱液位数据关联存储,则每个小时数据库被写入数据十万次,数据库被写入的次数减少了一半,极大减轻了数据库压力,从而提高数据库响应速度。
在一些可能的实现方式中,可以通过数据采集模块上传进水流量数据和水箱液位数据。所述数据采集单元202还用于接收第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;以及接收所述第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一液位计发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据。其中,数据采集模块可以与控制器700集成为一体,集成的控制器700可以设置于数据采集柜中。进水流量计和液位计可以通过有线或者无线的通信方式与数据采集模块进行数据交互,由数据采集模块实现有线上传或者无线远程上传,降低进水流量计和液位计在通信组件上的成本。
在不同时间用户对水流量的需求变化较大,根据流量需求不同,对泵运行台数进行最佳处理搭配及过渡过程控制,可最大化实现出水压力稳定的同时,使泵运行台数最少,节能环保,降低运行成本。具体而言,所述水箱主动调蓄模块200还可以包括泵机组模型训练单元203,所述泵机组模型训练单元203可以用于获取所述预定时间段内第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据;以所述第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据为训练样本数据集,训练以第一水箱的进水流量参数为自变量、第一水箱的泵机组运行参数为应变量的第一水箱泵机组模型。
所述调蓄实施单元207还可以用于将所述第一水箱的规划进水流量输入所述第一水箱泵机组模型,输出所述第一水箱的泵机组运行参数的模拟值;根据所述第一水箱的规划进水时间、规划进水流量和泵机组运行参数的模拟值,控制所述第一水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
在一些可能的实现方式中,可以通过管网压力模型模拟增加或减少水箱数量时管网压力的变化,得到水箱数量的设计允许范围。所述水箱主动调蓄模块200还可以包括水箱数量模拟单元,所述水箱数量模拟单元可以用于在所述管网压力模型中增加或减少水箱的数量,模拟水箱数量变化时所述供水管网的压力变化;获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一水箱数量;获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二水箱数量;基于所述第一水箱数量和所述第二水箱数量确定所述水箱数量的设计允许范围。在实际应用中可以在设计允许范围内增加或减少水箱,若现有管网在部分地区增设受控调蓄水箱即能满足用户供水需求,而不必另建管道,则可大大节约管道建设成本。当整个城市受控调蓄水箱数达到一定规模时,可实现更好的节能效果,水质提升和管网漏损控制效果明显,且在不增加水系统制水、蓄水及配水能力的前提下,供水能力得到提高。
在一些可能的实现方式中,通过管道管网模型模拟增加或减少直连管道数量时管网压力的变化,得到直连管道数量的设计允许范围。所述水箱主动调蓄模块200还可以包括管道数量模拟单元,所述管道数量模拟单元可以用于获取所述预定时间段内所述供水管网和所述二次供水泵房的直连管道数据;以所述直连管道数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以直连管道参数为自变量、所述第二类参数为应变量的管道管网模型;在所述管道管网模型中增加或减少直连管道的数量,模拟直连管道数量变化时所述供水管网的压力变化;获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一直连管道数量;获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二直连管道数量;基于所述第一直连管道数量和所述第二直连管道数量确定所述直连管道数量的设计允许范围。其中,供水管网和二次供水泵房直连,即二者之间省略了二次加压泵房。在实际应用中可以在设计允许范围内增加或减少直连管道数量,若现有管网能支持更多管道直连无负压二次供水设备,而不致造成明显供水影响,则可增加直连管道数量,降低二次加压设备的成本。
水箱时变化系数变化大是造成管网故障的重要原因,优先使导致管网故障最多的水箱的时变化系数降低,则可降低管网故障发生概率,且各升压泵机组的运行控制难度将大幅降低,运行调度难度也将大幅降低。具体而言,所述水箱主动调蓄模块200还可以包括主动报修单元,所述主动报修单元可以用于获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;确定所述故障位置数据对应的水箱;获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱,N是正整数;在进行水箱水量调蓄时,优先使所述N个水箱的时变化系数趋近于1。其中,故障位置数据可以采用经纬度表示,也可采用具体的地理位置名称表示。
在一些可能的实现方式中,可以监控最近两次进水流量数据之间的差值,若该差值过大则管道可能已发生泄漏,若该差值过小则可能发生管道堵塞或者仪表故障,针对差值过大或过小的情况自动报修,维修人员现场核验是否发生管网故障,可以及时发现管网故障并尽快解决故障问题。具体而言,所述主动报修单元还可以用于接收第二进水流量计发送的包含第二水箱标识的进水流量数据作为第一值;将数据库中所述第二水箱标识对应的最近一次进水流量数据作为第二值;若所述第一值与所述第二值之间的差值大于第一预定值或者小于第二预定值,则对所述第二进水流量计进行报修,以使维修人员现场核验所述供水管网是否出现故障。其中,第一预定值和第二预定值是预先设定的数值。
本申请实施例提供的水箱主动调蓄系统可以是水务云服务平台的一部分。其中,水务云服务平台可以包括业务层、SaaS应用层、PaaS平台层、数据交互层和底层设施。其中,业务层可以包括二次供水模块、一户一表模块、智能水表模块、城市供水管网模块和村镇污水模块。二次供水模块与水箱主动调蓄系统的水箱主动调蓄模块进行数据交互。SaaS应用层可以包括设备监测平台、管网监测系统、智能巡检模块、报表管理模块、主动调蓄模块、智能工单模块、智慧服务模块、资产管理模块、能耗监测模块、仿真模型模块和大数据应用模块。PaaS平台层可以包括数据清洗与分发层、中间层和路由模块,中间层包括应用部署与管理模块、微服务模块、消息总线模块、关系数据存储模块、块存储模块、监控服务模块、用户认证模块、第三方服务模块、关系数据库、消息服务器和缓存服务器。数据交互层可以对底层设施上传的数据进行安全加密并发送至数据清洗与分发层。底层设施例如是数据采集柜中的控制器、进水流量计、液位计、压力表和水箱。
水箱主动调蓄系统可以使用K8S服务器集群,用以简化应用部署,提高硬件资源利用率,实现水行业信息系统全集成、健康检查和自修复,自动扩容缩容,服务发现和负载均衡的功能。在开发时可以采用基于ABP的样板式框架,集成水务极速开发模板,进行插件式开发,由此可快速定制业务功能。水箱主动调蓄系统支持SSO单点登录,由此简化管理,水务管理用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。水箱主动调蓄系统可以采用时空数据库,能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据,实现秒级冗余备份,数据实时安全可靠。其中,所采用的时空数据模型、时空索引和时空算子,完全兼容SQL及SQL/MM标准,支持时空数据同业务数据一体化存储、无缝衔接,易于集成使用。
参见图5,本申请实施例还提供了一种水箱主动调蓄方法,所述方法包括步骤S101~S109。
步骤S101:通过对水箱进行调研确定水箱参数,以及确定水箱进水方式,并对水箱参数进行编码。
步骤S102:根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据。
步骤S103:根据设置于供水管网的压力表采集压力数据,供水物理网300中的水按照先后顺序经过取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房以进入水箱。
步骤S104:获取预定时间段内供水物理网300对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网300中所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网300中供水管网的压力数据。
步骤S105:以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网300中所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网300中供水管网的压力参数。
步骤S106:根据进水流量数据和水箱液位数据计算用户实时需水量数据,并将用户实时需水量数据记录进用户用水数据表中,以及根据所述用户用水数据表中的用户历史需水量数据,确定每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段。
步骤S107:根据水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量。
步骤S108:将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值。
步骤S109:若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
在一些可能的实现方式中,如图6所示,可以通过消息队列将数据存储至数据库。所述进水流量数据和所述水箱液位数据均可以包含水箱标识。
所述步骤S102可以包括步骤S1021~S1024,也可以包括步骤S1025~S1028,还可以同时包括步骤S1021~S1028。
步骤S1021:接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据。
步骤S1022:判断消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的水箱液位数据。
步骤S1023:若不存在,则将所述第一水箱标识对应的进水流量数据存储至所述消息队列。
步骤S1024:若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的水箱液位数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置。
步骤S1025:接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据。
步骤S1026:判断所述消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的进水流量数据。
步骤S1027:若不存在,则将所述第一水箱标识对应的水箱液位数据存储至所述消息队列。
步骤S1028:若存在,则执行步骤S1024。
在一些可能的实现方式中,所述步骤S1021可以包括:接收第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;所述步骤S1025可以包括:接收所述第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一液位计发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据。
在一些可能的实现方式中,所述方法还可以包括:获取所述预定时间段内第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据;以所述第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据为训练样本数据集,训练以第一水箱的进水流量参数为自变量、第一水箱的泵机组运行参数为应变量的第一水箱泵机组模型。所述步骤S109中根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄的步骤,可以包括:将所述第一水箱的规划进水流量输入所述第一水箱泵机组模型,输出所述第一水箱的泵机组运行参数的模拟值;根据所述第一水箱的规划进水时间、规划进水流量和泵机组运行参数的模拟值,控制所述第一水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
在一些可能的实现方式中,参见图7,所述方法还可以包括步骤S110~S113。
步骤S110:在所述管网压力模型中增加或减少水箱的数量,模拟水箱数量变化时所述供水管网的压力变化。
步骤S111:获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一水箱数量。
步骤S112:获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二水箱数量。
步骤S113:基于所述第一水箱数量和所述第二水箱数量确定所述水箱数量的设计允许范围。
在一些可能的实现方式中,参见图8,所述方法还可以包括步骤S114~S119。
步骤S114:获取所述预定时间段内所述供水管网和所述二次供水泵房的直连管道数据。
步骤S115:以所述直连管道数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以直连管道参数为自变量、所述第二类参数为应变量的管道管网模型。
步骤S116:在所述管道管网模型中增加或减少直连管道的数量,模拟直连管道数量变化时所述供水管网的压力变化。
步骤S117:获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一直连管道数量。
步骤S118:获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二直连管道数量。
步骤S119:基于所述第一直连管道数量和所述第二直连管道数量确定所述直连管道数量的设计允许范围。
在一些可能的实现方式中,参见图9,所述方法还可以包括步骤S120~S123。
步骤S120:获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据。
步骤S121:确定所述故障位置数据对应的水箱。
步骤S122:获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱,N是正整数。
步骤S123:在进行水箱水量调蓄时,优先使所述N个水箱的时变化系数趋近于1。
在一些可能的实现方式中,参见图10,所述方法还可以包括步骤S124~S126。
步骤S124:接收第二进水流量计发送的包含第二水箱标识的进水流量数据作为第一值。
步骤S125:将数据库中所述第二水箱标识对应的最近一次进水流量数据作为第二值。
步骤S126:若所述第一值与所述第二值之间的差值大于第一预定值或者小于第二预定值,则对所述第二进水流量计进行报修,以使维修人员现场核验所述供水管网是否出现故障。
参见图11,本申请实施例还提供了一种水箱主动调蓄方法,所述方法包括步骤S201~205。
步骤S201:获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
步骤S202:以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
步骤S203:获取水箱的规划进水时间和规划进水流量;
步骤S204:将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
步骤S205:若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
在一些可能的实现方式中,所述方法还可以包括:确定一个或多个优先调蓄水箱;在进行水箱水量调蓄时,优先使所述优先调蓄水箱的时变化系数趋近于1。
在一些可能的实现方式中,所述确定一个或多个优先调蓄水箱的步骤,可以包括:获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;确定所述故障位置数据对应的水箱;获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱作为所述优先调蓄水箱,N是正整数。
在一些可能的实现方式中,所述方法还可以包括:将所述供水物理网对应所有水箱分类为第一类型至第K类型,K是正整数;在进行水箱水量调蓄时,按照先后顺序使所述第一类型至所述第K类型的水箱的时变化系数趋近于1。
具体的,先使第一类型水箱的时变化系数趋近于1,其次,使第二类型水箱的时变化系数趋近于1,以此类推,对供水物理网中的水箱进行优先级分类,按照先后顺序保障第一类型至第K类型水箱的平稳供水。
需要注意的是,本申请实施例中的各种模型可以采用已有的方法训练,这里不做限定。训练得到的模型可以为深度学习模型或卷积神经网络模型等模型。
参见图12,本申请实施例中还提供了一种水箱主动调蓄的电子设备,包括存储器301和处理器302,所述存储器301存储有计算机程序,所述处理器302执行所述计算机程序时实现上述任一项方法的步骤。
其中,存储器301作为一种非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器301可以包括至少一种类型的存储介质,例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(RandomAccessMemory,RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory,SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory,PROM)、只读存储器(Read Only Memory,ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-OnlyMemory,EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器301是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。本申请实施例中的存储器301还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置,用于存储程序指令和/或数据。
处理器302是计算机设备的控制中心,可以利用各种接口和线路连接计算机设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器301内的指令以及调用存储在存储器301内的数据,实现水箱主动调蓄。可选的,处理器302可包括一个或多个处理单元,处理器302可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器302中。在一些实施例中,处理器302和存储器301可以在同一芯片上实现,在一些实施例中,它们也可以在独立的芯片上分别实现。
处理器302可以是通用处理器,例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件,可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成,或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
基于同一发明构思,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器302执行时实现上述任一项方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本申请从使用目的上,效能上,进步及新颖性等观点进行阐述,其设置有的实用进步性,已符合专利法所强调的功能增进及使用要件,本申请以上的说明及附图,仅为本申请的较佳实施例而已,并非以此局限本申请,因此,凡一切与本申请构造,装置,特征等近似、雷同的,即凡依本申请专利申请范围所作的等同替换或修饰等,皆应属本申请的专利申请保护的范围之内。
Claims (16)
1.一种水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法包括:
通过对水箱进行调研确定水箱参数,以及确定水箱进水方式,并对水箱参数进行编码;
根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据;
根据设置于供水管网的压力表采集压力数据,供水物理网中的水按照先后顺序经过取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房以进入水箱;
获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
根据进水流量数据和水箱液位数据计算用户实时需水量数据,并将用户实时需水量数据记录进用户用水数据表中,以及根据所述用户用水数据表中的用户历史需水量数据,确定每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段;
根据水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量;
将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
2.根据权利要求1所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述进水流量数据和所述水箱液位数据均包含水箱标识;
所述根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据,包括:
接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;
判断消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的水箱液位数据;
若不存在,则将所述第一水箱标识对应的进水流量数据存储至所述消息队列;
若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的水箱液位数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置;
或者,所述根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据,包括:
接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据;
判断所述消息队列中是否存在所述第一水箱标识对应的进水流量数据;
若不存在,则将所述第一水箱标识对应的水箱液位数据存储至所述消息队列;
若存在,则消费所述消息队列中的所述第一水箱标识对应的进水流量数据,将所述第一水箱标识对应的进水流量数据和水箱液位数据关联存储至所述数据库中所述第一水箱标识对应的存储位置。
3.根据权利要求2所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述接收第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,包括:
接收第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的进水流量数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一进水流量计发送的包含第一水箱标识的进水流量数据;
所述接收第一液位计发送的包含所述第一水箱标识的水箱液位数据,包括:
接收所述第一数据采集模块发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据,所述第一数据采集模块用于接收所述第一液位计发送的包含第一水箱标识的水箱液位数据。
4.根据权利要求1所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述预定时间段内第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据;
以所述第一水箱的进水流量数据和泵机组运行数据为训练样本数据集,训练以第一水箱的进水流量参数为自变量、第一水箱的泵机组运行参数为应变量的第一水箱泵机组模型;
所述根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄,包括:
将所述第一水箱的规划进水流量输入所述第一水箱泵机组模型,输出所述第一水箱的泵机组运行参数的模拟值;
根据所述第一水箱的规划进水时间、规划进水流量和泵机组运行参数的模拟值,控制所述第一水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
5.根据权利要求1所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述管网压力模型中增加或减少水箱的数量,模拟水箱数量变化时所述供水管网的压力变化;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一水箱数量;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二水箱数量;
基于所述第一水箱数量和所述第二水箱数量确定所述水箱数量的设计允许范围。
6.根据权利要求1所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述预定时间段内所述供水管网和所述二次供水泵房的直连管道数据;
以所述直连管道数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以直连管道参数为自变量、所述第二类参数为应变量的管道管网模型;
在所述管道管网模型中增加或减少直连管道的数量,模拟直连管道数量变化时所述供水管网的压力变化;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最低压力时对应的第一直连管道数量;
获取所述供水管网的压力处于所述设计最高压力时对应的第二直连管道数量;
基于所述第一直连管道数量和所述第二直连管道数量确定所述直连管道数量的设计允许范围。
7.根据权利要求1所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;
确定所述故障位置数据对应的水箱;
获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱,N是正整数;
在进行水箱水量调蓄时,优先使所述N个水箱的时变化系数趋近于1。
8.根据权利要求7所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
接收第二进水流量计发送的包含第二水箱标识的进水流量数据作为第一值;
将数据库中所述第二水箱标识对应的最近一次进水流量数据作为第二值;
若所述第一值与所述第二值之间的差值大于第一预定值或者小于第二预定值,则对所述第二进水流量计进行报修,以使维修人员现场核验所述供水管网是否出现故障。
9.一种水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法包括:
获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
获取水箱的规划进水时间和规划进水流量;
将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
10.根据权利要求9所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
确定一个或多个优先调蓄水箱;
在进行水箱水量调蓄时,优先使所述优先调蓄水箱的时变化系数趋近于1。
11.根据权利要求10所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述确定一个或多个优先调蓄水箱,包括:
获取所述预定时间段内所述供水管网的报修数据,所述报修数据包括故障位置数据;
确定所述故障位置数据对应的水箱;
获取所述故障位置数据对应的报修次数最多的N个水箱作为所述优先调蓄水箱,N是正整数。
12.根据权利要求9所述的水箱主动调蓄方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述供水物理网对应所有水箱分类为第一类型至第K类型,K是正整数;
在进行水箱水量调蓄时,按照先后顺序使所述第一类型至所述第K类型的水箱的时变化系数趋近于1。
13.一种水箱主动调蓄系统,其特征在于,所述系统包括水箱主动调蓄模块,所述水箱主动调蓄模块包括:
水箱调研单元,用于通过对水箱进行调研确定水箱参数,以及确定水箱进水方式,并对水箱参数进行编码;
数据采集单元,用于根据设置于水箱及附属管路中的进水流量计和液位计分别采集进水流量数据和水箱液位数据;根据设置于供水管网的压力表采集压力数据,供水物理网中的水按照先后顺序经过取水泵房、自来水厂、一次加压泵房、供水管网、二次加压泵房和二次供水泵房以进入水箱;获取预定时间段内供水物理网对应的第一类数据和第二类数据,所述第一类数据包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量数据,所述第二类数据包括所述供水物理网中供水管网的压力数据;
模型训练单元,用于以所述第一类数据和所述第二类数据为训练样本数据集,训练以第一类参数为自变量、第二类参数为应变量的管网压力模型,所述第一类参数包括所述供水物理网对应所有水箱的进水流量参数,所述第二类参数包括所述供水物理网中供水管网的压力参数;
数据处理单元,用于根据进水流量数据和水箱液位数据计算用户实时需水量数据,并将用户实时需水量数据记录进用户用水数据表中,以及根据所述用户用水数据表中的用户历史需水量数据,确定每日用户需水量的用水高峰时段和用水低谷时段;
调蓄规划单元,用于根据水箱参数、水箱进水方式、进水流量数据、用水高峰时段和用水低谷时段的用户需水量数据,通过系统化的调蓄规划算法计算水箱的规划进水时间和规划进水流量;
压力模拟单元,用于将水箱的规划进水流量输入所述管网压力模型,输出所述供水管网的压力参数的模拟值;
调蓄实施单元,用于若所述供水管网的压力参数的模拟值大于设计最低压力且小于设计最高压力,则根据规划进水时间和规划进水流量控制水箱的泵和阀门进行水箱水量调蓄。
14.根据权利要求13所述的水箱主动调蓄系统,其特征在于,所述系统还包括所述水箱,所述水箱内设置有浮球阀、所述阀门和液位计,所述阀门是电磁阀;
所述浮球阀用于使所述水箱的液位处于最高设定液位和最低设定液位之间;
当所述水箱的液位处于所述最高设定液位和所述最低设定液位之间时,所述水箱可强制进水,以实现水箱水量调蓄功能;
当所述浮球阀发生故障时,所述液位计实时采集水箱液位数据以确定水箱的液位,并在所述水箱的液位高于最高设定液位或低于最低设定液位时向用户报警;
当所述水箱的液位持续高于所述最高设定液位时,切断所述电磁阀;
当所述水箱的液位持续低于所述最低设定液位时,停止运行所述水箱的泵机组。
15.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8或权利要求9至12中任一项所述的方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8或权利要求9至12中任一项所述的方法的步骤。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112414497A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-26 | 宁波市美之净环保科技有限公司 | 具有远程支付的智能前置过滤器水表系统 |
CN112482488A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-03-12 | 上海威派格智慧水务股份有限公司 | 一种城市错峰供水方法及系统 |
CN112819654A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-05-18 | 苏宝炜 | 一种供水系统主动式优化管理方法及其装置 |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110060228A (ko) * | 2009-11-30 | 2011-06-08 | (주)제이엘크린워터 | 압력조절탱크를 이용한 고지대 상수 공급 시스템 |
CN103258235A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-21 | 杭州电子科技大学 | 一种基于改进人工鱼群算法的供水管网改扩建优化方法 |
CN104746553A (zh) * | 2013-12-29 | 2015-07-01 | 青岛万力科技有限公司 | 箱式管网叠压供水设备 |
CN104746576A (zh) * | 2013-12-28 | 2015-07-01 | 青岛万力科技有限公司 | 水箱调储变量变压管网叠压供水设备 |
US20170224152A1 (en) * | 2014-02-20 | 2017-08-10 | Klaus D. Hoog | Method of operating a tankless beverage brewing apparatus |
CN109376925A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-22 | 青岛理工大学 | 供水管网节点流量动态自适应优化方法 |
US10407881B1 (en) * | 2015-01-26 | 2019-09-10 | Elarde C. Javier | Water diverter and recycler |
CN110284556A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-09-27 | 安徽舜禹水务股份有限公司 | 一种基于云技术的节能错峰智慧供水系统 |
CN110866843A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-03-06 | 郑州力通水务有限公司 | 智慧水务管网水平衡分析系统 |
CN111210157A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-29 | 上海威派格智慧水务股份有限公司 | 一种水箱动态调蓄方法 |
-
2020
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Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20110060228A (ko) * | 2009-11-30 | 2011-06-08 | (주)제이엘크린워터 | 압력조절탱크를 이용한 고지대 상수 공급 시스템 |
CN103258235A (zh) * | 2013-05-13 | 2013-08-21 | 杭州电子科技大学 | 一种基于改进人工鱼群算法的供水管网改扩建优化方法 |
CN104746576A (zh) * | 2013-12-28 | 2015-07-01 | 青岛万力科技有限公司 | 水箱调储变量变压管网叠压供水设备 |
CN104746553A (zh) * | 2013-12-29 | 2015-07-01 | 青岛万力科技有限公司 | 箱式管网叠压供水设备 |
US20170224152A1 (en) * | 2014-02-20 | 2017-08-10 | Klaus D. Hoog | Method of operating a tankless beverage brewing apparatus |
US10407881B1 (en) * | 2015-01-26 | 2019-09-10 | Elarde C. Javier | Water diverter and recycler |
CN109376925A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-02-22 | 青岛理工大学 | 供水管网节点流量动态自适应优化方法 |
CN110284556A (zh) * | 2019-07-09 | 2019-09-27 | 安徽舜禹水务股份有限公司 | 一种基于云技术的节能错峰智慧供水系统 |
CN110866843A (zh) * | 2019-11-26 | 2020-03-06 | 郑州力通水务有限公司 | 智慧水务管网水平衡分析系统 |
CN111210157A (zh) * | 2020-01-13 | 2020-05-29 | 上海威派格智慧水务股份有限公司 | 一种水箱动态调蓄方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
蔡逢煌: "二次供水节能优化研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112414497A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-02-26 | 宁波市美之净环保科技有限公司 | 具有远程支付的智能前置过滤器水表系统 |
CN112414497B (zh) * | 2020-11-05 | 2024-01-19 | 宁波市美之净环保科技有限公司 | 具有远程支付的智能前置过滤器水表系统 |
CN112482488A (zh) * | 2020-11-11 | 2021-03-12 | 上海威派格智慧水务股份有限公司 | 一种城市错峰供水方法及系统 |
CN112819654A (zh) * | 2021-03-03 | 2021-05-18 | 苏宝炜 | 一种供水系统主动式优化管理方法及其装置 |
CN112819654B (zh) * | 2021-03-03 | 2023-12-12 | 苏宝炜 | 一种供水系统主动式优化管理方法及其装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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