CN111932080A - 一种应用于水务管网的预警防护系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种应用于水务管网的预警防护系统及方法，其中预警防护系统一管网侧预警子系统和一远程连接的云端数据库，管网侧预警子系统进一步包括检测模块、预测模块、预警模块和处理模块。通过本技术方案，能够根据分析模型实现对于管网水锤发生的在先预测并进行及时应对，避免了无法预警水锤发生进行提前防护的现有问题；同时通过云端数据库进行大数据分析和分析模型优化，解决了分析模型难以在线修正的技术难题，随着不断修正进而完善和精确分析模型，能够更为精准地解决由水锤导致的安全隐患。

Description

一种应用于水务管网的预警防护系统及方法
技术领域
本发明涉及水务管网管理维护技术领域，尤其涉及一种应用于水务管网的预警防护系统及方法。
背景技术
在有压力管路中，由于某种外界原因(如阀门突然关闭、水泵机组突然停车)使水的流速突然发生变化，从而引起水击，这种水力现象称为水击或水锤。水锤效应有极大的破坏性：压强过高，将引起管子的破裂，反之，压强过低又会导致管子的瘪塌，还会损坏阀门和固定件，为了消除水锤效应的严重后果，有必要在水务管网中设置一系列缓冲措施和设备。
目前，现有技术中对于水锤的防护是为预期的稳定状态操作工况设计，并为“预期外”的场景设定安全值，如注空阀，作为一种只进气不排气的阀门，用于停泵水锤发生管路压强过低时注入大气以防止出现真空；双向调压塔，其构造为一开口水池，兼具注水和泄水缓冲式的水锤防护——当管路中水锤压力升高时，允许高压水流进入调压塔中，从而起到缓冲水锤升压的作用，该种设置方式会受到泵站压力和周边地形的限制。而对于水锤情况的记录往往采用水锤记录仪器，可以实时记录水锤发生时的压力数据，并通过移动网络上传到数据中心。
由此可见，现有水锤防护装置存在阀体动作速度过慢的缺陷，且都只能在水锤发生时进行水锤减弱，无法预警水锤情况的发生进而施行提前防护；此外，现有水锤数据记录装置也只能对水锤发生的数据进行记录和延时上传，没有数据计算和数据分析，导致数据统计和后续分析使用效果不佳。
发明内容
针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种应用于水务管网的预警防护系统及方法，具体技术方案如下所示：
一种应用于水务管网的预警防护系统，该种预警防护系统包括一管网侧预警子系统和一云端数据库，云端数据库远程连接管网侧预警子系统；
管网侧预警子系统进一步包括：
检测模块，用于持续检测水务管网中的流量特征数据并进行输出；
预测模块，连接检测模块，用于根据一预先训练得到的分析模型和流量特征数据，对一预设时间段内的流量趋势进行预测，输出一预测结果；
预警模块，连接预测模块，根据预测结果判断于预设时间段内是否出现异常水锤情况，输出相应的判断结果；
当判断结果为于预设时间段内出现异常水锤情况时，预警模块输出一预警信息；
处理模块，连接预警模块，根据判断结果，用于当判断结果为于预设时间段内出现异常水锤情况时进行对应的泄压处理；
云端数据库用于存储流量特征数据、预测结果和判断结果；
云端数据库还用于根据流量特征数据、预测结果和判断结果对分析模型进行更新。
优选的，该种预警防护系统，其中检测模块包括多个检测子单元，每个检测子单元用于检测水务管网中的一类流量特征模拟量数据。
优选的，该种预警防护系统，其中流量特征模拟量数据包括管网流量数据、管网压力数据、管网噪声数据和管网震动数据。
优选的，该种预警防护系统，其中管网侧预警子系统还包括一数据筛选模块；
数据筛选模块分别连接检测模块和预测模块，用于对流量特征数据进行预处理筛选并进行缓存；
预测模块根据经预处理筛选的流量特征数据进行预测。
优选的，该种预警防护系统，其中管网侧预警子系统还包括一缓存模块；
缓存模块分别连接检测模块、预测模块和预警模块，用于对流量特征数据、预测结果和判断结果进行备份缓存。
优选的，该种预警防护系统，其中分析模型根据水务管网对应的历史流量特征数据通过神经网络机器学习预先训练得到。
一种应用于水务管网的预警防护方法，应用于上述任意一项的预警防护系统中，预警防护方法具体包括如下步骤：
步骤S1，持续检测水务管网中的流量特征数据并进行输出；
步骤S2，根据一预先训练得到的分析模型和流量特征数据，对一预设时间段内的流量趋势进行预测，输出一预测结果；
步骤S3,根据预测结果判断于预设时间段内是否出现异常水锤情况：
若是，则转向步骤S4；
若否，则返回步骤S2；
步骤S4，输出一预警信息并进行对应的泄压处理。
优选的，该种预警方法，其中分析模型根据流量特征数据、预测结果和判断结果进行持续更新。
优选的，该种预警方法，其中于步骤S2中，分析模型根据历史流量特征数据，通过神经网络机器学习训练建立分析模型。
本技术方案具有如下优点或有益效果：
通过本技术方案，能够根据分析模型实现对于管网水锤发生的在先预测并进行及时应对，避免了无法预警水锤发生进行提前防护的现有问题；同时通过云端数据库进行大数据分析和分析模型优化，解决了分析模型难以在线修正的技术难题，随着不断修正进而完善和精确分析模型，能够更为精准地解决由水锤导致的安全隐患。
附图说明
图1为本发明一种应用于水务管网的预警防护系统及方法中，预警防护系统的结构示意图。
图2为本发明一种应用于水务管网的预警防护系统及方法中，预警防护方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
针对现有技术中存在的上述问题，现提供一种应用于水务管网的预警防护系统及方法，具体技术方案如下所示：
一种应用于水务管网的预警防护系统，如图1所示，该种预警防护系统包括一管网侧预警子系统1和一云端数据库2，云端数据库2远程连接管网侧预警子系统1；
管网侧预警子系统1进一步包括：
检测模块11，用于持续检测水务管网中的流量特征数据并进行输出；
预测模块12，连接检测模块11，用于根据一预先训练得到的分析模型和流量特征数据，对一预设时间段内的流量趋势进行预测，输出一预测结果；
预警模块13，连接预测模块12，根据预测结果判断于预设时间段内是否出现异常水锤情况，输出相应的判断结果；
当判断结果为于预设时间段内出现异常水锤情况时，预警模块输出一预警信息；
处理模块14，连接预警模块13，根据判断结果，用于当判断结果为于预设时间段内出现异常水锤情况时进行对应的泄压处理；
云端数据库2用于存储流量特征数据、预测结果和判断结果；
云端数据库2还用于根据流量特征数据、预测结果和判断结果对分析模型进行更新。
在本发明的一较佳实施例中，该种预警防护系统能够有效预测水锤情况的发生并作出及时应对：预警防护系统包括管网侧预警子系统1和云端数据库2，其中管网侧预警子系统1用于实时检测水务管道内的各类流量特征信息，并将这些流量特征数据输入一预先训练得到的分析模型中进行流量预测以对于水锤发生进行提前预警，并能够做出相应的处理动作，上述流量特征数据主要以压力和流量共同作用为主；云端数据库2远程接收检测数据、预测结果和判断数据进行云端存储备份，并根据这些数据对于分析模型进行进一步迭代优化，使得分析模型能够根据使用场景不断进行学习更新，使得水锤预测的准确性得以极大地提升。
于上述较佳实施例中，处理模块14采用DO输出泄压装置来实现对于水锤的提前规避。
于上述较佳实施例中，预设时间段优选的被配置为1至3分钟，能够留出足够的处理时间供处理模块14进行应对。
于上述较佳实施例中，预测模块12和预警模块13于实际应用过程中集成于一微处理器中，采用高性能的CPU和内存的电子元件完成数据的快速计算、转存、上传和输出功能；该微处理器还连接一GPRS无线通讯单元，采用4G/5G全网通的网络制式将数据通过移动网络上传至云端数据库2。
作为优选的实施方式，该种预警防护系统，其中检测模块11包括多个检测子单元111，每个检测子单元111用于检测水务管网中的一类流量特征模拟量数据。
在本发明的另一较佳实施例中，检测模块11包含多个检测子单元111，用于检测管道内的多路特征数据，于实际应用过程中，检测子单元111包括模拟量采集硬件设备，用于采集管道内的压力和流量数据(4～20ma或+-5v)的模拟量通道，通过采用高速率的AD转换模块以保证对模拟量信号的高速采集转换，模数转换时间达到625us，通过高性能微处理器处理之后每秒可采集128samples/路。
于上述较佳实施例中，于实际应用过程中，管网侧预警子系统1还包括一数字量输出模块，使用MOSFET源型输出通道作为数字量输出模块，开关时延极低，可快速将报警和开关阀信号进行输出。
作为优选的实施方式，该种预警防护系统，其中流量特征模拟量数据包括管网流量数据、管网压力数据、管网噪声数据和管网震动数据。
作为优选的实施方式，该种预警防护系统，其中管网侧预警子系统1还包括一数据筛选模块15；
数据筛选模块15分别连接检测模块11和预测模块12，用于对流量特征数据进行预处理筛选并进行缓存；
预测模块12根据经预处理筛选的流量特征数据进行预测。
在本发明的另一较佳实施例中，在将采集数据输入分析模型前，先通过数据筛选模块15对其进行预处理，通过取样本平均值等方法获取有效数据以保证预测的准确性。
作为优选的实施方式，该种预警防护系统，其中管网侧预警子系统1还包括一缓存模块16；
缓存模块16分别连接检测模块11、预测模块12和预警模块13，用于对流量特征数据、预测结果和判断结果进行备份缓存。
在本发明的另一较佳实施例中，管网侧预警子系统1还包括一缓存模块16，讲试试采集的数据和可能的水锤发生信息进行存储备份，当管网侧预警子系统1和云端数据库2之间的出现网络拥堵时能够作为断网续传的缓存区。
作为优选的实施方式，该种预警防护系统，其中分析模型根据水务管网对应的历史流量特征数据通过神经网络机器学习预先训练得到。
一种应用于水务管网的预警防护方法，应用于上述任意一项的预警防护系统中，如图2所示，预警防护方法具体包括如下步骤：
步骤S1，持续检测水务管网中的流量特征数据并进行输出；
步骤S2，根据一预先训练得到的分析模型和流量特征数据，对一预设时间段内的流量趋势进行预测，输出一预测结果；
步骤S3,根据预测结果判断于预设时间段内是否出现异常水锤情况：
若是，则转向步骤S4；
若否，则返回步骤S2；
步骤S4，输出一预警信息并进行对应的泄压处理。
作为优选的实施方式，该种预警方法，其中分析模型根据流量特征数据、预测结果和判断结果进行持续更新。
作为优选的实施方式，该种预警方法，其中于步骤S2中，分析模型根据历史流量特征数据，通过神经网络机器学习训练建立分析模型。
现提供一具体实施例对本技术方案进行进一步阐释和说明：
在本发明的具体实施例中，通过前述预警防护系统实现对于水锤的提前预测，此时管网侧预警子系统具体包括：多路模拟量采集模块，每一路都支持采集包括电流型和电压型在内的多种模拟量信号，于本具体实施实例选择三路莫西量采集模块并选择电流型4～20ma信号类型，模拟量通道具备625us级数据响应时间，采用5个样本取平均值的数据预处理方法，根据现有压力传感器1-2MHZ的高动态频响，可实现每秒采集有效样本125个以上；多路数字输出模块，传统的数字量输出模块大多选用继电器干节点输出，开关延迟时间达到数十毫秒，而于本具体实施例中选用MOSFET-源型晶闸管作为四路数字量输出，开关延迟在50us-200us之间，能够当输出报警信号时，即时接通泄压装置进行及时处理；一颗微处理器，用于将采集到的实时数据进行分析模型匹配并得到流量预测结果，同时对实时采集数据和其他输出数据进行转存及上传，现有实践过程中，工业控制现场通常使用PLC做数据处理和逻辑控制，但因市面上大部分主流PLC程序扫描周期较长(达80us或以上)，以及PLC更偏重实时数据采集处理，无法对缓存和存储数据大量处理和数据实时公网上传的弊端，无法满足实际需求，故而于本具体实施例中采用高性能MCU和嵌入式操作系统，多线程处理任务的执行，对实现对于采集数据进行快速操作；微处理器还集成有一缓存模块，将实时采集数据进行数据备份，当网络拥堵时可作为断网续传缓存区。
于上述具体实施例中，首先将两路压力传感器和一路流量传感器以4-20ma电流型信号接入作为模拟量采集模块，实时监测输水管道内的各项参数指标；微处理器进而对采集的样本数据进行处理保留有效数据转存到缓存模块中，同时将数据通过内网以加密协议传送至云端数据库，此时为减少功耗和降低性能消耗，数据打包30/s上传一次；云端数据库对上传的数据进行处理，建立数据集并通过神经网络的学习和管网模型中压力和流量的函数关系建立压力预测的模型作为分析模型——在分析模型的建立过程中也可以使用大量的历史流量特征数据加快建立过程并缩减建模时间，而后将该分析模型通过内网加密协议下发到管道侧水锤预警装置中，供装置将缓存的采集数据代入模型进行压力预测，若预测的压力值高于管道压力上限则通过数字量输出模块接通泄压装置进行相应处理。
于本具体实施例中，通过设置有多路模拟量采集通道，模数转换时间达到625us，通过高性能微处理器处理之后每秒可采集128samples/路；高频数据采集完成处理之后，使用加密协议通过无线/有线网络上传到云平台进行大数据的运算建立算法模型，将模型匹配控制参数下发至装置中，结合管道实时压力和流量等特征数据进行绘制管道压力预测曲线，能够有效精确地判断出1-3min内的管道压力变化并做出预警。
综上所述，通过本技术方案，能够根据分析模型实现对于管网水锤发生的在先预测并进行及时应对，避免了无法预警水锤发生进行提前防护的现有问题；同时通过云端数据库进行大数据分析和分析模型优化，解决了分析模型难以在线修正的技术难题，随着不断修正进而完善和精确分析模型，能够更为精准地解决由水锤导致的安全隐患。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种应用于水务管网的预警防护系统，其特征在于，所述预警防护系统包括一管网侧预警子系统和一云端数据库，所述云端数据库远程连接所述管网侧预警子系统；
所述管网侧预警子系统进一步包括：
检测模块，用于持续检测所述水务管网中的流量特征数据并进行输出；
预测模块，连接所述检测模块，用于根据一预先训练得到的分析模型和所述流量特征数据，对一预设时间段内的流量趋势进行预测，输出一预测结果；
预警模块，连接所述预测模块，根据所述预测结果判断于所述预设时间段内是否出现异常水锤情况，输出相应的判断结果；
当所述判断结果为于所述预设时间段内出现所述异常水锤情况时，所述预警模块输出一预警信息；
处理模块，连接所述预警模块，根据所述判断结果，用于当所述判断结果为于所述预设时间段内出现所述异常水锤情况时进行对应的泄压处理；
所述云端数据库用于存储所述流量特征数据、所述预测结果和所述判断结果；
所述云端数据库还用于根据所述流量特征数据、所述预测结果和所述判断结果对所述分析模型进行更新。
2.如权利要求1所述的预警防护系统，其特征在于，所述检测模块包括多个检测子单元，每个所述检测子单元用于检测所述水务管网中的一类流量特征模拟量数据。
3.如权利要求2所述的预警防护系统，其特征在于，所述流量特征模拟量数据包括管网流量数据、管网压力数据、管网噪声数据和管网震动数据。
4.如权利要求1所述的预警防护系统，其特征在于，所述管网侧预警子系统还包括一数据筛选模块；
所述数据筛选模块分别连接所述检测模块和所述预测模块，用于对所述流量特征数据进行预处理筛选并进行缓存；
所述预测模块根据经所述预处理筛选的所述流量特征数据进行预测。
5.如权利要求1所述的预警防护系统，其特征在于，所述管网侧预警子系统还包括一缓存模块；
所述缓存模块分别连接所述检测模块、所述预测模块和所述预警模块，用于对所述流量特征数据、所述预测结果和所述判断结果进行备份缓存。
6.如权利要求1所述的预警防护系统，其特征在于，所述分析模型根据所述水务管网对应的历史流量特征数据通过神经网络机器学习预先训练得到。
7.一种应用于水务管网的预警防护方法，其特征在于，应用于如权利要求1-6中任意一项所述的预警防护系统中，所述预警防护方法具体包括如下步骤：
步骤S1，持续检测所述水务管网中的流量特征数据并进行输出；
步骤S2，根据一预先训练得到的分析模型和所述流量特征数据，对一预设时间段内的流量趋势进行预测，输出一预测结果；
步骤S3,根据所述预测结果判断于所述预设时间段内是否出现异常水锤情况：
若是，则转向步骤S4；
若否，则返回所述步骤S2；
步骤S4，输出一预警信息并进行对应的泄压处理。
8.如权利要求7所述的预警方法，其特征在于，所述分析模型根据所述流量特征数据、所述预测结果和所述判断结果进行持续更新。
9.如权利要求7所述的预警方法，其特征在于，于所述步骤S2中，所述分析模型根据历史流量特征数据，通过神经网络机器学习训练建立所述分析模型。
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