CN112989724A - 流域数据处理方法及装置、电子设备、系统 - Google Patents

流域数据处理方法及装置、电子设备、系统 Download PDF

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CN112989724A CN202110326646.9A CN202110326646A CN112989724A CN 112989724 A CN112989724 A CN 112989724A CN 202110326646 A CN202110326646 A CN 202110326646A CN 112989724 A CN112989724 A CN 112989724A
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Abstract

本申请提供一种流域数据处理方法及装置、电子设备、系统。该处理方法包括：获取原始监测数据；对原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；将目标监测数据以及目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得预测模型输出的水资源预测数据；将水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。本申请提供的技术方案，基于流域水动力‑水质耦合实时模型的动态模拟计算，得到水资源预测数据，与预设的标准数据比较，相应的调整和修正调度数据，优化调度方案，提升流域调度的精度。

Description

流域数据处理方法及装置、电子设备、系统
技术领域
本申请涉及流域管理技术领域，具体而言，涉及一种流域数据处理方法及装置、电子设备、系统。
背景技术
流域水资源管理包括防洪排涝、污染防治，流域管理系统的作用是帮助决策者进行水资源管理、生态保护、污染治理和防治。目前流域管理系统大多是进行数据采集的信息监测系统，防洪调度手段是基于PLC系统凭借人工经验和计算判断闸门、泵站的启停逻辑就地进行设备控制，传统的污染防治手段大多依靠人工巡查。
目前流域管理系统的调度管理过多依赖人工经验和人力劳动，防洪排涝的防洪调度、污染防治的活水调度的不可靠性受人为因素影响较大。系统各管理模块数据相互独立，会产生信息孤岛的情况，不能实时准确地传输和交换到统一的数据管理平台，且应用上比较分散，功能上仅具有查询检索和简单的汇总统计，只能满足单一业务管理需求，不能完整的反应流域水环境总体状况。此外，目前系统功能多为水质信息采集监测，不能提供数据分析、辅助决策等，智能化程度较低。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种流域数据处理方法，采用水资源预测模型进行水域调度的仿真模拟，基于水质、水文数据进行评估的调度数据，自动生成最优调度方案，提升调度精度。
本申请实施例第一方面提供了一种流域数据处理方法，包括：
获取原始监测数据；
对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；
将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；
将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
在一实施例中，所述对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据，包括：
对所述原始监测数据进行数据清洗，获得所述目标监测数据。
在一实施例中，在所述将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，所述方法还包括：
根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据。
在一实施例中，所述根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据，包括：
当所述水质水文数据与预设的所述标准数据相比，不达标时，根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据。
在一实施例中，所述将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果之后，所述方法还包括：
当所述水资源预测数据与所述标准数据相比，不达标时，在用户界面提示用户进行所述调度数据的调整。
在一实施例中，所述将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果之后，所述方法还包括：
响应用户输入的调度指令，控制水域设备执行相应的动作。
本申请实施例第二方面提供一种流域数据处理装置，包括：
获取模块，用于获取原始监测数据；
预处理模块，用于对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；
输出模块，用于将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；
比较模块，用于将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
本申请实施例第三方面提供一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行本申请实施例第一方面及其任一项实施例的流域数据处理方法。
本申请实施例第四方面提供一种流域数据处理系统，包括：
数据采集装置，用于采集原始监测数据；
数据传输装置，与所述数据采集装置连接，用于网络传输所述原始监测数据；
数据处理装置，与所述数据传输装置连接，用于对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
在一实施例中，流域数据处理系统还包括：显示装置，与所述数据处理装置连接，用于显示所述原始监测数据、显示所述比较结果以及输入对水域设备的调度指令。
本申请上述实施例提供的技术方案，基于预测模型的动态模拟计算，得到水资源预测数据，与预设的标准数据比较，相应的调整和修正调度数据，优化调度方案，提升流域调度的精度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的流域数据处理方法的流程示意图；
图3为图2对应实施例中步骤S230的细节流程图；
图4为本申请实施例提供的调度逻辑的流程示意图；
图5为图2对应实施例中步骤S240的细节流程图；
图6为图2对应另一实施例中步骤S240的细节流程图；
图7为本申请实施例提供的流域数据处理系统的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的流域数据处理系统的细节结构示意图；
图9为本申请实施例提供的流域数据处理系统架构示意图；
图10为本申请实施例提供的流域数据处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参照图1，其为本申请实施例提供的电子设备100的结构示意图。该电子设备100包括：一个或多个处理器120、一个或多个存储处理器120可执行指令的存储器104。其中，所述处理器120被配置为执行本申请下述实施例提供的流域数据处理方法。
所述处理器120可以是网关，也可以为智能终端，或者是包含中央处理单元(CPU)、图像处理单元(GPU)或者具有数据处理能力和/或指令执行能力的其它形式的处理单元的设备，可以对所述电子设备100中的其它组件的数据进行处理，还可以控制所述电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。
所述存储器104可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器和/或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(RAM)和/或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(ROM)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器120可以运行所述程序指令，以实现下文所述的流域数据处理方法。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用和/或产生的各种数据等。
在一实施例中，图1所示电子设备100还可以包括输入装置106、输出装置108以及数据采集装置110，这些组件通过总线系统112和/或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备100也可以具有其他组件和结构。
所述输入装置106可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。所述输出装置108可以向外部(例如，用户)输出各种信息(例如，图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。所述数据采集装置110可以采集对象的图像，并且将所采集的图像存储在所述存储器104中以供其它组件使用。示例性地，该数据采集装置110可以为摄像头。
在一实施例中，用于实现本申请实施例的流域数据处理方法的示例电子设备100中的各器件可以集成设置，也可以分散设置，诸如将处理器120、存储器104、输入装置106和输出装置108集成设置于一体，而将数据采集装置110分离设置。
在一实施例中，用于实现本申请实施例的流域数据处理方法的示例电子设备100可以被实现为诸如智能手机、平板电脑、PC端、大屏幕显示系统等。
请参照图2，其为本申请实施例提供的流域数据处理方法。如图2所示，该方法包括步骤S210-步骤S240。
步骤S210：获取原始监测数据。
本申请中，从水域设备获取原始监测数据，水域设备包括水质监测站、便携水质监测设备、无人水质监测船、多种水文传感器、视频监控设备、截污井、各种类型的泵以及闸门等。
通过水质监测站、便携水质监测设备、无人水质监测船采集水质数据，通过多种水文传感器采集水文数据。其中，采集的水质数据包括COD(Chemical Oxygen Demand，化学需氧量COD是以化学方法测量水样中需要被氧化的还原性物质的量)、氨氮含量(氨氮用来评价水体富营养化，当水体中氮超标时，微生物会大量繁殖，浮游生物生长旺盛)、总磷含量(总磷包括溶解的、颗粒的、有机的和无机磷)、溶氧量(溶氧量的指水中氧气的溶解量)、PH值(水质的酸碱度)、水质浊度(浊度是指水溶液对光线通过时所产生的阻碍程度)、ORP(oxidation-reduction potential，氧化还原电位，ORP指标反应水族系统中的生态环境)。采集的水文数据包括：水位、流速和流量等。
使用无人船搭载水质检测仪，定期在河道中按固定轨迹采样检测水质数据和水文数据，并记录检测结果、检测时间，填补了水质监测站定点监测的空白。
通过人工录入或通过录入设备从外部有关单位或部门输入气象数据，例如从气象台获取气象数据，包括：大气温度、大气湿度、风速、风向、气压、雨量等。此外，还可以通过视频监控水域设备的闸门开度、设备运行状态等，采集水域设备图像。
采用上述方法进行水质数据、水文数据、气象数据、水域图像的长期、稳定地采集，由此获取原始监测数据。
采集的原始监测数据被传输至计算中心进行处理和存储。本申请中，利用SCADA软件(Supervisory Control And Data Acquisition，即数据采集与监视控制系统)将原始监测数据发送到计算中心进行处理和存储。SCADA软件可对现场的水域设备进行监视和控制，以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能。
步骤S220：对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据。
在一实施例中，步骤S220中，对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据，包括：
对所述原始监测数据进行数据清洗，获得所述目标监测数据。
经过步骤S210后，传输至计算中心的原始监测数据中可能包含了一些不符合要求的数据，需要进行数据的清洗，留下符合要求的数据。对原始监测数据清洗的主要任务是过滤不符合要求的数据，例如残缺数据、错误数据。对于残缺数据，在适配层进行标准数据协议转换过程中，对残缺数据进行默认值赋值，并对数据格式进行校验，比如日期格式的校验，以保证数据处理层接收数据的完整性。对于错误数据，在数据处理层对数据进行预置业务规则数值校验，并根据校验结果规则进行通知告警。
在清洗过程中使用简单的字段匹配算法对数据进行识别处理，数据协议定义了数据的属性，数值范围，在数据处理层接收到一条数据后，对数据进行解析转换为标准化数据结构，再遍历这条数据的属性，查找每个属性在系统内的预置阈值，并进行越界值判定。
原始监测数据经过数据清洗预处理后，成为目标监测数据。这些目标监测数据被存储在计算中心。
步骤S230：将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据。
在一实施例中，预测模型可为流域水动力-水质耦合实时模型，流域水动力-水质耦合实时模型包括基础建模数据解析组件、边界时序数据解析组件、模型参数数据解析组件、调度方案数据解析组件、模拟结果数据解析组件，原始监测数据通过各项数据解析组件的处理，创建对应数据的数据库文件并存储到对应的数据数据库文件中。
该预测模型的模拟过程为：模拟准备，通过实时采集降雨等气象数据、水质数据、水文数据、水域图像数据作为原始监测数据，并传输至计算中心进行处理，得到目标监测数据，作为流域水动力-水质耦合实时模型模拟时进行调用的驱动数据。计算中心根据目标监测数据自动生成对应的调度数据，例如，利用SCADA软件对水域设备进行监视和控制，包括控制闸门的启停、闸门开度、泵的启停等调度数据，这些调度数据也作为流域水动力-水质耦合实时模型模拟时进行调用的驱动数据。驱动数据还包括：固定基础数据、率定参数数据、初始状态数据、边界预测数据等。
其中，固定基础数据和率定参数数据通过模型参数数据解析组件处理后，被存储到模型参数数据库文件中。模型模拟，模拟结果通过模拟结果数据解析组件处理后被存储至模拟结果数据库中，便于后续依据存储的模拟结果对模型进行调参，从而优化模型。边界预测数据，由于监控流域的上、下游的水质、水位等水资源数据可能也会影响监控流域的水资源数据，因此有必要对其进行预测；通过边界时序数据解析组件处理边界预测数据，并将边界预测数据存储在时序数据库文件中。
结合生成的调度数据、边界预测数据等驱动数据，利用目标监测数据驱动流域水动力-水质耦合实时模型模拟河道未来一周或十天内或其他预设周期内的水质变化或水位变化等数据，得到未来一周或十天内或其他预设周期内的水资源预测数据。通过访问服务将模型预测数据提取到计算中心。
步骤S240：将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
在得到水资源预测数据后，与预设的标准数据进行比较。预设的标准数据是指未来一周或数天内达到或符合国家标准或行业标准的水质数据、水文数据等，例如上述步骤S210中提到的COD(Chemical Oxygen Demand，化学需氧量COD)、氨氮含量、总磷含量、PH值、水质浊度、ORP(Oxidation-Reduction Potential，氧化还原电位)达到或符合行业内排放或污染防治的标准，水位、流速和流量等数据达到或符合防洪调度的标准。
水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，判断在采用当前的调度数据下，预测未来一周或十天内或其他预测周期内，水域内水质数据和水位数据(或水资源预测数据)是否达到预设的标准数据的标准，输出比较结果，作为用户进行调度数据调整的依据。
在一实施例中，如图3所示，上述步骤S230之前，本申请实施例提供的方法还包括步骤S231。
步骤S231：根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据。
调度数据可以由工作人员进行调整，计算中心可以根据预设的调度规则自动生成调度方案。例如：项目区某条河道发生水质预警后，系统会根据预设的调度规则自动生成多套调度方案并自动进行模拟预测，并根据水量、效果、能耗自动比选推荐方案，调度规则包括水质阈值、水工建筑物启停状态、安全水位，方案包含调度路线上的闸、泵的调度指令，模型中的水工建筑物会根据该条指令在规定的时间段去改变启停状态、功率和时间等。
在一实施例中，如图4所示，其为本申请实施例提供的调度逻辑流程示意图。在步骤S231中，所述根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据，包括：
当所述水质水文数据与预设的所述标准数据相比，不达标时，根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据。
假设当前获取的实时水质水文数据与预设的标准数据相比较，不达标或不符合国家标准或行业标准时，计算中心会根据目标监测数据，按照预设的调度规则自动生成对应的调度数据，由此调整和控制水质阈值、水工建筑物(如闸门、泵)的启停状态、功率和时间、安全水位，将上述调度数据输入到预测模型中进行模拟，获得未来一周或十天内或其他预设周期内的水资源预测数据。
在一实施例中，如图5所示，上述步骤S240之后，本申请实施例提供的方法还包括步骤S250。
步骤S250：当所述水资源预测数据与所述标准数据相比，不达标时，在用户界面提示用户进行所述调度数据的调整。
将获得的水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，若水资源预测数据不达标或不符合国家标准或行业标准时，计算中心会根据目标监测数据，在用户界面(具体参照下文所述的显示装置500中移动端、PC端的用户界面或大屏幕(请参照图9))展示目标监测数据和水资源预测数据，并在用户界面给出用户进行调度数据调整的提示，用户根据提示，相应的去控制闸门的启停、闸门开度、泵的启停等调度数据。实时监测水域设备获取的原始监测数据、水域设备的执行过程及调度数据结果可实时反馈给调度管理部门，便于调度管理部门评估调度方案执行效果及指标，进一步指导优化调度方案。
在一实施例中，如图6所示，上述步骤S240之后，本申请实施例提供的方法还包括步骤S260。
步骤S260：响应用户输入的调度指令，控制水域设备执行相应的动作。
水域设备一端与PLC控制器(Programmable logic Controller，可编程逻辑控制器)连接，PLC控制器接收水质水文数据，在用户界面给出用户进行调度数据调整的提示，用户根据提示输入调度指令后，PLC控制器响应用户输入的调度指令，PLC控制器控制水域设备，执行相应的动作以及将接收到的调度指令下发到水域设备。调度指令包括控制闸门的启停、闸门开度、泵的启停等。
下述为本申请装置实施例，可以用于执行本申请流域数据处理方法的实施例。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请流域数据处理方法的实施例。
如图7所示，其为本申请实施例示出的流域数据处理系统的结构示意图。该系统包括：数据采集装置200、数据传输装置300和数据处理装置400。
如图8所示，其为本申请实施例提供的流域数据处理系统的细节结构示意图。数据采集装置200，用于采集原始监测数据。如上述步骤S210和步骤S260所述，数据采集装置200从水域设备采集原始监测数据，原始监测数据发送至PLC控制器，PLC控制器接收水质水文数据，并控制水域设备，执行相应的动作以及将接收到的调度指令下发到水域设备。
数据传输装置300，与所述数据采集装置200连接，用于网络传输所述原始监测数据。
原始监测数据通过数据传输装置300传输到计算中心进行存储和处理。数据传输装置300包括无线网络传输和光纤传输。其中，闸门开度、泵站、水质监测站等自动化设备获取的原始监测数据则基于PLC控制器通过光纤传输的方式传输到计算中心进行存储和处理，保证设备安全和信息安全；视频监控设备采集的水域图像数据通过无线网络传输至计算中心进行存储和处理；外部有关单位或部门输入的气象数据通过无线网络传输被传输至计算中心进行存储和处理。无线传输网络包括3G、4G或5G中的一种。
数据处理装置400，与所述数据传输装置300连接，用于对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
在一实施例中，如图7所示，该系统还包括：显示装置500，与所述数据处理装置400连接，用于显示所述原始监测数据、显示所述比较结果以及输入对水域设备的调度指令。
目标监测数据被存储在计算中心，通过对应接口将数据处理装置400中的计算中心与显示装置500连接，显示装置500可对目标监测数据、调度数据、水资源预测结果进行可视化展示。显示装置500将水域设备的控制指令发送给SCADA软件，通过PLC控制器进行水域设备远程控制。
显示装置500包括移动端、PC端和大屏幕，其中，移动端为包含有APP软件或小程序的智能手机、平板电脑或智能手表。
在一实施例中，如图9所示，其为本申请实施例提供的流域数据处理系统架构示意图。显示装置500还包括水资源调度管理软件平台(请参照图8)，通过PC端展示。水资源调度管理软件平台的应用功能包括了综合监控、河道管理、模型模拟、智慧调度、运营管理、应急管理、统计报表、系统管理。
本申请中，通过开发一套模拟管理执行服务和模型预测结果在水资源调度管理软件平台进行可视化渲染演示服务，通过通用接口将数据处理装置400与水资源调度管理软件平台接入，可以将同一地区、不同的模拟软件的模型在同一条件下进行模拟，将预测数据在水资源调度管理软件平台上进行标准化存储、演示，将不同模拟软件模拟预测数据与预设的标准数据进行比较，选取结果更加精确的预测模型，从而可以不断地优化预测模型，为调度提供更精确的决策服务。本申请中，将数据采集与监视控制系统(SCADA软件)与水资源调度管理软件平台采用分离式部署设备控制方式，提升流域治理设备管理的信息化，同时避免由于信号环境差而影响设备控制，提高生产的安全性。
如图10所示，其为本申请实施例提供的流域数据处理装置的结构示意图。该装置包括：获取模块600、预处理模块700、输出模块800和比较模块900。
获取模块600，用于获取原始监测数据；
预处理模块700，用于对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；
输出模块800，用于将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；
比较模块900，用于将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
上述装置中各个模块的功能和作用的实现过程具体详见上述流域数据处理方法的中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (10)

1.一种流域数据处理方法，其特征在于，包括：
获取原始监测数据；
对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；
将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；
将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据，包括：
对所述原始监测数据进行数据清洗，获得所述目标监测数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据之前，所述方法还包括：
根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据，包括：
当所述水质水文数据与预设的所述标准数据相比，不达标时，根据当前水质水文数据，按照预设调度规则自动生成所述调度数据。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果之后，所述方法还包括：
当所述水资源预测数据与所述标准数据相比，不达标时，在用户界面提示用户进行所述调度数据的调整。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果之后，所述方法还包括：
响应用户输入的调度指令，控制水域设备执行相应的动作。
7.一种流域数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取原始监测数据；
预处理模块，用于对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；
输出模块，用于将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；
比较模块，用于将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-6任意一项所述的流域数据处理方法。
9.一种流域数据处理系统，其特征在于，包括：
数据采集装置，用于采集原始监测数据；
数据传输装置，与所述数据采集装置连接，用于网络传输所述原始监测数据；
数据处理装置，与所述数据传输装置连接，用于对所述原始监测数据进行预处理，获得目标监测数据；将所述目标监测数据以及所述目标监测数据对应的调度数据作为已训练的预测模型的输入数据，获得所述预测模型输出的水资源预测数据；将所述水资源预测数据与预设的标准数据进行比较，输出比较结果。
10.根据权利要求9所述流域数据处理系统，其特征在于，还包括：
显示装置，与所述数据处理装置连接，用于显示所述原始监测数据、显示所述比较结果以及输入对水域设备的调度指令。
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