CN113177656A - 一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统 - Google Patents
一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113177656A CN113177656A CN202110408289.0A CN202110408289A CN113177656A CN 113177656 A CN113177656 A CN 113177656A CN 202110408289 A CN202110408289 A CN 202110408289A CN 113177656 A CN113177656 A CN 113177656A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- water
- affair
- service
- service terminal
- sensing network
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y10/00—Economic sectors
- G16Y10/35—Utilities, e.g. electricity, gas or water
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
- G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
- G16Y40/10—Detection; Monitoring
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Public Health (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Selective Calling Equipment (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明涉及智能水务技术领域,涉及一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统。本发明实施例提供一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统,在提前识别出所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息的前提下,后续可以基于所述分水管用水数据预测信息预先确定较佳的水务服务终端提前启动针对所述水务传感网络的水务管控策略,从而实现针对所述水务传感网络的管控优化,提升智能水务管理的可控性。
Description
技术领域
本发明涉及智能水务技术领域,具体而言,涉及一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统。
背景技术
互联网、物联网飞速发展,万物互联时代已经拉开大幕。边缘计算聚焦于万物智能联接,满足行业数字化在联接、实时、智能、数据优化、安全与隐私保护等方面的关键需求,已经成为行业数字化转型不可或缺的关键要素,产业发展进入重要机遇期。
例如,相关技术中,水务传感网络的水务管控能力一直是亟待解决的难题。
发明内容
基于上述问题,本发明实施例提供一种基于智能水务的多级别节水分析方法,已解决或者改善上述问题。
第一方面,本发明实施例提供一种基于智能水务的多级别节水分析方法,应用于基于智能水务的多级别节水分析系统,所述基于智能水务的多级别节水分析系统包括智慧水务云服务平台以及与所述智慧水务云服务平台通信连接的多个水务服务终端,其中,每个所述水务服务终端与接入所述水务服务终端的水务传感网络形成一个水务分析单位序列,多个所述水务分析单位序列具有相同的水务对象标签形成一个水务集中分析单位序列,所述方法包括:
所述智慧水务云服务平台在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各所述水务服务终端发送分水表耗水量统计指示;
所述水务服务终端根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台;
所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
一种实施例中,所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,包括:
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,并获取最大的分水表耗水行为数据增量对应的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据,以及所述目标水务服务终端的目标用水现状数据;根据所述目标水务管理数据和所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
针对每个所述水务服务终端,获取各所述水务传感网络在每个周期阶段相较于前一周期阶段针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据的耗水行为趋势,得到针对每个所述水务服务终端的耗水行为趋势集;根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的耗水行为趋势集,得到所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布;根据每个所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,根据所述分水表耗水行为数据增量按照从大到小的顺序对各所述水务服务终端进行排序;根据排序结果选择预设数量个分水表耗水行为数据增量较大的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据;获取各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,所述分水管用水数据预测信息包括所述目标水务管理数据以及每个所述目标水务服务终端的目标用水现状数据。
一种实施例中,所述根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,包括:
确定所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的多个分水表耗水行为数据变化分布中是否存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布;
若存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,当所述持续增长分布的数量为1时,则将所述持续增长分布作为目标分布,当所述持续增长分布的数量大于1时,计算各所述持续增长分布中,各周期阶段分别对应的耗水行为趋势的平均变化量,将计算得到最大的平均变化量对应的持续增长分布作为目标分布;
若不存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,计算各所述分水表耗水行为数据变化分布中,对应的耗水行为趋势为正数的周期阶段数量,将耗水行为趋势为正数的周期阶段数量最多的分水表耗水行为数据变化分布作为目标分布;
根据所述目标分布对应的水务服务终端的目标用水现状数据以及所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
一种实施例中,所述方法还包括:
所述智慧水务云服务平台判断所述水务传感网络针对当前接入的水务服务终端的分水表耗水行为数据是否降低到了设定阈值;
当降低到了所述设定阈值时,所述智慧水务云服务平台根据所述分水管用水数据预测信息,选择一个所述水务服务终端作为候选水务服务终端,并启动所述候选水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端迁移至所述候选水务服务终端;
当所述水务传感网络通过所述候选水务服务终端的水务管控条件时,所述智慧水务云服务平台将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端所在的水务分析单位序列中剔除,并更新至所述候选水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
一种实施例中,所述方法还包括:
所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,得到所述水务集中分析单位序列中的水务传感网络分布的概率分布图,所述水务传感网络分布的概率分布图包括多个水务服务终端节点以及每个水务服务终端节点上的水务传感网络的概率分布值;
根据所述水务传感网络分布的概率分布图对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端进行用水量计划配置以及管控频率配置;其中,对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端进行用水量计划配置以及管控频率配置具体包括:
按照各所述水务服务终端分别对应的水务传感网络的概率分布值对各所述水务服务终端设置分水管级别参数,然后根据各所述水务服务终端对应的分水管级别参数为各水务服务终端进行用水量计划配置,分水管级别参数越大,配置的耗水量度数越多;
根据各所述水务服务终端的分水管级别参数,选择至少一个目标水务服务终端,并为该至少一个目标水务服务终端分配独立的管控频率计划或者将设定的管控频率计划分配给所述目标水务服务终端,以对所述目标水务服务终端进行管控频率配置。
一种实施例中,所述方法还包括所述智慧水务云服务平台执行的以下步骤:
在所述预设的水务管理周期过去之后,依次遍历所述水务集中分析单位序列中的各所述水务服务终端,得到各所述水务服务终端当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络的水务统计预警数据;
根据各所述水务服务终端当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络的水务统计预警数据,生成所述水务集中分析单位序列中各所述水务服务终端的水务统计预警概率分布图,所述水务统计预警概率分布图包括所述水务集中分析单位序列中的水务服务终端节点以及各水务服务终端节点对应的当前预警概率分布;
根据所述水务统计预警概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中当前预警概率值达到预设预警概率值的第一水务服务终端;
根据所述水务传感网络分布的概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中水务传感网络的概率分布值低于预设预警概率值的第二水务服务终端;
获取接入所述第一水务服务终端且同时位于所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的水务服务接入范围内的水务传感网络作为目标候选水务传感网络;
通过所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端获取每个所述目标候选水务传感网络分别针对所述的第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据,将针对所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据大于针对所述第一水务服务终端的分水表耗水行为数据的目标候选水务传感网络作为目标水务传感网络;
启动所述第二水务服务终端针对所述目标水务传感网络的水务管控策略,以将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端迁移至所述第二水务服务终端,实现对所述第一水务服务终端的预警响应优化;
在所述目标水务传感网络接入所述第二水务服务终端之后,将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除,并将所述目标水务传感网络更新至所述第二水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
一种实施例中,所述水务集中分析单位序列中包括三个或三个以上的水务服务终端,所述方法还包括所述智慧水务云服务平台执行的以下步骤:
针对每个所述水务传感网络,遍历各所述水务服务终端,获取针对所述水务传感网络的提供的分水表耗水行为数据最优的三个水务服务终端;
判断所述水务传感网络当前是否有接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端;
若所述水务传感网络当前未接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端,根据所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,确定所述三个水务服务终端中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中;
若所述水务传感网络当前已接入所述水务集中分析单位序列中的一个水务服务终端,则判断所述水务传感网络当前已接入的水务服务终端是否为所述三个水务服务终端中的其中一个,若所述水务传感网络当前已接入的水务服务终端不是所述三个水务服务终端中的其中一个,则在所述当前已接入的水务服务终端针对所述水务传感网络的分水表耗水行为数据降低到设定阈值时,确定所述三个水务服务终端中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中并将所述水务传感网络从之前接入的水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除。
第二方面,本发明实施例还提供一种基于智能水务的多级别节水分析系统,包括智慧水务云服务平台以及与所述智慧水务云服务平台通信连接的多个水务服务终端,其中,每个所述水务服务终端与接入所述水务服务终端的水务传感网络形成一个水务分析单位序列,多个所述水务分析单位序列具有相同的水务对象标签形成一个水务集中分析单位序列,其中:
所述智慧水务云服务平台,用于与在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各所述水务服务终端发送分水表耗水量统计指示;
所述水务服务终端,用于根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台;
所述智慧水务云服务平台,还用于根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
一种实施例中,所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,包括:
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,并获取最大的分水表耗水行为数据增量对应的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据,以及所述目标水务服务终端的目标用水现状数据;根据所述目标水务管理数据和所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
针对每个所述水务服务终端,获取各所述水务传感网络在每个周期阶段相较于前一周期阶段针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据的耗水行为趋势,得到针对每个所述水务服务终端的耗水行为趋势集;根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的耗水行为趋势集,得到所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布;根据每个所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,根据所述分水表耗水行为数据增量按照从大到小的顺序对各所述水务服务终端进行排序;根据排序结果选择预设数量个分水表耗水行为数据增量较大的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据;获取各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,所述分水管用水数据预测信息包括所述目标水务管理数据以及每个所述目标水务服务终端的目标用水现状数据。
一种实施例中,所述智慧水务云服务平台还用于:
判断所述水务传感网络针对当前接入的水务服务终端的分水表耗水行为数据是否降低到了设定阈值;
当降低到了所述设定阈值时,根据所述分水管用水数据预测信息选择一个所述水务服务终端作为候选水务服务终端,并启动所述候选水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端迁移至所述候选水务服务终端;
当所述水务传感网络通过所述候选水务服务终端的水务管控条件时,将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端所在的水务分析单位序列中剔除,并更新至所述候选水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
基于以上任意方面或者任意方面的一种实施例,本发明实施例提供的基于智能水务的多级别节水分析方法及系统,通过智慧水务云服务平台在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各水务服务终端发送分水表耗水量统计指示,使各水务服务终端根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台,最后智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。如此,在提前识别出所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息的前提下,后续可以基于所述分水管用水数据预测信息预先确定较佳的水务服务终端提前启动针对所述水务传感网络的水务管控策略,从而实现针对所述水务传感网络的管控优化,提升智能水务管理的可控性。
此外,还可以根据所述分水管用水数据预测信息对水务集中分析单位序列中的水务传感网络分布进行概率分布预测,得到水务传感网络分布的概率分布图,进而可以根据该水务传感网络分布的概率分布图对水务集中分析单位序列的用水量计划以及管控频率配置进行预定义,使得水务传感网络分布较多或者水务传感网络预警压力较大的水务服务终端可以获得较好的耗水量度数并得到较好的管控频率配置效果,提升相应水务服务终端的水务管控质量,避免因接入的水务传感网络数量较多以及预警压力较大而降低水务管控质量。
进一步地,还可进一步根据各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息使用预警概率值较低的第二水务服务终端对基于智能水务的多级别节水分析系统中预警概率值较高的第一水务服务终端进行预警优化,实现整个系统的预警优化,提升整个系统的管控质量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对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发明的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,针对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是本发明实施例提供的基于智能水务的多级别节水分析系统的示意图。
图2是本发明实施例提供的基于智能水务的多级别节水分析方法的流程示意图。
图3是图2中步骤S300的一种实现方式的子步骤流程示意图。
图4是本发明实施例提供的水务传感网络识别方法还包括的步骤流程示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
请参阅图1,是本发明实施例提供的一种基于智能水务的多级别节水分析系统10的示意图。该系统包括智慧水务云服务平台100以及与所述智慧水务云服务平台100通信连接的多个水务服务终端200。所述智慧水务云服务平台100是一种服务器,可以通过网络与各所述水务服务终端200实现通信连接。所述水务服务终端200可以是配置在所述智慧水务云服务平台100与水务服务终端200之间的业务服务终端。
本实施例中,在所述基于智能水务的多级别节水分析系统10中,每个所述水务服务终端200与接入所述水务服务终端200的水务传感网络300形成一个水务分析单位序列,多个所述水务分析单位序列具有相同的水务对象标签形成一个水务集中分析单位序列。
本实施例中,所述基于智能水务的多级别节水分析系统10可以对所述水务集中分析单位序列中的各水务传感网络的分水管用水数据预测信息进行识别或预测,以用于后续针对各水务传感网络的分水管用水数据预测信息对所述基于智能水务的多级别节水分析系统中各水务服务终端200进行相应的控制和管理,详细的方法将在下面进行详细的描述。
首先,所述智慧水务云服务平台100可以在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各所述水务服务终端200发送分水表耗水量统计指示,以使各所述水务服务终端200检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络300针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据。本实施例中,所述水务管理周期可以是一个设定的时间段,每间隔设定的时间之后可以启动一次检测,启动检测之后的设定时间段则可以理解为一个水务管理周期,在实际实施时,可以包括多个水务管理周期。
所述水务服务终端200在接收到所述分水表耗水量统计指示时,根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络300针对所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台100。
在接收到各所述水务服务终端200反馈的分水表耗水行为数据后,所述智慧水务云服务平台100根据各所述水务传感网络300分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息,以进行后续的应用。
详细地,一种实施例中,针对每个所述水务传感网络300,所述智慧水务云服务平台100可以根据所述水务传感网络300在多个不同的周期阶段针对各所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据变化情况,分析得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息。
举例而言,在第一种可能的实现方案中,所述智慧水务云服务平台100可以获取所述水务传感网络300针对每个所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据增量,并获取最大的分水表耗水行为数据增量对应的水务服务终端200作为目标水务服务终端。然后,获取所述水务传感网络300在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据,以及所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息。例如,所述分水管用水数据预测信息可以包括以所述目标水务管理数据为起点,所述目标水务服务终端的目标用水现状数据为终点的分水管用水数据预测信息。
在第二种可能的实现方案中,针对每个所述水务服务终端200,所述智慧水务云服务平台100可以获取各所述水务传感网络300在每个周期阶段相较于前一周期阶段针对所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据的耗水行为趋势,得到针对每个所述水务服务终端200的耗水行为趋势集;然后,根据所述水务传感网络300针对各所述水务服务终端200的耗水行为趋势集,得到所述水务传感网络300针对各所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据变化分布;最后,根据每个所述水务传感网络300针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息。
举例而言,根据每个所述水务传感网络300针对各所述水务服务终端200的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息,一种可能的实现方案如下。
首先,确定所述水务传感网络300针对各所述水务服务终端200的多个分水表耗水行为数据变化分布中是否存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布。本实施例中,各周期阶段对应的耗水行为趋势均为正的则表示对应的指标变化分布的分水表耗水行为数据为持续增长。
若存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,当所述持续增长分布的数量为1时,则将所述持续增长分布作为目标分布;当所述持续增长分布的数量大于1时,计算各所述持续增长分布中,各周期阶段分别对应的耗水行为趋势的平均变化量,将计算得到最大的平均变化量对应的持续增长分布作为目标分布。
若不存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,计算各所述分水表耗水行为数据变化分布中,对应的耗水行为趋势为正数的周期阶段数量,将耗水行为趋势为正数的周期阶段数量最多的分水表耗水行为数据变化分布作为目标分布。
最后,根据所述目标分布对应的水务服务终端的目标用水现状数据以及所述水务传感网络300在所述水务管理周期之前的目标用水现状数据得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息。如此,可以根据在多个周期阶段所述水务传感网络300针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据的指标变化趋势得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息。例如,将分水表耗水行为数据的指标变化趋势为正且变化量最大的一个水务服务终端200作为所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息的移动方向。
本实施例中,在第三种可能的实现方案中,所述智慧水务云服务平台100可以获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,根据所述分水表耗水行为数据增量按照从大到小的顺序对各所述水务服务终端进行排序;然后,根据排序结果选择预设数量个分水表耗水行为数据增量较大的水务服务终端作为目标水务服务终端;最后获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据以及各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息。例如,本实施例中,所述分水管用水数据预测信息可以包括所述目标水务管理数据以及每个所述目标水务服务终端的目标用水现状数据。
在上述获得所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息之后,本发明实施例可以进一步根据所述分水管用水数据预测信息进行后续应用,以提高所述基于智能水务的多级别节水分析系统10的整体管控质量。详细地,在此基础上,所述智慧水务云服务平台100可以判断所述水务传感网络300针对当前接入的水务服务终端200的分水表耗水行为数据的变化量是否降低到了设定阈值,例如分水表耗水行为数据降低到了一定程度,使得所述水务传感网络300的水务管控能力变差。如此,当降低到了所述设定阈值时,所述智慧水务云服务平台100根据所述分水管用水数据预测信息,选择一个所述水务服务终端200作为候选水务服务终端,并启动所述候选水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络300从所述当前接入的水务服务终端迁移至所述候选水务服务终端。接着,当所述水务传感网络300通过所述候选水务服务终端的水务管控条件时,所述智慧水务云服务平台100将所述水务传感网络300从所述当前接入的水务服务终端所在的水务分析单位序列中剔除,并更新至所述候选水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
进一步地,在本发明实施例基于所述分水管用水数据预测信息的另一种后续应用中,所述智慧水务云服务平台100还可以根据各所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息,得到所述水务集中分析单位序列中的水务传感网络分布的概率分布图,所述水务传感网络分布的概率分布图可以包括多个水务服务终端节点以及每个水务服务终端节点上的水务传感网络的概率分布值。其中,所述水务传感网络的概率分布值可以是对应的水务服务终端节点上当前接入的水务传感网络300的数量与根据所述分水管用水数据预测信息而预测的将要迁移至该对应的水务服务终端节点的水务传感网络300的数量之和。例如,针对每个所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息,所述分水管用水数据预测信息可以包括一个起始水务业务节点以及一个终点水务业务节点,所述终点水务业务节点即可代表所述水务传感网络300将要迁移至的水务服务终端节点的目标用水现状数据,基于此,则可以预测将要或可能要迁移至所述水务服务终端节点的水务传感网络300的数量,进而可以得到各水务服务终端节点上的水务传感网络的概率分布值。
接着,所述智慧水务云服务平台100可以根据所述水务传感网络分布的概率分布图对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端200进行用水量计划配置以及管控频率配置。其中,对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端200进行用水量计划配置以及管控频率配置,具体包括:
按照各所述水务服务终端200分别对应的水务传感网络的概率分布值对各所述水务服务终端200设置分水管级别参数,例如,水务传感网络分布人力参数预测值较大的水务服务终端200对应的分水管级别参数则越大;
然后,根据各所述水务服务终端200对应的分水管级别参数为各所述水务服务终端200进行用水量计划配置,分水管级别参数越大,配置的耗水量度数越多。
最后,根据各所述水务服务终端200的分水管级别参数,选择至少一个目标水务服务终端,并为该至少一个目标水务服务终端分配独立的管控频率计划或者将设定的管控频率计划分配给所述目标水务服务终端,以对所述目标水务服务终端进行管控频率配置。如此,水务传感网络分布较多的水务服务终端可以优先使用较好的耗水量度数并有较好的管控频率配置方式,使得整个系统的管控质量可以得到保障。应当说明的是,上述示例仅为示例性的说明,并不对本发明的具体实施方式进行限定。在本实施例中,任何可以提升整个系统的管控质量并基于所述分水管级别参数而进行的用水量计划配置以及管控频率配置方式均应纳入本发明实施例的保护范围。
进一步地,本发明实施例中,在上述内容的基础上,一种优选的实施方式中,对所述分水管用水数据预测信息的后续应用,还可以包括所述智慧水务云服务平台100执行的以下(1)-(8)内容。
(1)在所述预设的水务管理周期过去之后,依次遍历所述水务集中分析单位序列中的各所述水务服务终端200,得到各所述水务服务终端200当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络300的水务统计预警数据。
(2)根据各所述水务服务终端200当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络300的水务统计预警数据,生成所述水务集中分析单位序列中各所述水务服务终端的水务统计预警概率分布图,所述水务统计预警概率分布图包括所述水务集中分析单位序列中的水务服务终端节点以及各水务服务终端节点对应的当前预警概率分布。其中,所述水务服务终端节点代表一个对应的水务服务终端200。
(3)根据所述水务统计预警概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中当前预警概率值达到预设预警概率值的第一水务服务终端。
(4)根据所述水务传感网络分布的概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中水务传感网络的概率分布值低于预设预警概率值的第二水务服务终端。
(5)获取接入所述第一水务服务终端且同时位于所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的水务服务接入范围内的水务传感网络300作为目标候选水务传感网络。
(6)通过所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端获取每个所述目标候选水务传感网络分别针对所述的第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据,将针对所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据大于针对所述第一水务服务终端的分水表耗水行为数据的目标候选水务传感网络作为目标水务传感网络。
(7)启动所述第二水务服务终端针对所述目标水务传感网络的水务管控策略,以将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端迁移至所述第二水务服务终端,实现对所述第一水务服务终端的预警响应优化。
(8)在所述目标水务传感网络接入所述第二水务服务终端之后,将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除,并将所述目标水务传感网络更新至所述第二水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
基于上述内容,还可进一步根据各所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息使用预警概率值较低的第二水务服务终端对基于智能水务的多级别节水分析系统10中预警概率值较高的第一水务服务终端进行预警优化,实现整个系统的预警优化,提升整个系统的管控质量。
进一步地,本发明实施例中,一种优选的实施方式中,所述水务集中分析单位序列中可以包括三个或三个以上的水务服务终端,基于此,针对所述分水管用水数据预测信息的后续应用,还可以包括所述智慧水务云服务平台100执行的以下内容。
首先,针对每个所述水务传感网络300,遍历各所述水务服务终端200,获取针对所述水务传感网络300提供的分水表耗水行为数据最优的三个水务服务终端200。
然后,判断所述水务传感网络300当前是否有接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端200。
接着,若所述水务传感网络300当前未接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端,根据所述水务传感网络300的分水管用水数据预测信息,确定所述三个水务服务终端200中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端200作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络300接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络300接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络300加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中并将所述水务传感网络300从之前接入的水务服务终端200对应的水务分析单位序列中剔除。
然后,若所述水务传感网络300当前已接入所述水务集中分析单位序列中的一个水务服务终端,则判断所述水务传感网络300当前已接入的水务服务终端200是否为所述三个水务服务终端200中的其中一个,若所述水务传感网络300当前已接入的水务服务终端200不是所述三个水务服务终端200中的其中一个,则在所述当前已接入的水务服务终端200针对所述水务传感网络300的分水表耗水行为数据降低到设定阈值时,确定所述三个水务服务终端200中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端200作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络300的水务管控策略,以将所述水务传感网络300接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络300接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络300加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中并将所述水务传感网络300从之前接入的水务服务终端200对应的水务分析单位序列中剔除。
本实施例中,可以根据所述分水管用水数据预测信息将所述三个水务服务终端200中与所述分水管用水数据预测信息的终点水务业务节点最接近的其中一个水务服务终端200作为所述符合水务管控条件的水务服务终端。
一种应用场景中,可将流经总水表的总水管分流形成多级别分水管,每一级别分水管均设置有相对应的分水表,某一级别的分水表耗水量度数等于相对应下一级别分水表耗水量度数的总和,各个级别分水表的耗水量度数理论上应等于总水表的耗水量度数;一方面将各个级别分水管的用水现状实时显示至总控台,另一方面,当某一级别的分表耗水量度数总和与相对应上一级别分水表耗水量度数的差值超过预设标准误差值,则判定该级别的分水管出现漏水等故障,并因此关断该上一级别分水管的供水开关,直至工作人员排除该故障后再复位,起到智能三维显示以及快速故障定位分析智能停供节水的目的。
请参阅图2所示,是本发明实施例提供的基于智能水务的多级别节水分析方法的流程示意图,本实施例中,所述基于智能水务的多级别节水分析方法由所述基于智能水务的多级别节水分析系统10中的各设备执行,下面将进行详细的介绍。
步骤S100,所述智慧水务云服务平台在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各所述水务服务终端发送分水表耗水量统计指示。
步骤S200,所述水务服务终端根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台。
步骤S300,所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
本发明实施例中,所上述步骤S300可以通过以下三种方式的其中任意一种实现。
方式一,获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,并获取最大的分水表耗水行为数据增量对应的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据,以及所述目标水务服务终端的目标用水现状数据;根据所述目标水务管理数据和所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
方式二,针对每个所述水务服务终端,获取各所述水务传感网络在每个周期阶段相较于前一周期阶段针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据的耗水行为趋势,得到针对每个所述水务服务终端的耗水行为趋势集;根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的耗水行为趋势集,得到所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布;根据每个所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
方式三,获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,根据所述分水表耗水行为数据增量按照从大到小的顺序对各所述水务服务终端进行排序;根据排序结果选择预设数量个分水表耗水行为数据增量较大的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据;获取各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,所述分水管用水数据预测信息包括所述目标水务管理数据以及每个所述目标水务服务终端的目标用水现状数据。所述分水表耗水行为数据增量可以为正值也可以为负值,为正值表示所述分水表耗水行为数据在变好,为负值表示所述分水表耗水行为数据在变差。
在上述方式二中,参图3所示,所述根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,可以通过以下子步骤S301-S304实现。
子步骤S301,确定所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的多个分水表耗水行为数据变化分布中是否存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布。
子步骤S302,若存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,当所述持续增长分布的数量为1时,则将所述持续增长分布作为目标分布,当所述持续增长分布的数量大于1时,计算各所述持续增长分布中,各周期阶段分别对应的耗水行为趋势的平均变化量,将计算得到最大的平均变化量对应的持续增长分布作为目标分布。
子步骤S303,若不存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,计算各所述分水表耗水行为数据变化分布中,对应的耗水行为趋势为正数的周期阶段数量,将指标变化。
子步骤S304,根据所述目标分布对应的水务服务终端的目标用水现状数据以及所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
在上述内容的基础上,请参阅图4所示,本发明实施例还可以包括以下步骤:
步骤S400,所述智慧水务云服务平台判断所述水务传感网络针对当前接入的水务服务终端的分水表耗水行为数据是否降低到了设定阈值。
步骤S500,当降低到了所述设定阈值时,所述智慧水务云服务平台根据所述分水管用水数据预测信息,选择一个所述水务服务终端作为候选水务服务终端,并启动所述候选水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端迁移至所述候选水务服务终端。
步骤S600,当所述水务传感网络通过所述候选水务服务终端的水务管控条件时,所述智慧水务云服务平台将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端所在的水务分析单位序列中剔除,并更新至所述候选水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
进一步地,基于所述分水管用水数据预测信息的后续应用,所本发明实施例提供的法还可以包括以下步骤:
所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,得到所述水务集中分析单位序列中的水务传感网络分布的概率分布图,所述水务传感网络分布的概率分布图包括多个水务服务终端节点以及每个水务服务终端节点上的水务传感网络的概率分布值;
所述智慧水务云服务平台根据所述水务传感网络分布的概率分布图对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端进行用水量计划配置以及管控频率配置。
其中,对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端进行用水量计划配置以及管控频率配置具体包括:
首先,按照各所述水务服务终端分别对应的水务传感网络的概率分布值对各所述水务服务终端设置分水管级别参数,然后根据各所述水务服务终端对应的分水管级别参数为各水务服务终端进行用水量计划配置,分水管级别参数越大,配置的耗水量度数越多;
然后,根据各所述水务服务终端的分水管级别参数,选择至少一个目标水务服务终端,并为该至少一个目标水务服务终端分配独立的管控频率计划或者将设定的管控频率计划分配给所述目标水务服务终端,以对所述目标水务服务终端进行管控频率配置。
在上述内容的基础上,所述方法还可以包括所述智慧水务云服务平台执行的以下(1)-(8)所述的步骤:
(1)在所述预设的水务管理周期过去之后,依次遍历所述水务集中分析单位序列中的各所述水务服务终端,得到各所述水务服务终端当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络的水务统计预警数据。
(2)根据各所述水务服务终端当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络的水务统计预警数据,生成所述水务集中分析单位序列中各所述水务服务终端的水务统计预警概率分布图,所述水务统计预警概率分布图包括所述水务集中分析单位序列中的水务服务终端节点以及各水务服务终端节点对应的当前预警概率分布。
(3)根据所述水务统计预警概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中当前预警概率值达到预设预警概率值的第一水务服务终端。
(4)根据所述水务传感网络分布的概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中水务传感网络的概率分布值低于预设预警概率值的第二水务服务终端。
(5)获取接入所述第一水务服务终端且同时位于所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的水务服务接入范围内的水务传感网络作为目标候选水务传感网络。
(6)通过所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端获取每个所述目标候选水务传感网络分别针对所述的第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据,将针对所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据大于针对所述第一水务服务终端的分水表耗水行为数据的目标候选水务传感网络作为目标水务传感网络。
(7)启动所述第二水务服务终端针对所述目标水务传感网络的水务管控策略,以将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端迁移至所述第二水务服务终端,实现对所述第一水务服务终端的预警响应优化。
(8)在所述目标水务传感网络接入所述第二水务服务终端之后,将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除,并将所述目标水务传感网络更新至所述第二水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
更进一步地,所述水务集中分析单位序列中包括三个或三个以上的水务服务终端,基于此,所述方法还可以包括所述智慧水务云服务平台执行的以下步骤:
首先,针对每个所述水务传感网络,遍历各所述水务服务终端,获取针对所述水务传感网络的提供的分水表耗水行为数据最优的三个水务服务终端;
然后,判断所述水务传感网络当前是否有接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端;
接着,若所述水务传感网络当前未接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端,根据所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,确定所述三个水务服务终端中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中;
最后,若所述水务传感网络当前已接入所述水务集中分析单位序列中的一个水务服务终端,则判断所述水务传感网络当前已接入的水务服务终端是否为所述三个水务服务终端中的其中一个,若所述水务传感网络当前已接入的水务服务终端不是所述三个水务服务终端中的其中一个,则在所述当前已接入的水务服务终端针对所述水务传感网络的分水表耗水行为数据的变化量达到预设阈值时,确定所述三个水务服务终端中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中并将所述水务传感网络从之前接入的水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除。
应当说明的是,本发明实施例提供的基于智能水务的多级别节水分析方法由图1所示的基于智能水务的多级别节水分析系统10中的各组成部分实现,关于该方法各步骤的具体实现方式可以参照上述针对图1中各组成部分的详细介绍,此处不再一一列举进行赘述。
综上所述,本发明实施例提供的基于智能水务的多级别节水分析方法及系统,通过智慧水务云服务平台在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各水务服务终端发送分水表耗水量统计指示,使各水务服务终端根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台,最后智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。如此,在提前识别出所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息的前提下,后续可以基于所述分水管用水数据预测信息预先确定较佳的水务服务终端提前启动针对所述水务传感网络的水务管控策略,从而实现针对所述水务传感网络的管控优化,提升智能水务管理的可控性。
此外,还可以根据所述分水管用水数据预测信息对水务集中分析单位序列中的水务传感网络分布进行概率分布预测,得到水务传感网络分布的概率分布图,进而可以根据该水务传感网络分布的概率分布图对水务集中分析单位序列的用水量计划以及管控频率配置进行预定义,使得水务传感网络分布较多或者水务传感网络预警压力较大的水务服务终端可以获得较好的耗水量度数并得到较好的管控频率配置效果,提升相应水务服务终端的水务管控质量,避免因接入的水务传感网络数量较多以及预警压力较大而降低水务管控质量。
进一步地,还可以根据各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息使用预警概率值较低(对应的水务传感网络概率分布参数交底)的第二水务服务终端对基于智能水务的多级别节水分析系统中预警概率值较高的第一水务服务终端进行预警优化,实现整个系统的预警优化,提升整个系统的管控质量。
需要说明的是,不同实施例可能产生的有益效果不同,在不同的实施例里,可能产生的有益效果可以是以上任意一种或几种的组合,也可以是其他任何可能获得的有益效果。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (10)
1.一种基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,应用于基于智能水务的多级别节水分析系统,所述基于智能水务的多级别节水分析系统包括智慧水务云服务平台以及与所述智慧水务云服务平台通信连接的多个水务服务终端,其中,每个所述水务服务终端与接入所述水务服务终端的水务传感网络形成一个水务分析单位序列,多个所述水务分析单位序列具有相同的水务对象标签形成一个水务集中分析单位序列,所述方法包括:
所述智慧水务云服务平台在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各所述水务服务终端发送分水表耗水量统计指示;
所述水务服务终端根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台;
所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
2.根据权利要求1所述的基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,包括:
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,并获取最大的分水表耗水行为数据增量对应的水务服务终端作为目标水务服务终端,获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据,以及所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,根据所述目标水务管理数据和所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
针对每个所述水务服务终端,获取各所述水务传感网络在每个周期阶段相较于前一周期阶段针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据的耗水行为趋势,得到针对每个所述水务服务终端的耗水行为趋势集,根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的耗水行为趋势集,得到所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,根据每个所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,根据所述分水表耗水行为数据增量按照从大到小的顺序对各所述水务服务终端进行排序;根据排序结果选择预设数量个分水表耗水行为数据增量较大的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据;获取各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,所述分水管用水数据预测信息包括所述目标水务管理数据以及每个所述目标水务服务终端的目标用水现状数据。
3.根据权利要求2所述的基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,所述根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,包括:
确定所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的多个分水表耗水行为数据变化分布中是否存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布;
若存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,当所述持续增长分布的数量为1时,则将所述持续增长分布作为目标分布,当所述持续增长分布的数量大于1时,计算各所述持续增长分布中,各周期阶段分别对应的耗水行为趋势的平均变化量,将计算得到最大的平均变化量对应的持续增长分布作为目标分布;
若不存在分水表耗水行为数据持续增长的持续增长分布,计算各所述分水表耗水行为数据变化分布中,对应的耗水行为趋势为正数的周期阶段数量,将耗水行为趋势为正数的周期阶段数量最多的分水表耗水行为数据变化分布作为目标分布;
根据所述目标分布对应的水务服务终端的目标用水现状数据以及所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述智慧水务云服务平台判断所述水务传感网络针对当前接入的水务服务终端的分水表耗水行为数据是否降低到了设定阈值;
当降低到了所述设定阈值时,所述智慧水务云服务平台根据所述分水管用水数据预测信息,选择一个所述水务服务终端作为候选水务服务终端,并启动所述候选水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端迁移至所述候选水务服务终端;
当所述水务传感网络通过所述候选水务服务终端的水务管控条件时,所述智慧水务云服务平台将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端所在的水务分析单位序列中剔除,并更新至所述候选水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,所述方法还包括:
所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,得到所述水务集中分析单位序列中的水务传感网络分布的概率分布图,所述水务传感网络分布的概率分布图包括多个水务服务终端节点以及每个水务服务终端节点上的水务传感网络的概率分布值;
根据所述水务传感网络分布的概率分布图对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端进行用水量计划配置以及管控频率配置;其中,对所述水务集中分析单位序列中的各水务服务终端进行用水量计划配置以及管控频率配置具体包括:
按照各所述水务服务终端分别对应的水务传感网络的概率分布值对各所述水务服务终端设置分水管级别参数,然后根据各所述水务服务终端对应的分水管级别参数为各水务服务终端进行用水量计划配置,分水管级别参数越大,配置的耗水量度数越多;
根据各所述水务服务终端的分水管级别参数,选择至少一个目标水务服务终端,并为该至少一个目标水务服务终端分配独立的管控频率计划或者将设定的管控频率计划分配给所述目标水务服务终端,以对所述目标水务服务终端进行管控频率配置。
6.根据权利要求5所述的基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,所述方法还包括所述智慧水务云服务平台执行的以下步骤:
在所述预设的水务管理周期过去之后,依次遍历所述水务集中分析单位序列中的各所述水务服务终端,得到各所述水务服务终端当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络的水务统计预警数据;
根据各所述水务服务终端当前接入的水务传感网络数量以及当前接入的各水务传感网络的水务统计预警数据,生成所述水务集中分析单位序列中各所述水务服务终端的水务统计预警概率分布图,所述水务统计预警概率分布图包括所述水务集中分析单位序列中的水务服务终端节点以及各水务服务终端节点对应的当前预警概率分布;
根据所述水务统计预警概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中当前预警概率值达到预设预警概率值的第一水务服务终端;
根据所述水务传感网络分布的概率分布图,获取所述水务集中分析单位序列中水务传感网络的概率分布值低于预设预警概率值的第二水务服务终端;
获取接入所述第一水务服务终端且同时位于所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的水务服务接入范围内的水务传感网络作为目标候选水务传感网络;
通过所述第一水务服务终端和所述第二水务服务终端获取每个所述目标候选水务传感网络分别针对所述的第一水务服务终端和所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据,将针对所述第二水务服务终端的分水表耗水行为数据大于针对所述第一水务服务终端的分水表耗水行为数据的目标候选水务传感网络作为目标水务传感网络;
启动所述第二水务服务终端针对所述目标水务传感网络的水务管控策略,以将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端迁移至所述第二水务服务终端,实现对所述第一水务服务终端的预警响应优化;
在所述目标水务传感网络接入所述第二水务服务终端之后,将所述目标水务传感网络从所述第一水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除,并将所述目标水务传感网络更新至所述第二水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
7.根据权利要求1所述的基于智能水务的多级别节水分析方法,其特征在于,所述水务集中分析单位序列中包括三个或三个以上的水务服务终端,所述方法还包括所述智慧水务云服务平台执行的以下步骤:
针对每个所述水务传感网络,遍历各所述水务服务终端,获取针对所述水务传感网络的提供的分水表耗水行为数据最优的三个水务服务终端;
判断所述水务传感网络当前是否有接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端;
若所述水务传感网络当前未接入所述水务集中分析单位序列中的任意一个水务服务终端,根据所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,确定所述三个水务服务终端中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中;
若所述水务传感网络当前已接入所述水务集中分析单位序列中的一个水务服务终端,则判断所述水务传感网络当前已接入的水务服务终端是否为所述三个水务服务终端中的其中一个,若所述水务传感网络当前已接入的水务服务终端不是所述三个水务服务终端中的其中一个,则在所述当前已接入的水务服务终端针对所述水务传感网络的分水表耗水行为数据降低到设定阈值时,确定所述三个水务服务终端中与所述分水管用水数据预测信息匹配的其中一个水务服务终端作为符合水务管控条件的水务服务终端,启动所述符合水务管控条件的水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端,并在所述水务传感网络接入所述符合水务管控条件的水务服务终端后,将所述水务传感网络加入所述符合水务管控条件的水务服务终端对应的水务分析单位序列中并将所述水务传感网络从之前接入的水务服务终端对应的水务分析单位序列中剔除。
8.一种基于智能水务的多级别节水分析系统,其特征在于,包括智慧水务云服务平台以及与所述智慧水务云服务平台通信连接的多个水务服务终端,其中,每个所述水务服务终端与接入所述水务服务终端的水务传感网络形成一个水务分析单位序列,多个所述水务分析单位序列具有相同的水务对象标签形成一个水务集中分析单位序列,其特征在于:
所述智慧水务云服务平台,用于与在预设的水务管理周期中的多个不同的周期阶段分别向各所述水务服务终端发送分水表耗水量统计指示;
所述水务服务终端,用于根据所述分水表耗水量统计指示检测所述水务集中分析单位序列中各所述水务传感网络针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,并反馈给所述智慧水务云服务平台;
所述智慧水务云服务平台,还用于根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息。
9.根据权利要求8所述的基于智能水务的多级别节水分析系统,其特征在于,所述智慧水务云服务平台根据各所述水务传感网络分别在多个不同周期阶段的分水表耗水行为数据,分析得到各所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,包括:
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,并获取最大的分水表耗水行为数据增量对应的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据,以及所述目标水务服务终端的目标用水现状数据;根据所述目标水务管理数据和所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
针对每个所述水务服务终端,获取各所述水务传感网络在每个周期阶段相较于前一周期阶段针对所述水务服务终端的分水表耗水行为数据的耗水行为趋势,得到针对每个所述水务服务终端的耗水行为趋势集;根据所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的耗水行为趋势集,得到所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布;根据每个所述水务传感网络针对各所述水务服务终端的分水表耗水行为数据变化分布,得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息;或者
获取所述水务传感网络针对每个所述水务服务终端的分水表耗水行为数据增量,根据所述分水表耗水行为数据增量按照从大到小的顺序对各所述水务服务终端进行排序;根据排序结果选择预设数量个分水表耗水行为数据增量较大的水务服务终端作为目标水务服务终端;获取所述水务传感网络在所述水务管理周期之前的目标水务管理数据;获取各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据,并根据所述目标水务管理数据和各所述目标水务服务终端的目标用水现状数据得到所述水务传感网络的分水管用水数据预测信息,所述分水管用水数据预测信息包括所述目标水务管理数据以及每个所述目标水务服务终端的目标用水现状数据。
10.根据权利要求8或9所述的基于智能水务的多级别节水分析系统,其特征在于,所述智慧水务云服务平台还用于:
判断所述水务传感网络针对当前接入的水务服务终端的分水表耗水行为数据是否降低到了设定阈值;
当降低到了所述设定阈值时,根据所述分水管用水数据预测信息选择一个所述水务服务终端作为候选水务服务终端,并启动所述候选水务服务终端针对所述水务传感网络的水务管控策略,以将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端迁移至所述候选水务服务终端;
当所述水务传感网络通过所述候选水务服务终端的水务管控条件时,将所述水务传感网络从所述当前接入的水务服务终端所在的水务分析单位序列中剔除,并更新至所述候选水务服务终端对应的水务分析单位序列中。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110408289.0A CN113177656B (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110408289.0A CN113177656B (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113177656A true CN113177656A (zh) | 2021-07-27 |
CN113177656B CN113177656B (zh) | 2021-12-14 |
Family
ID=76923532
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110408289.0A Active CN113177656B (zh) | 2021-04-16 | 2021-04-16 | 一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113177656B (zh) |
Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110264282A1 (en) * | 2008-11-14 | 2011-10-27 | Abb Technology Ag | System and method for optimized decision-making in water supply networks and/or water supply operations |
CN104302001A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-01-21 | 上海电机学院 | 一种水声传感器网络及其基于水流预测的节点定位方法 |
US20150286950A1 (en) * | 2014-04-08 | 2015-10-08 | Lsis Co., Ltd. | Apparatus for forecasting water demand |
CN105868852A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-17 | 广州地理研究所 | 城市居民日用水量预测方法 |
CN106013335A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-10-12 | 重庆成峰二次供水设备有限责任公司 | 一种智慧变压供水控制系统 |
CN106204340A (zh) * | 2016-08-24 | 2016-12-07 | 广西水皇直饮水有限公司 | 一种智能供水系统 |
CN107942976A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-20 | 贵州财经大学 | 居民用水调度系统及方法 |
CN109403425A (zh) * | 2017-08-16 | 2019-03-01 | 台湾优化水务股份有限公司 | 供水管网的优化调度系统 |
CN109919423A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-21 | 特斯联(北京)科技有限公司 | 一种基于深度学习的智慧水务管理方法及系统 |
CN209132882U (zh) * | 2018-12-20 | 2019-07-19 | 四川万江港利水务有限公司 | 一种智能水务管理系统 |
CN110209716A (zh) * | 2018-02-11 | 2019-09-06 | 北京华航能信科技有限公司 | 智能物联网水务大数据处理方法和系统 |
CN110288269A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-09-27 | 中国水利水电科学研究院 | 一种多层水资源管理的水量分配方法 |
CN111586612A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 重庆市渝山水资源开发有限公司 | 一种基于无线传感器网络的水务管理方法、装置及系统 |
CN111783785A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-16 | 上海海事大学 | 一种水表识别系统及识别方法 |
-
2021
- 2021-04-16 CN CN202110408289.0A patent/CN113177656B/zh active Active
Patent Citations (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20110264282A1 (en) * | 2008-11-14 | 2011-10-27 | Abb Technology Ag | System and method for optimized decision-making in water supply networks and/or water supply operations |
US20150286950A1 (en) * | 2014-04-08 | 2015-10-08 | Lsis Co., Ltd. | Apparatus for forecasting water demand |
CN104302001A (zh) * | 2014-10-20 | 2015-01-21 | 上海电机学院 | 一种水声传感器网络及其基于水流预测的节点定位方法 |
CN105868852A (zh) * | 2016-03-28 | 2016-08-17 | 广州地理研究所 | 城市居民日用水量预测方法 |
CN106013335A (zh) * | 2016-07-04 | 2016-10-12 | 重庆成峰二次供水设备有限责任公司 | 一种智慧变压供水控制系统 |
CN106204340A (zh) * | 2016-08-24 | 2016-12-07 | 广西水皇直饮水有限公司 | 一种智能供水系统 |
CN109403425A (zh) * | 2017-08-16 | 2019-03-01 | 台湾优化水务股份有限公司 | 供水管网的优化调度系统 |
CN107942976A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-04-20 | 贵州财经大学 | 居民用水调度系统及方法 |
CN110209716A (zh) * | 2018-02-11 | 2019-09-06 | 北京华航能信科技有限公司 | 智能物联网水务大数据处理方法和系统 |
CN209132882U (zh) * | 2018-12-20 | 2019-07-19 | 四川万江港利水务有限公司 | 一种智能水务管理系统 |
CN109919423A (zh) * | 2019-01-23 | 2019-06-21 | 特斯联(北京)科技有限公司 | 一种基于深度学习的智慧水务管理方法及系统 |
CN110288269A (zh) * | 2019-07-04 | 2019-09-27 | 中国水利水电科学研究院 | 一种多层水资源管理的水量分配方法 |
CN111586612A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-08-25 | 重庆市渝山水资源开发有限公司 | 一种基于无线传感器网络的水务管理方法、装置及系统 |
CN111783785A (zh) * | 2020-07-02 | 2020-10-16 | 上海海事大学 | 一种水表识别系统及识别方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
余忻等: "大数据时代下的城市供水监管探索与实践", 《给水排水》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113177656B (zh) | 2021-12-14 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110891093B (zh) | 一种时延敏感网络中边缘计算节点选择方法及系统 | |
CN116011740A (zh) | 一种智慧燃气管网巡检方法和物联网系统、介质 | |
CN115296422B (zh) | 基于大数据的电力电缆运行状态监测管控系统及方法 | |
CN115497272B (zh) | 一种基于数字化建造的工期智能化预警系统及方法 | |
KR101941854B1 (ko) | 미취득 데이터 보정을 통한 부하 예측 시스템 및 방법 | |
CN108737179A (zh) | 设备信息处理方法、装置、终端设备及储存介质 | |
CN111986062A (zh) | 基于物联网和云平台的环境监测方法、装置及监测服务器 | |
CN116007647A (zh) | 巡检路径规划方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN115048815A (zh) | 一种基于数据库的电力业务智能仿真管理系统及方法 | |
CN113177656B (zh) | 一种基于智能水务的多级别节水分析方法及系统 | |
CN113191432B (zh) | 基于离群因子的虚拟机集群的异常检测方法、设备及介质 | |
CN110601916A (zh) | 一种基于机器学习的流量采样和应用感知的系统 | |
CN113379363A (zh) | 城镇供水信息化智能管理平台 | |
CN115842847B (zh) | 一种基于物联网的水表智能控制方法、系统及介质 | |
CN116485065A (zh) | 基于智慧燃气gis的管网巡检管理方法和物联网系统 | |
CN115334560B (zh) | 基站异常的监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
CN114845308B (zh) | 一种计及电力多业务动态需求的跨mec资源管理方法 | |
CN115689016A (zh) | 一种业扩新装客户的用电量预测方法和装置 | |
CN115935285A (zh) | 基于掩码图神经网络模型的多元时间序列异常检测方法和系统 | |
CN112769620B (zh) | 一种网络部署方法、设备和计算机可读存储介质 | |
CN116911807B (zh) | 一种智慧燃气数据中心流程可视化管理方法和物联网系统 | |
CN116245357B (zh) | 一种数智节能柜故障诊断方法及系统 | |
CN113112125B (zh) | 基于人工智能的水资源管理方法及系统 | |
CN113324998B (zh) | 一种用于钛合金棒材的生产质检监管系统 | |
CN114697224B (zh) | 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |