CN113267229B - 一种家庭智能用水监测系统及其监测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种家庭智能用水监测系统及其监测方法,其包括用于采集总水表用水信息的水表监测仪和若干个用于采集不同终端用水信息的终端水流信息采集装置;水表监测仪内设置有无线信息采集模块、用于采集总水表中用水信息的流量监测模块和数据分析模块;每个终端水流信息采集装置内设置有信息传输模块,无线信息采集模块用于将用水终端的用水信息传递至数据分析模块,数据分析模块用于推演每个用水终端的用水信息,用户可以通过移动终端远程获知家庭用水的情况,清楚的了解哪些用水终端的用水方式导致用水量增加,也可以具体了解居民日常的水消费类别、每个行为发生的时间以及过度用水的潜在原因并采取相应的节水措施。
Description
技术领域
本发明涉及用水监测技术领域,特别是涉及一种家庭智能用水监测系统及其监测方法。
背景技术
随着水资源短缺的状况日益严峻,水资源的使用费用也面临巨大的上涨压力。传统中家庭用水户通过一家一户的计量水表来了解家庭的用水情况,传统的家庭式计量水表虽然可以确定一段时间内家庭的用水总量,但是无法对不同行为的用水量进行精确划分。因此当某段时间用水量比较大时,无法获知是何种用水方式导致用水量增加,不便于家庭用水户制定详细的节水计划。
对居民生活用水行为展开研究,识别居民用水行为,使水资源管理部门了解居民日常的水消费类别和每个行为发生的时间,知道过度用水的潜在原因并采取相应的节水措施;对发展有效的家庭用水需求管理策略,提高用水安全,改善当前水基础设施的规划和管理有重要的意义。
发明内容
针对现有技术中的上述问题,本发明提供了一种家庭智能用水监测系统及其监测方法,解决了传统的计量水表,无法对住宅用水终端使用事件进行分类,无法分析水表中产生的数据,造成无法为家庭用水户制定详细节水计划的问题。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案如下:
提供了一种家庭智能用水监测系统,其包括水表监测仪和若干个终端水流信息采集装置;若干个终端水流信息采集装置均与水表监测仪电性连接;水表监测仪包括主体外壳,主体外壳内设置有无线信息采集模块、流量监测模块、数据分析模块;流量监测模块用于采集总水表中用水信息,并将总水表中用水信息传递至数据分析模块;
若干个终端水流信息采集装置用于采集不同的用水终端的用水信息,每个终端水流信息采集装置包括用于采集用水终端流水信息的发生模块和与发生模块电性连接的信息传输模块,信息传输模块与无线信息采集模块电性连接;无线信息采集模块用于将用水终端的用水信息传递至数据分析模块,数据分析模块用于推演每个用水终端的用水信息。
进一步地,流量监测模块用于采集总水表中的流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数信息。
进一步地,主体外壳内设置有与数据分析模块电性连接的蓝牙传输模块。
进一步地,主体外壳内设置有用于存储若干个终端水流信息采集装置的用水信息数据和流量监测模块的总水表中用水信息数据的记忆模块,记忆模块与数据分析模块电性连接。
进一步地,主体外壳内设置有与数据分析模块电性连接的显示模块,主体外壳外壁上固定设置有与显示模块电性连接的显示屏。
进一步地,主体外壳内设置有与数据分析模块电性连接的显示模块,主体外壳外壁上固定设置有与显示模块电性连接的显示屏。
本方案还提供一种家庭智能用水监测系统的监测方法,其包括如下步骤:
步骤S1:终端用水时,终端信息采集装置采集当前终端正在用水的信号,并将用水信号通过无线信息采集模块发送至水表监测仪;水表监测仪采集总水表的用水量和用水特征;
步骤S2:终端信息采集装置采集每个用水终端单独使用时的用水量和用水特征,并通过信息传输模块将每个用水终端单独使用时的用水特征发送至记忆模块中进行记忆存储;
步骤S3:根据用水终端和总水表的用水特征和用水特征信息,采用数据分析模块训练算法模型;
步骤S4:将一定时间段内的用水终端和总水表的用水量输入训练完成后的算法模型,输出得到各个用水终端的用水量和用水特征;
步骤S5:移动终端通过与水表监测仪的蓝牙传输模块电性连接,远程实时查询总水表和若干个用水终端的用水信息。
本发明的有益效果为:本方案中的家庭智能用水监测系统,可以对不同行为的用水量进行精确划分,可以了解不同用水终端的用水信息,如用水量和用水特征,用户可以通过移动终端远程获知家庭用水的具体情况,清楚的了解用哪种水终端的用水方式导致用水量增加,也可以具体了解居民日常的水消费类别和每个行为发生的时间,知道过度用水的潜在原因并采取相应的节水措施;对发展有效的家庭用水需求管理策略,提高用水安全,改善当前水基础设施的规划和管理有重要的意义。
附图说明
图1为本发明中一种家庭智能用水监测系统的结构示意图。
图2为本发明中终端水流信息采集装置的结构示意图。
图3为本发明中水表监测仪的外部结构示意图。
其中,1、水表监测仪;2、终端水流信息采集装置;3、无线信息采集模块;4、流量监测模块;5、记忆模块;6、数据分析模块;7、蓝牙传输模块;8、显示模块;9、主电池模块;10、发生模块;11、信息传输模块;12、副电池模块;13、主体外壳;14、显示屏;15、报警器;16、按钮部分。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1~3所示,本发明提供了一种家庭智能用水监测系统,其包括水表监测仪1和若干个终端水流信息采集装置2;若干个终端水流信息采集装置2均与水表监测仪1电性连接。水表监测仪1夹装在家庭总水表上,水表监测仪1包括主体外壳13,主体外壳13内设置有无线信息采集模块3、流量监测模块4、数据分析模块6;流量监测模块4用于采集总水表中用水信息,并将总水表中用水信息传递至数据分析模块6;主体外壳13内还设置有用于为整个水表监测仪1提供电能的主电池模块9。
流量监测模块4用于采集总水表中的流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数信息。流量监测模块4可以为流量计。
主体外壳13内设置有用于存储若干个终端水流信息采集装置2的用水信息数据和流量监测模块4的总水表中用水信息数据的记忆模块5,记忆模块5与数据分析模块6电性连接,方便数据分析模块6随时调出分析处理。
主体外壳13内设置有与数据分析模块6电性连接的显示模块8,主体外壳13外壁上固定设置有与显示模块8电性连接的显示屏14,显示屏14可以实时显示出数据分析模块6中的总水表和每个终端的用水特征和用水量,方便直观了解。
主体外壳13外壁上设置有与数据分析模块6电性连接的报警器15和按钮部分16,当数据分析模块6分析出用水终端的分配水量远大于其最大用水量时,说明该器具存在漏损,当该时段所有用水终端的分配水量都远大于其最大水量时,说明主管或支管存在漏损;当用水终端的分配水量远小于其最小用水量时,说明该器具存在堵塞,当该时段所有用水终端的分配水量都远小于其最小水量时,说明主管或支管存在堵塞,可以通过报警器15提醒用户及时对用水终端或者总水表的水管进行检查,便于及时更换,达到节约用水的目的,用户可以通过按钮部分16和数据分析模块6调出不同的用水信息显示在显示屏14上。
若干个终端水流信息采集装置2夹持在用水终端的水管上,若干个终端水流信息采集装置2用于采集不同的用水终端的用水信息,每个终端水流信息采集装置2包括提供电能的副电池模块12、采集用水终端流水信息的发生模块10和与发生模块10电性连接的信息传输模块11,信息传输模块11与无线信息采集模块3电性连接;无线信息采集模块3用于将用水终端的用水信息传递至数据分析模块6,数据分析模块6用于推演每个用水终端的用水信息。
数据分析模块6可以为PLC单片机,无线信息采集模块3可以为plc专用无线通讯模块,显示屏14可以为TA308数显显示屏14,蓝牙通讯模块可以为NRF52832蓝牙通讯模块,本方案中的电器元件之间的连接关系和选型为现有的成熟技术,故在此不赘述电气元件之间的电路结构和工作原理。
发生模块10的具体实施方式,发生模块10用于接收水管中的水流信号,并将该信号通过物理传导传递至信息传输模块11。信号传输模块的电路开关位于发生模块10内部,开关处于断开状态,水流经过时,触发发生模块10,致使信号传输模块开关归位,开始向水表监测仪1传递信息。
主体外壳13内设置有与数据分析模块6电性连接的蓝牙传输模块7,移动终端通过与水表监测仪1的蓝牙传输模块7电性连接,远程实时查询总水表和若干个用水终端的用水信息。
本方案中的家庭智能用水监测系统,水表监测仪1用于采集总水管的用水量信息,若干个终端水流信息采集装置2采集不同用水终端的用水信息,如终端水流信息采集装置2设置在洗衣机和洗碗机等设备上,数据分析模块6根据总水量和不同终端的用水量建立算法模型,数据分析模块6根据算法模型可以推演各个终端的用水量信息,通过显示屏14直观了解,然后用户可以通过移动终端远程获知家庭用水的具体情况,清楚的了解哪些用水终端的用水方式导致用水量增加,也可以具体了解居民日常的水消费类别和每个行为发生的时间,知道过度用水的潜在原因并采取相应的节水措施。
本发明还提供一种家庭智能用水监测系统的监测方法,包括如下步骤:
步骤S1:终端用水时,终端信息采集装置采集当前终端正在用水的信号,并将用水信号通过无线信息采集模块3发送至水表监测仪1;水表监测仪1采集总水表的用水量和用水特征;
当装有终端水流信息采集装置2的水管中有水流经过时,终端水流信息采集装置2的发生模块10启动,使信号传输模块开关归位,信号传输模块电路接通,并开始持续向水表监测仪1传递该终端正在用水的信号,用水结束后信号传输停止。水表监测仪1即可接收并得知正在用水的终端及各个终端用水的起止时间。在无水流时,终端水流信息采集装置2的发生模块10未启动,信号传输模块开关处于断开状态,不能向水表监测仪1传递用水信号;
步骤S2:终端信息采集装置采集每个用水终端单独使用时的用水量和用水特征,并通过信息传输模块11将每个用水终端单独使用时的用水特征发送至记忆模块5中进行记忆存储;
若某段时间只有一个终端信息采集装置2向水表监测仪1的无线信息采集模块3发送用水信号,说明是单个终端在用水;若水表监测仪1的无线信息采集模块3接收到多个用水信号,说明多个终端在用水。
系统运行之前,水表监测仪1的记忆模块5记忆各个用水终端在单独使用时的用水特征。
步骤S3:根据用水终端和总水表的用水特征和用水特征信息,采用数据分析模块6训练算法模型;
步骤S4:将一定时间段内的用水终端和总水表的用水量输入训练完成后的算法模型,输出得到各个用水终端的用水量和用水特征;
步骤S5:移动终端通过与水表监测仪1的蓝牙传输模块7电性连接,远程实时查询总水表和若干个用水终端的用水信息。
当装有终端水流信息采集装置2的水管中有水流经过时,终端水流信息采集装置2的发生模块10启动,使信号传输模块开关归位,信号传输模块电路接通,并开始持续向水表监测仪1传递该终端正在用水信号,用水结束后信号传输停止。水表监测仪1即可接收并得知正在用水的终端及各个终端用水的起止时间。在无水流时,终端水流信息采集装置2的发生模块10未启动,信号传输模块开关处于断开状态,不能向水表监测仪1传递用水信号。
进一步地,步骤S3中数据分析模块6训练算法模型包括如下步骤:
步骤S31:总水表的用水特征包括流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数,对总水表的5个用水特征数据进行归一化处理,使得5个用水特征数据在使其在[0,1]范围内:
其中,X为用水特征;Xq为算法模型的输入向量,也表示为家庭总表的用水特征,包括流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数;xmin为5个用水特征参数中的最小值,xmax为5个用水特征参数中的最大值;
步骤S32:对总水表用水特征进行多次记录,得总水表流量与用水特征的关系式:
Xq ~=ωXq
其中:Xq ~是总水表的流量,ω是流量与用水特征X的函数关系系数;
步骤S33:通过流量计分别测各个用水终端用水特征Zp,用水终端用水特征包括流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数;
步骤S34:算法模型包括输入层、隐藏层和输出层,输入层输入总水表的用水特征Xq,流量计测得的各个终端用水特征Zp为期望输出值,模型迭代得到的为实际输出值,通过调整模型的连接权重值W,反复迭代计算,直到得到实际输出值与期望输出值误差小于等于1%时,停止训练,得到算法模型。
进一步地,在步骤S34中得到算法模型的包括如下步骤:
步骤S34.1:初始的连接权重值W选取0和1间的随机量;
步骤S34.2:输入层的输入向量为Xq,流量计测得的各个终端用水特征Zp为期望输出值,Zp=(Zp1,Zp2,…),终端的数量为p;
步骤S34.3:隐藏层输出终端的用水特征:
其中:S1j为隐藏层中第j个神经元的输出值,即终端的用水特征;S0j为输入层中第j个神经元的输出值;
步骤S34.4:隐藏层中的输出值为输出层的输入值,输出层的输出值为实际输出向量Yp:
其中:S2j为输出层中第j个神经元的输出值,实际输出向量Yp表示为通过模型计算分配到各个用水终端的实际用水特征,即用水终端的流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数;
步骤S34.5:计算隐藏层和输出层的每个神经元误差值以及总误差值;
对于隐藏层,误差值为:
对于输出层,误差值为:
δ2j=S2j(1-S2j)(T2j-S2j)
其中:δ为实际输出量与目标输出量的误差值,δnj表示第n层的第j个神经元的误差值;
总的误差值为:
E总=E1+E2+…+Ep
其中,Ei为单个用水终端的误差值,E总为p个用水终端的总误差值;
步骤S34.6:根据隐藏层和输出层的输出值和误差值,更新连接权重值:
Wi,new=Wi+βδnjSnj
其中,Wi,new为更新后的连接权重值,β为规范化调整系数;
步骤S34.7:重复步骤1至步骤6,直至E总小于等于1%时,停止训练,得到算法模型;
步骤S34.8:定义各个用水终端的流量与用水特征的函数关系:
当某一个用水终端的分配水量远大于其最大用水量时,说明该器具存在漏损,当该时段所有用水终端的分配水量都远大于其最大水量时,说明主管或支管存在漏损;
当某一个用水终端的分配水量远小于其最小用水量时,说明该器具存在堵塞,当该时段所有用水终端的分配水量都远小于其最小水量时,说明主管或支管存在堵塞。
水表监测仪1的蓝牙传输模块7通过蓝牙与手机连接,可随时查询用水信息。数据分析模块6中的推演不同用水终端的用水数据通过蓝牙传输模块7反馈到手机APP,手机APP可以以日为单位每日0点更新数据,生成一份当日的用水报告单,包括当日居民家庭用水总量;各个终端当日累计用水量;各个终端当日累计用水量柱状图、饼状图;各终端单次用水量、用水历时、用水频率等数据。以周、月、年为单位统计家庭总用水量、各终端累计用水量;每月用水量折线图;官方会给出每个季度平均用水量,通过与该数据比较反思自身是否存在用水过度的行为。
综上,本方案提供的用水监测系统能够将家庭总水量分配至各个用水终端,向用户反馈用水信息,进一步促进节水。
Claims (4)
1.一种家庭智能用水监测系统的监测方法,其特征在于,家庭智能用水监测系统包括包括水表监测仪(1)和若干个终端水流信息采集装置(2);
水表监测仪(1)包括主体外壳(13),所述主体外壳(13)内设置有无线信息采集模块(3)、流量监测模块(4)、数据分析模块(6);所述流量监测模块(4)用于采集总水表中用水信息,并将总水表中用水信息传递至所述数据分析模块(6);数据分析模块(6)用于推演每个用水终端的用水量和用水特征;
若干个所述终端水流信息采集装置(2)用于采集不同的用水终端的用水信息,每个终端水流信息采集装置(2)包括用于采集用水终端流水信息的发生模块(10)和与所述发生模块(10)电性连接的信息传输模块(11),所述信息传输模块(11)与用于将用水终端的用水信息传递至数据分析模块(6)的所述无线信息采集模块(3)电性连接;
所述流量监测模块(4)用于采集总水表中的流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数信息;
所述主体外壳(13)内设置有与所述数据分析模块(6)电性连接的蓝牙传输模块(7);
所述主体外壳(13)内设置有用于存储若干个所述终端水流信息采集装置(2)的用水信息数据和所述流量监测模块(4)的总水表中用水信息数据的记忆模块(5),所述记忆模块(5)与所述数据分析模块(6)电性连接;
所述主体外壳(13)内设置有与数据分析模块(6)电性连接的显示模块(8),主体外壳(13)外壁上固定设置有与所述显示模块(8)电性连接的显示屏(14);
所述主体外壳(13)外壁上设置有与所述数据分析模块(6)电性连接的报警器(15)和按钮部分(16);
监测方法包括如下步骤:
步骤S1:终端用水时,终端信息采集装置采集当前终端正在用水的信号,并将用水信号通过无线信息采集模块(3)发送至水表监测仪(1);水表监测仪(1)采集总水表的用水量和用水特征;
步骤S2:终端信息采集装置采集每个用水终端单独使用时的用水量和用水特征,并通过信息传输模块(11)将每个用水终端单独使用时的用水特征发送至记忆模块(5)中进行记忆存储;
步骤S3:根据用水终端和总水表的用水量和用水特征信息,采用数据分析模块(6)训练算法模型;
步骤S4:将一定时间段内的用水终端和总水表的用水量输入训练完成后的算法模型,输出得到各个用水终端的用水量和用水特征;
步骤S5:移动终端通过与水表监测仪(1)的蓝牙传输模块(7)电性连接,远程实时查询总水表和若干个用水终端的用水信息。
2.根据权利要求1所述的一种家庭智能用水监测系统的监测方法,其特征在于,步骤S3中训练算法模型过程包括如下步骤:
步骤S31:总水表的用水特征包括流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数,对总水表的5个用水特征数据进行归一化处理,使得5个用水特征数据在使其在[0,1]范围内:
其中,X为用水特征;Xq为算法模型的输入向量,即为家庭总表的用水特征,包括流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数;xmin为5个用水特征参数中的最小值,xmax为5个用水特征参数中的最大值;
步骤S32:对总水表用水特征进行多次记录,得到总水表流量与用水特征的关系式:
Xq ~=ωXq
其中:Xq ~为总水表的流量,ω为流量与用水特征X的函数关系系数;
步骤S33:通过流量计分别测各个用水终端用水特征Zp,用水终端用水特征包括流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数;
步骤S34:算法模型包括输入层、隐藏层和输出层,输入层输入总水表的用水特征Xq,流量计测得的各个终端用水特征Zp为期望输出值,模型迭代得到的为实际输出值,通过调整模型的连接权重值W,反复迭代计算,直至得到实际输出值与期望输出值误差小于等于1%时,停止训练,得到算法模型。
3.根据权利要求2所述的一种家庭智能用水监测系统的监测方法,其特征在于,步骤S34中得到算法模型的包括如下步骤:
步骤S34.1:初始的连接权重值W选取0和1间的随机量;
步骤S34.2:输入层的输入向量为Xq,流量计测得的各个终端用水特征Zp为期望输出值,Zp=(Zp1,Zp2,...),终端的数量为p;
步骤S34.3:隐藏层输出终端的用水特征:
其中:S1j为隐藏层中第j个神经元的输出值,即终端的用水特征;S0j为输入层中第j个神经元的输出值;
步骤S34.4:隐藏层中的输出值为输出层的输入值,输出层的输出值为实际输出向量Yp:
其中:S2j为输出层中第j个神经元的输出值,实际输出向量Yp表示为通过模型计算分配到各个用水终端的实际用水特征,即用水终端的流量、持续时间、体积、最频繁流量、最频繁流量频数;
步骤S34.5:计算隐藏层和输出层的每个神经元误差值以及总误差值;
对于隐藏层,误差值为:
对于输出层,误差值为:
δ2j=S2j(1-S2j)(Tpj-S2j)
其中:δ为实际输出量与目标输出量的误差值,δnj表示第n层的第j个神经元的误差值;
总的误差值为:
E总=E1+E2+…+Ep
其中,Ei为单个用水终端的误差值,E总为p个用水终端的总误差值;
步骤S34.6:根据隐藏层和输出层的输出值和误差值,更新连接权重值:
Wi,new=Wi+βδnjSnj
其中,Wi,new为更新后的连接权重值,β为规范化调整系数;
步骤S34.7:重复步骤1至步骤6,直至E总小于等于1%时,停止训练,得到算法模型;
步骤S34.8:定义各个用水终端的流量与用水特征的函数关系:
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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