CN113515096A - 一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的排水设施智能调度方法，包括：日常调度，用于预测进入泵站雨水量小于预设雨量时，系统对各个泵站进行日常调度控制；预排空调度，用于在降雨之前提前控制开启水泵进行预排水；排水管网截流控制，用于通过气象数据预测到的降雨量结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入当前混流管网雨水进水量，通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度，实现城市污水排放量最少且污水处理厂负荷恒定。本发明能够基于气象大数据分析提前控制开启水泵进行预排水，有效防止因来不及排水而造成大面积积水；通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度，实现城市污水排放量最少且污水处理厂负荷达到平衡状态。

Description

一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法

技术领域

本发明涉及大数据分析、排水技术领域，尤其涉及一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法。

背景技术

城市排水系统是城市建设、环境保护、防洪排涝等市政项目的重要基础设施，而目前城市排水系统的调度往往是各个环节之间相互独立的，尽管这种运行方法可以使各个环节分别达到最高运行效率，但是排水系统的整体运行效率往往偏低，有的排水系统不能完全发挥其输蓄水能力。此外，这种运行模式下，排水系统也会产生溢流、污水处理厂进水流量冲击等诸多问题，造成城市水环境污染。

排水系统污水泵站的主要组成部分是泵房和集水池，泵房由水泵和动力设备组成。集水池中设置机械或人工清除垃圾的格栅，拦挡粗大的和容易截住的悬浮物，以防水泵阻塞。目前泵站普遍使用的调度方法是根据进水水位来决定水泵的启停，这样在来水快速上升时，易造成排水不畅，造成溢流；而来水缓慢下降时，则水泵频繁启停，导致许多泵站机组没有在最优工况下运行，造成大量电能损失，或者因为泵站调度不合理，造成弃水量过多等，故怎样提高泵站运行的经济效益和社会效益已成为一个重要的问题。

城市排水管网系统截流控制主要是通过截流井进行控制，截流井是目前城市污水处理的重要的附属构筑物，主要功能是将城市旱流污水和初期雨水截流流入污水截流管，以免城市水体受到严重的污染。污水截流井需保证在雨季时，截流水量尽可能恒定，以免增大城市污水处理厂负荷，以及保证在设计流量范围内合流管道内的雨水排泄通畅。传统的污水截流井在雨天由于结构的限制，溢流堰不可调节，当水流量大的时候，会大大增加污水处理厂的负荷，造成严重的后果，同时污水还会直接排放，污染城市水体。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，包括日常调度、预排空调度与排水管网截流控制；

日常调度，用于预测进入泵站雨水量小于预设雨量时，系统对各个泵站进行日常调度控制；

预排空调度，用于根据气象大数据以及降水量预报信息，预估各污水泵站所负责的区域的出水水位上涨量，当预测进入泵站雨水量大于预设雨量时，调度系统在降雨之前提前控制开启水泵进行预排水；

排水管网截流控制，用于通过气象数据预测到的降雨量结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入当前混流管网雨水进水量，当雨水进水量大于或等于预设水量时，通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度。

优选的，所述日常调度包括：

在当前集水池水位hc高于开泵水位ho时，控制调度子系统打开该泵站默认启动的泵组；

实时监测当前泵站的集水池水位hc，在该泵站的泵未全部开启时，若集水池水位hc继续变大，控制调度系统开启该泵站剩余泵中流量最大的泵；若集水池水位hc变小，控制调度系统维持该泵站当前状态；若泵站的所有泵均开启且当前水位hc仍然上涨，调度系统控制报警系统发出报警信息，并且控制调度系统关闭上级泵站的泵；

当前水位hc降低至开泵水位时，调度系统关闭默认启动的泵以外的其他泵；

当前水位低于停泵水位时，调度子系统停止该泵站的所有泵。

优选的，所述预排空调度包括：

根据气象预报数据预测到的降雨量以及降雨影响因子，结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入各个泵站的雨水量；

根据泵站停泵水位与启泵水位的差值h1乘以集水池底面积S1换算成可蓄水量Q，调度系统控制泵站水泵进行排水，使泵站集水池蓄水量大于或等于泵站的雨水量；

计算污水的剩余处理能力，调度系统根据泵站优先级调度各个泵站进行预排水控制，使得污水剩余处理能力大于或等于泵站集水池蓄水量；

预排空调度完成后，系统自动转入日常排水调度流程。

优选的，所述排水管网截流控制包括：

在降雨过程中，调度系统实时调取截流井水质数据，比较水质数据是否满足排放标准；当水质参数不满足排放要求时，调度系统打开污水调节阀门，进行排污处理；当水质参数满足排放要求时，调度系统关闭污水调节阀门；调度系统实时监测污水处理厂的负荷情况，当污水处理厂负荷大于最大负荷时，调度系统控制截流井污水调节闸门开度，降低截流井的截流倍数。

优选的，所述SWMM模型算法，采用修正非线性运动波近似，其计算过程采用连续方程与曼宁公式，通过汇流计算泵站的总雨水量；

连续方程为：

曼宁公式为：

式中，

为在控制单元体中的水体体积变化项，

为进出控制单元体的流量变化项；Q为流量；K为转换常数；S为阻力坡度；A为过水断面面积；R为水力半径；n为曼宁粗糙系数。

本发明的有益效果在于：本发明能够基于气象大数据分析提前控制开启水泵进行预排水，可有效防止因来不及排水而造成大面积积水；通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度，实现城市污水排放量最少且污水处理厂负荷达到平衡状态。

附图说明

图1是本发明的流程原理图；

图2是日常调度的流程图；

图3是预排空调度的流程图；

图4是排水管网截流控制过程的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明：

如附图1所示，本发明一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，包括日常调度、预排空调度与排水管网截流控制；

日常调度，用于预测进入泵站雨水量小于预设雨量时，系统对各个泵站进行日常调度控制；

预排空调度，用于根据气象大数据以及降水量预报信息，预估各污水泵站所负责的区域的出水水位上涨量，当预测进入泵站雨水量大于预设雨量时，调度系统在降雨之前提前控制开启水泵进行预排水；

排水管网截流控制，用于通过气象数据预测到的降雨量结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入当前混流管网雨水进水量，当雨水进水量大于或等于预设水量时，通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度。

优选的，所述日常调度包括：

在当前集水池水位hc高于开泵水位ho时，调度子系统打开该泵站默认启动的泵组；

实时监测当前泵站的集水池水位hc，在该泵站的泵未全部开启时，若集水池水位hc继续变大，调度系统开启该泵站剩余泵中流量最大的泵，若泵站的所有泵均开启且当前水位hc仍然上涨，调度系统控制报警系统发出报警信息，并且控制调度系统关闭上级泵站的泵；若集水池水位hc变小，调度系统维持该泵站当前状态，当前水位hc降低至开泵水位时，调度系统关闭默认启动的泵以外的其他泵，直到集水池水位hc小于停泵水位,调度系统停止该泵站所有泵；

当前水位低于停泵水位时，调度子系统停止该泵站的所有泵。

优选的，所述预排空调度包括：

根据气象预报数据预测到的降雨量以及降雨影响因子，结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入各个泵站的雨水量；

根据泵站停泵水位与启泵水位的差值h1乘以集水池底面积S1换算成可蓄水量Q，调度系统控制泵站水泵进行排水，使泵站集水池蓄水量大于或等于泵站的雨水量；

计算污水的剩余处理能力，调度系统根据泵站优先级调度各个泵站进行预排水控制，使得污水剩余处理能力大于或等于泵站集水池蓄水量；

预排空调度完成后，系统自动转入日常排水调度流程。

优选的，所述排水管网截流控制包括：

在降雨过程中，调度系统实时调取截流井水质数据，比较水质数据是否满足排放标准；当水质参数不满足排放要求时，调度系统打开污水调节阀门，进行排污处理；当水质参数满足排放要求时，调度系统关闭污水调节阀门；调度系统实时监测污水处理厂的负荷情况，当污水处理厂负荷大于最大负荷时，调度系统控制截流井污水调节闸门开度，降低截流井的截流倍数。

优选的，所述SWMM模型算法，采用修正非线性运动波近似，其计算过程采用连续方程与曼宁公式，通过汇流计算泵站的总雨水量；

连续方程为：

曼宁公式为：

式中，

为在控制单元体中的水体体积变化项，

为进出控制单元体的流量变化项；Q为流量；K为转换常数；S为阻力坡度；A为过水断面面积；R为水力半径；n为曼宁粗糙系数。控制单元体指SWMM算法中划分区域时所设定的各个区域。

本发明基于气象大数据的污水泵站智能运行调度运行，根据气象大数据得到泵站在雨天或者非雨天情况下，各个泵站根据汇入管道的雨量来调度泵站中水泵的运行方式；以及预测雨水水量进入污水处理厂的进水量，排水管网截流控制截流井的闸门开度，进行雨污水调节。

泵站水泵调度分为日常调度和预排空调度；

(1)日常调度：即预测进入泵站雨水量Vys小于预设雨量Vcon时，系统对各个泵站进行日常调度控制；如附图2所示，具体过程包括：

(a)在当前集水池水位hc高于开泵水位ho时，控制调度子系统打开该泵站默认启动的泵组；

(b)实时监测当前泵站集水池的水位hc，在该泵站的泵未全部开启时，若hc继续变大，调度系统控制开启该泵站剩余泵中流量最大的泵。若hc变小，控制调度系统维持该泵站当前状态。若泵站的所有泵均开启且当前水位hc仍然上涨，调度系统控制报警系统发出报警信息，并通知人工采取既定的紧急处理措施；并且控制调度系统关闭上级泵站的泵；

(c)当前水位hc降低至开泵水位ho时，调度系统关闭默认启动的泵以外的其他泵；

(d)当前水位hc低于停泵水位hs时，调度子系统停止该泵站的所有泵。

其中Vys为进入泵站雨水量；Vcon为预设雨量；hc为集水池水位；ho为开泵水位；hs为停泵水位。

(2)预排空调度：根据气象大数据以及降水量预报信息，预估出各污水泵站所负责的区域的出水水位上涨量，当预测进入泵站雨水量Vys大于预设雨量Vcon时，在降雨之前，调度系统提前控制开启水泵进行预排水，可有效防止因来不及排水而造成大面积积水。如附图3所示，具体过程包括：

(a)根据气象预报数据预测到的降雨量以及降雨影响因子，结合SWMM模型算法模拟降雨过程中进入各个泵站的雨水量Vys1…Vysn；

(b)根据泵站停泵水位与启泵水位的差值计算蓄水量Vxs，调度系统控制泵站水泵进行排水，使泵站集水池蓄水量Vxsn≥雨水量Vysn；

(c)计算污水处理厂的剩余处理能力，调度系统根据泵站优先级自动调度各个泵站进行预排水控制，要求污水处理厂剩余处理能力

(n为污水泵站数量)；

(d)预排空步骤完成后，系统自动转入日常排水调度流程。

其中Vysn为进入第n个泵站的雨水量；Vxsn为第n个泵站集水池蓄水量；VT为污水处理厂的剩余处理能力。

此外还采用基于雨量、水质大数据的雨季排水管网截流控制方法，针对智能截流井的控制，通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度，实现城市污水排放量最少且污水处理厂负荷恒定。如附图4所示，通过气象预报数据预测到的降雨量结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入当前混流管网雨水进水量Vr，当雨水进水量Vr≥预设水量Vcon时，通过大数据分析预测雨水初期水量进入污水处理厂的总量，计算污水处理厂的负荷增加量，调度系统预警污水处理厂提前做好应急预案。

在降雨过程中，调度系统实时调取截流井水质数据，比较水质数据是否满足排放标准，水质数据包括氨氮、总磷、COD等；当水质参数不满足排放要求时，调度系统打开污水调节闸门，雨污水排入污水处理厂，初期雨水进入污水处理厂，避免排入河道对河道造成污染；当水质参数满足排放要求时，调度系统关闭污水调节闸门，雨污水通过溢流口流入河道；在降雨中后期，雨水相对比较干净，大部分雨污水是通过溢流口流入道河道中，能够减少雨水对污水管网的负荷，减少污水处理厂的压力。

在降雨过程中，调度系统实时监测污水处理厂的负荷情况，当污水处理厂负荷大于最大负荷时，调度系统控制截流井污水调节闸门开度，降低截流井的截流倍数，使污水处理厂负荷达到平衡状态。

本发明能够基于气象大数据分析提前控制开启水泵进行预排水，有效防止因来不及排水而造成大面积积水；通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度，实现城市污水排放量最少且污水处理厂负荷达到平衡状态。

本发明的技术方案不限于上述具体实施例的限制，凡是根据本发明的技术方案做出的技术变形，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，其特征在于，包括日常调度、预排空调度与排水管网截流控制；

日常调度，用于当预测进入泵站雨水量小于预设雨量时，系统对各个泵站进行日常调度控制；

预排空调度，用于根据气象大数据以及降水量预报信息，预估各污水泵站所负责的区域的积水水位上涨量，当预测进入泵站雨水量大于预设最大雨量时，调度系统在降雨之前提前控制开启水泵进行预排水；

排水管网截流控制，用于通过气象数据预测到的降雨量结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入当前混流管网雨水进水量，当雨水进水量大于或等于预设水量时，通过雨量、水质大数据分析智能控制截流井的闸门开度。

2.根据权利要求1所述一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，其特征在于，所述日常调度包括：

在当前集水池水位hc高于开泵水位ho时，控制调度子系统打开该泵站默认启动的泵组；

实时监测当前泵站的集水池水位hc，在该泵站的泵未全部开启时，若集水池水位hc继续变大，控制调度系统开启该泵站剩余泵中流量最大的泵；若集水池水位hc变小，控制调度系统维持该泵站当前状态；若泵站的所有泵均开启且当前水位hc仍然上涨，调度系统控制报警系统发出报警信息，并且控制调度系统关闭上级泵站的泵；

当前水位hc降低至开泵水位时，调度系统关闭默认启动的泵以外的其他泵；

当前水位低于停泵水位时，调度子系统停止该泵站的所有泵。

3.根据权利要求1所述一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，其特征在于，所述预排空调度包括：

根据气象预报数据预测到的降雨量以及降雨影响因子，结合SWMM模型算法估算降雨过程中进入各个泵站的雨水量；

根据泵站停泵水位与启泵水位的差值h1乘以集水池底面积S1换算成可蓄水量Q，调度系统控制泵站水泵进行排水，使泵站集水池蓄水量大于或等于泵站的雨水量；

计算污水的剩余处理能力，调度系统根据泵站优先级调度各个泵站进行预排水控制，使得污水剩余处理能力大于或等于泵站集水池蓄水量；

预排空调度完成后，系统自动转入日常排水调度流程。

4.根据权利要求1所述一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，其特征在于，所述排水管网截流控制包括：

在降雨过程中，调度系统实时调取截流井水质数据，比较水质数据是否满足排放标准；当水质参数不满足排放要求时，调度系统打开污水调节阀门，进行排污处理；当水质参数满足排放要求时，调度系统关闭污水调节阀门；调度系统实时监测污水处理厂的负荷情况，当污水处理厂负荷大于最大负荷时，调度系统控制截流井污水调节闸门开度，降低截流井的截流倍数。

5.根据权利要求1所述一种基于气象大数据的排水设施智能调度方法，其特征在于，所述SWMM模型算法，采用修正非线性运动波近似，其计算过程采用连续方程与曼宁公式，通过汇流计算泵站的总雨水量；

连续方程为：

曼宁公式为：

式中，

为在控制单元体中的水体体积变化项，

为进出控制单元体的流量变化项；Q为流量；K为转换常数；S为阻力坡度；A为过水断面面积；R为水力半径；n为曼宁粗糙系数。

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