CN114610085A - 一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，包括如下步骤：S1，根据单水箱高低液位变化，通过液位反推用水量算法反向推导单水箱半小时级用水量；S2，运用ARIMA模型对未来一周单水箱日用水量进行预测，并每日迭代模型，重新预测未来一周单水箱日用水量；S3，计算单水箱的半小时级的用水权重，并结合未来一周的日用水量预测值，得到单水箱未来一周的每半小时的用水量预测值；S4，根据液位控制算法和用水量预测值，生成未来一周的半小时级的补水液位和停补液位，并每日更新未来一周的半小时级的补水液位和停补液位；S5，利用通用水龄公式每日计算水箱的实际水龄。

Description

一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法

技术领域

本发明涉及智能控制、二次供水系统领域，特别是涉及一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法。

背景技术

二次供水指单位或个人将城市公共供水或自建设施供水经储存、加压，通过管道再供用户，通常以水箱、和水泵机组作为二次供水的设施。但二次供水存在污染问题，主要体现为：(1)水箱、的通气管、溢流管封口未做防护处理导致蚊虫鼠蚁或其他异物进入池内；(2)水箱、的排水管、溢流管与下水道连接，或者被埋没在污水中，导致污水通过倒虹吸进入内；(3)水箱、中的自来水停留时间过长，导致水中余氯挥发，无法满足持续消毒的需要。

当前上海市的二次供水系统中，存在大量老旧小区，泵房和屋顶水箱设计尺寸偏大，导致自来水进入小区泵房和屋顶水箱滞留时间过长，余氯挥发较大，存在细菌增殖等风险。本发明通过降低饮用水在小区、水箱的滞留时间(水龄)，减少余氯挥发，保障居民饮用水“最后一公里”的安全。

发明内容

为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，根据用户用水量浮动调整水箱液位，实现水箱水箱按需补水，以降低饮用水在水箱的滞留时间。

为达上述目的，本发明提出一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，包括如下步骤：

步骤S1，根据单水箱高低液位变化，通过液位反推用水量算法反向推导单水箱半小时级用水量；

进一步地，步骤S1中包括如下步骤：

步骤S11，于液位反推用水量算法，输入水箱液位和水箱底面积数据，提取一天内所有的高液位点和低液位点；

进一步地，于步骤S11中，所述高液位点和低液位点的确定包括如下步骤：

步骤S111，判断液位差ΔL的大小，ΔL为近一周历史数据的最高液位和最低液位差，若ΔL≤0.1米，执行步骤S122，若ΔL>0.1米，执行步骤S123；

步骤S112，液位时间t对应的液位值L_t，令时间差Δt＝5min，第一液位差ΔL₁＝L_t-L_t-Δt，第二液位差ΔL₂＝L_t+Δt-L_t，若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最高液位，且ΔL₁>0.01米，且ΔL₂<＝0，则L_t标记为高液位点；若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最低液位，且ΔL₁<＝0，且ΔL₂>0.01米，则L_t标记为低液位点；

步骤S113，液位时间t对应的液位值L_t，令时间差Δt＝15min，第一液位差ΔL₁＝L_t-L_t-Δt，第二液位差ΔL₂＝L_t+Δt-L_t，若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最高液位，ΔL₁>0.03米，且ΔL₂<＝0，则L_t标记为高液位点；若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最低液位，ΔL₁<＝0，且ΔL₂>0.03米，则L_t标记为低液位点。

步骤S12，把一天分成多个小时间段，根据小时间段的高液位点和低液位点之差、液位时间和液位时间对应的液位值，遍历、标记高液位点和低液位点；

步骤S13，标记整点、半点对应的液位点和一天内的第一个、最后一个液位点；

步骤S14，提取步骤S12和步骤S13标记的液位点，按照时间升序排列；

步骤S15，对升序排列后的所有液位点求一阶差分，得到差分结果，提取小于等于零的差分结果，形成所有的液位下降高度G＝[G₁,G₂,...]；

步骤S16，计算单水箱的半小时级用水量Q_i，具体为：

Q_i＝S_i*S₀

其中，i＝1,2,3,...,48，S_i为每半小时内液位下降总高度，S₀为水箱底面积，G_ij为步骤S15中求取的在相应半小时时间段所有的液位下降高度。

步骤S2，运用ARIMA模型对未来一周单水箱日用水量进行预测，并每日迭代模型，重新预测未来一周单水箱日用水量；

进一步地，步骤S2包括如下步骤：

步骤S21，提取最近两个月所述步骤S1中求取的单水箱半小时级用水量的历史值，对所述历史值汇总求和，得到单水箱的每日用水量；

步骤S22，采用ARIMA模型训练最近两个月的所述单水箱半小时级用水量历史数据，得到单水箱ARIMA模型；

步骤S23，利用单水箱ARIMA模型和单水箱的每日用水量，预测未来一周单水箱的日用水量；

步骤S24，每日对单水箱ARIMA模型迭代更新，重新预测未来一周单水箱日用水量。

步骤S3，计算单水箱半小时级的用水权重，结合所述未来一周单水箱日用水量预测值，得到单水箱未来一周每半小时的用水量预测值；

进一步地，步骤S3包括如下步骤：

步骤S31，提取最近一个月单水箱半小时级的实际用水量数据；

步骤S32，对单水箱半小时级的实际用水量数据进行异常值处理；

进一步地，于步骤S32中，所述异常值处理具体为：

对单水箱半小时级的实际用水量数据计算四分之一分位数T₁和四分之三分位数T₃，剔除大于T₃+1.5×(T₃-T₁)和剔除小于T₁-1.5×(T₃-T₁)的异常值。

步骤S33，根据异常值处理后的实际用水量数据，计算单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，具体为：

其中Q_ij为单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，Q_ijm为实际用水量，i代表周几，i＝1,2,3,...,7，j代表每半小时，j＝1,2,3,...,48，m代表第几周，m＝1,2,3,4。

步骤S34，根据所述单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，计算单水箱最近一个月周一到周日每半小时的用水权重σ_ij，具体为：

其中，σ_ij＝[σ_i1，σ_i2,...,σ_ij,...,σ_i48]，i为周几，j为每半小时，Q_ij＝[Q_i1，Q_i2,...,Q_ij,...,Q_i48]，Q_ij为步骤S33中所述单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量；

步骤S35，根据所述用水权重，结合步骤S2中所述预测的未来一周单水箱日用水量，得到单水箱未来一周每半小时的用水量预测值q_ij，具体为：

q_ij＝QF_i×σ_ij

其中，QF_i为步骤S2中预测的未来一周单水箱日用水量，σ_ij为周一到周日每半小时的用水权重，σ_ij＝[σ_i1，σ_i2,...,σ_ij,...,σ_i48]，i为周几，i＝1,2,3,4,5,6,7，j为每半小时。

步骤S4，根据所述单水箱未来一周每半小时的用水量预测值和液位控制算法，生成未来一周的半小时级的补水液位和停补液位，并每日更新所述补水液位和停补液位；

进一步地，步骤S4包括如下步骤：

步骤S41，提取步骤S3中单水箱未来一周每半小时的用水量预测值；

步骤S42，利用液位控制算法确定单水箱的补水液位和停补液位，并每日更新所述补水液位和停补液位，设备按照补水液位和停补液位方案对水箱液位进行控制。

进一步地，步骤S42包括如下步骤：

LMIN_ij＝L₀+ΔL₂

若LMAX_ij-(L₀+ΔL₂)<ΔL₁，则

若

则

若

则

其中，LMIN_ij为补水液位，LMAX_ij为停补液位，L₀为水箱可调节到的最低液位，L_R为水箱可调节到的最高液位，ΔL₁为设置的单次最低补水高度差，ΔL₂为设置的最低液位、最高液位与极限液位的高度差，i为周几，i＝1,2,3,4,5,6,7，j为每半小时，n为根据j的时间阶段、高层或者多层选取的不同存水时长。

步骤S5，根据所述补水液位和停补液位，利用通用水龄公式每日计算水箱的实际水龄，通过所述实际水龄评估得到最佳液位控制方案。

进一步地，于步骤S5中进一步包括如下步骤：

步骤S51，利用动态的混合水龄公式确定水箱水龄，水箱水龄的计算结果达到稳定阶段时的水龄为实际水龄；

进一步地，于步骤S51中，所述动态的混合水龄公式具体为：

其中，o为水龄，V_进为当前时刻进水量，o_进为进水水龄，V为当前时刻水箱水量，

为上一时刻的水龄，Δt为当前时刻和上一时刻的时间差，若V<V_进，则o为零；

步骤S52，提取多个水箱的所述实际水龄数值并做平均值，得到水龄平均值；

步骤S53，对所述水龄平均值进行数据分析，得到水箱平均日用水量、水箱平均存水量和水龄之间的相关关系，进行回归分析并拟合静态水龄公式，所述静态水龄公式为通用水龄公式；

进一步地，于步骤S53中，所述拟合的静态水龄公式为：

其中，o为水龄，V为水箱的平均存水量，Q为水箱的平均日用水量。

步骤S54，对静态水龄公式进行精度检验。

与现有技术相比，本发明一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法的有益效果在于：

(1)通过液位控制算法，可以动态生成水箱低液位和高液位方案，并通过该方案对水箱液位进行浮动控制；

(2)通过液位反推水箱用水量算法，解决了无远传水表、远程水表未完全覆盖和远传水表数据采集滞后的难题，可根据水箱液位变化快速计算水箱用水量，为精确预测日水箱用水量奠定基础，避免了传统居民远传小表数据上报时间比较滞后、数据量大，导致方案滞后、运行繁琐、精度不高的问题；

(3)通过水龄公式，对液位控制的效果进行评估，并拟合静态水龄公式作为通用水龄公式，方便二次供水业务中对水龄的快速排摸；

(4)通过拟合水箱的用水规律算法，基于不同的水箱用水规律，开发拟合水箱的用水规律算法，分析不同水箱的用水规律，为精准预测30分级的水箱用水量奠定基础。

附图说明

图1为本发明一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法的步骤流程图；

图2为本发明公开的一个优选实施例之标记最低最高点的示意图；

图3为本发明公开的一个优选实施例之标记整点和半点的示意图；

图4-a为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法应用小区1号水箱周一到周日每日用水规律分布图；

图4-b为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法应用小区2号水箱周一到周日每日用水规律分布图；

图5为本发明公开的一个优选实施例之补水液位和停补液位方案示意图；

图6为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法控制的实际液位变化趋势图；

图7为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法控制的长期历史趋势图；

图8为传统的浮球阀控制的液位变化趋势图；

图9为干簧管控制的液位变化趋势图；

图10为本发明公开的一个优选实施例之利用混合水龄公式确定的水龄变化趋势图；

图11为本发明公开的一个优选实施例之水龄与存水量/日用水量关系图；

图12为本发明公开的一个优选实施例之回归分析结果图；

图13为本发明公开的一个优选实施例之养老院水箱水龄变化趋势图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。

图1为本发明一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法的步骤流程图。如图1所示，本发明一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，包括如下步骤：

步骤S1，根据单水箱高低液位变化，通过液位反推用水量算法反向推导单水箱半小时级用水量；

其中，液位采集频率至少1次/min。

在本实施例中，步骤S1进一步包括如下步骤：

步骤S11，于液位反推用水量算法，输入水箱液位和水箱底面积，提取一天内高液位点和低液位点；

进一步地，在本实施例中，高液位点和低液位点的确定包括如下步骤：

步骤S111，判断液位差ΔL的大小，ΔL为近一周历史数据的最高液位和最低液位差，若ΔL≤0.1米，执行步骤S122，若ΔL>0.1米，执行步骤S123；

步骤S112，液位时间t对应的液位值L_t，令时间差Δt＝5min，第一液位差ΔL₁＝L_t-L_t-Δt，第二液位差ΔL₂＝L_t+Δt-L_t，若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最高液位，且ΔL₁>0.01米，且ΔL₂<＝0，则L_t标记为高液位点；若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最低液位，且ΔL₁<＝0，且ΔL₂>0.01米，则L_t标记为低液位点；

步骤S113，液位时间t对应的液位值L_t，令时间差Δt＝15min，第一液位差ΔL₁＝L_t-L_t-Δt，第二液位差ΔL₂＝L_t+Δt-L_t，若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最高液位，ΔL₁>0.03米，且ΔL₂<＝0，则L_t标记为高液位点；若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最低液位，ΔL₁<＝0，且ΔL₂>0.03米，则L_t标记为低液位点。

步骤S12，把一天分成多个小时间段，根据小时间段的高液位点和低液位点之差、液位时间和液位时间对应的液位值，遍历、标记高液位点和低液位点；

图2为本发明公开的一个优选实施例之标记最低最高点的示意图，参考图2，本实施例中，对最高液位点和最低液位点所做的标记。

步骤S13，标记整点、半点对应的液位点和一天内的第一个、最后一个液位点，也就是，标记00：00、00：30、1：00、1：30......对应的液位数据。

图3为本发明公开的一个优选实施例之标记整点和半点的示意图，参考图3，本实施例中，对整点和半点的液位点所做的标记。

步骤S14，提取步骤S12和步骤S13标记的液位点，按照时间升序排列，令提取的标记的点为M＝[M₁,M₂,...,M_n]；

步骤S15，对升序排列后的所有液位点求一阶差分，得到差分结果，提取小于等于零的差分结果，形成所有的液位下降高度G＝[G₁,G₂,...]；

步骤S16，计算单水箱的半小时级用水量Q_i，具体为：

Q_i＝S_i*S₀

其中，i＝1,2,3,...,48，S_i为每半小时内液位下降总高度，S₀为水箱底面积，G_ij为步骤S15中求取的在相应半小时时间段所有的液位下降高度。

步骤S2，利用所述单水箱半小时级用水量，运用ARIMA模型对未来一周单水箱日用水量进行预测，并每日迭代模型，重新预测未来一周单水箱日用水量；

在本实施例中，于步骤S2中进一步包括如下步骤：

步骤S21，提取最近两个月所述步骤S1中求取的单水箱半小时级用水量的历史值，对所述历史值汇总求和，得到单水箱的每日用水量；

步骤S22，采用ARIMA模型训练最近两个月的所述单水箱半小时级用水量历史数据，得到单水箱ARIMA模型；

步骤S23，利用单水箱ARIMA模型和单水箱的每日用水量，预测未来一周单水箱的日用水量QF_i，i代表周几，i＝1,2,3,4,5,6,7；

步骤S24，每日对单水箱ARIMA模型迭代更新，重新预测未来一周单水箱日用水量。

步骤S3，计算单水箱半小时级的用水权重，结合所述未来一周单水箱日用水量预测值，得到单水箱未来一周每半小时的用水量预测值；

在本实施例中，步骤S3进一步包括如下步骤：

步骤S31，提取最近一个月单水箱半小时级的实际用水量数据；

步骤S32，对单水箱半小时级的实际用水量数据进行异常值处理；

进一步地，于步骤S32中，所述异常值处理具体为：

对单水箱半小时级的实际用水量数据求四分之一分位数T₁和四分之三分位数T₃，剔除大于T₃+1.5×(T₃-T₁)和剔除小于T₁-1.5×(T₃-T₁)的异常值。

步骤S33，根据异常值处理后的实际用水量数据，计算单水箱一个月内周一到周日每半小时的平均用水量，具体为：

其中，Q_ij为单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，Q_ijm为实际用水量。i代表周几，i＝1,2,3,...,7。j代表每半小时，j＝1,2,3,...,48。m代表第几周，因选取近四周的历史数据，故m＝1,2,3,4。

步骤S34，根据所述单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，计算单水箱最近一个月周一到周日每半小时的用水权重σ_ij，具体为：

其中，σ_ij＝[σ_i1，σ_i2,...,σ_ij,...,σ_i48]，i为周几，j为每半小时，Q_ij＝[Q_i1，Q_i2,...,Q_ij,...,Q_i48]，Q_ij为步骤S33中所述单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量；

步骤S35，根据所述用水权重，结合步骤S2中所述预测的未来一周单水箱日用水量，得到单水箱未来一周每半小时的用水量预测值q_ij，具体为：

q_ij＝QF_i×σ_ij

其中，QF_i为步骤S2中预测的未来一周单水箱日用水量，σ_ij为周一到周日每半小时的用水权重，σ_ij＝[σ_i1，σ_i2,...,σ_ij,...,σ_i48]，i为周几，i＝1,2,3,4,5,6,7，j为每半小时。

于步骤S3中，在计算用水权重时，因每个水箱的用水规律不同，需要分别求取每个水箱的用水权重。本实施例中以小区1号水箱和小区2号水箱为例进一步说明：

图4-a为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法应用小区1号水箱周一到周日每日用水规律分布图，参考图4-a，可见1号水箱周一到周五工作日晚高峰用水量较大，休息日晚高峰用水量比工作日低。

图4-b为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法应用小区2号水箱周一到周日每日用水规律分布图，参考图4-b，可见2号水箱没有显著的早晚用水高峰。

图4-a与图4-b中两水箱用水规律明显不同，因此需要动态拟合单水箱的用水规律。

步骤S4，根据所述单水箱未来一周每半小时的用水量预测值和液位控制算法，生成未来一周的半小时级的补水液位和停补液位，并每日更新所述补水液位和停补液位，设备按照补水液位和停补液位方案对水箱液位进行控制；

在本实施例中，步骤S4进一步包括如下步骤：

步骤S41，提取步骤S3中单水箱未来一周每半小时的用水量预测值Q_i＝[Q_i1，Q_i2,...,Q_ij,...,Q_i48]。

步骤S42，利用液位控制算法确定单水箱的补水液位和停补液位，并每日更新所述补水液位和停补液位，设备按照补水液位和停补液位方案对水箱液位进行控制；

本实施例中，于步骤S42中进一步包括如下步骤，具体为：

LMIN_ij＝L₀+ΔL₂

若LMAX_ij-(L₀+ΔL₂)<ΔL₁，则

若

则

若

则

其中，LMIN_ij为补水液位，LMAX_ij为停补液位，L₀为水箱可调节到的最低液位，L_R为水箱可调节到的最高液位，ΔL₁为设置的单次最低补水高度差，ΔL₂为设置的最低液位、最高液位与极限液位的高度差，i为周几，i＝1,2,3,4,5,6,7，j为每半小时，n为根据j的时间阶段、高层或者多层选取的不同存水时长。

本实施例中，图5为本发明公开的一个优选实施例之补水液位和停补液位方案示意图，图5中，表示停补液位方案的曲线位于表示补水液位方案的曲线上方，若水箱液位低于补水液位方案曲线，则开始补水；若水箱液位高于停补液位方案曲线，则停止补水。

图6为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法控制的实际液位变化趋势图，图6中呈现了两个变化，其中：

变化趋势一：水箱早晚高峰用水量比较大，此时，液位控制方法控制早晚高峰多补水，午间和晚间少补水；

变化趋势二：水箱早高峰用水量少，晚高峰用水量多，此时，液位控制方法控制早高峰补水量低于晚高峰补水量。

图7为本发明公开的一个优选实施例之液位控制算法控制的长期历史趋势图，本实施例中，该水箱用水量从每日14吨下降到每日10吨水，因此，本发明一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法控制的液位高度作出了相应的调整。

图8为传统的浮球阀控制的液位变化趋势图，如图8所示，液位一直是恒定高液位，饮用水在水箱滞留时间很长。

图9为干簧管控制的液位变化趋势图，如图9所示，通过干簧管控制固定高度补水，固定高度停水，补水高度差固定，没有结合用水量浮动调整补水次数和单次补水高度，不利于泵组节能和提高水质。

图8和图9均为水箱传统的液位控制方式，没有结合用户用水量浮动调整水箱液位高度。图6和图7所呈现的是基于本发明所述的液位控制方法控制的液位变化趋势，通过对比可见本发明所述的液位控制方法的控制方式完全可以按照用户需水量随需补水，降低饮用水在水箱的滞留时间，提高饮用水水质。

步骤S5，根据所述补水液位和停补液位，利用通用水龄公式每日计算水箱的实际水龄，通过所述实际水龄评估得到最佳液位控制方案。

本实施例中，于步骤S5中进一步包括如下步骤：

步骤S51，利用动态的混合水龄公式确定水箱水龄，水箱水龄的计算结果达到稳定阶段时的水龄为实际水龄；

进一步地，于步骤S51中，所述动态的混合水龄公式具体为：

其中，o为水龄，V_进为当前时刻进水量，o_进为进水水龄，V为当前时刻水箱水量，

为上一时刻的水龄，Δt为当前时刻和上一时刻的时间差，若V<V_进，则o为零；

图10为本发明公开的一个优选实施例之利用混合水龄公式确定的水龄变化趋势图，如图10所示，给定初始水龄为0，图中前段部分水龄上升是因为设定初始水龄为零导致，通过矩形框圈出的部分代表水龄到达稳定状态，此时稳定阶段的水龄为实际的、真实的水龄。

步骤S52，提取多个水箱的所述真实水龄数值并做平均值，得到水龄平均值；

步骤S53，对所述水龄平均值进行数据分析，得到水箱平均日用水量、水箱平均存水量和水龄之间的相关关系，进行回归分析并拟合静态水龄公式，所述静态水龄公式为通用水龄公式；

进一步地，于步骤S53中，所述静态水龄公式具体为：

其中，o为水龄，V为水箱的平均存水量，Q为水箱的平均日用水量。

图11为本发明公开的一个优选实施例之水龄与存水量/日用水量关系图，如图11所示，水龄与存水量/日用水量之间存在明显的线性相关关系，接近正比例函数。

图12为本发明公开的一个优选实施例之回归分析结果图，如图12所示，R-squared(拟合度)为0.9997接近于1，p-value值(p值)小于0.05，可见回归效果好。

步骤S54，对静态水龄公式进行精度检验。

进一步地，在本实施例中，根据步骤S53确定水龄，拟合静态水龄公式选用居民小区的高层和多层水箱水龄数据；现选取一家养老院做水龄进行精度分析，该养老院水箱底面积为6平方米，浮球阀控制水箱液位，水箱液位恒定1.5米，日用水量为18.05吨，按照步骤S53的静态水龄公式

得出该养老院的水箱水龄为10.91小时。

图13为本发明公开的一个优选实施例之养老院水箱水龄变化趋势图，如图13所示，按照步骤S51混合水龄公式确定的水龄变化趋势，求取平均水龄为10.78小时。

由此可见，通过步骤S51与步骤S53确定的水龄结果非常接近，精度较高。此外，步骤S53能够应用于多种水箱液位控制模式，通用且简便，能够极大方便业务应用中水箱水龄排摸工作，因此将其作为通用水龄公式。

本发明按照水龄限值调整的液位控制方案，例如水龄不能超过24小时，需要通过实际水龄来验证水龄是否超过24小时，也就是验证液位控制效果。

本发明基于上述步骤，通过液位反推用户用水量算法实时采集水箱用户用水量；通过用户用水量预测模型进行用户用水规律分析，得到未来一周的半小时级用户用水量预测值；利用液位控制算法，根据用户用水量预测值计算未来几天的液位浮动控制方案，在用水量高峰时液位控制算法给出高液位控制方案，在用水量低谷时液位控制算法给出低液位控制方案，通过水龄公式评估液位控制方案的效果；本发明可以有效解决饮用水在二次供水系统中在小区水箱滞留时间长的问题，降低水龄，提高居民饮用水水质。

综上所述，本发明一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法集成水箱液位反推用户用水量算法、用户用水量预测模型和液位控制算法，通过水箱液位的高低波动变化反向推导水箱的用水量，根据水箱用水量的历史值，预测未来几天的用户用水量，最终根据用户用水量的预测值和液位控制算法，给出水箱和的液位控制方案，实现水箱水箱按需补水，降低饮用水在水箱的滞留时间(水龄)。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。

Claims (10)

1.一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，包括如下步骤：

步骤S1，根据单水箱高低液位变化，通过液位反推用水量算法反向推导单水箱半小时级用水量；

步骤S2，利用所述单水箱半小时级用水量，运用ARIMA模型对未来一周单水箱日用水量进行预测，并每日迭代模型，重新预测未来一周单水箱日用水量；

步骤S3，计算单水箱半小时级的用水权重，结合所述未来一周单水箱日用水量预测值，得到单水箱未来一周每半小时的用水量预测值；

步骤S4，根据所述单水箱未来一周每半小时的用水量预测值和液位控制算法，生成未来一周的半小时级的补水液位和停补液位，并每日更新所述补水液位和停补液位，设备按照补水液位和停补液位方案对水箱液位进行控制；

步骤S5，根据所述补水液位和停补液位，利用通用水龄公式每日计算水箱的实际水龄，通过所述实际水龄评估液位控制效果。

2.如权利要求1所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S1中进一步包括如下步骤：

步骤S11，于液位反推用水量算法，输入水箱液位和水箱底面积数据，提取一天内所有的高液位点和低液位点；

步骤S12，把一天分成多个小时间段，根据小时间段的高液位点和低液位点之差、液位时间和液位时间对应的液位值，遍历、标记高液位点和低液位点；

步骤S13，标记整点、半点对应的液位点和一天内的第一个、最后一个液位点；

步骤S14，提取步骤S12和步骤S13标记的液位点，按照时间升序排列；

步骤S15，对升序排列后的所有液位点求一阶差分，得到差分结果，提取小于等于零的差分结果，形成所有的液位下降高度G＝[G₁,G₂,...]；

步骤S16，计算单水箱的半小时级用水量Q_i，具体为：

Q_i＝S_i*S₀

其中，i＝1,2,3,...,48，S_i为每半小时内液位下降总高度，S₀为水箱底面积，G_ij为步骤S15中求取的在相应半小时时间段所有的液位下降高度。

3.如权利要求1所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S2中进一步包括如下步骤：

步骤S21，提取最近两个月所述步骤S1中求取的单水箱半小时级用水量的历史值，对所述历史值汇总求和，得到单水箱的每日用水量；

步骤S22，采用ARIMA模型训练最近两个月的所述单水箱半小时级用水量历史数据，得到单水箱ARIMA模型；

步骤S23，利用所述单水箱ARIMA模型和所述单水箱的每日用水量，预测未来一周单水箱的日用水量；

步骤S24，每日对所述单水箱ARIMA模型迭代更新，重新预测未来一周单水箱日用水量。

4.如权利要求1所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S3进一步包括如下步骤：

步骤S31，提取最近一个月单水箱半小时级的实际用水量数据；

步骤S32，对单水箱半小时级的实际用水量数据进行异常值处理；

步骤S33，根据异常值处理后的实际用水量数据，计算单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，具体为：

其中，Q_ij为单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，Q_ijm为实际用水量，i代表周几，i＝1,2,3,...,7，j代表每半小时，j＝1,2,3,...,48，m代表第几周，m＝1,2,3,4。

步骤S34，根据所述单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量，计算单水箱最近一个月周一到周日每半小时的用水权重σ_ij，具体为：

其中，σ_ij＝[σ_i1，σ_i2,...,σ_ij,...,σ_i48]，i为周几，j为每半小时，Q_ij＝[Q_i1，Q_i2,...,Q_ij,...,Q_i48]，Q_ij为步骤S33中所述单水箱最近一个月周一到周日每半小时的平均用水量；

步骤S35，根据所述用水权重，结合步骤S2中所述预测的未来一周单水箱日用水量，得到单水箱未来一周每半小时的用水量预测值q_ij，具体为：

q_ij＝QF_i×σ_ij

其中，QF_i为步骤S2中预测的未来一周单水箱日用水量，σ_ij为周一到周日每半小时的用水权重，σ_ij＝[σ_i1，σ_i2,...,σ_ij,...,σ_i48]，i为周几，i＝1,2,3,4,5,6,7，j为每半小时。

5.如权利要求1所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S4中进一步包括如下步骤：

步骤S41，提取步骤S3中单水箱未来一周每半小时的用水量预测值；

步骤S42，利用液位控制算法确定单水箱的补水液位和停补液位，并每日更新所述补水液位和停补液位，设备按照补水液位和停补液位方案对水箱液位进行控制。

6.如权利要求1所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S5中进一步包括如下步骤：

步骤S51，利用动态的混合水龄公式确定水箱水龄，水箱水龄的计算结果达到稳定阶段时的水龄为实际水龄；

步骤S52，提取多个水箱的所述实际水龄数值并做平均值，得到多个水箱水龄平均值；

步骤S53，对所述水龄平均值进行数据分析，得到水箱平均日用水量、水箱平均存水量和水龄之间的相关关系，进行回归分析并拟合静态水龄公式；

步骤S54，对静态水龄公式进行精度检验。

7.如权利要求2所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S11中，高液位点和低液位点的确定包括如下步骤：

步骤S111，判断液位差ΔL的大小，ΔL为近一周历史数据的最高液位和最低液位差，若ΔL≤0.1米，执行步骤S122，若ΔL>0.1米，执行步骤S123；

步骤S112，液位时间t对应的液位值L_t，令时间差Δt＝5min，第一液位差ΔL₁＝L_t-L_t-Δt，第二液位差ΔL₂＝L_t+Δt-L_t，若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最高液位，且ΔL₁>0.01米，且ΔL₂<＝0，则L_t标记为高液位点；若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最低液位，且ΔL₁<＝0，且ΔL₂>0.01米，则L_t标记为低液位点；

步骤S113，液位时间t对应的液位值L_t，令时间差Δt＝15min，第一液位差ΔL₁＝L_t-L_t-Δt，第二液位差ΔL₂＝L_t+Δt-L_t，若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最高液位，ΔL₁>0.03米，且ΔL₂<＝0，则L_t标记为高液位点；若L_t等于时间段区间[t-Δt,t+Δt]内所有液位中的最低液位，ΔL₁<＝0，且ΔL₂>0.03米，则L_t标记为低液位点。

8.如权利要求4所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S32中，所述异常值处理具体为：

对单水箱半小时级的实际用水量数据计算四分之一分位数T₁和四分之三分位数T₃，剔除大于T₃+1.5×(T₃-T₁)和剔除小于T₁-1.5×(T₃-T₁)的异常值。

9.如权利要求5所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S42进一步包括如下步骤：

LMIN_ij＝L₀+ΔL₂

若LMAX_ij-(L₀+ΔL₂)<ΔL₁，则

若

则

若

则

其中，LMIN_ij为补水液位，LMAX_ij为停补液位，L₀为水箱可调节到的最低液位，L_R为水箱可调节到的最高液位，ΔL₁为设置的单次最低补水高度差，ΔL₂为设置的最低液位、最高液位与极限液位的高度差，i为周几，i＝1,2,3,4,5,6,7，j为每半小时，n为根据j的时间阶段、高层或者多层选取的不同存水时长。

10.如权利要求6所述的一种基于水龄的二次供水水箱的液位控制方法，其特征在于，于步骤S51中，所述动态的混合水龄公式具体为：

其中，o为水龄，V_进为当前时刻进水量，o_进为进水水龄，V为当前时刻水箱水量，

为上一时刻的水龄，Δt为当前时刻和上一时刻的时间差，若V<V_进，则o为零；

于步骤S53中，所述拟合的静态水龄公式为：

其中，o为水龄，V为水箱的平均存水量，Q为水箱的平均日用水量。

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