CN114647683A - 智慧水务综合管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智慧水务综合管理系统，包括综合管理系统，所述综合管理系统为以云平台为基础，并结合数据处理、机器视觉、智能算法和业务模型实现大规模计算和智慧决策的人工智能系统，所述综合管理系统包括云平台体系、支撑平台、数据资源池和使能平台。通过设置的智慧水务管理系统可以实现保障工程施工质量的需要、保障工程安全运行的需要、保障工程科学调水的需要、保障工程应急处置的需要、保障工程高效管理的需要，采用以大数据为基础的数据挖掘、深度学习等智慧化方法，能够实现现有工程信息化系统对水电站和泵站的运行状态进行监测和控制能力，能够将水源区水情自动测报系统、水电站运行控制系统等重新整合，避免形成数据孤岛。
Description
技术领域
本发明属于水务管理技术领域，具体涉及智慧水务综合管理系统。
背景技术
智慧水务属于新兴行业，目前业内企业数量较少，多数企业是在传统主营业务基础上向智慧水务拓展，行业生命周期整体处于成长阶段。目前尚未出现全面领先的企业，行业企业规模普遍偏小。传统的水务管理系统与智慧行业提出的“透彻感知、全面互联、深度挖掘、智能应用”还有较大差距。主要表现在以下几方面：
一是信息获取不全面。工程安全是工程运行调度的基础，一期工程信息化系统主要开展水雨情、水质的监测，未涉及土建工程和机电设备的运行状态的监测。
二是模型方法不智慧。工程信息化系统应用子系统中的支撑模型，主要以传统的水利模型为主，决策结果的不确定性高；以大数据为基础的数据挖掘、深度学习等智慧化方法还未使用。
三是控制手段不具备。水电站和闸泵阀等机电设备是调度控制的抓手，传统工程信息化系统只能通过数据库/表对水电站和泵站的运行状态进行监测，不具备控制能力。
四是多个系统不集成。工程相关信息化系统有：安全监测系统、水源区水情自动测报系统、运行控制系统等，这些系统分散布置、形成数据孤岛。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供智慧水务综合管理系统，解决了信息获取不全面、模型方法不智慧、控制手段不具备和多个系统不集成的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：智慧水务综合管理系统，包括综合管理系统，所述综合管理系统为以云平台为基础，并结合数据处理、机器视觉、智能算法和业务模型实现大规模计算和智慧决策的人工智能系统，所述综合管理系统包括云平台体系、支撑平台、数据资源池和使能平台。
所述云平台体系为综合管理系统的基础，所述支撑平台为综合管理系统中水利工程运行的综合集成环境，所述支撑平台包括应用基础组件、应用构件和公共服务，所述数据资源池为建立在云平台体系上的海量数据存储和管理体系，所述数据资源池为综合管理系统的数据记忆体，所述数据资源池包括数据汇集、数据整理、数据存储、数据服务和数据应用，所述数据存储包括应用数据存储、管理数据和大数据存储，所述数据服务包括计算工具和服务数据，所述数据应用包括智能仿真、智能诊断、智能预测和智能控制，所述使能平台包括业务建模和智能开发与能力输出，所述业务建模包括逻辑分析、围绕水文建模、水质建模、水力建模和工程建模，所述智能开发与能力输出包括数据挖掘、知识运用、融合分析和规则应用。
优选的，所述综合管理系统包括知识自动更新模块，所述综合管理系统通过知识自动更新模块分析、消化相关实时数据信息，并推理水利工程运行状态产生相应的应对措施，从而实现自我反馈、自我调节和知识的积累。
优选的，所述综合管理系统包括主动服务，所述主动服务为综合管理系统的主要表现手段，所述主动服务通过数据挖掘发现那些隐藏在大数据背后的信息，并通过大数据技术辅助决策制定运行调度方案、闸泵阀的控制策略和匹配相应的应急预案。
优选的，所述数据汇集包括江河水系数据、水利工程数据、管理活动管理数据和其他行业数据，所述数据汇集还包括工程视频和雷达无人机。
优选的，所述数据整理包括数据标准编制和数据整编，所述数据整理还包括数据采集工具、清洗转化和解码转化。
优选的，所述应用数据存储包括基础数据库、业务数据库、专题数据库、共享数据库和决策数据库，所述应用数据存储还包括文件、多媒体数据，所述整理数据包括清洗、转换、聚合和汇总，所述大数据存储包括水雨情、水质、工情、气象、水资源、社会经济、水文预报、工程调度和洪水演进。
优选的，所述计算工具包括更新、检索、统计、分析、分布计算、离线计算、流式计算和内存计算，所述服务数据包括实时水雨情服务、实时水质监测、来水量不确定性、需水量预测、水质变化预测、水动力仿真服务、智能调度服务、三维可视化服务、应急预案查询和方案比选服务。
优选的，所述数据应用还包括智能感知、智能调度、智能处置和智能管理。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、通过借助云计算和人工智能等，对采集到的海量数据开展大数据分析，挖掘支撑水利业务的各种知识，制定相应的管理措施和应急预案等，达到支撑水利工程“适时适地、保质保量”引调水的目标。
2、通过设置的智慧水务管理系统可以实现保障工程施工质量的需要、保障工程安全运行的需要、保障工程科学调水的需要、保障工程应急处置的需要、保障工程高效管理的需要，采用以大数据为基础的数据挖掘、深度学习等智慧化方法，能够实现现有工程信息化系统对水电站和泵站的运行状态进行监测和控制能力，能够将水源区水情自动测报系统、水电站运行控制系统等重新整合，避免形成数据孤岛。
附图说明
图1为本发明的数据资源池框图示意图；
图2为本发明的数据应用框图示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方案中的附图，对本发明实施方案中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方案仅仅是本发明一部分实施方案，而不是全部的实施方案。基于本发明中的实施方案，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方案，都属于本发明保护的范围。
如图1-图2所示，智慧水务综合管理系统，包括综合管理系统，所述综合管理系统为以云平台为基础，并结合数据处理、机器视觉、智能算法和业务模型实现大规模计算和智慧决策的人工智能系统，所述综合管理系统包括云平台体系、支撑平台、数据资源池和使能平台，所述综合管理系统包括知识自动更新模块，所述综合管理系统通过知识自动更新模块分析、消化相关实时数据信息，并推理水利工程运行状态产生相应的应对措施，从而实现自我反馈、自我调节和知识的积累，所述综合管理系统包括主动服务，所述主动服务为综合管理系统的主要表现手段，所述主动服务通过数据挖掘发现那些隐藏在大数据背后的信息，并通过大数据技术辅助决策制定运行调度方案、闸泵阀的控制策略和匹配相应的应急预案。
所述云平台体系为综合管理系统的基础，所述支撑平台为综合管理系统中水利工程运行的综合集成环境，所述支撑平台包括应用基础组件、应用构件和公共服务，所述数据资源池为建立在云平台体系上的海量数据存储和管理体系，所述数据资源池为综合管理系统的数据记忆体，所述数据资源池包括数据汇集、数据整理、数据存储、数据服务和数据应用，所述数据存储包括应用数据存储、管理数据和大数据存储，所述数据汇集包括江河水系数据、水利工程数据、管理活动管理数据和其他行业数据，所述数据汇集还包括工程视频和雷达无人机，所述数据整理包括数据标准编制和数据整编，所述数据整理还包括数据采集工具、清洗转化和解码转化，所述数据服务包括计算工具和服务数据，所述应用数据存储包括基础数据库、业务数据库、专题数据库、共享数据库和决策数据库，所述应用数据存储还包括文件、多媒体数据，所述整理数据包括清洗、转换、聚合和汇总，所述大数据存储包括水雨情、水质、工情、气象、水资源、社会经济、水文预报、工程调度和洪水演进，所述计算工具包括更新、检索、统计、分析、分布计算、离线计算、流式计算和内存计算，所述服务数据包括实时水雨情服务、实时水质监测、来水量不确定性、需水量预测、水质变化预测、水动力仿真服务、智能调度服务、三维可视化服务、应急预案查询和方案比选服务，所述数据应用包括智能仿真、智能诊断、智能预测和智能控制，所述使能平台包括业务建模和智能开发与能力输出，所述数据应用还包括智能感知、智能调度、智能处置和智能管理，所述业务建模包括逻辑分析、围绕水文建模、水质建模、水力建模和工程建模，所述智能开发与能力输出包括数据挖掘、知识运用、融合分析和规则应用。
上述技术方案的工作原理如下：
智慧水务以新一代信息技术为支撑：水利工程的施工建设、运行调度离不开数据信息的支撑，水利工程业务需求也推动着数据信息获取技术的不断进步；随着大数据、物联网等新一代信息技术的兴起，传统的引调水工程信息化也需要创新变革以适应引调水工程“无人值班、少人值守”的管理需求；智慧水务就是新一代信息技术在水利工程中的具体应用体现；借助云计算和人工智能等，对采集到的海量数据开展大数据分析，挖掘支撑水利业务的各种知识，制定相应的管理措施和应急预案等，达到支撑水利工程“适时适地、保质保量”引调水的目标；智慧水务以知识自动更新为特征：智慧水务管理系统将通过自己学习的方式分析、消化相关实时数据信息，推理水利工程运行状态并产生相应的应对措施（机制），从而实现自我反馈、自我调节和知识的积累；智慧水务分水闸控制，首先利用水力学模型，建立水利输配水工程分水闸初始控制规则；在运行调度中，根据实时监测数据，通过机器学习，自动计量实际的调配水量与水量调度方案之差，智能分析闸泵阀群开度调整值，并对闸泵阀的开度进行自动调整，从而实现分水闸控制的自我反馈和自我调节，最终实现分水闸的精准、高效运行；智慧水务更重视主动服务：主动服务、辅助决策是智慧水务的主要表现手段；一方面通过数据挖掘等手段主动发现那些隐藏在大数据背后“不为人知”却“至关重要”信息；另一方面随着数据信息的更新，通过大数据技术辅助决策，能够主动灵活的制定运行调度方案以及闸泵阀的控制策略或匹配相应的应急预案等。
数据资源池：数据资源池，即大脑数据记忆体，描述了数据全生命周期管理的流程、参与流程的功能组件以及它们之间的相互关系；数据资源池分应用数据存储和大数据存储两类，围绕数据汇聚、数据整理、数据存储、数据服务、数据应用逐级流转；通过数据调度、数据监控、元数据管理、数据质量、数据标准，保障了数据生命力；基于分布式计算、存储和管理技术，支撑大数据管理和应用；应用数据存储和大数据存储通过数据资源池的全域数据采集、标准规范数据架构、深度萃取数据价值、统一数据资产管理和统一主题式服务，形成对水利工程业务应用和管理决策过程的支持；其中数据汇集：数据汇聚是智慧大脑数据流程的起点，更是主体化汇聚核心能力的体现；水利工程运行过程中的涉水对象和环境信息被观测、感知和记录，产生大量数据，多尺度和多维度地描述了其时空变化；可将其概括为自然、工程、管理三个方面，以流域水循环、三个水库、引调水工程设施以及施工和运行管理活动为感知对象，通过传感、定位、遥感、视频、人工填报等方式对其进行观测、感知和记录；数据整理：数据整理旨在对数据汇聚后的多源多元数据进行统一、规范整理，主要包括梳理数据间的逻辑关系，提升数据的规范性、可用性，避免数据冗余和重复，规避数据烟囱和不一致性；因此，需要建立一套标准的数据接收整体方案，致力全面、高性能、规范地完成大量数据的收集处理，并将其传输到数据存储层中；数据存储：根据统一的数据资源池建设需求，构建基础数据库、业务数据库、专题数据库、共享数据库、决策数据库等五大库，面向安全运行、科学调度、高效管理、快速应急、施工建设等五大主题，支持更新、检索、统计、分析等操作；其中，基础数据库保存基础的、静态不变的数据；业务数据库保存业务过程中生产和应用随时间变化频繁的数据；专题数据库是指围绕特定专题，将数据从不同数据库中抽取汇聚形成按主题组织的数据；共享数据库用来存储水利工程综合系统对外提供共享的数据；决策数据库用来存储管理决策过程中的相关数据；大数据存储分别按结构化、半结构化和非结构化等进行数据存储，将本行业（水文、水工程安全运行、水工程建设）、其他行业（气象、生态、应急、经济社会）以及位置、导航、视频、图片等各种混杂的数据，按时空整体性重构数据关联，搭建数据共享、信息服务和知识决策基础，支持分布计算、离线计算、流式计算和内存计算等操作；数据服务：数据服务是从存储层抽象出来标准化、可共享的服务；通过接口服务化方式对上层应用系统提供数据服务，使上层应用系统对底层数据存储透明，将大量数据方便高效地开放给各业务应用使用；统一服务化，实现在多业务应用之间，或者与其他部门间实现跨系统、跨协议服务能力互通。
另外智能仿真：为了更加直观、形象、全面地呈现和展示水利工程全貌，运用虚拟仿真技术，逐层深入的对地形地貌、水利工程、设备运行状态进行虚拟仿真，并有机融合为整体；基于多维感知体系获取的地形地貌数据、工程空间数据、设备运行数据等，结合三类仿真对象的特点，采取相应的智能方法进行仿真建模；地形地貌仿真采用GIS技术，展示区域高程、植被信息等；水利工程仿真采用虚拟现实技术，展示水库大坝、隧洞、管道等构筑物的运行状态，同时耦合水力模型，展示工程沿线水流变化过程；设备运行状态仿真采用图像处理技术，展示闸、阀、泵等主要机械设备运行状态；实现静态数据和动态数据与真实物理世界实时同步，为智能诊断、调度、控制、处置、管理提供基础支撑；智能诊断：基于智能感知体系获得的监测数据，利用视频识别、遥感反演、红外热像、多维数据综合分析等智能方法，进行工程各环节（水库、隧洞、泵站、闸门、阀门等）运行异常事故诊断预警、构筑物结构安全事故诊断预警、水库水质事故诊断预警和设备控制异常识别预警，构建工程全线各环节、全链条事故智能诊断预警体系，将传统的被动告警，转变为主动预警，防止事故危害进一步扩大，保证工程安全稳定运行；对监测数据进行整编计算、定性分析、定量比较、综合统计和智能识别，实现从监测数据到监测断面、监测部位的异常状况预警，智能化完成工程日常巡检，实时评估工程运行风险，根据异常具体特征采取相应措施进行日常检修维护以降低工程风险，避免风险扩大导致事故的发生；事故一旦出现，将立即被检测出并发出相应预警，使工程管理者及时、准确获得事故详细信息（事故类型、事故等级、事故地点、事故影响等），根据事故特征分析事故原因，为管理者能够及时有效地制定解决方案、响应预警事件提供依据；智能预测：以水文、气象管理部门发布的水源区降雨量、蒸发量、径流量等大量历史数据和智能感知体系获得的多源水文水资源监测数据为基础，通过数据处理平台所具有的高效数据处理功能，获得正确的、无噪声的有效相关数据；再运用成因分析与统计学习，筛选出与供、受水区中长期来水密切相关的遥相关因子；并融合气象数值预报和中长期天气形势研判成果，综合利用机器学习算法和基于物理机制的水文模型，开展长、中、短期嵌套、滚动实时修正的智能预报，定量解析两水源来水量预测不确定性，实现复杂环境下的智能化水量预测；智能控制：以实现引水利工程“无人调度”为目标，利用机电一体化技术，并与物联网、云计算、移动互联网、CPS、自动控制等现代技术相结合，开发基于云平台的高效、精准、智能的自动控制系统；构建由被控制对象、本地控制软件、远程控制端、以及云端中间件组成的闭环控制系统，管理者在任何时间、任何地点，均可通过访问终端，委托云端中间件向调水、输配水工程内可控的闸、阀、泵发送控制指令，通过嵌入式模块接收并执行指令，进行设备远程、精准、统一化控制；从水库进行输水源头的调节控制，再到输水管隧的中途控制，终到出水口闸门的联合调控，得到全线协同的自动化控制方案；同时，基于负反馈技术，建立水位、流量双反馈的闸门开度控制原则，以闭环控制、自动校核的方式，解决多闸门之间工况相互影响的问题，实现闸群联合优化调控。
尽管已经示出和描述了本发明的实施方案，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施方案进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (8)
1.智慧水务综合管理系统，包括综合管理系统，所述综合管理系统为以云平台为基础，并结合数据处理、机器视觉、智能算法和业务模型实现大规模计算和智慧决策的人工智能系统，其特征在于：所述综合管理系统包括云平台体系、支撑平台、数据资源池和使能平台；
所述云平台体系为综合管理系统的基础，所述支撑平台为综合管理系统中水利工程运行的综合集成环境，所述支撑平台包括应用基础组件、应用构件和公共服务，所述数据资源池为建立在云平台体系上的海量数据存储和管理体系，所述数据资源池为综合管理系统的数据记忆体，所述数据资源池包括数据汇集、数据整理、数据存储、数据服务和数据应用，所述数据存储包括应用数据存储、管理数据和大数据存储，所述数据服务包括计算工具和服务数据，所述数据应用包括智能仿真、智能诊断、智能预测和智能控制，所述使能平台包括业务建模和智能开发与能力输出，所述业务建模包括逻辑分析、围绕水文建模、水质建模、水力建模和工程建模，所述智能开发与能力输出包括数据挖掘、知识运用、融合分析和规则应用。
2.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述综合管理系统包括知识自动更新模块，所述综合管理系统通过知识自动更新模块分析、消化相关实时数据信息，并推理水利工程运行状态产生相应的应对措施，从而实现自我反馈、自我调节和知识的积累。
3.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述综合管理系统包括主动服务，所述主动服务为综合管理系统的主要表现手段，所述主动服务通过数据挖掘发现那些隐藏在大数据背后的信息，并通过大数据技术辅助决策制定运行调度方案、闸泵阀的控制策略和匹配相应的应急预案。
4.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述数据汇集包括江河水系数据、水利工程数据、管理活动管理数据和其他行业数据，所述数据汇集还包括工程视频和雷达无人机。
5.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述数据整理包括数据标准编制和数据整编，所述数据整理还包括数据采集工具、清洗转化和解码转化。
6.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述应用数据存储包括基础数据库、业务数据库、专题数据库、共享数据库和决策数据库，所述应用数据存储还包括文件、多媒体数据，所述整理数据包括清洗、转换、聚合和汇总，所述大数据存储包括水雨情、水质、工情、气象、水资源、社会经济、水文预报、工程调度和洪水演进。
7.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述计算工具包括更新、检索、统计、分析、分布计算、离线计算、流式计算和内存计算，所述服务数据包括实时水雨情服务、实时水质监测、来水量不确定性、需水量预测、水质变化预测、水动力仿真服务、智能调度服务、三维可视化服务、应急预案查询和方案比选服务。
8.根据权利要求1所述的智慧水务综合管理系统，其特征在于：所述数据应用还包括智能感知、智能调度、智能处置和智能管理。
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210492205.0A Pending CN114647683A (zh) | 2022-05-07 | 2022-05-07 | 智慧水务综合管理系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114647683A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117094496A (zh) * | 2023-08-03 | 2023-11-21 | 北京市市政工程设计研究总院有限公司广东分院 | 基于机理和机器学习预测下的专家规则的调度运营系统 |
| CN117132421A (zh) * | 2023-10-28 | 2023-11-28 | 广东天圣网络科技有限公司 | 一种智慧水务综合管理系统、方法、设备及介质 |
-
2022
- 2022-05-07 CN CN202210492205.0A patent/CN114647683A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117094496A (zh) * | 2023-08-03 | 2023-11-21 | 北京市市政工程设计研究总院有限公司广东分院 | 基于机理和机器学习预测下的专家规则的调度运营系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |