CN116005756A - 一种应用于农村的分布式供水系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种应用于农村的分布式供水系统，涉及供水技术领域，解决了现有技术无法准确预测需求水量，导致供水质量和效率不能满足要求的技术问题；本发明包括供水处理模块，以及与之相连接的水质处理模块；水质处理模块与供水处理单元相连接，供水处理单元包括水质处理设备、若干储水设备以及对应的若干供水管道；本发明针对农村的用水需求配置了不同类型的供水管道，结合历史用水数据预测供水区域的预测用水量；将预测用水量与水源总供水量进行比较确定目标用水量；将目标用水量与供水原则结合起来实现对各供水区域的供水；本发明基于针对农村的用水情况进行了相应配置，利用历史用水数据进行水资源储备，保证对农村各供水区域进行合理供水。
Description
技术领域
本发明属于供水领域，涉及一种应用于农村的分布式供水技术，具体是一种应用于农村的分布式供水系统。
背景技术
分布式供水是围绕点源、分散区域用水保障而提出的一种全新的供水方案，能够解决传统技术水处理工艺局限性大，设备使用环境苛刻的问题，通过智能算法监控水质、合理预警用水需求来实现供水量的智能调节。
现有技术(公开号CN111877455A的发明专利)公开了一种分布式供水系统，利用支管上设置的带有水箱的给水设备来替代传统的清水池，减少清水池的建设，降低供水成本；现有技术中的水箱无法完全替代清水池的功能，在高峰期和低峰期转换时无法满足供水要求，在成本和成果之间没有进行理性平衡，无法保证分布式供水的效率和质量；因此，亟须一种应用于农村的分布式供水系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本发明提出了一种应用于农村的分布式供水系统，用于解决现有技术无法准确预测需求水量，导致供水质量和效率不能满足要求的技术问题。
为实现上述目的，本发明的第一方面提供了一种应用于农村的分布式供水系统，包括供水处理模块，以及与之相连接的水质处理模块；水质处理模块与供水处理单元相连接，供水处理单元包括水质处理设备、若干储水设备以及对应的若干供水管道，供水管道根据供水用途设置；
供水处理模块将目标区域按照聚居情况划分成若干供水区域，以及为每个供水区域配置供水管道；其中，供水管道类型包括生活用水管道和灌溉用水管道；
供水处理模块分析各供水区域的历史用水数据，基于历史用水数据定期预测，获取预测用水量，结合水源储备量合理确定目标供水量；
水质处理模块控制水质处理设备从水源取水处理之后存储在储水设备中，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水。
优选的，所述供水处理模块与水质处理模块通信和/或电气连接；所述水质处理模块与供水处理单元通信和/或电气连接；
所述水质处理设备从水源取水，按照要求进行水质处理之后存储在储水设备中；所述储水设备结合目标供水量对供水区域进行供水。
优选的，所述供水处理模块对目标区域的聚居情况进行分析，根据分析结果将目标区域划分为若干供水区域，包括：
根据聚居情况提取目标区域中的聚居点，将任意相邻两个聚居点的连线中点标记为边界点；
围绕聚居点单频次连接若干边界点形成若干供水区域；其中，供水区域中至少包含一个聚居点；当边界点不满足要求时，结合目标区域的边界生成供水区域。
优选的，所述供水处理模块为各供水区域配置供水管道，包括：
从历史用水数据中提取各供水区域对应的最大生活用水量以及最大灌溉用水量；其中，最大生活用水量或者最大灌溉用水量为瞬时峰值或者高峰均值；
基于最大生活用水量为供水区域配置至少一条供水管道；以及基于最大灌溉用水量为供水区域配置至少一条供水管道。
优选的，所述供水处理模块基于供水区域的历史用水数据获取预测用水量，包括：
基于历史用水数据训练人工智能模型获取用水预测模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型；
确定预测周期对应的区域标签、时间标签和环境预测数据，将三者拼接生成模型输入数据；将模型输入数据输入至用水预测模型获取输出的预测用水量。
优选的，基于人工智能模型训练获取用水预测模型，包括：
提取若干供水区域的历史用水数据和对应的环境数据；将环境数据、区域标签和时间标签拼接生成标准输入数据，基于历史用水数据生成标准输出数据；
通过标准输入数据和标准输出数据训练人工智能模型，将完成训练的人工智能模型标记为用水预测模型。
优选的，所述供水处理模块结合水源储备量确定目标供水量，包括：
判断水源总供水量是否满足若干供水区域的预测用水量要求；是，将预测用水量标记为目标用水量；否，将水源总供水量标记为目标供水量。
优选的，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水，包括：
获取若干供水区域的人口占比和耕地占比；
依据供水原则合理分配目标用水量；其中，供水原则包括先供给生活用水，再供给灌溉用水。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明针对农村的用水需求配置了不同类型的供水管道，结合历史用水数据预测供水区域的预测用水量；将预测用水量与水源总供水量进行比较确定目标用水量；将目标用水量与供水原则结合起来实现对各供水区域的供水；本发明基于针对农村的用水情况进行了相应配置，能够合理利用历史用水数据进行水资源储备，保证对农村各供水区域进行合理供水。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于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的附图。
图1为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明第一方面实施例提供了一种应用于农村的分布式供水系统，包括供水处理模块，以及与之相连接的水质处理模块；水质处理模块与供水处理单元相连接，供水处理单元包括水质处理设备、若干储水设备以及对应的若干供水管道，供水管道根据供水用途设置；供水处理模块将目标区域按照聚居情况划分成若干供水区域，以及为每个供水区域配置供水管道；供水处理模块分析各供水区域的历史用水数据，基于历史用水数据定期预测，获取预测用水量，结合水源储备量合理确定目标供水量；水质处理模块控制水质处理设备从水源取水处理之后存储在储水设备中，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水。
现有技术在进行分布式供水时，一般考虑的居民日常使用的自来水，而在农村需要使用没有经过农药或者重金属污染的水来进行农田灌溉；用自来水进行灌溉无论是从成本还是效率上来说均是难以实现的，现有技术也没有针对农村的分布式供水系统。
本发明针对农村的用水需求配置了不同类型的供水管道，结合历史用水数据预测供水区域的预测用水量；将预测用水量与水源总供水量进行比较确定目标用水量；将目标用水量与供水原则结合起来实现对各供水区域的供水；本发明基于针对农村的用水情况进行了相应配置，能够合理利用历史用水数据进行水资源储备，保证对农村各供水区域进行合理供水。
本发明中供水处理模块与水质处理模块通信和/或电气连接；水质处理模块与供水处理单元通信和/或电气连接；水质处理设备从水源取水，按照要求进行水质处理之后存储在储水设备中；储水设备结合目标供水量对供水区域进行供水。
供水处理模块用于合理分配水资源，主要包括根据历史用水数据定期预测若干供水区域的预测用水量，以及与水源总供水量进行比较来确定目标供水量，与水质处理模块进行数据交互；水质处理模块主要控制供水处理单元进行水质处理和水资源输送；供水处理单元主要包括用于进行水质处理的水质处理设备、用于存储处理之后水资源的储水设备以及用于分别输送生活用水和灌溉用水的供水管道。
生活用水和灌溉用水的水质处理流程不一样，生活用水是正常自来水的水质标准，而灌溉用水仅需要去除其中的农药、重金属残留等即可，因此需要通过不同的供水管道来进行输送。
在一个优选的实施例中，供水处理模块对目标区域的聚居情况进行分析，根据分析结果将目标区域划分为若干供水区域，包括：根据聚居情况提取目标区域中的聚居点，将任意相邻两个聚居点的连线中点标记为边界点；围绕聚居点单频次连接若干边界点形成若干供水区域。
农村里面耕地与居住区是分开的，本发明主要思路是以生活为主，灌溉为辅，因此以聚居点为基础将目标区域划分为若干供水区域；识别目标区域中的聚居点，目标区域即为分布式供水的区域，聚居点应至少为一个村民组或者村，寥寥几户对供水量影响较小，可合并处理；基于聚居点确定边界点，串联边界点形成若干供水区域；需要注意的是，某些靠近目标区域边界的聚居点在某方向延伸出去没有其他聚居点，只有目标区域的边界，则该方向基于目标区域的边界来围城闭合区域。
这里划分的若干供水区域是从用水便利的角度来划分的，即对这个供水区域进行供水是满足该供水区域的用水，即使别的供水区域中村民的耕地处于该供水区域时，用水量也是计量在该供水区域。
在一个可选的实施例中，供水处理模块为各供水区域配置供水管道，包括：从历史用水数据中提取各供水区域对应的最大生活用水量以及最大灌溉用水量；基于最大生活用水量为供水区域配置至少一条供水管道；以及基于最大灌溉用水量为供水区域配置至少一条供水管道。
每个供水区域中均配置有生活用水管道和灌溉用水管道，具体管道大小和数量需要结合历史用水数据来确定；最大生活用水量或者最大灌溉用水量为瞬时峰值或者高峰均值，高温均值可以参考预测周期，如一个星期内的用水量均值；通过设置不同类型的供水管道，能够合理为供水区域进行区别供水，同时能够降低水处理成本。
在一个优选的实施例中，供水处理模块基于供水区域的历史用水数据获取预测用水量，包括：基于历史用水数据训练人工智能模型获取用水预测模型；确定预测周期对应的区域标签、时间标签和环境预测数据，将三者拼接生成模型输入数据；将模型输入数据输入至用水预测模型获取输出的预测用水量。
区域标签是具体的区域编号；时间标签用于表示对应的时间，以周数+年份来计量；环境预测数据主要是与用水量有关的温度、湿度等；将区域标签、时间标签和环境预测数据拼接成模型输入数据，进而通过用水预测模型获取预测用水量；本实施例能过合理预测不同环境、不同区域以及不同季节的用水量。
基于人工智能模型训练获取用水预测模型，包括：提取若干供水区域的历史用水数据和对应的环境数据；将环境数据、区域标签和时间标签拼接生成标准输入数据，基于历史用水数据生成标准输出数据；通过标准输入数据和标准输出数据训练人工智能模型，将完成训练的人工智能模型标记为用水预测模型。
在一个优选的实施例中，供水处理模块结合水源储备量确定目标供水量，包括：判断水源总供水量是否满足若干供水区域的预测用水量要求；是，将预测用水量标记为目标用水量；否，将水源总供水量标记为目标供水量。
本实施例先判断水源供水量能不能满足所有供水区域的预测用水量要求，要是能满足，则预测用水量作为目标用水量，水质处理设备按照目标用水量进行处理即可；否则，只能按照水源供水量来进行水处理。
在一个可选的实施例中，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水，包括：获取若干供水区域的人口占比和耕地占比；依据供水原则合理分配目标用水量；其中，供水原则包括先供给生活用水，再供给灌溉用水。
若目标用水量为预测用水量，则按照各供水区域的人口占比和耕地占比来分配输送水资源，如预测用水量为YSL，人口权重为0.8(相应的耕地权重为0.2)，某供水区域的人口比重为0.1，则该供水区域的供水量为0.08×YSL；若目标用水量为水源总供水量，则优先供给生活用水，剩余的按照比重进行耕地用水供给。
上述公式中的部分数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集的大量数据经过软件模拟得到最接近真实情况的一个公式；公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
供水处理模块将目标区域按照聚居情况划分成若干供水区域，以及为每个供水区域配置供水管道。
供水处理模块分析各供水区域的历史用水数据，基于历史用水数据定期预测，获取预测用水量，结合水源储备量合理确定目标供水量。
水质处理模块控制水质处理设备从水源取水处理之后存储在储水设备中，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。
Claims (8)
1.一种应用于农村的分布式供水系统，包括供水处理模块，以及与之相连接的水质处理模块；水质处理模块与供水处理单元相连接，供水处理单元包括水质处理设备、若干储水设备以及对应的若干供水管道，供水管道根据供水用途设置；其特征在于：
供水处理模块将目标区域按照聚居情况划分成若干供水区域，以及为每个供水区域配置供水管道；其中，供水管道类型包括生活用水管道和灌溉用水管道；
供水处理模块分析各供水区域的历史用水数据，基于历史用水数据定期预测，获取预测用水量，结合水源储备量合理确定目标供水量；
水质处理模块控制水质处理设备从水源取水处理之后存储在储水设备中，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水。
2.根据权利要求1所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，所述供水处理模块与水质处理模块通信和/或电气连接；所述水质处理模块与供水处理单元通信和/或电气连接；
所述水质处理设备从水源取水，按照要求进行水质处理之后存储在储水设备中；所述储水设备结合目标供水量对供水区域进行供水。
3.根据权利要求1所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，所述供水处理模块对目标区域的聚居情况进行分析，根据分析结果将目标区域划分为若干供水区域，包括：
根据聚居情况提取目标区域中的聚居点，将任意相邻两个聚居点的连线中点标记为边界点；
围绕聚居点单频次连接若干边界点形成若干供水区域；其中，供水区域中至少包含一个聚居点；当边界点不满足要求时，结合目标区域的边界生成供水区域。
4.根据权利要求3所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，所述供水处理模块为各供水区域配置供水管道，包括：
从历史用水数据中提取各供水区域对应的最大生活用水量以及最大灌溉用水量；其中，最大生活用水量或者最大灌溉用水量为瞬时峰值或者高峰均值；
基于最大生活用水量为供水区域配置至少一条供水管道；以及基于最大灌溉用水量为供水区域配置至少一条供水管道。
5.根据权利要求1所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，所述供水处理模块基于供水区域的历史用水数据获取预测用水量，包括：
基于历史用水数据训练人工智能模型获取用水预测模型；其中，人工智能模型包括BP神经网络模型或者RBF神经网络模型；
确定预测周期对应的区域标签、时间标签和环境预测数据，将三者拼接生成模型输入数据；将模型输入数据输入至用水预测模型获取输出的预测用水量。
6.根据权利要求5所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，基于人工智能模型训练获取用水预测模型，包括：
提取若干供水区域的历史用水数据和对应的环境数据；将环境数据、区域标签和时间标签拼接生成标准输入数据，基于历史用水数据生成标准输出数据；
通过标准输入数据和标准输出数据训练人工智能模型，将完成训练的人工智能模型标记为用水预测模型。
7.根据权利要求6所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，所述供水处理模块结合水源储备量确定目标供水量，包括：
判断水源总供水量是否满足若干供水区域的预测用水量要求；是，将预测用水量标记为目标用水量；否，将水源总供水量标记为目标供水量。
8.根据权利要求7所述的一种应用于农村的分布式供水系统，其特征在于，基于目标供水量和配置的供水管道为若干供水区域供水，包括：
获取若干供水区域的人口占比和耕地占比；依据供水原则合理分配目标用水量；其中，供水原则包括先供给生活用水，再供给灌溉用水。
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| CN202211589870.8A CN116005756A (zh) | 2022-12-12 | 2022-12-12 | 一种应用于农村的分布式供水系统 |
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN116562600A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | 供水控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
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2022
- 2022-12-12 CN CN202211589870.8A patent/CN116005756A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116562600A (zh) * | 2023-07-11 | 2023-08-08 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | 供水控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
| CN116562600B (zh) * | 2023-07-11 | 2023-09-19 | 中关村科学城城市大脑股份有限公司 | 供水控制方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
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