CN116227752A - 一种基于物联网的园区设施管理系统 - Google Patents

一种基于物联网的园区设施管理系统 Download PDF

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CN116227752A CN202310512460.1A CN202310512460A CN116227752A CN 116227752 A CN116227752 A CN 116227752A CN 202310512460 A CN202310512460 A CN 202310512460A CN 116227752 A CN116227752 A CN 116227752A
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Abstract

本发明涉及园区设施管理技术领域，具体公开了一种基于物联网的园区设施管理系统及方法，所述系统包括：模型建立模块，用于采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型；环境监测模块，设置于园区的预设位置点，用于监测园区的预设位置点环境数据；巡查模块，用于按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；分析管理模块，用于根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对判断环境监测模块的状态；该系统能够提高对环境监测模块状态判断的准确性。

Description

一种基于物联网的园区设施管理系统
技术领域
本发明涉及园区设施管理技术领域，具体为一种基于物联网的园区设施管理系统。
背景技术
随着互联网技术及智能硬件的发展与普及，在园区管理过程中，通过将园区设施组成物联网系统，进而能够更加智能化的对园区的设施进行管理；在园区环境安全状态监测过程中，会设置相应的传感组件来对园区内部的环境参数进行监测，例如烟雾浓度、灰尘浓度、各种有害气体浓度等，通过实时的监测过程，进而能够园区的环境安全状态进行判断；然而，监测组件在运行过程中存在故障、监测数据失灵、数据偏差等问题，进而使得实际的安全监测过程存在较大的安全隐患，影响对园区设施状态的准确管理。
现有技术中，对监测组件状态进行判断的方法主要通过定期对传感器监测参数准确度进行校核，判断其是否存在故障或者数据偏差；然而在具体的实施过程中，由于园区的范围不同、监测的环境参数种类不同，因此存在校核过程人力占用过大、校核过程较为繁琐的状况；而采用巡检装置进行自动校核的方式，其能够实现校核过程的智能进行，但巡检装置监测的数据与固定设置的监测组件获取的数据存在偏差，因此影响校核的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网的园区设施管理系统，解决以下技术问题：
如何智能且准确性的实现对园区监测设置的智能化校核过程。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种基于物联网的园区设施管理系统，所述系统包括：
模型建立模块，用于采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型；
环境监测模块，设置于园区的预设位置点，用于监测园区的预设位置点环境数据；
巡查模块，用于按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；
分析管理模块，用于根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对判断环境监测模块的状态。
进一步地，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程包括：
将预设巡查路线按照预设位置点对应范围分割为N段，且每段预设巡查路线距离对应预设位置点最近；
通过公式
Figure SMS_1
计算获得第i段路线行进距离l时的第j项环境参数预测值
Figure SMS_2
；
Figure SMS_3
；
Figure SMS_4
；
Figure SMS_5
；
其中，
Figure SMS_7
，
Figure SMS_10
为第i段路线行进距离l时的第j项环境参数实时预测值，
Figure SMS_13
为第i段路线的第j项环境参数累计预测值；
Figure SMS_9
为固定系数，且
Figure SMS_12
；
Figure SMS_15
为第i段路线对应环境监测模块获取第j项环境参数的实时值；
Figure SMS_17
为行进距离为l时距离第i段线路对应预设位置点的空间距离；
Figure SMS_6
为第j项环境参数的分布状态函数，且
Figure SMS_11
为递增函数；
Figure SMS_14
为预设固定时段；
Figure SMS_16
为第i段线路对应预设位置点与第i－1段线路对应预设位置点距离；
Figure SMS_8
为第i段线路对应预设位置点与第i+1段线路对应预设位置点距离。
进一步地，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程还包括：
当
Figure SMS_18
时，
Figure SMS_19
；
Figure SMS_20
；
当
Figure SMS_21
时，
Figure SMS_22
；
Figure SMS_23
。
进一步地，所述环境监测模块的状态判断过程包括：
通过公式
Figure SMS_24
计算获得第i段路线第j项环境参数偏差系数
Figure SMS_25
；
其中，
Figure SMS_27
，
Figure SMS_30
为巡查模块匀速巡查速度；
Figure SMS_32
为第i段路线环境参数巡检监测值；
Figure SMS_28
为第i段路线巡检起始时间点，
Figure SMS_29
为第i段路线巡检结束时间点；
Figure SMS_31
表示在
Figure SMS_33
时段内
Figure SMS_26
的最大值；
将所有路段的第j项环境参数偏差系数
Figure SMS_34
分别与第j项环境参数偏差阈值区间
Figure SMS_35
进行比对，根据比对结果对环境监测模块的状态进行判断。
进一步地，根据比对结果对环境监测模块状态进行判断的过程包括：
若存在
Figure SMS_36
，则判断第i段路线环境监测模块对第j项环境参数监测结果存在误差，并发出检修信号；
否则，通过公式
Figure SMS_37
计算获得第i段路线环境监测模块的风险系数
Figure SMS_38
；
其中，
Figure SMS_39
；M为环境监测模块对环境参数监测的项数；
Figure SMS_40
；
Figure SMS_41
为第j项环境参数参考偏差标准值；
将风险系数
Figure SMS_42
与风险阈值
Figure SMS_43
进行比对：
若
Figure SMS_44
，则对该段线路发出检修信号。
进一步地，所述巡查模块上设置排水监测组件；
所述排水监测组件用于获取雨量信息及按预设排水巡查路线获取积水量信息，并同步至园区数字孪生模型；
所述分析管理模块还用于根据雨量信息及积水量信息对园区排水风险进行预警。
进一步地，对园区排水风险进行预警的过程包括：
将园区划分为Q个排水区域；
通过公式
Figure SMS_45
计算第k个区域的排水状态系数
Figure SMS_46
；
其中，
Figure SMS_47
,
Figure SMS_48
为实时降雨量；
Figure SMS_49
为第k个区域积水深度函数；
Figure SMS_50
为实时测定的积水深度值；
Figure SMS_51
为降雨起始时间点；
根据排水状态系数
Figure SMS_52
对园区排水风险进行预警。
进一步地，根据排水状态系数
Figure SMS_53
对园区排水风险进行预警的过程为：
将排水状态系数
Figure SMS_54
与每个排水区域对应的排水阈值
Figure SMS_55
进行比对：
若存在
Figure SMS_56
，则对第k个排水区域进行预警。
一种基于物联网的园区设施管理方法，所述方法采用基于物联网的园区设施管理系统对园区设施进行管理。
本发明的有益效果：
（1）本发明通过根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对，相对直接参数比对的过程，能够通过预测巡查环境数据抵消部分预设巡查环境数据与预设位置点环境数据之间由于空间位置导致的误差，进而能够提高对环境监测模块状态判断的准确性。
（2）本发明通过获取园区各个排水区域实时的已排水深度状态，进而实现对排水设施状态的提前预警，保证雨量较大时园区排水状态的正常运行。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明园区设施管理系统的概要框示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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所示，在一个实施例中，提供了一种基于物联网的园区设施管理系统，该系统包括模型建立模块、环境监测模块、巡查模块及分析管理模块，通过模型建立模块来采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型，进而能够实现对园区空间状态的实时监测过程；环境监测模块即为用于监测环境数据的传感器组件，其设置于园区的预设位置点；通过巡查模块对按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；进而能获取到与环境监测模块监测到的环境数据进行比对的巡查环境数据，进而为环境监测模块检核的过程提供参照数据；再具体判断过程中，本实施例通过根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对，相对直接参数比对的过程，能够通过预测巡查环境数据抵消部分预设巡查环境数据与预设位置点环境数据之间由于空间位置导致的误差，进而能够提高对环境监测模块状态判断的准确性。
需要说明的是，预设位置点及预设巡查路线均根据园区的空间状态由人员选择确定，在此不作限制；巡查模块集成设置有用于监测巡查环境数据的相关传感器组件，在此不作进一步详述。
在一个实施例中，提供了对预设巡查路线环境数据进行预测的过程，先根据预设位置点将预设巡查路线分割为N段，保证每段预设巡查路线距离对应预设位置点最近，在根据每段路线对应环境监测模块获取的数据与相邻环境监测模块获取的数据及其空间状态进行综合判断，实现对路线各个位置点环境数据的准确预测过程；具体的，通过公式
Figure SMS_65
计算获得第i段路线行进距离l时的第j项环境参数预测值
Figure SMS_59
；其中，
Figure SMS_61
为根据实时监测数据分析获得的结果，为第i段路线行进距离l时的第j项环境参数实时预测值；
Figure SMS_69
为根据当前时间点之前一段时间内的监测数据分析获得的结果，为第i段路线的第j项环境参数累计预测值；通过对两者进行加权分析，进而能够避免单点监测误差造成误判的问a题；另外，
Figure SMS_73
；其中，
Figure SMS_72
为第i段路线对应环境监测模块获取第j项环境参数的实时值，
Figure SMS_74
为行进距离为l时距离第i段线路对应预设位置点的空间距离；因此
Figure SMS_68
为行进距离为l时距离第i+1段线路对应预设位置点的空间距离；
Figure SMS_71
为行进距离为l时距离第i-1段线路对应预设位置点的空间距离；而
Figure SMS_58
分别表示距离因素对不同环境监测模块监测数据权重的影响，其中，分布状态函数
Figure SMS_64
根据环境参数种类的分布特性提前数据拟合测定后获得，其呈递增分布，且
Figure SMS_57
；因此当距离对应环境监测模块距离越近时，其占用的权重越大，进而通过
Figure SMS_63
的计算过程对第i段线路各个位置点的实时监测数据进行预测；另外，公式中的
Figure SMS_67
；
Figure SMS_70
为第i段线路对应预设位置点与第i－1段线路对应预设位置点距离；
Figure SMS_60
第i段线路对应预设位置点与第i+1段线路对应预设位置点距离；其通过采集当前时间点t之前
Figure SMS_62
时段内的历史数据，经过对该时段内的平均状态进行计算，通过根据距离因素进行加权计算，进而实现对
Figure SMS_66
的计算过程。
需要说明的是，预设固定时段
Figure SMS_75
根据用户选择设定，其取值范围＜30s，其仅参考当前时间点30s之前的数据；固定系数
Figure SMS_76
根据经验数据拟定；上述公式中
Figure SMS_77
的获取过程均根据园区数字孪生模型中的空间数据测算获得，其属于现有技术，在此不作进一步赘述。
另外，上述实施例中，对应边界点的预测过程，则根据当前环境监测模块数据与其唯一相邻的环境监测模块数据进行判断，具体的，当
Figure SMS_78
时，
Figure SMS_82
；
Figure SMS_84
；
Figure SMS_80
；当
Figure SMS_81
时，
Figure SMS_83
；
Figure SMS_85
；
Figure SMS_79
；在本实施例中不作进一步详述。
作为本发明的一种实施方式，提供了具体的环境监测模块状态判断过程，通过环境参数预测值
Figure SMS_89
与环境参数巡检监测值
Figure SMS_91
的比对分析过程，进而能够判断各个环境监测模块是否存在风险，具体地，通过公式
Figure SMS_95
计算获得第i段路线第j项环境参数偏差系数
Figure SMS_88
；其中，
Figure SMS_90
，
Figure SMS_94
为巡查模块匀速巡查速度；
Figure SMS_98
为第i段路线环境参数巡检监测值；
Figure SMS_87
为第i段路线巡检起始时间点，
Figure SMS_92
为第i段路线巡检结束时间点；
Figure SMS_96
表示在
Figure SMS_100
时段内
Figure SMS_104
的最大值，因此通过整个巡查过程的平均数据
Figure SMS_106
及极值数据
Figure SMS_108
，实现对第i段路线第j项环境参数偏差状态的判断，具体的判断过程为，将所有路段的第j项环境参数偏差系数
Figure SMS_110
分别与第j项环境参数偏差阈值区间
Figure SMS_101
进行比对，若存在
Figure SMS_105
，则说明该路段预测数据与实测数据存在较差的偏差，因此判断第i段路线环境监测模块对第j项环境参数监测结果存在误差，并发出检修信号；否则，通过公式
Figure SMS_109
计算获得第i段路线环境监测模块的风险系数
Figure SMS_111
；其中，
Figure SMS_86
M为环境监测模块对环境参数监测的项数；
Figure SMS_93
；
Figure SMS_97
为第j项环境参数参考偏差标准值；因此，风险系数
Figure SMS_102
则表示多种环境参数波动一致性的状态，若所有种类的环境参数存存在较大的偏差，则一致性较高，即判断风险较低，若一致性较差，则判断风险较高；因此将将风险系数
Figure SMS_99
与风险阈值
Figure SMS_103
进行比对，在
Figure SMS_107
是对该段线路发出检修信号，保证该段线路的环境监测模块得到准确的校准。
需要说明的是，第j项环境参数偏差阈值区间
Figure SMS_112
及风险阈值
Figure SMS_113
根据经验数据拟定；第j项环境参数参考偏差标准值
Figure SMS_114
根据该项环境参数的取值范围及经验数据设定，其为固定值，在此不作详述。
在本发明另一个实施例中，提供了对园区排水风险进行预警的过程，通过在巡查模块上设置排水监测组件，进而通过排水监测组件获取雨量信息及按预设排水巡查路线获取积水量信息，并同步至园区数字孪生模型；再通过分析管理模块还用于根据雨量信息及积水量信息对园区排水风险进行预警，具体实施中，首先将园区划分为Q个排水区域；通过公式
Figure SMS_115
计算第k个区域的排水状态系数
Figure SMS_120
；其中，
Figure SMS_124
，
Figure SMS_117
为实时降雨量；
Figure SMS_121
为第k个区域积水深度函数；
Figure SMS_125
为实时测定的积水深度值；
Figure SMS_127
为降雨起始时间点；因此，
Figure SMS_116
则表示实时的已排水深度状态，显然，若
Figure SMS_119
过小，则说明园区排水设施为全部发挥作用或者排水设施发生堵塞等问题，因此通过将排水状态系数
Figure SMS_123
与每个排水区域对应的排水阈值
Figure SMS_126
进行比对，排水阈值
Figure SMS_118
根据经验数据拟定，因此，若存在
Figure SMS_122
，则对第k个排水区域进行预警，进而实现对排水设施状态的提前预警，保证雨量较大时园区排水状态的正常运行。
需要说明的是，园区排水区域的划分方法及划分数量根据园区的具体空间进行设置，本实施例对此不作限制；本实施例中的实时降雨量
Figure SMS_128
根据地区气候信息获得；实时积水深度值
Figure SMS_129
则根据巡查模块上设置的水深传感器实现；第k个区域积水深度函数
Figure SMS_130
则根据园区数字孪生模型中对应区域的地势空间模拟分析后测定获得，排水阈值
Figure SMS_131
则根据园区数字孪生模型中对应区域的地势空间及排水设置的设置状态模拟分析后测定获得，在此不作进一步详述。
在本发明另一个实施例中，提供了一种基于物联网的园区设施管理方法，该方法采用基于物联网的园区设施管理系统对园区设施进行管理，提高对环境监测模块状态判断的准确性。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (9)

1.一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，所述系统包括：
模型建立模块，用于采集园区空间数据，并根据园区空间数据建立园区数字孪生模型；
环境监测模块，设置于园区的预设位置点，用于监测园区的预设位置点环境数据；
巡查模块，用于按照预设巡查路线获取监测的巡查环境数据；
分析管理模块，用于根据园区数字孪生模型、预设位置点环境数据及预设巡查路线对预设巡查路线的环境数据进行预测，获得预测巡查环境数据，根据巡查环境数据与预测巡查环境数据的比对判断环境监测模块的状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程包括：
将预设巡查路线按照预设位置点对应范围分割为N段，且每段预设巡查路线距离对应预设位置点最近；
通过公式
Figure QLYQS_1
计算获得第i段路线行进距离l时的第j项环境参数预测值
Figure QLYQS_2
；
Figure QLYQS_3
；
Figure QLYQS_4
；
Figure QLYQS_5
；
其中，
Figure QLYQS_7
，
Figure QLYQS_10
为第i段路线行进距离l时的第j项环境参数实时预测值，
Figure QLYQS_12
为第i段路线的第j项环境参数累计预测值；
Figure QLYQS_9
为固定系数，且
Figure QLYQS_13
；
Figure QLYQS_15
为第i段路线对应环境监测模块获取第j项环境参数的实时值；
Figure QLYQS_17
为行进距离为l时距离第i段线路对应预设位置点的空间距离；
Figure QLYQS_6
为第j项环境参数的分布状态函数，且
Figure QLYQS_11
为递增函数；
Figure QLYQS_14
为预设固定时段；
Figure QLYQS_16
为第i段线路对应预设位置点与第i－1段线路对应预设位置点距离；
Figure QLYQS_8
为第i段线路对应预设位置点与第i+1段线路对应预设位置点距离。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，对预设巡查路线环境数据进行预测的过程还包括：
当
Figure QLYQS_18
时，
Figure QLYQS_19
；
Figure QLYQS_20
；
当
Figure QLYQS_21
时，
Figure QLYQS_22
；
Figure QLYQS_23
。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，所述环境监测模块的状态判断过程包括：通过公式
Figure QLYQS_24
计算获得第i段路线第j项环境参数偏差系数
Figure QLYQS_25
；
其中，
Figure QLYQS_28
，
Figure QLYQS_29
为巡查模块匀速巡查速度；
Figure QLYQS_31
为第i段路线环境参数巡检监测值；
Figure QLYQS_26
为第i段路线巡检起始时间点，
Figure QLYQS_30
为第i段路线巡检结束时间点；
Figure QLYQS_32
表示在
Figure QLYQS_33
时段内
Figure QLYQS_27
的最大值；
将所有路段的第j项环境参数偏差系数
Figure QLYQS_34
分别与第j项环境参数偏差阈值区间
Figure QLYQS_35
进行比对，根据比对结果对环境监测模块的状态进行判断。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，根据比对结果对环境监测模块状态进行判断的过程包括：
若存在
Figure QLYQS_36
，则判断第i段路线环境监测模块对第j项环境参数监测结果存在误差，并发出检修信号；
否则，通过公式
Figure QLYQS_37
计算获得第i段路线环境监测模块的风险系数
Figure QLYQS_38
；
其中，
Figure QLYQS_39
；M为环境监测模块对环境参数监测的项数；
Figure QLYQS_40
；
Figure QLYQS_41
为第j项环境参数参考偏差标准值；
将风险系数
Figure QLYQS_42
与风险阈值
Figure QLYQS_43
进行比对：
若
Figure QLYQS_44
，则对该段线路发出检修信号。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，所述巡查模块上设置排水监测组件；
所述排水监测组件用于获取雨量信息及按预设排水巡查路线获取积水量信息，并同步至园区数字孪生模型；
所述分析管理模块还用于根据雨量信息及积水量信息对园区排水风险进行预警。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，对园区排水风险进行预警的过程包括：
将园区划分为Q个排水区域；
通过公式
Figure QLYQS_45
计算第k个区域的排水状态系数
Figure QLYQS_46
；
其中，
Figure QLYQS_47
,
Figure QLYQS_48
为实时降雨量；
Figure QLYQS_49
为第k个区域积水深度函数；
Figure QLYQS_50
为实时测定的积水深度值；
Figure QLYQS_51
为降雨起始时间点；
根据排水状态系数
Figure QLYQS_52
对园区排水风险进行预警。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的园区设施管理系统，其特征在于，根据排水状态系数
Figure QLYQS_53
对园区排水风险进行预警的过程为：
将排水状态系数
Figure QLYQS_54
与每个排水区域对应的排水阈值
Figure QLYQS_55
进行比对：
若存在
Figure QLYQS_56
，则对第k个排水区域进行预警。
9.一种基于物联网的园区设施管理方法，其特征在于，所述方法采用如权利要求1-8任一项所述的基于物联网的园区设施管理系统对园区设施进行管理。
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