CN117010863A - 一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法。a)物联网设备，部署在市政管网的关键位置和节点上，由传感器和控制器组成，用于实时采集市政管网的运行数据；b)数据中心，接收并存储物联网设备采集的市政管网运行数据，进行实时分析和处理；c)数据分析与处理模块，用于对采集到的市政管网运行数据进行分析和处理，并计算出市政管网的健康度指标；d)健康度监测与预警模块，根据市政管网的健康度指标，对市政管网的异常情况进行实时监测和预警；e)远程管理与维护模块，提供远程管理和维护功能，允许运维人员通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作；本发明具备安全性和隐私保护措施，保护管网数据的机密性和完整性。

Description

一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法
技术领域
本发明涉及一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法。
背景技术
目前的基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法具有许多优点，但也存在以下一些弊端和不足：1. 数据质量问题：物联网设备在数据采集过程中可能会受到干扰或出现故障，导致数据的准确性和完整性受到影响。例如，传感器故障、通信中断、数据漂移等问题可能会导致监测数据的不准确性。解决这个问题需要对设备进行定期检修和维护，以确保数据的质量和可靠性。2. 数据管理和处理挑战：市政管网的运行数据往往具有大量、高维度和复杂的特征，对于大规模数据的存储和管理、特征提取和选择、算法训练和优化等方面，对计算资源和数据处理能力提出了较高的要求。因此，构建高效的数据管理和处理系统是一个具有挑战性的任务。3. 算法选择和优化：在健康度评估、异常检测和预测等方面，选择合适的机器学习算法和统计分析方法是关键。不同的市政管网系统需要根据其实际特点和运行模式进行针对性的算法选择和优化。对于算法模型的建立和训练需要大量的数据样本和领域专业知识的支持。4. 系统安全和隐私问题：市政管网涉及的数据和信息具有重要性和保密性。因此，在设计和实施基于物联网的健康度在线监测系统时，必须保证系统的安全性和隐私保护。这包括进行数据加密、身份验证、访问控制、漏洞修补等安全措施的实施。5. 成本与可持续性：部署和运维基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统需要投入大量的资金、人力和时间。同时，系统的可持续性也是一个重要的问题，包括设备寿命、维护成本、数据存储和处理能力的提升等方面的考虑。6. 用户培训和接受问题：市政管网运维人员和决策者对于使用基于物联网技术的健康度在线监测系统需要进行培训和学习，以便能够正确理解和使用系统提供的数据和信息。同时，用户对于新技术的接受程度和使用意愿也是一个挑战。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。
本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：
包括以下组件：
a) 物联网设备，部署在市政管网的关键位置和节点上，由传感器和控制器组成，用于实时采集市政管网的运行数据；
b) 数据中心，接收并存储物联网设备采集的市政管网运行数据，进行实时分析和处理；
c) 数据分析与处理模块，用于对采集到的市政管网运行数据进行分析和处理，并计算出市政管网的健康度指标；
d) 健康度监测与预警模块，根据市政管网的健康度指标，对市政管网的异常情况进行实时监测和预警；
e) 远程管理与维护模块，提供远程管理和维护功能，允许运维人员通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作；
进一步地，所述物联网设备通过无线网络或有线网络将采集到的市政管网运行数据传输至数据中心；
其中，所述数据分析与处理模块包括以下步骤：
a) 接收市政管网运行数据；
b) 对市政管网运行数据进行实时分析；
c) 基于分析结果计算市政管网的健康度指标；
其中，所述健康度监测与预警模块包括以下步骤：
a) 监测市政管网的健康度指标；
b) 判断市政管网是否出现异常情况；
c) 包括市政管网出现异常情况，发出实时预警；
其中，所述远程管理与维护模块包括以下功能：
a) 提供远程控制终端，允许运维人员通过该终端对市政管网进行实时监控和操作；
b) 支持对市政管网的远程管理和维护，包括设置参数、排查故障和执行维修操作；
进一步地，所述的部署在市政管网的关键位置和节点上，包括以下部分：
A. 主要管线：在主要管线上选择适当的位置部署物联网设备进行实时数据采集和监测；包括供水管道、排水管道、天然气管道；
B. 节点设备：市政管网中的各种节点设备包括泵站、阀门、水箱、调压器；在这些设备上部署物联网设备，实时监控设备的运行状态和性能指标；
C. 监测点：根据市政管网的监测需求，选择监测点部署物联网设备；包括在污水处理厂的出口处、供水厂的进口处、水质监测站地方；这些监测点提供有关市政管网运行状况的关键数据；
D. 交叉口和断面：在市政管网的交叉口和断面，部署物联网设备实时监测交叉口的交通流量、道路状况，并帮助优化交通信号控制和流量管理；
E. 敏感区域：根据市政管网的特殊需求，选择布置在敏感区域内的位置；包括防洪设施周围、土地沉降区域地方，部署物联网设备进行监测和预警；
其中，所述的主要管线上选择适当的位置具体内容，以及选择方法包括下：
首先，确定主要管线上的关键监测点，所述的关键监测点全面反映管道的运行状况和健康度；包括在供水管道上，选择接近水源或水源分配点的位置进行监测；在排水管道上选择接近重要排水节点或排水设施的位置进行监测；在天然气管道上选择接近关键阀门、压力调节器位置进行监测；
管道的拓扑结构和网络布局，选择能够覆盖关键管道段的位置进行部署；优先选择管道的起点、终点、交汇点、分水点、分支点位置；
根据历史数据和管道特性，确定存在异常的易发位置。
进一步地，所述的传感器包括不限于：
A. 压力传感器：用于监测市政管网中的压力变化，包括水管道、气体管道；
B. 流量传感器：用于测量市政管网中的流体流量，包括水流量、气体流量；
C. 温度传感器：用于检测市政管网中的温度变化，包括水温、环境温度；
D. 液位传感器：用于监测水箱、水池、水井的液位变化；
E. 水质传感器：用于监测市政管网中的水质参数，包括pH值、溶解氧、浑浊度；
F. 气体传感器：用于检测市政管网中的气体成分，包括二氧化碳、有害气体；
G. 噪声传感器：用于检测市政管网周围的噪音水平；
所述的控制器：用于控制市政管网设备的运行状态、调节参数，包括控制阀门、泵站设备的开关、调节和保护；
其中，所述的数据中心进行实时分析和处理过程是：
首先，确保物联网设备的数据能够被接收并存储；使用数据接收器或网关设备，将传感器采集到的数据传输到中央数据存储系统；数据存储选择使用数据库或云存储服务，确保数据可靠保存并随时访问；
接收到数据后，对数据进行预处理；包括数据清洗、去噪、校准和格式转换操作，以确保数据的准确性和一致性；此外，还进行数据插值或补齐处理，填补数据缺失或异常值；
使用实时数据分析工具和算法，对采集到的数据进行实时分析；根据市政管网的监测需求，进行包括数据统计、数据聚类、趋势分析、异常检测操作；
通过设置特定的阈值和规则，对实时数据进行监测，当数据超出预设的范围时，触发相应的事件和报警；
将实时分析得到的数据结果进行可视化展示；通过数据图表、仪表盘或地图形式，将管网运行状态和关键指标以直观的方式呈现；利用实时分析结果，提供运维管理人员和决策者所需的应用和决策支持；包括警报通知、运维指导、故障诊断、维修计划优化。
进一步地，所述的使用实时数据分析工具和算法对物联网设备采集的市政管网运行数据进行实时分析，具体包括以下部分：
A. 实时数据流处理工具：包括ApacheKafka、ApacheFlink、ApacheSparkStreaming，用于处理大规模实时数据流，支持数据的实时处理、聚合和窗口计算；
B. 机器学习算法：包括监督学习、无监督学习、强化学习算法，用于进行数据模式识别、异常检测、分类、聚类任务；算法包括K-means聚类、随机森林、支持向量机(SVM) 、深度学习神经网络；
C. 时间序列分析算法：处理时间序列数据的算法包括ARIMA模型、指数平滑法、季节性分解、回归分析，用于分析数据的趋势、季节性、周期性；
D. 统计分析方法：包括假设检验、方差分析、相关分析统计技术，用于推断和验证数据之间的关系和差异；
E. 实时数据挖掘算法：用于发现数据中的隐藏模式、规则和趋势，包括关联规则挖掘、频繁项集挖掘、序列模式挖掘；
F. 复杂事件处理算法：用于识别和处理复杂的事件模式和规则，包括CEP算法，检测到特定事件序列并发出相应的触发动作。
进一步地，所述的计算市政管网的健康度指标根据具体的运营需求和管网特点，采用不同的指标计算方法；以下是计算市政管网的健康度指标方法：
根据市政管网的运营目标和关键性能要素，确定健康度指标的定义；包括管网的水压稳定性、水质指标、漏损率作为健康度指标的参考；对于数据的预处理，包括数据清洗、去除异常值、插补缺失数据；将采集到的原始数据进行归一化处理，使得不同指标的数据处于相同的量级；通过标准化或者最小/最大归一化方法进行；对各指标赋予不同的权重；
使用计算方法根据不同指标的重要性和权重，将归一化后的数据以一定的数学公式进行计算；具体的计算方法是简单的加权求和或者更复杂的模型，包括层次分析法、模糊评估；根据指标计算的结果，将得到的数值映射到一个标度上，来表示和评估市政管网的健康度；将健康度分为几个级别，包括优、良、中、差，以便更直观地了解管网的整体健康状况。
进一步地，所述的确定市政管网健康度指标的定义采用以下步骤：
首先，了解市政管网的运营目标，包括运行稳定性、供水质量、管网漏损率、水压稳定性方面；与相关利益相关者和行业标准进行沟通，以确保对运营目标有共识；
在理解运营目标的基础上，确定市政管网的关键性能要素；这些要素应该与运营目标直接相关，并能够反映管网的整体运行状态和可靠性；包括水质指标、漏损率、水压稳定性、管网及设备健康状况、供水能力；
确保所选择的指标量化并具备可度量性；
根据运营目标和重要性，为每个关键性能要素分配适当的权重；这基于专家意见、运营商的要求，或者通过数据分析来确定；不同的关键性能要素具有不同的影响力和重要性；
根据确定的关键性能要素和权重，使用适当的计算方法将各个指标组合成综合的健康度指标；确定指标定义后，对其进行评估和验证；使用历史数据进行回测和验证，与实际运营情况进行比对。
进一步地，所述的远程管理和维护功能通过以下框架实现：
建立远程连接通道，使运维人员能够远程访问市政管网的终端设备；这通过VPN（虚拟专用网络）、远程桌面协议、SSH来实现；
确保只有授权的运维人员能够进行远程访问；采用强密码策略、多因素身份验证安全措施，以及授权的账户和权限管理来保护远程访问的安全性；
通过远程连接，运维人员实时监控市政管网的终端设备；这包括监视设备状态、检测传感器数据、查询运行日志；运维人员还使用远程控制软件来远程操作设备；
设置警报规则，当市政管网发生异常情况或触发预设的警报条件时，自动发送通知给运维人员；这通过邮件、短信、推送通知方式实现；
利用远程管理平台收集的数据，进行实时数据分析和故障诊断；运维人员使用数据分析工具和算法来识别异常模式、趋势和潜在的故障；
记录所有的远程访问活动，并确保日志可审计和追踪。
进一步地，机器学习算法分析市政管网的运行数据，提供健康度评估、异常检测和预测功能；以下是其应用过程的一般框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据准备与特征工程：对传输到监测系统的数据进行准备和特征工程，以使其适合进行机器学习算法的训练和分析；这包括特征提取、特征选择、特征变换步骤，用于提取最有用的数据特征；
S3. 算法选择与模型训练：根据具体任务需求，选择机器学习算法进行训练；对于监督学习任务，算法包括决策树、支持向量机、神经网络；对于无监督学习任务，算法包括聚类、异常检测；通过使用历史数据进行训练，拟合模型并调整算法的参数以使其尽准确地预测和分类；
S4. 健康度评估与异常检测：使用训练好的模型，对实时采集的数据进行健康度评估和异常检测；根据数据特征和模型预测，确定市政管网的健康状况，识别异常情况并生成相应的预警信号；
S5. 模型优化与调整：根据实际应用中的反馈和评估结果，对模型进行优化和调整；进行特征选择、参数调整、模型融合措施；
S6. 健康度预测与趋势分析：基于历史数据和模型训练结果，进行健康度预测和趋势分析；
S7. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、地图形式，将市政管网的健康度评估、异常检测和趋势分析结果直观展示给用户；
其中，所述的时间序列分析算法对市政管网数据中的时间相关性和趋势进行建模和预测；以下是其应用过程的一般框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据探索和特征提取：对传输到监测系统的数据进行探索性分析，了解数据的特征、周期性和趋势；通过时间序列分析技术，提取数据中的有效特征，包括周期性、趋势、季节性；
S3. 时间序列建模：根据数据的特性和需求，选择适当的时间序列建模方法，包括ARIMA（自回归综合移动平均）、ETS（误差趋势季节性）；通过建立数学模型，对数据进行拟合和预测；
S4. 模型参数估计和验证：对选择的时间序列模型进行参数估计，并使用历史数据进行模型验证和调优；使用交叉验证、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）指标；
S5. 实时预测与异常检测：使用已建立的时间序列模型，对实时采集的数据进行实时的预测和异常检测；基于模型的预测结果，提前发现出现的异常情况，并及时采取相应的措施进行处理；
S6. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、报表形式，将时间序列模型的预测结果和异常情况直观展示给用户；
其中，所述的统计分析方法对市政管网数据进行统计分析，了解数据的分布、相关性和趋势，为健康度评估、异常检测和决策提供支持；以下是其应用过程的框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据探索与描述统计：对传输到监测系统的数据进行探索性分析，包括数据的描述统计分析、数据分布分析、相关性分析；通过统计方法，了解数据的中心趋势、离散程度、分布情况特征，以及不同数据变量之间的相关性；
S3. 健康度评估与模型建立：基于采集到的数据，进行健康度评估指标的计算；这些指标根据市政管网的关键性能要素和权重进行确定；统计模型的建立基于健康度的历史数据和相关变量，包括回归分析、时间序列分析方法；
S4. 异常检测和预警：通过统计模型和异常检测方法，对实时采集的数据进行异常检测和预警；统计方法包括方差分析、控制图、异常值检测；当数据的偏离程度超过预设的阈值时，系统应触发预警和报警，以通知相关人员采取措施进行处理；
S5. 健康度趋势分析：利用时间序列分析、回归分析统计技术，对市政管网健康度指标进行趋势分析；通过分析历史数据的变化趋势，预测健康度指标的未来走势；
S6. 可视化展示与决策支持：通过图表、报表、仪表盘形式，将统计分析的结果和健康度指标直观展示给用户；
其中，所述的复杂事件处理算法实时处理和分析市政管网的运行数据，检测和识别复杂事件模式，提供实时的健康度评估和预警；以下是其应用过程的框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 事件定义与规则建模：基于市政管网的运行需求和问题定义，定义事件和规则，确定监控和识别的复杂事件模式；包括定义某个传感器数据连续几次超过阈值为一个异常事件，或者多个传感器数据之间存在特定的关联性超过一定阈值为一个协同事件；
S3. 事件模式匹配与检测：将定义好的事件规则应用于实时数据流，采用CEP算法进行事件模式匹配和检测；CEP算法检测和识别数据流中符合规则定义的事件模式，并进行相应的处理；CEP算法包括Rete算法、滑动窗口算法、状态机算法；
S4. 健康度评估与实时预警：根据检测到的复杂事件模式，计算市政管网的健康度评估指标，并根据预设的阈值进行判断；当健康度指标达到或超过预设的警戒阈值时，系统应及时触发预警和报警；预警和报警信息通过邮件、短信、推送通知方式发送给相关的运维人员；
S5. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、报表形式，将复杂事件处理的结果和健康度评估指标直观展示给用户。
一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
a) 部署物联网设备在市政管网的关键位置和节点；
b) 通过物联网设备实时采集市政管网的运行数据；
c) 将采集到的市政管网运行数据传输至数据中心；
d) 在数据中心对市政管网运行数据进行实时分析和处理；
e) 基于分析结果计算市政管网的健康度指标；
f) 监测市政管网的健康度指标，并判断是否出现异常情况；
g) 包括市政管网出现异常情况，发出实时预警；
h) 允许运维人员通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作。
本发明的有益效果：
1. 实时监测和预警：系统可以实时采集和监测市政管网的运行数据，如水质数据、压力数据、流量数据等，通过物联网设备和传感器，保证数据的实时性和准确性。通过实时监测和预警，可以及时发现管网运行中的异常情况和潜在问题，避免事态恶化和减少损失。
2. 健康度评估与优化：系统基于采集到的数据，通过健康度评估指标的计算和分析，可以对市政管网的健康状况进行全面的评估。通过监测趋势和变化模式，可以预测潜在问题的发生，并及时采取措施进行优化和修复，提高运行效率和资源利用率。
3. 异常检测和精准定位：系统利用复杂事件处理算法，实时检测管网数据中的复杂事件模式，并精准定位问题出现的位置。通过对异常事件的追踪和分析，可以快速定位故障节点或受损区域，减少故障排查时间和维修成本。
4. 智能决策支持：系统通过可视化展示和数据分析，在仪表盘、图表、报表等形式上呈现管网的运行情况和健康度指标。这样的可视化展示可以协助决策者更好地理解管网的运行状况，制定相应的决策和行动计划，提高决策的准确性和效果。
5. 资源管理和节约：基于系统提供的实时数据，管网运维人员可以更好地进行资源管理和调度，避免资源利用的浪费和低效。通过合理的管道控制和优化策略，可以降低供水、排水和天然气等资源的消耗，实现资源的可持续利用和节约。
6. 安全和环保：系统具备安全性和隐私保护措施，保护管网数据的机密性和完整性。通过实时监测和预警，可以及时检测和应对潜在的安全风险和环境污染问题，保障市政管网的安全性和环保性。
附图说明
图1为本发明一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统流程图。
图2为本发明一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测方法流程图。
实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。
实施例：物联网设备通过部署在市政管网的关键位置和节点上，由传感器和控制器组成，能够实时采集市政管网的运行数据。实施过程中，在供水管道上，采用部署水质传感器、压力传感器和流量传感器；在排水管道上，采用部署水位传感器和流量传感器；在天然气管道上，采用部署气压传感器和气体检测传感器等。这些设备能够实时采集管网的相关参数和指标，将数据发送到数据中心进行分析和处理。
本实施例以供水管道为例，采用部署压力传感器和流量传感器。压力传感器采用测量管道内的压力变化，而流量传感器采用测量水流量的变化。这些传感器的实时采集数据采用提供管道的压力和流量趋势，帮助监测管道的运行状态和异常情况，如压力波动、压力超过阈值、流量异常等。
本实施例数据中心是物联网设备采集的市政管网运行数据的接收和存储的地方。它提供存储、处理和管理大量的实时数据的能力，并提供实时数据的访问和查询。数据中心还采用与其他系统进行集成，以便进一步分析和利用市政管网的运行数据。
本实施例以供水管道为例，数据中心采用接收并存储来自压力传感器和流量传感器的数据。它采用将数据按时间序列进行存储，并提供实时查询和分析市政管网的运行状况。
数据分析与处理模块针对采集到的市政管网运行数据进行分析和处理，以计算出市政管网的健康度指标。这些指标采用基于不同的算法和模型，用于评估管网的运行状态和健康程度。在供水管道的实施例子中，数据分析与处理模块采用使用压力和流量数据来计算供水管道的压力稳定性指标和流量变化率指标。通过分析这些指标的变化趋势，采用识别出管道压力异常和流量异常等问题。
而健康度监测与预警模块根据市政管网的健康度指标，对市政管网的异常情况进行实时监测和预警。该模块采用设置预警阈值，并根据市政管网的变化情况触发相应的预警通知。
以供水管道为例，健康度监测与预警模块采用基于压力稳定性指标和流量变化率指标进行监测和预警。当压力稳定性指标低于预设的阈值或流量变化率超过预设的阈值时，该模块采用发出预警通知，提醒相关人员进行处理和维修。
远程管理与维护模块提供远程管理和维护功能，使运维人员采用通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作。这个模块采用提供远程访问市政管网的数据和状态，允许运维人员远程监测管网运行情况，识别问题并进行维修和调整。
以供水管道为例，远程管理与维护模块采用让运维人员通过远程控制终端访问压力传感器和流量传感器的数据，并采用实时调整管道的控制参数，如打开或关闭阀门，以确保供水管道的正常运行和无故障状态。
通过引入实际数据和应用案例，我们采用验证基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统和方法的可行性和有效性。这些步骤的组合采用实现实时数据采集、分析和管理，提供健康度监测和预警，并支持远程管理和维护，从而实现对市政管网运行状态的全面监测和优化。
数据分析与处理模块中的每个步骤进行详细解释，并引入实际数据进一步说明步骤的可行性：
a) 接收市政管网运行数据：该步骤涉及接收从物联网设备传输过来的市政管网运行数据。数据可以以实时流式的方式通过网络传输到数据中心，或者通过存储介质进行批量上传。实施过程中，在供水管道中，数据可以包括每隔一段时间的压力值、流量值等。
b) 对市政管网运行数据进行实时分析：在此步骤中，数据分析与处理模块使用适当的分析算法和模型对市政管网运行数据进行实时分析。这涉及数据清洗、特征提取、异常检测、模式识别等技术。实施过程中，对供水管道的数据进行实时分析，可以检测到压力的异常波动、流量的异常变化等。
c) 基于分析结果计算市政管网的健康度指标：根据实时分析的结果，该步骤计算出市政管网的健康度指标。这些指标可以是综合评估市政管网运行状况的定量指标，如管道的压力稳定性指标、流量的波动系数指标等。指标的计算需要根据实际情况和需要，采用适当的数学模型和分析方法。
实施过程中，根据供水管道的数据分析结果，可以计算出供水管道的压力稳定性指标，该指标可以通过计算压力的标准差或变异系数来获得。进一步，可以计算出流量的波动系数指标，该指标可以通过计算流量的变化范围与平均流量的比例来获得。
健康度监测与预警模块中的每个步骤进行详细解释，并引入实际数据进一步说明步骤的可行性：
a) 监测市政管网的健康度指标：该步骤中，健康度监测与预警模块监测市政管网的健康度指标的变化。指标的监测可以通过定时采集、实时计算或定期计算得到。以供水管道为例，可以监测压力稳定性指标和流量波动系数指标的变化。
b) 判断市政管网是否出现异常情况：在此步骤中，健康度监测与预警模块根据监测到的健康度指标变化，判断市政管网是否出现异常情况。实施过程中，在供水管道中，如果压力稳定性指标超过预先设定的阈值，或者流量波动系数指标变化超过设定的范围，那么可以判断供水管道出现异常。
c) 包括市政管网出现异常情况，发出实时预警：如果市政管网出现异常情况，该步骤会发出实时预警。预警可以通过各种通信方式（如推送通知、短信、邮箱等）发送给相关人员，警示市政管网的问题和的风险。预警的内容可以包括异常类型、位置信息、严重程度等，以便及时采取相应的措施。
实施过程中，当供水管道的压力稳定性指标超过设定的阈值，健康度监测与预警模块可以发出实时预警，通知相关人员关注供水管道的压力异常情况，并采取必要的维修和调整措施。
远程管理与维护模块中的每个功能进行详细解释，并引入实际数据进一步说明功能的可行性：
a) 提供远程控制终端，允许运维人员通过该终端对市政管网进行实时监控和操作：远程管理与维护模块提供运维人员可以远程访问市政管网的控制终端，以实时监控市政管网的运行状态和进行必要的操作。该控制终端可以是一个基于Web或移动应用的界面，允许运维人员远程访问终端设备上的市政管网运行数据和控制参数。
b) 支持对市政管网的远程管理和维护，包括设置参数、排查故障和执行维修操作：在远程管理与维护模块中，运维人员可以通过远程控制终端对市政管网进行远程管理和维护操作。这包括设置管网的控制参数，如阀门的打开和关闭，压力的调节等。同时，运维人员也可以远程排查管网故障，并进行必要的维修操作。
以供水管道为例，远程管理与维护模块可以提供远程控制终端，允许运维人员通过该终端实时监控管道的压力和流量数据，并可以远程调节水泵和阀门的运行状态。如果发现供水管道出现压力异常情况，运维人员可以远程关闭或打开相应的阀门，调节水泵的工作状态，以提供必要的补给或减少供水量。
通过详细解释每个步骤和引入实际数据的例子，可以进一步说明基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统的可行性和有效性。这些步骤和功能的组合可以实现对市政管网的实时监测、分析和管理，并提供异常预警和远程操作的能力，有助于提高市政管网的运行效率和可靠性。
实施例中，部署在市政管网的关键位置和节点上，包括以下部分：
A. 主要管线：在主要管线上选择适当的位置部署物联网设备进行实时数据采集和监测。这些主要管线包括供水管道、排水管道和天然气管道。在这些管道上部署物联网设备，可以实时监测管道的运行状况、压力、流量等参数。
以供水管道为例，可以部署位于主要供水管道上的压力传感器和流量传感器。这些传感器可以实时采集管道的压力和流量数据。通过定时或实时传输数据，可以及时检测管道的压力异常或水量波动等情况，实现对主要管线的实时监测和预警。
B. 节点设备：市政管网中的各种节点设备也是关键位置，如泵站、阀门、水箱、调压器等。在这些设备上部署物联网设备，能够实时监控设备的运行状态和性能指标。
实施例中，在泵站中部署物联网设备，可以监测泵的运行时间、功率消耗、水压及液位等参数。通过物联网设备实时采集泵站的数据，可以及时发现设备故障或异常运行状态，并提前进行维护和修复，减少停机时间和管网供水中断的风险。
C. 监测点：根据市政管网的监测需求，选择合适的监测点部署物联网设备。这些监测点可以包括在污水处理厂的出口处、供水厂的进口处、水质监测站等关键位置。通过在这些监测点部署物联网设备，可以获取市政管网运行状况的关键数据。
以水质监测站为例，物联网设备可以实时采集水质参数，如pH值、溶解氧、浊度等。这些数据可以帮助监测水质以及检测潜在的污染事件，提前采取措施保障供水质量，保护公众健康。
D. 交叉口和断面：在市政管网的交叉口和断面，部署物联网设备实时监测交叉口的交通流量、道路状况，并帮助优化交通信号控制和流量管理。
实施例中，在交叉口部署车流量传感器和路面状况检测设备可以实时采集车辆数量、速度、拥堵情况等数据。这些数据可以用于交通信号优化、拥堵预警以及路面维护等决策，提升交通效率和减少拥堵。
E. 敏感区域：根据市政管网的特殊需求，选择布置在敏感区域内的位置。实施例中，在防洪设施周围、土地沉降区域等地部署物联网设备进行监测和预警。
以防洪设施周围为例，可以部署液位传感器和雨量计等物联网设备，实时监测水位和降雨情况。通过实时监测和数据分析，可以提前预警洪水风险和采取相应的防洪措施，保障公共安全。
上述实施例中，主要管线上选择适当的位置方法如下：
首先，确定主要管线上的关键监测点，这些点需要能够全面反映管道的运行状况和健康度；实施过程中，在供水管道上，采用选择接近水源或水源分配点的位置进行监测；在排水管道上，采用选择接近重要排水节点或排水设施的位置进行监测；在天然气管道上，采用选择接近关键阀门、压力调节器等位置进行监测；
考虑管道的拓扑结构和网络布局，选择能够覆盖关键管道段的位置进行部署；优先选择管道的起点、终点、交汇点、分水点、分支点等位置，以确保对整个管道网络的监测覆盖；
根据历史数据和管道特性，确定存在异常的易发位置，如老化、易损坏、易泄露等区域；在这些位置部署物联网设备采用帮助及时发现并处理潜在的问题；
考虑物联网设备的环境适应性，在选择部署位置时要考虑周围的环境条件，如温度、湿度、气候等因素；确保设备能够在恶劣条件下正常运行，并具备一定的防水、防尘和防腐蚀能力；
确保部署位置能够具备良好的通信覆盖，以便物联网设备能够与监测系统进行数据传输和通信；采用考虑使用WiFi、LoRa、NBIoT等通信技术，根据实际情况选择合适的通信手段。
在实施例中，传感器部分包括不限于以下类型：
A. 压力传感器：用于监测市政管网中的压力变化，如水管道和气体管道。具体实施方案，在供水管道中部署压力传感器可以实时监测管道的水压变化，帮助识别压力异常或漏水问题。
B. 流量传感器：用于测量市政管网中的流体流量，如水流量和气体流量。以供水管道为例，通过部署流量传感器可以实时监测管道的水流量，检测供水量是否达到要求或存在异常情况。
C. 温度传感器：用于检测市政管网中的温度变化，如水温和环境温度。具体实施方案可以在供水管道中部署温度传感器，实时监测水温变化，以确保供水的温度符合要求。
D. 液位传感器：用于监测水箱、水池、水井等地的液位变化。以水箱为例，部署液位传感器可以实时监测水箱水位的变化，帮助判断水源是否充足、水量是否过低或过高。
E. 水质传感器：用于监测市政管网中的水质参数，如pH值、溶解氧、浑浊度等。在供水管道或污水处理厂中部署水质传感器，可以实时监测水质的指标，识别是否存在水质污染或处理效果不佳等问题。
F. 气体传感器：用于检测市政管网中的气体成分，如二氧化碳、有害气体等。具体实施方案，在天然气管道中部署气体传感器，可以实时检测管道中的气体浓度，及时发现泄漏或安全风险。
G. 噪声传感器：用于检测市政管网周围的噪音水平。具体实施方案，可以部署噪声传感器来监测特定地区的噪音水平，识别是否存在噪声污染或异常情况。
控制器：控制器用于控制市政管网设备的运行状态和调节参数。具体实施方案，通过控制阀门、泵站设备的开关、调节和保护来维持管网的稳定运行。控制器可以根据实时数据和健康度指标来自动化调节和控制设备，提高运行效率和降低故障风险。
数据中心进行实时分析和处理的过程：
1. 确保物联网设备数据被接收并存储：使用数据接收器或网关设备，将传感器采集到的数据传输到中央数据存储系统。数据中心需要具备可靠的网络连接，以保证数据的及时接收和存储。
2. 数据存储：数据存储可以选择使用数据库或云存储服务，以确保数据可靠保存并随时访问。数据中心需要设置适当的数据存储结构和容量，以满足市政管网大规模数据存储的需求。
3. 数据预处理：接收到数据后，需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、去噪、校准和格式转换操作，以确保数据的准确性和一致性。此外，还进行数据插值或补齐处理，填补数据缺失或异常值，使数据形成连续、完整的时间序列。
具体实施方案，对于供水管道中的压力传感器数据，数据预处理可能涉及去除传感器误差或噪声，校正数据，确保数据的准确性。同时，如果存在数据缺失或异常点，可以使用插值方法填充缺失值或替换异常值，保证数据的完整性和可靠性。
通过引入实际数据举例说明步骤的可行性，可以验证在市政管网中部署不同类型的传感器以及数据中心的实时分析和处理步骤的有效性，提供准确和可靠的数据支持，以优化管网运行和维护决策的制定。
使用实时数据分析工具和算法，对采集到的数据进行实时分析：通过实时数据分析工具和算法，对市政管网采集到的各种传感器数据进行实时分析。这包括数据统计、数据聚类、趋势分析、异常检测等操作，以获得实时的管网运行状态和关键指标信息。
实施例可以利用数据分析技术对供水管道的压力传感器数据进行实时分析。通过统计分析压力数据，可以获取平均压力、最大压力、最小压力等指标。同时，可以进行聚类分析，将供水管道划分为不同的状态，如正常状态、低压状态、高压状态等。还可以通过趋势分析，观察压力变化的趋势，判断压力是否逐渐升高或下降。最后，进行异常检测，当压力超出预设范围时，识别并标记为异常事件。
通过设置特定的阈值和规则，对实时数据进行监测并触发相应的事件和报警：根据市政管网的监测需求，设置特定的阈值和规则，对实时数据进行监测。当实时数据超出预设的范围时，触发相应的事件和报警，提醒运维管理人员或决策者进行及时处理。
以供水管道为例，设定压力的上下限阈值，当压力超出设定范围时，系统会自动发出警报并通知相应的责任人。这样可以及时发现压力异常、漏水或故障等问题，采取相应的措施进行处理。
将实时分析得到的数据结果进行可视化展示：将实时分析得到的数据结果以可视化的方式展示出来，方便用户进行实时监测和决策。这可以通过数据图表、仪表盘或地图等形式呈现，使用户能够直观地了解管网运行状态和关键指标。
具体实施中，利用数据图表展示供水管道的压力变化趋势，可以根据时间轴显示压力的变化情况。利用仪表盘形式，以实时数据显示当前压力值，并通过彩色指示器表示压力是否正常。另外，可以使用地图查看不同区域的供水状况，在地图上标注不同点位的压力状态。
提供运维管理人员和决策者所需的应用和决策支持：基于实时分析结果，提供运维管理人员和决策者所需的应用和决策支持。这包括警报通知、运维指导、故障诊断和维修计划优化等。
具体实施中，当供水管道压力异常超出阈值时，系统可以自动触发警报通知，并将警报信息发送给相关责任人员。此外，基于实时分析结果，系统还可以提供运维指导，如建议调整水泵速度、打开或关闭阀门等。针对故障情况，系统可以提供故障诊断的建议，帮助运维人员迅速定位问题所在。另外，利用实时分析结果，还可以优化维修计划，提供最佳的维护策略和排程安排。
本实施方式中，实时数据流处理工具：使用实时数据流处理工具如Apache Kafka、Apache Flink、Apache Spark Streaming等，可以处理大规模的实时数据流，支持数据的实时处理、聚合和窗口计算。通过这些工具，可以对市政管网物联网设备采集的实时数据进行高效处理和分析。
具体实施中，假设在市政管网中使用了实时数据流处理工具Apache Kafka。在供水管道上部署了压力传感器，将实时采集到的压力数据发送到Kafka消息队列中。使用Kafka的消费者来订阅和消费这些数据，进行实时处理，比如计算平均压力、最大最小压力等统计指标，或者计算压力的变化率等。
机器学习算法可以应用于市政管网运行数据的实时分析，包括监督学习、无监督学习和强化学习算法。这些算法可以用于进行数据模式识别、异常检测、分类和聚类任务。
以监督学习为例，在市政管网中，可以通过监测传感器数据来训练机器学习模型，预测管网的运行状态。具体实施中，使用随机森林算法，根据历史传感器数据以及供水管网的运行状态进行训练，建立一个分类模型，通过实时数据对管网的运行状态进行预测和识别，及时发现异常状态，如管道泄漏或供水中断。
而时间序列分析算法专门用于处理市政管网运行数据中的时间序列数据，如管网压力、流量随时间的变化。这些算法包括ARIMA模型、指数平滑法、季节性分解、回归分析等，可用于分析数据的趋势、季节性和周期性。
具体实施中，利用ARIMA模型对供水管道压力的时间序列数据进行分析，可以识别出压力的长期趋势、季节性变化以及未来的预测趋势。基于这些分析结果，可以调整供水管道的运行策略和计划，以适应管网运行的变化。
统计分析方法可以应用于市政管网运行数据的分析，包括假设检验、方差分析、相关分析等技术，用于推断和验证数据之间的关系和差异。
具体实施中，在市政管网中，可以通过方差分析来分析不同供水管道的压力数据之间是否存在显著差异。通过统计分析，可以判断某个管道的压力是否与其他管道存在显著性差异，从而帮助发现异常情况或管道故障。
实时数据挖掘算法可以用于发现市政管网运行数据中的隐藏模式、规则和趋势。这包括关联规则挖掘、频繁项集挖掘和序列模式挖掘等技术。
以关联规则挖掘为例，可以分析市政管网各个节点设备的数据，发现不同节点设备之间的关联关系。具体实施中，通过分析供水管道的压力数据和泵站设备的运行数据，可以发现不同压力水位下不同泵站的启停规律和关联关系，为优化泵站运行提供参考。
而复杂事件处理（CEP）算法用于识别和处理市政管网运行数据中的复杂事件模式和规则。CEP算法可以检测特定事件序列，并触发相应的触发动作。
具体实施中，在市政管网中，可以使用CEP算法来检测供水管道流量的异常事件。当流量超过预设阈值或低于预设阈值时，CEP算法可以捕捉到这些异常事件，并触发相应的警报或通知，以便及时采取措施修复问题。
实施例中，计算市政管网的健康度指标根据具体的运营需求和管网特点，采用不同的指标计算方法；以下是计算市政管网的健康度指标方法：
1. 根据市政管网的运营目标和关键性能要素，确定健康度指标的定义：根据市政管网的运营目标和关键性能要素，确定健康度指标的定义。这些指标可以包括管网的水压稳定性、水质指标、漏损率等。根据运营需求和管网特点，可以对这些指标进行具体的定义和计算方法的选择。
实施例，对于供水管网的健康度评估，可以选择以下指标：
水压稳定性指标：使用标准差或变异系数等指标来衡量供水管道压力的波动程度。波动较小的管道被认为具有较高的水压稳定性。水质指标：根据水质监测数据，包括pH值、溶解氧、浑浊度等参数，将水质指标映射到一个评分标度上，反映水质的好坏程度。
漏损率指标：根据供水管网流量和供水量的监测数据，计算管网的漏损率，衡量管网的漏损程度。
2. 数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值和插补缺失数据。通过数据清洗和去除异常值，可以保证指标计算的准确性和可靠性。对于存在缺失数据的情况，可以使用插值方法进行数据填补，以确保数据的完整性。
实施例，对于水压稳定性指标，如果在某个时间段内有压力传感器数据缺失，可以使用线性插值法或者基于时间序列的插值方法，根据相邻时间点的数据进行插值，填充缺失的数据点。
3. 归一化处理：将采集到的原始数据进行归一化处理，使得不同指标的数据处于相同的量级，以消除指标之间的量纲差异。常用的归一化方法包括标准化或最小最大归一化。
实施例，对于漏损率指标和水压稳定性指标，将原始数据经过最小最大归一化处理，将数据映射到0到1的范围内。
4. 指标权重赋值：对各指标赋予不同的权重，以反映其在健康度评估中的重要程度。指标权重可以根据专家知识、经验或数据分析得到。权重的设定需要考虑到管网特点和运营目标。
实施例，对于供水管网的健康度评估，若水压稳定性被认为比水质指标更重要，可以赋予水压稳定性指标更高的权重。
5. 计算健康度指标：利用合适的计算方法，根据不同指标的重要性和权重，将归一化后的数据按照一定的数学公式进行计算。计算方法可以是简单的加权求和，也可以是更复杂的模型，如层次分析法、模糊评估等。根据计算结果，将得到的数值映射到一个标度上，表示和评估市政管网的健康度。
实施例，假设将水压稳定性指标、水质指标和漏损率指标作为健康度评估的三个指标，并给予分别为0.4、0.3、0.3的权重。可以使用加权求和的方法，通过将归一化后的三个指标按照权重相乘并求和，得到健康度的数值。
6. 划分健康度级别：将健康度数值划分为几个级别，如优、良、中、差，以便更直观地了解市政管网的整体健康状况。划分健康度级别需要根据具体的评估标准和管网的实际情况来确定。
实施例，假设根据健康度计算结果，健康度数值范围为0到100，可以将0到20定义为差、20到40定义为中、40到60定义为良、60到100定义为优。
在实施列中，了解市政管网的运营目标：在评估市政管网的健康度之前，需要了解市政管网的运营目标，包括运行稳定性、供水质量、管网漏损率、水压稳定性等方面。与相关利益相关者（如政府机构、运营商、居民）和行业标准进行沟通，以确保对运营目标有共识。
实施例，运营目标可能包括保持水压稳定、提供良好的水质、减少漏水率等。通过与相关方沟通和了解行业标准，可以明确市政管网的运营目标。
在理解运营目标的基础上，确定市政管网的关键性能要素。这些要素应该与运营目标直接相关，并能够反映管网的整体运行状态和可靠性。常见的关键性能要素包括水质指标、漏损率、水压稳定性、管网及设备健康状况、供水能力等。
实施例，关键性能要素可以包括供水管道的水质（如pH值、溶解氧浓度）、漏损率（根据漏水检测数据计算）、水压稳定性（根据压力传感器数据计算）、管道和设备的健康状况（如设备故障频率）、供水能力（根据流量数据评估）等。
为了计算和评估市政管网的健康度，需要确保所选择的指标具有可度量性。这意味着需要明确的数据来源和采集方法，并能够持续收集和跟踪相关数据。特别是对于市政管网，数据的采集通常来自物联网设备，因此需要确保数据的可靠性和一致性。
实施例，为了评估供水管道的水压稳定性，可以安装压力传感器，实时采集压力数据。采集到的数据可以通过物联网设备传输到数据平台，并进行后续的数据处理和分析。
根据运营目标和关键性能要素的重要性，为每个指标分配适当的权重。这可以基于专家意见、运营商的要求，或者通过数据分析等方法来确定。不同的关键性能要素具有不同的影响力和重要性，因此权重的分配有助于确定综合健康度指标。
实施例，如果水质被视为运营目标中最重要的要素，可以为水质指标分配较高的权重，以更好地反映市政管网的健康度。根据确定的关键性能要素和权重，使用适当的计算方法将各个指标组合成综合的健康度指标。计算方法可以是简单的加权求和，也可以是更复杂的模型，如层次分析法、模糊综合评价等。通过计算得到的综合健康度指标可以直观地反映市政管网的整体健康状况。
实施例，假设有三个关键性能要素，水质指标、漏损率指标和水压稳定性指标，并为它们分别分配了权重。可以使用加权求和的方法，将归一化后的指标值按照权重加权相加，计算得到综合健康度指标。
确定指标定义后，对其进行评估和验证。使用历史数据进行回测和验证，与实际运营情况进行比对，验证指标是否能够准确反映市政管网的健康状况和运营目标。
实施例，可以使用过去一段时间的历史数据，根据确定的指标定义和计算方法，计算市政管网的健康度。然后与实际的管网运行情况进行对比，验证指标的准确性和可靠性。
在具体实施列中，建立远程连接通道：使用VPN、远程桌面协议（如RDP）或SSH等技术建立安全的远程连接通道，使运维人员能够远程访问市政管网的终端设备。远程连接通道可以通过公共网络或专用网络建立。
实施方式中，运维人员可以通过VPN访问市政管网的终端设备。VPN提供了一种加密的通信方式，可以通过公共Internet连接安全地建立远程连接。通过VPN，运维人员可以像在本地一样访问远程设备，以便监控和管理市政管网。
确保只有授权的运维人员能够进行远程访问。采取强密码策略、多因素身份验证和授权的账户和权限管理等安全措施，以保护远程访问的安全性。
实施方式中，运维人员需要使用授权的账户和密码进行远程访问，且可能需要提供额外的身份验证因素，如短信验证码或指纹识别。此外，可以限制运维人员的权限，只允许其访问和操作特定的设备或功能。
通过远程连接，运维人员能够实时监控市政管网的终端设备。这包括监视设备状态、检测传感器数据、查询运行日志等。运维人员还可使用远程控制软件来远程操作设备，如进行配置更改、启动或停止服务、远程重启等。
实施方式中，运维人员可以通过远程连接实时监控供水管道的设备状态，如泵站的运行状态、压力传感器的数据、仪表读数等。如果发现异常情况，运维人员可以通过远程控制软件对设备进行相应操作，如调整泵站的运行参数或重启设备。
建立警报规则，当市政管网发生异常情况或触发预设的警报条件时，自动发送通知给运维人员。通知可以通过邮件、短信、推送通知等方式实现，以确保运维人员能及时响应和处理问题。
实施方式中，可以设置警报规则，当供水管道的压力超出预设的范围或设备的工作状态异常时，自动发送警报通知给运维人员。运维人员收到通知后，可以通过远程连接立即查看问题并采取相应的措施。
利用远程管理平台收集的数据，运维人员可以进行实时数据分析和故障诊断。可以使用数据分析工具和算法识别异常模式、趋势和潜在的故障，以更好地监测和调整市政管网的运行。
实施方式中，运维人员可以使用实时传感器数据进行数据分析，识别供水管网中的漏损地点或压力异常，并及时采取措施修复问题或调整管网运行策略。
为了满足监管合规性要求，记录所有的远程访问活动，并确保日志可以审计和追踪。这有助于分析问题的原因，追踪操作历史，识别潜在的安全问题，并满足监管机构的合规要求。
实施方式中，远程管理平台可以记录每次远程访问的时间、访问者的身份、访问的设备和操作，以及访问结果。这些日志可以用于审计和分析，以保障远程管理的安全性和合规性。
在实施例中，机器学习算法分析市政管网的运行数据，提供健康度评估、异常检测和预测功能；以下是其应用过程的一般框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，如水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据需要进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据准备与特征工程：对传输到监测系统的数据进行准备和特征工程，以使其适合进行机器学习算法的训练和分析；这包括特征提取、特征选择、特征变换步骤，用于提取最有用的数据特征；
S3. 算法选择与模型训练：根据具体任务需求，选择合适的机器学习算法进行训练；对于监督学习任务，常用的算法包括决策树、支持向量机、神经网络；对于无监督学习任务，常用的算法包括聚类、异常检测；通过使用历史数据进行训练，拟合模型并调整算法的参数以使其尽准确地预测和分类；
S4. 健康度评估与异常检测：使用训练好的模型，对实时采集的数据进行健康度评估和异常检测；根据数据特征和模型预测，确定市政管网的健康状况，识别异常情况并生成相应的预警信号；
S5. 模型优化与调整：根据实际应用中的反馈和评估结果，对模型进行优化和调整；需要进行特征选择、参数调整、模型融合措施，以进一步提高模型的预测性能和准确性；
S6. 健康度预测与趋势分析：基于历史数据和模型训练结果，进行健康度预测和趋势分析；这提供对市政管网未来状态的预测和趋势分析，以便及时调整和优化管网运营策略；
S7. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、地图形式，将市政管网的健康度评估、异常检测和趋势分析结果直观展示给用户；这样的可视化展示帮助运维人员和决策者更好地理解市政管网的运行状况，做出相应的决策和行动；
在实施例中，时间序列分析算法对市政管网数据中的时间相关性和趋势进行建模和预测；以下是其应用过程的一般框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，如水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据需要进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据探索和特征提取：对传输到监测系统的数据进行探索性分析，了解数据的特征、周期性和趋势；通过时间序列分析技术，提取数据中的有效特征，包括周期性、趋势、季节性；
S3. 时间序列建模：根据数据的特性和需求，选择适当的时间序列建模方法，如ARIMA（自回归综合移动平均）、ETS（误差趋势季节性）；通过建立合适的数学模型，对数据进行拟合和预测；模型的选择基于数据分析和模型评估，以获得最佳的预测效果；
S4. 模型参数估计和验证：对选择的时间序列模型进行参数估计，并使用历史数据进行模型验证和调优；使用交叉验证、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）指标，评估模型的准确性和性能；
S5. 实时预测与异常检测：使用已建立的时间序列模型，对实时采集的数据进行实时的预测和异常检测；基于模型的预测结果，提前发现出现的异常情况，并及时采取相应的措施进行处理；
S6. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、报表形式，将时间序列模型的预测结果和异常情况直观展示给用户；这样的可视化展示帮助用户更好地了解市政管网的运行状态和健康状况，以做出相应的决策和行动；
在实施例中，统计分析方法对市政管网数据进行统计分析，了解数据的分布、相关性和趋势，为健康度评估、异常检测和决策提供支持；以下是其应用过程的框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，如水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据需要进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据探索与描述统计：对传输到监测系统的数据进行探索性分析，包括数据的描述统计分析、数据分布分析、相关性分析；通过统计方法，了解数据的中心趋势、离散程度、分布情况特征，以及不同数据变量之间的相关性；
S3. 健康度评估与模型建立：基于采集到的数据，进行健康度评估指标的计算；这些指标根据市政管网的关键性能要素和权重进行确定；统计模型的建立基于健康度的历史数据和相关变量，包括回归分析、时间序列分析方法；
S4. 异常检测和预警：通过统计模型和异常检测方法，对实时采集的数据进行异常检测和预警；常用的统计方法包括方差分析、控制图、异常值检测；当数据的偏离程度超过预设的阈值时，系统应触发预警和报警，以通知相关人员采取措施进行处理；
S5. 健康度趋势分析：利用时间序列分析、回归分析统计技术，对市政管网健康度指标进行趋势分析；通过分析历史数据的变化趋势，预测健康度指标的未来走势，为运维人员和决策者提供决策支持；
S6. 可视化展示与决策支持：通过图表、报表、仪表盘形式，将统计分析的结果和健康度指标直观展示给用户；这样的可视化展示帮助用户更好地理解市政管网的运行状况，做出相应的决策和行动；
在实施例中，复杂事件处理算法实时处理和分析市政管网的运行数据，检测和识别复杂事件模式，提供实时的健康度评估和预警；以下是其应用过程的框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，如水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据需要进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 事件定义与规则建模：基于市政管网的运行需求和问题定义，定义事件和规则，确定需要监控和识别的复杂事件模式；包括，定义某个传感器数据连续几次超过阈值为一个异常事件，或者多个传感器数据之间存在特定的关联性超过一定阈值为一个协同事件；
S3. 事件模式匹配与检测：将定义好的事件规则应用于实时数据流，采用CEP算法进行事件模式匹配和检测；CEP算法检测和识别数据流中符合规则定义的事件模式，并进行相应的处理；常用的CEP算法包括Rete算法、滑动窗口算法、状态机算法；
S4. 健康度评估与实时预警：根据检测到的复杂事件模式，计算市政管网的健康度评估指标，并根据预设的阈值进行判断；当健康度指标达到或超过预设的警戒阈值时，系统应及时触发预警和报警；预警和报警信息通过邮件、短信、推送通知方式发送给相关的运维人员；
S5. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、报表形式，将复杂事件处理的结果和健康度评估指标直观展示给用户；这样的可视化展示帮助用户更好地理解市政管网的运行状况和健康度状况，进行决策和制定相应的行动计划。
下面将本发明具体实施步骤的全过程重新描述一遍：
a) 部署物联网设备在市政管网的关键位置和节点：在市政管网的关键位置和节点部署物联网设备，如传感器、监测器等，用于实时监测管网的运行状态和关键指标。这些设备可以安装在供水管道、泵站、水质监测站等位置。
实施方式中，可以在供水管道上部署压力传感器、流量计等，实时采集管道的水压和流量数据；在水质监测站部署水质传感器，实时采集水质参数如溶解氧、pH值等。
b) 通过物联网设备实时采集市政管网的运行数据：部署的物联网设备通过传感器、监测器等实时采集市政管网的运行数据，包括压力、流量、水质等关键指标值。采集到的数据以数字化形式保存并记录时间戳，以便后续分析和处理。
实施方式中，压力传感器可以定期或连续地测量管道的压力值，并将这些数据以一定的频率传输至数据中心。
c) 将采集到的市政管网运行数据传输至数据中心：采集到的市政管网运行数据通过无线通信等方式传输至云或数据中心。数据中心可以是市政机构或运营商建立的数据处理中心，在其中进行数据的存储和分析。
实施方式中，压力传感器采集到的管道压力数据可以经过数据编码和压缩后，通过无线网络传输至云端服务器。
d) 在数据中心对市政管网运行数据进行实时分析和处理：数据中心利用数据处理技术，对采集到的市政管网运行数据进行实时分析和处理。这包括数据清洗、异常检测、数据关联等操作，以提取有用的信息和指标。
实施方式中，数据中心可以对压力数据进行异常值检测，排除噪声干扰并剔除异常数据点，确保数据的准确性和可靠性。
e) 基于分析结果计算市政管网的健康度指标：在数据中心根据实时分析结果，使用事先定义的计算方法，计算市政管网的健康度指标。健康度指标可以根据市政管网的运行目标和关键性能要素定义，如水压稳定性、水质指标、漏损率等。
实施方式中，健康度指标可以是根据压力稳定性、水质参数和漏损率等指标加权计算得到的综合指标。
f) 监测市政管网的健康度指标，并判断是否出现异常情况：实时监测市政管网的健康度指标，通过设定的标准或阈值判断管网是否出现异常情况。当健康度指标超出预设阈值或出现异常变化时，可以触发相应的警报或预警。
实施方式中，当健康度指标低于一定阈值或波动较大时，可以判断市政管网出现异常情况，需要进行进一步的调查和处理。
g) 发出实时预警：当市政管网出现异常情况时，系统可以通过预设的通知方式（如短信、邮件、推送通知）向相关人员发出实时预警。预警信息包括管网的异常情况、指标变化趋势等，以便及时采取措施。
实施方式中，当市政管网的水压稳定性出现异常或水质指标超出标准限值时，系统可以自动发送预警信息给运维人员，提醒其关注和处理问题。
h) 允许运维人员通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作：在发出实时预警后，运维人员可以通过远程控制终端访问市政管网的终端设备，进行实时监控和操作。运维人员可以远程查看实时数据、调整设备参数、采取故障排除措施等，以解决管网的问题。
实施方式中，运维人员可以通过远程控制终端访问泵站控制系统，实时监控泵站运行状态、调整泵站参数，并进行故障诊断和排除。
通过引入实际数据进一步举例，以上所述的每个步骤为基于物联网技术的市政管网健康度在线监测方法提供了详细的解释，并举例说明了每个步骤的可行性。该方法通过实时采集、传输和分析市政管网的运行数据，能够实现对管网运行状态的实时监测和健康度评估，并能及时发出预警和进行远程操作，以提高市政管网的运行效率和可靠性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于，包括以下组件：
a) 物联网设备，部署在市政管网的关键位置和节点上，由传感器和控制器组成，用于实时采集市政管网的运行数据；
b) 数据中心，接收并存储物联网设备采集的市政管网运行数据，进行实时分析和处理；
c) 数据分析与处理模块，用于对采集到的市政管网运行数据进行分析和处理，并计算出市政管网的健康度指标；
d) 健康度监测与预警模块，根据市政管网的健康度指标，对市政管网的异常情况进行实时监测和预警；
e) 远程管理与维护模块，提供远程管理和维护功能，允许运维人员通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述物联网设备通过无线网络或有线网络将采集到的市政管网运行数据传输至数据中心；
其中，所述数据分析与处理模块包括以下步骤：
a) 接收市政管网运行数据；
b) 对市政管网运行数据进行实时分析；
c) 基于分析结果计算市政管网的健康度指标；
其中，所述健康度监测与预警模块包括以下步骤：
a) 监测市政管网的健康度指标；
b) 判断市政管网是否出现异常情况；
c) 包括市政管网出现异常情况，发出实时预警；
其中，所述远程管理与维护模块包括以下功能：
a) 提供远程控制终端，允许运维人员通过该终端对市政管网进行实时监控和操作；
b) 支持对市政管网的远程管理和维护，包括设置参数、排查故障和执行维修操作。
3.根据权利要求1或者2所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的部署在市政管网的关键位置和节点上，包括以下部分：
A. 主要管线：在主要管线上选择适当的位置部署物联网设备进行实时数据采集和监测；包括供水管道、排水管道、天然气管道；
B. 节点设备：市政管网中的各种节点设备包括泵站、阀门、水箱、调压器；在这些设备上部署物联网设备，实时监控设备的运行状态和性能指标；
C. 监测点：根据市政管网的监测需求，选择监测点部署物联网设备；包括在污水处理厂的出口处、供水厂的进口处、水质监测站地方；这些监测点提供有关市政管网运行状况的关键数据；
D. 交叉口和断面：在市政管网的交叉口和断面，部署物联网设备实时监测交叉口的交通流量、道路状况，并帮助优化交通信号控制和流量管理；
E. 敏感区域：根据市政管网的特殊需求，选择布置在敏感区域内的位置；包括防洪设施周围、土地沉降区域地方，部署物联网设备进行监测和预警；
其中，所述的主要管线上选择适当的位置具体内容，以及选择方法包括下：
首先，确定主要管线上的关键监测点，所述的关键监测点全面反映管道的运行状况和健康度；包括在供水管道上，选择接近水源或水源分配点的位置进行监测；在排水管道上选择接近重要排水节点或排水设施的位置进行监测；在天然气管道上选择接近关键阀门、压力调节器位置进行监测；
管道的拓扑结构和网络布局，选择能够覆盖关键管道段的位置进行部署；优先选择管道的起点、终点、交汇点、分水点、分支点位置；
根据历史数据和管道特性，确定存在异常的易发位置。
4.根据权利要求1或者2所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的传感器包括不限于：
A. 压力传感器：用于监测市政管网中的压力变化，包括水管道、气体管道；
B. 流量传感器：用于测量市政管网中的流体流量，包括水流量、气体流量；
C. 温度传感器：用于检测市政管网中的温度变化，包括水温、环境温度；
D. 液位传感器：用于监测水箱、水池、水井的液位变化；
E. 水质传感器：用于监测市政管网中的水质参数，包括pH值、溶解氧、浑浊度；
F. 气体传感器：用于检测市政管网中的气体成分，包括二氧化碳、有害气体；
G. 噪声传感器：用于检测市政管网周围的噪音水平；
所述的控制器：用于控制市政管网设备的运行状态、调节参数，包括控制阀门、泵站设备的开关、调节和保护；
其中，所述的数据中心进行实时分析和处理过程是：
首先，确保物联网设备的数据能够被接收并存储；使用数据接收器或网关设备，将传感器采集到的数据传输到中央数据存储系统；数据存储选择使用数据库或云存储服务，确保数据可靠保存并随时访问；
接收到数据后，对数据进行预处理；包括数据清洗、去噪、校准和格式转换操作，以确保数据的准确性和一致性；此外，还进行数据插值或补齐处理，填补数据缺失或异常值；
使用实时数据分析工具和算法，对采集到的数据进行实时分析；根据市政管网的监测需求，进行包括数据统计、数据聚类、趋势分析、异常检测操作；
通过设置特定的阈值和规则，对实时数据进行监测，当数据超出预设的范围时，触发相应的事件和报警；
将实时分析得到的数据结果进行可视化展示；通过数据图表、仪表盘或地图形式，将管网运行状态和关键指标以直观的方式呈现；利用实时分析结果，提供运维管理人员和决策者所需的应用和决策支持；包括警报通知、运维指导、故障诊断、维修计划优化。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的使用实时数据分析工具和算法对物联网设备采集的市政管网运行数据进行实时分析，具体包括以下部分：
A. 实时数据流处理工具：包括ApacheKafka、ApacheFlink、ApacheSparkStreaming，用于处理大规模实时数据流，支持数据的实时处理、聚合和窗口计算；
B. 机器学习算法：包括监督学习、无监督学习、强化学习算法，用于进行数据模式识别、异常检测、分类、聚类任务；算法包括K-means聚类、随机森林、支持向量机(SVM) 、深度学习神经网络；
C. 时间序列分析算法：处理时间序列数据的算法包括ARIMA模型、指数平滑法、季节性分解、回归分析，用于分析数据的趋势、季节性、周期性；
D. 统计分析方法：包括假设检验、方差分析、相关分析统计技术，用于推断和验证数据之间的关系和差异；
E. 实时数据挖掘算法：用于发现数据中的隐藏模式、规则和趋势，包括关联规则挖掘、频繁项集挖掘、序列模式挖掘；
F. 复杂事件处理算法：用于识别和处理复杂的事件模式和规则，包括CEP算法，检测到特定事件序列并发出相应的触发动作。
6.根据权利要求1或者2所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的计算市政管网的健康度指标根据具体的运营需求和管网特点，采用不同的指标计算方法；以下是计算市政管网的健康度指标方法：
根据市政管网的运营目标和关键性能要素，确定健康度指标的定义；包括管网的水压稳定性、水质指标、漏损率作为健康度指标的参考；对于数据的预处理，包括数据清洗、去除异常值、插补缺失数据；将采集到的原始数据进行归一化处理，使得不同指标的数据处于相同的量级；通过标准化或者最小/最大归一化方法进行；对各指标赋予不同的权重；
使用计算方法根据不同指标的重要性和权重，将归一化后的数据以一定的数学公式进行计算；具体的计算方法是简单的加权求和或者更复杂的模型，包括层次分析法、模糊评估；根据指标计算的结果，将得到的数值映射到一个标度上，来表示和评估市政管网的健康度；将健康度分为几个级别，包括优、良、中、差，以便更直观地了解管网的整体健康状况。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的确定市政管网健康度指标的定义采用以下步骤：
首先，了解市政管网的运营目标，包括运行稳定性、供水质量、管网漏损率、水压稳定性方面；与相关利益相关者和行业标准进行沟通，以确保对运营目标有共识；
在理解运营目标的基础上，确定市政管网的关键性能要素；这些要素应该与运营目标直接相关，并能够反映管网的整体运行状态和可靠性；包括水质指标、漏损率、水压稳定性、管网及设备健康状况、供水能力；
确保所选择的指标量化并具备可度量性；
根据运营目标和重要性，为每个关键性能要素分配适当的权重；这基于专家意见、运营商的要求，或者通过数据分析来确定；不同的关键性能要素具有不同的影响力和重要性；
根据确定的关键性能要素和权重，使用适当的计算方法将各个指标组合成综合的健康度指标；确定指标定义后，对其进行评估和验证；使用历史数据进行回测和验证，与实际运营情况进行比对。
8.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于所述的远程管理和维护功能通过以下框架实现：
建立远程连接通道，使运维人员能够远程访问市政管网的终端设备；这通过VPN（虚拟专用网络）、远程桌面协议、SSH来实现；
确保只有授权的运维人员能够进行远程访问；采用强密码策略、多因素身份验证安全措施，以及授权的账户和权限管理来保护远程访问的安全性；
通过远程连接，运维人员实时监控市政管网的终端设备；这包括监视设备状态、检测传感器数据、查询运行日志；运维人员还使用远程控制软件来远程操作设备；
设置警报规则，当市政管网发生异常情况或触发预设的警报条件时，自动发送通知给运维人员；这通过邮件、短信、推送通知方式实现；
利用远程管理平台收集的数据，进行实时数据分析和故障诊断；运维人员使用数据分析工具和算法来识别异常模式、趋势和潜在的故障；
记录所有的远程访问活动，并确保日志可审计和追踪。
9.根据权利要求5所述的一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测系统，其特征在于机器学习算法分析市政管网的运行数据，提供健康度评估、异常检测和预测功能；以下是其应用过程的一般框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据准备与特征工程：对传输到监测系统的数据进行准备和特征工程，以使其适合进行机器学习算法的训练和分析；这包括特征提取、特征选择、特征变换步骤，用于提取最有用的数据特征；
S3. 算法选择与模型训练：根据具体任务需求，选择机器学习算法进行训练；对于监督学习任务，算法包括决策树、支持向量机、神经网络；对于无监督学习任务，算法包括聚类、异常检测；通过使用历史数据进行训练，拟合模型并调整算法的参数以使其尽准确地预测和分类；
S4. 健康度评估与异常检测：使用训练好的模型，对实时采集的数据进行健康度评估和异常检测；根据数据特征和模型预测，确定市政管网的健康状况，识别异常情况并生成相应的预警信号；
S5. 模型优化与调整：根据实际应用中的反馈和评估结果，对模型进行优化和调整；进行特征选择、参数调整、模型融合措施；
S6. 健康度预测与趋势分析：基于历史数据和模型训练结果，进行健康度预测和趋势分析；
S7. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、地图形式，将市政管网的健康度评估、异常检测和趋势分析结果直观展示给用户；
其中，所述的时间序列分析算法对市政管网数据中的时间相关性和趋势进行建模和预测；以下是其应用过程的一般框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据探索和特征提取：对传输到监测系统的数据进行探索性分析，了解数据的特征、周期性和趋势；通过时间序列分析技术，提取数据中的有效特征，包括周期性、趋势、季节性；
S3. 时间序列建模：根据数据的特性和需求，选择适当的时间序列建模方法，包括ARIMA（自回归综合移动平均）、ETS（误差趋势季节性）；通过建立数学模型，对数据进行拟合和预测；
S4. 模型参数估计和验证：对选择的时间序列模型进行参数估计，并使用历史数据进行模型验证和调优；使用交叉验证、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）指标；
S5. 实时预测与异常检测：使用已建立的时间序列模型，对实时采集的数据进行实时的预测和异常检测；基于模型的预测结果，提前发现出现的异常情况，并及时采取相应的措施进行处理；
S6. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、报表形式，将时间序列模型的预测结果和异常情况直观展示给用户；
其中，所述的统计分析方法对市政管网数据进行统计分析，了解数据的分布、相关性和趋势，为健康度评估、异常检测和决策提供支持；以下是其应用过程的框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 数据探索与描述统计：对传输到监测系统的数据进行探索性分析，包括数据的描述统计分析、数据分布分析、相关性分析；通过统计方法，了解数据的中心趋势、离散程度、分布情况特征，以及不同数据变量之间的相关性；
S3. 健康度评估与模型建立：基于采集到的数据，进行健康度评估指标的计算；这些指标根据市政管网的关键性能要素和权重进行确定；统计模型的建立基于健康度的历史数据和相关变量，包括回归分析、时间序列分析方法；
S4. 异常检测和预警：通过统计模型和异常检测方法，对实时采集的数据进行异常检测和预警；统计方法包括方差分析、控制图、异常值检测；当数据的偏离程度超过预设的阈值时，系统应触发预警和报警，以通知相关人员采取措施进行处理；
S5. 健康度趋势分析：利用时间序列分析、回归分析统计技术，对市政管网健康度指标进行趋势分析；通过分析历史数据的变化趋势，预测健康度指标的未来走势；
S6. 可视化展示与决策支持：通过图表、报表、仪表盘形式，将统计分析的结果和健康度指标直观展示给用户；
其中，所述的复杂事件处理算法实时处理和分析市政管网的运行数据，检测和识别复杂事件模式，提供实时的健康度评估和预警；以下是其应用过程的框架：
S1. 数据采集与传输：通过物联网设备和传感器，实时采集市政管网的运行数据，包括水质数据、压力数据、流量数据；采集到的数据进行处理和分析前的预处理，包括数据清洗、去噪、归一化，确保数据的准确性和可用性；随后，将处理后的数据通过物联网技术进行传输到监测系统；
S2. 事件定义与规则建模：基于市政管网的运行需求和问题定义，定义事件和规则，确定监控和识别的复杂事件模式；包括定义某个传感器数据连续几次超过阈值为一个异常事件，或者多个传感器数据之间存在特定的关联性超过一定阈值为一个协同事件；
S3. 事件模式匹配与检测：将定义好的事件规则应用于实时数据流，采用CEP算法进行事件模式匹配和检测；CEP算法检测和识别数据流中符合规则定义的事件模式，并进行相应的处理；CEP算法包括Rete算法、滑动窗口算法、状态机算法；
S4. 健康度评估与实时预警：根据检测到的复杂事件模式，计算市政管网的健康度评估指标，并根据预设的阈值进行判断；当健康度指标达到或超过预设的警戒阈值时，系统应及时触发预警和报警；预警和报警信息通过邮件、短信、推送通知方式发送给相关的运维人员；
S5. 可视化展示与决策支持：通过仪表盘、图表、报表形式，将复杂事件处理的结果和健康度评估指标直观展示给用户。
10.一种基于物联网技术的市政管网健康度在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
a) 部署物联网设备在市政管网的关键位置和节点；
b) 通过物联网设备实时采集市政管网的运行数据；
c) 将采集到的市政管网运行数据传输至数据中心；
d) 在数据中心对市政管网运行数据进行实时分析和处理；
e) 基于分析结果计算市政管网的健康度指标；
f) 监测市政管网的健康度指标，并判断是否出现异常情况；
g) 包括市政管网出现异常情况，发出实时预警；
h) 允许运维人员通过远程控制终端对市政管网进行实时监控和操作。
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