CN117436727A - 一种智能水利调度优化系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水利管理技术领域，具体为一种智能水利调度优化系统，系统包括数据采集与整合模块、水资源需求预测模块、水文模型优化模块、水利调度方案生成模块、方案模拟测试模块、实时调度执行模块、调度方案评估模块、应急响应与管理模块。本发明中，水资源需求预测模块的神经网络预测提高需水量预测准确性，为水文模型提供更合理的输入，水文模型优化模块采用遗传算法和粒子群优化参数，提高模型精度，水利调度方案生成模块多目标优化考虑成本、效率、可持续性，制定全面均衡方案，方案模拟测试仿真减少操作风险，实时调度执行实时数据分析确保有效执行，提升水资源管理效率和可持续性，应对需求和环境变化。
Description
技术领域
本发明涉及水利管理技术领域，尤其涉及一种智能水利调度优化系统。
背景技术
水利管理技术领域专注于运用先进的技术手段和系统化的管理方法来提高水资源的使用效率、保护水环境以及应对水资源相关的各种挑战。水利管理涉及水资源的规划、分配、调度、保护和恢复等多个方面，旨在实现水资源的可持续利用和生态平衡。随着技术的进步，尤其是信息技术的发展，水利管理领域逐渐引入智能化和自动化的元素，提高了对复杂水系统的控制和管理能力。
智能水利调度优化系统是这一技术发展趋势下的产物，利用先进的信息处理技术（如人工智能、大数据分析、物联网技术）来对水资源进行更高效的调度和管理。这个系统的主要目的是通过智能化的分析、预测和优化来提升水资源利用的效率，减少浪费，优化水资源配置，提高对水资源紧急情况的响应能力，从而达到节约资源、保护环境的目的。例如，智能水利调度优化系统可以根据多源数据预测水需求，智能调度水资源以满足不同用途的需求，同时还能监测和预警水资源紧急情况。实现这一目标的手段通常包括数据采集（如水质、水量、天气状况等）、数据分析（利用大数据和人工智能技术对收集的数据进行深入分析）、决策支持（基于分析结果提供水资源调度的优化方案）和实时监控（监测水资源调度过程中的实际状况，及时调整策略）。这些手段共同作用，使得智能水利调度优化系统在现代水资源管理中发挥着至关重要的作用。
传统的水利管理系统在多个方面存在不足。传统的预测方法往往缺乏灵活性和准确性，难以应对复杂多变的水资源需求和环境变化。在水文模型的优化和调整方面，传统系统通常缺乏高效的算法支持，导致模型的精确度和适应性有限。在水利调度方案制定方面，传统系统往往缺少全面考虑多种因素的能力，导致方案片面或不均衡。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能水利调度优化系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能水利调度优化系统包括数据采集与整合模块、水资源需求预测模块、水文模型优化模块、水利调度方案生成模块、方案模拟测试模块、实时调度执行模块、调度方案评估模块、应急响应与管理模块；
所述数据采集与整合模块基于多源水资源数据，采用数据融合算法和流式数据处理方法，整合并标准化数据，生成整合水资源数据集；
所述水资源需求预测模块基于整合水资源数据集，采用神经网络进行需水量预测，生成预测需水量；
所述水文模型优化模块基于预测需水量，采用遗传算法和粒子群优化技术调整水文模型参数，生成优化水文模型；
所述水利调度方案生成模块基于优化水文模型，采用多目标优化算法制定水利调度方案，生成初步调度方案；
所述方案模拟测试模块基于初步调度方案，采用仿真技术模拟测试方案的实际效果，生成模拟测试结果；
所述实时调度执行模块基于模拟测试结果，采用实时数据分析和控制技术执行调度方案，生成调度执行反馈；
所述调度方案评估模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析和生态影响评估对方案进行综合评价，生成方案评估报告；
所述应急响应与管理模块基于方案评估报告和环境变化数据，采用应急响应策略和危机管理技术处理紧急情况，生成应急响应计划。
作为本发明的进一步方案，所述整合水资源数据集包括水位数据、流量数据、水质参数和气象条件，所述预测需水量包括农业灌溉需水量、工业用水需求和居民用水需求预测数据，所述优化水文模型具体指调整后的降雨-径流关系、水文循环模型和地下水流动模型，所述初步调度方案包括水库放水计划、河道流量调控和水质管理策略，所述模拟测试结果具体指方案实施中包括水资源分配效率和预测环境影响的模拟效果，所述调度执行反馈包括实际水量分配数据、执行过程中的调整记录和执行效果分析，所述应急响应计划包括紧急水资源调配方案、灾害应对措施和沟通协调计划。
作为本发明的进一步方案，所述数据采集与整合模块包括传感器网络子模块、数据融合子模块、实时数据处理子模块；
所述传感器网络子模块基于多源水资源数据，采用无线传感器网络技术进行数据采集，生成原始水资源数据；
所述数据融合子模块基于原始水资源数据，采用数据融合技术进行数据整合，生成融合水资源数据；
所述实时数据处理子模块基于融合水资源数据，采用流式数据处理技术进行实时分析，生成整合水资源数据集；
所述无线传感器网络技术包括节点定位优化和数据时间同步，所述数据融合技术包括传感器数据校正和异构数据融合，所述流式数据处理技术包括数据窗口化处理和实时数据归一化。
作为本发明的进一步方案，所述水资源需求预测模块包括历史数据分析子模块、趋势预测子模块、需求模式分析子模块；
所述历史数据分析子模块基于整合水资源数据集，采用统计学方法进行历史趋势分析，生成历史用水趋势分析结果；
所述趋势预测子模块基于历史用水趋势分析结果，采用机器学习模型进行需水量预测，生成未来水资源需求预测结果；
所述需求模式分析子模块基于未来水资源需求预测结果，采用深度学习模型进行需水模式分析，生成需水模式分析结果；
所述统计学方法包括趋势线分析和季节性变化分析，所述机器学习模型包括循环神经网络和长短期记忆网络，所述深度学习模型具体为多层感知机和卷积神经网络。
作为本发明的进一步方案，所述水文模型优化模块包括参数调整子模块、模型验证子模块、模型调整反馈子模块；
所述参数调整子模块基于预测需水量，采用遗传算法进行参数优化，生成优化参数；
所述模型验证子模块基于优化参数，采用交叉验证技术检验模型准确性，生成模型验证结果；
所述模型调整反馈子模块基于模型验证结果，采用粒子群优化技术细化参数调整，生成优化水文模型；
所述遗传算法特指基于自然选择和遗传学原理的搜索优化算法，所述交叉验证特指将数据集分成多个部分，轮流使用其中一部分作为测试集，其余作为训练集，所述粒子群优化技术具体为模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。
作为本发明的进一步方案，所述水利调度方案生成模块包括方案设计子模块、效率优化子模块、资源平衡子模块；
所述方案设计子模块基于优化水文模型，采用系统动态模拟进行方案设计，生成初步调度方案；
所述效率优化子模块基于初步调度方案，采用多目标优化算法进行效率提升，生成效率优化方案；
所述资源平衡子模块基于效率优化方案，采用资源分配策略平衡多方需求，生成最终水利调度方案；
所述系统动态模拟具体为基于系统反馈循环和时间延迟的行为模拟方法，所述多目标优化算法具体为同时考虑多个目标的优化方法，包括成本、效率和环境影响。
作为本发明的进一步方案，所述方案模拟测试模块包括方案仿真子模块、效果评估子模块、调整建议子模块；
所述方案仿真子模块基于初步调度方案，采用系统动态仿真技术模拟方案实施，生成仿真测试结果；
所述效果评估子模块基于仿真测试结果，采用定量分析方法评估方案效果，生成效果评估结果；
所述调整建议子模块基于效果评估结果，采用决策分析技术提出方案优化建议，生成优化调度方案；
所述系统动态仿真技术包括流程模拟和行为建模，所述定量分析方法包括成本效益比较和关键指标量化，所述决策分析技术包括风险评估和敏感性分析。
作为本发明的进一步方案，所述实时调度执行模块包括调度控制子模块、数据监控子模块、执行反馈子模块；
所述调度控制子模块基于优化调度方案，采用自动化控制系统实施调度，生成调度控制结果；
所述数据监控子模块基于调度控制结果，采用实时监控技术跟踪执行情况，生成监控数据报告；
所述执行反馈子模块基于监控数据报告，采用性能分析技术评估执行效果，生成调度执行反馈；
所述自动化控制系统包括反馈调节和预设策略执行，所述实时监控技术包括数据实时采集和中心化监控处理，所述性能分析技术包括效率评价和异常识别。
作为本发明的进一步方案，所述调度方案评估模块包括经济评估子模块、社会影响子模块、环境影响子模块；
所述经济评估子模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析法评估经济影响，生成经济影响评估结果；
所述社会影响子模块基于经济影响评估结果，采用社会影响评价方法分析社会效应，生成社会效应评估结果；
所述环境影响子模块基于社会效应评估结果，采用生态系统服务评价法评估环境效益，生成环境效益评估结果；
所述成本效益分析法包括直接成本计算和间接效益估算，所述社会影响评价方法包括公共参与度调查和社会福利分析，所述生态系统服务评价法包括生态质量指数计算和生物多样性保护评估。
作为本发明的进一步方案，所述应急响应与管理模块包括灾害预警子模块、紧急调度子模块、危机沟通子模块；
所述灾害预警子模块基于方案评估报告和环境监测数据，采用灾害风险预测模型进行预警，生成灾害风险预警结果；
所述紧急调度子模块基于灾害风险预警结果，采用紧急资源调配技术制定紧急方案，生成紧急调度方案；
所述危机沟通子模块基于紧急调度方案，采用危机沟通策略进行信息传递，生成危机沟通结果；
所述灾害风险预测模型包括气候变化预测和灾害概率评估，所述紧急资源调配技术包括关键资源优先分配和临时调度调整，所述危机沟通策略包括紧急信息发布和利益相关者协调。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，水资源需求预测模块的神经网络预测能够更准确地预测需水量，为水文模型提供更合理的输入。水文模型优化模块采用的遗传算法和粒子群优化技术能有效调整模型参数，使水文模型更加精确。水利调度方案生成模块通过多目标优化算法制定的调度方案考虑了成本、效率和可持续性等多个因素，使方案更全面、均衡。方案模拟测试模块的仿真技术可以在实施前测试方案的实际效果，大幅减少实际操作中的风险。实时调度执行模块则利用实时数据分析和控制技术来确保调度方案的有效执行。
附图说明
图1为本发明的系统流程图；
图2为本发明的系统框架示意图；
图3为本发明的数据采集与整合模块流程图；
图4为本发明的水资源需求预测模块流程图；
图5为本发明的水文模型优化模块流程图；
图6为本发明的水利调度方案生成模块流程图；
图7为本发明的方案模拟测试模块流程图；
图8为本发明的实时调度执行模块流程图；
图9为本发明的调度方案评估模块流程图；
图10为本发明的应急响应与管理模块流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：请参阅图1至图2，一种智能水利调度优化系统包括数据采集与整合模块、水资源需求预测模块、水文模型优化模块、水利调度方案生成模块、方案模拟测试模块、实时调度执行模块、调度方案评估模块、应急响应与管理模块；
数据采集与整合模块基于多源水资源数据，采用数据融合算法和流式数据处理方法，整合并标准化数据，生成整合水资源数据集；
水资源需求预测模块基于整合水资源数据集，采用神经网络进行需水量预测，生成预测需水量；
水文模型优化模块基于预测需水量，采用遗传算法和粒子群优化技术调整水文模型参数，生成优化水文模型；
水利调度方案生成模块基于优化水文模型，采用多目标优化算法制定水利调度方案，生成初步调度方案；
方案模拟测试模块基于初步调度方案，采用仿真技术模拟测试方案的实际效果，生成模拟测试结果；
实时调度执行模块基于模拟测试结果，采用实时数据分析和控制技术执行调度方案，生成调度执行反馈；
调度方案评估模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析和生态影响评估对方案进行综合评价，生成方案评估报告；
应急响应与管理模块基于方案评估报告和环境变化数据，采用应急响应策略和危机管理技术处理紧急情况，生成应急响应计划。
整合水资源数据集包括水位数据、流量数据、水质参数和气象条件，预测需水量包括农业灌溉需水量、工业用水需求和居民用水需求预测数据，优化水文模型具体指调整后的降雨-径流关系、水文循环模型和地下水流动模型，初步调度方案包括水库放水计划、河道流量调控和水质管理策略，模拟测试结果具体指方案实施中包括水资源分配效率和预测环境影响的模拟效果，调度执行反馈包括实际水量分配数据、执行过程中的调整记录和执行效果分析，应急响应计划包括紧急水资源调配方案、灾害应对措施和沟通协调计划。
通过数据整合和预测模块，系统提供了全面的水资源信息，使决策者能够更准确地了解水资源状况，有助于更好地满足不同领域的用水需求，提高了水资源利用效率。水文模型的优化和多目标优化算法的应用使得制定的水利调度方案更科学、更合理，能够在平衡各种需求的同时最大程度地保护生态环境，减少了资源浪费和生态破坏的风险。模拟测试模块的使用提前发现潜在问题，有助于在实际执行之前进行方案的优化和调整，提高了调度方案的可行性和效果。实时调度执行模块确保系统在动态变化的环境下高效运行，进一步提高了水资源利用的效率。调度方案评估模块通过成本效益分析和生态影响评估，为决策者提供了科学的决策依据，确保了决策的合理性和可持续性。应急响应与管理模块能够在紧急情况下迅速作出响应，保障了水资源调度的安全性和可靠性，降低了突发事件对水资源系统的影响。
请参阅图3，数据采集与整合模块包括传感器网络子模块、数据融合子模块、实时数据处理子模块；
传感器网络子模块基于多源水资源数据，采用无线传感器网络技术进行数据采集，生成原始水资源数据；
数据融合子模块基于原始水资源数据，采用数据融合技术进行数据整合，生成融合水资源数据；
实时数据处理子模块基于融合水资源数据，采用流式数据处理技术进行实时分析，生成整合水资源数据集；
无线传感器网络技术包括节点定位优化和数据时间同步，数据融合技术包括传感器数据校正和异构数据融合，流式数据处理技术包括数据窗口化处理和实时数据归一化。
传感器网络子模块基于多源水资源数据，采用无线传感器网络技术进行数据采集。这包括节点定位优化，以确保传感器节点布局在关键位置，以及数据时间同步，以确保各个传感器之间的数据采集时间一致。传感器网络通过传感器节点实时监测水资源数据，例如水位、温度、水质等，并生成原始水资源数据。这些数据通常以时间序列形式存储。
数据融合子模块基于原始水资源数据，采用数据融合技术进行数据整合。这包括传感器数据校正，以校正传感器存在的误差和漂移，以及异构数据融合，将来自不同传感器的数据整合为一个一致的数据集。数据融合包括数据插值、数据筛选和数据平滑等操作，以生成融合水资源数据，这些数据更准确且一致。
实时数据处理子模块基于融合水资源数据，采用流式数据处理技术进行实时分析。这包括数据窗口化处理，将数据分成固定时间窗口，以便进行实时分析，以及实时数据归一化，将数据标准化为可比较的形式。实时数据处理用于实时监控和分析水资源情况，生成整合水资源数据集，其中包括实时数据和相应的分析结果，例如趋势分析、异常检测等。
请参阅图4，水资源需求预测模块包括历史数据分析子模块、趋势预测子模块、需求模式分析子模块；
历史数据分析子模块基于整合水资源数据集，采用统计学方法进行历史趋势分析，生成历史用水趋势分析结果；
趋势预测子模块基于历史用水趋势分析结果，采用机器学习模型进行需水量预测，生成未来水资源需求预测结果；
需求模式分析子模块基于未来水资源需求预测结果，采用深度学习模型进行需水模式分析，生成需水模式分析结果；
统计学方法包括趋势线分析和季节性变化分析，机器学习模型包括循环神经网络和长短期记忆网络，深度学习模型具体为多层感知机和卷积神经网络。
历史数据分析子模块基于整合水资源数据集，采用统计学方法进行历史趋势分析。这包括趋势线分析，以识别长期趋势和季节性变化分析，以发现周期性模式。历史数据分析的目标是生成历史用水趋势分析结果，提供有关过去水资源需求的详细信息。
趋势预测子模块基于历史用水趋势分析结果，采用机器学习模型进行需水量预测。通常使用循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）等模型，以考虑时间序列数据的动态性和复杂性。趋势预测子模块的任务是生成未来水资源需求预测结果，包括预测的需水量和相应的不确定性。
需求模式分析子模块基于未来水资源需求预测结果，采用深度学习模型，如多层感知机（MLP）和卷积神经网络（CNN），进行需水模式分析。深度学习模型可以识别复杂的非线性模式和相互关联的因素，以生成需水模式分析结果。这包括描述未来需水模式的特征、趋势和周期性。需求模式分析结果有助于更好地理解未来水资源需求的特点。
请参阅图5，水文模型优化模块包括参数调整子模块、模型验证子模块、模型调整反馈子模块；
参数调整子模块基于预测需水量，采用遗传算法进行参数优化，生成优化参数；
模型验证子模块基于优化参数，采用交叉验证技术检验模型准确性，生成模型验证结果；
模型调整反馈子模块基于模型验证结果，采用粒子群优化技术细化参数调整，生成优化水文模型；
遗传算法特指基于自然选择和遗传学原理的搜索优化算法，交叉验证特指将数据集分成多个部分，轮流使用其中一部分作为测试集，其余作为训练集，粒子群优化技术具体为模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。
参数调整子模块以预测的需水量为基础，采用遗传算法进行参数优化。遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索优化算法，用于调整水文模型的参数。通过不断迭代，遗传算法寻找最优的参数组合，以最好地拟合实际数据和需水量预测。生成优化的参数，用于水文模型。
模型验证子模块基于优化的参数，采用交叉验证技术来检验水文模型的准确性。交叉验证将数据集分成多个部分，轮流使用其中一部分作为测试集，其余作为训练集。这有助于评估模型的泛化性能和准确度。模型验证子模块的任务是生成模型验证结果，反映了水文模型在不同数据集上的表现。
模型调整反馈子模块基于模型验证结果，采用粒子群优化技术来进一步细化参数调整。粒子群优化技术是一种模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法，用于优化水文模型的参数，以更好地适应实际数据。通过不断的迭代和参数微调，粒子群优化有助于生成更精确的水文模型，提高预测准确性。生成优化的水文模型，以满足水资源管理和需求预测的要求。
请参阅图6，水利调度方案生成模块包括方案设计子模块、效率优化子模块、资源平衡子模块；
方案设计子模块基于优化水文模型，采用系统动态模拟进行方案设计，生成初步调度方案；
效率优化子模块基于初步调度方案，采用多目标优化算法进行效率提升，生成效率优化方案；
资源平衡子模块基于效率优化方案，采用资源分配策略平衡多方需求，生成最终水利调度方案；
系统动态模拟具体为基于系统反馈循环和时间延迟的行为模拟方法，多目标优化算法具体为同时考虑多个目标的优化方法，包括成本、效率和环境影响。
方案设计子模块基于优化水文模型，采用系统动态模拟进行方案设计。系统动态模拟可以是基于系统反馈循环和时间延迟的行为模拟方法，用于模拟水资源系统的行为和响应。在此模块中，设计初步的水利调度方案，以满足水资源供应和需求之间的基本要求。这包括确定水源的提取量、水库的放水策略、灌溉计划等。生成初步调度方案，反映了系统动态模拟的结果。
效率优化子模块基于初步调度方案，采用多目标优化算法进行效率提升。多目标优化算法考虑同时优化多个目标，例如成本、效率和环境影响。这包括使用遗传算法、粒子群优化等方法，以在多个目标之间找到平衡点。在此模块中，优化初步调度方案，以提高水资源利用效率，降低成本，减少环境影响等方面的性能。生成效率优化方案，包括调整水利调度方案中的各项参数和策略。
资源平衡子模块基于效率优化方案，采用资源分配策略来平衡多方需求。这包括协调不同水资源使用者之间的需求，确保各方公平获得所需的水资源。在此模块中，制定最终的水利调度方案，以满足多方需求，并维持水资源系统的平衡。这涉及到资源的分配、调度的优化、应急响应策略等。生成最终水利调度方案，反映了资源平衡和多方需求的考虑。
请参阅图7，方案模拟测试模块包括方案仿真子模块、效果评估子模块、调整建议子模块；
方案仿真子模块基于初步调度方案，采用系统动态仿真技术模拟方案实施，生成仿真测试结果；
效果评估子模块基于仿真测试结果，采用定量分析方法评估方案效果，生成效果评估结果；
调整建议子模块基于效果评估结果，采用决策分析技术提出方案优化建议，生成优化调度方案；
系统动态仿真技术包括流程模拟和行为建模，定量分析方法包括成本效益比较和关键指标量化，决策分析技术包括风险评估和敏感性分析。
方案仿真子模块中，技术：系统动态仿真；
步骤：
流程模拟：使用仿真软件模拟初步调度方案的流程。
行为建模：模拟方案中各组件的行为和相互作用。
生成仿真测试结果。
代码示例：
def simulate_process(schedule_plan):
# 初始化仿真环境；
simulation_environment = setup_simulation()；
# 模拟流程；
for step in schedule_plan:
simulation_environment.run(step)；
return simulation_environment.get_results()；
simulation_results = simulate_process(initial_schedule_plan)；
效果评估子模块中，技术：定量分析方法；
步骤：
成本效益比较：对仿真结果进行成本与效益的对比分析。
关键指标量化：计算仿真结果中的关键性能指标。
生成效果评估结果。
代码示例：
def evaluate_simulation_results(results):
cost_benefit_ratio = calculate_cost_benefit_ratio(results)；
key_performance_indicators = calculate_kpis(results)；
return {"cost_benefit_ratio": cost_benefit_ratio,"kpis": key_performance_indicators}；
evaluation_results = evaluate_simulation_results(simulation_results)；
调整建议子模块中，技术：决策分析技术；
步骤：
风险评估：分析方案实施带来的风险。
敏感性分析：评估不同输入变量对方案结果的影响。
生成优化调度方案。
代码示例：
def generate_optimized_schedule(evaluation_results):
# 风险评估；
risks = assess_risks(evaluation_results)；
# 敏感性分析；
sensitivities = analyze_sensitivities(evaluation_results)；
# 根据分析结果提出优化建议；
optimized_plan = optimize_schedule_based_on_analysis(risks,sensitivities)；
return optimized_plan；
optimized_schedule = generate_optimized_schedule(evaluation_results)；
请参阅图8，实时调度执行模块包括调度控制子模块、数据监控子模块、执行反馈子模块；
调度控制子模块基于优化调度方案，采用自动化控制系统实施调度，生成调度控制结果；
数据监控子模块基于调度控制结果，采用实时监控技术跟踪执行情况，生成监控数据报告；
执行反馈子模块基于监控数据报告，采用性能分析技术评估执行效果，生成调度执行反馈；
自动化控制系统包括反馈调节和预设策略执行，实时监控技术包括数据实时采集和中心化监控处理，性能分析技术包括效率评价和异常识别。
调度控制子模块基于优化调度方案，采用自动化控制系统实施调度。自动化控制系统可以包括反馈调节和预设策略执行。在这一模块中，根据优化调度方案，自动化控制系统执行相关操作，例如控制水库水位、水泵运行、管道流量等。调度控制子模块的任务是生成调度控制结果，反映实时调度操作的状态和效果。
数据监控子模块基于调度控制结果，采用实时监控技术跟踪执行情况。实时监控技术包括数据实时采集和中心化监控处理。数据实时采集从传感器和控制系统中获取实时数据，例如水位、流量、水质等。中心化监控处理则负责汇总和处理这些实时数据。生成监控数据报告，以提供有关实时调度操作和系统状态的信息。
执行反馈子模块基于监控数据报告，采用性能分析技术评估执行效果。性能分析技术包括效率评价和异常识别。效率评价用于评估调度操作的效率和准确性，以及是否符合预期。异常识别用于检测和识别异常情况，例如设备故障或突发事件。执行反馈子模块的任务是生成调度执行反馈，以指导进一步的调度决策和操作改进。
请参阅图9，调度方案评估模块包括经济评估子模块、社会影响子模块、环境影响子模块；
经济评估子模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析法评估经济影响，生成经济影响评估结果；
社会影响子模块基于经济影响评估结果，采用社会影响评价方法分析社会效应，生成社会效应评估结果；
环境影响子模块基于社会效应评估结果，采用生态系统服务评价法评估环境效益，生成环境效益评估结果；
成本效益分析法包括直接成本计算和间接效益估算，社会影响评价方法包括公共参与度调查和社会福利分析，生态系统服务评价法包括生态质量指数计算和生物多样性保护评估。
经济评估子模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析法评估经济影响。成本效益分析法包括直接成本计算和间接效益估算。在这一模块中，计算与调度方案相关的直接成本，例如运维成本、能源成本等，并估算与调度方案相关的间接效益，例如节省的资源成本、经济增长等。生成经济影响评估结果，反映调度方案对经济的影响。
社会影响子模块基于经济影响评估结果，采用社会影响评价方法分析社会效应。社会影响评价方法包括公共参与度调查和社会福利分析。在这一模块中，进行公共参与度调查，收集各方利益相关者的观点和反馈，并进行社会福利分析，评估调度方案对社会的效益和影响。生成社会效应评估结果，反映调度方案对社会的影响。
环境影响子模块基于社会效应评估结果，采用生态系统服务评价法评估环境效益。生态系统服务评价法包括生态质量指数计算和生物多样性保护评估。在这一模块中，计算生态质量指数以评估调度方案对生态系统的贡献，并进行生物多样性保护评估，以评估调度方案对生物多样性的影响。生成环境效益评估结果，反映调度方案对环境的影响。
请参阅图10，应急响应与管理模块包括灾害预警子模块、紧急调度子模块、危机沟通子模块；
灾害预警子模块基于方案评估报告和环境监测数据，采用灾害风险预测模型进行预警，生成灾害风险预警结果；
紧急调度子模块基于灾害风险预警结果，采用紧急资源调配技术制定紧急方案，生成紧急调度方案；
危机沟通子模块基于紧急调度方案，采用危机沟通策略进行信息传递，生成危机沟通结果；
灾害风险预测模型包括气候变化预测和灾害概率评估，紧急资源调配技术包括关键资源优先分配和临时调度调整，危机沟通策略包括紧急信息发布和利益相关者协调。
灾害预警子模块基于方案评估报告和环境监测数据，采用灾害风险预测模型进行预警。灾害风险预测模型包括气候变化预测和灾害概率评估。在这一模块中，根据方案评估报告中的信息和实时环境监测数据，利用灾害风险预测模型，进行灾害风险的预测和评估。生成灾害风险预警结果，以提前警示灾害事件。
紧急调度子模块基于灾害风险预警结果，采用紧急资源调配技术制定紧急方案。紧急资源调配技术包括关键资源优先分配和临时调度调整。在这一模块中，根据灾害风险预警结果，制定紧急调度方案，包括调配关键资源、启动应急措施等，以应对潜在的灾害事件。
危机沟通子模块基于紧急调度方案，采用危机沟通策略进行信息传递。危机沟通策略包括紧急信息发布和利益相关者协调。在这一模块中，根据紧急调度方案，制定危机沟通策略，包括发布紧急信息、与各方利益相关者协调合作，确保及时有效的信息传递和协作。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种智能水利调度优化系统，其特征在于：所述系统包括数据采集与整合模块、水资源需求预测模块、水文模型优化模块、水利调度方案生成模块、方案模拟测试模块、实时调度执行模块、调度方案评估模块、应急响应与管理模块；
所述数据采集与整合模块基于多源水资源数据，采用数据融合算法和流式数据处理方法，整合并标准化数据，生成整合水资源数据集；
所述水资源需求预测模块基于整合水资源数据集，采用神经网络进行需水量预测，生成预测需水量；
所述水文模型优化模块基于预测需水量，采用遗传算法和粒子群优化技术调整水文模型参数，生成优化水文模型；
所述水利调度方案生成模块基于优化水文模型，采用多目标优化算法制定水利调度方案，生成初步调度方案；
所述方案模拟测试模块基于初步调度方案，采用仿真技术模拟测试方案的实际效果，生成模拟测试结果；
所述实时调度执行模块基于模拟测试结果，采用实时数据分析和控制技术执行调度方案，生成调度执行反馈；
所述调度方案评估模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析和生态影响评估对方案进行综合评价，生成方案评估报告；
所述应急响应与管理模块基于方案评估报告和环境变化数据，采用应急响应策略和危机管理技术处理紧急情况，生成应急响应计划。
2.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述整合水资源数据集包括水位数据、流量数据、水质参数和气象条件，所述预测需水量包括农业灌溉需水量、工业用水需求和居民用水需求预测数据，所述优化水文模型具体指调整后的降雨-径流关系、水文循环模型和地下水流动模型，所述初步调度方案包括水库放水计划、河道流量调控和水质管理策略，所述模拟测试结果具体指方案实施中包括水资源分配效率和预测环境影响的模拟效果，所述调度执行反馈包括实际水量分配数据、执行过程中的调整记录和执行效果分析，所述应急响应计划包括紧急水资源调配方案、灾害应对措施和沟通协调计划。
3.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述数据采集与整合模块包括传感器网络子模块、数据融合子模块、实时数据处理子模块；
所述传感器网络子模块基于多源水资源数据，采用无线传感器网络技术进行数据采集，生成原始水资源数据；
所述数据融合子模块基于原始水资源数据，采用数据融合技术进行数据整合，生成融合水资源数据；
所述实时数据处理子模块基于融合水资源数据，采用流式数据处理技术进行实时分析，生成整合水资源数据集；
所述无线传感器网络技术包括节点定位优化和数据时间同步，所述数据融合技术包括传感器数据校正和异构数据融合，所述流式数据处理技术包括数据窗口化处理和实时数据归一化。
4.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述水资源需求预测模块包括历史数据分析子模块、趋势预测子模块、需求模式分析子模块；
所述历史数据分析子模块基于整合水资源数据集，采用统计学方法进行历史趋势分析，生成历史用水趋势分析结果；
所述趋势预测子模块基于历史用水趋势分析结果，采用机器学习模型进行需水量预测，生成未来水资源需求预测结果；
所述需求模式分析子模块基于未来水资源需求预测结果，采用深度学习模型进行需水模式分析，生成需水模式分析结果；
所述统计学方法包括趋势线分析和季节性变化分析，所述机器学习模型包括循环神经网络和长短期记忆网络，所述深度学习模型具体为多层感知机和卷积神经网络。
5.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述水文模型优化模块包括参数调整子模块、模型验证子模块、模型调整反馈子模块；
所述参数调整子模块基于预测需水量，采用遗传算法进行参数优化，生成优化参数；
所述模型验证子模块基于优化参数，采用交叉验证技术检验模型准确性，生成模型验证结果；
所述模型调整反馈子模块基于模型验证结果，采用粒子群优化技术细化参数调整，生成优化水文模型；
所述遗传算法特指基于自然选择和遗传学原理的搜索优化算法，所述交叉验证特指将数据集分成多个部分，轮流使用其中一部分作为测试集，其余作为训练集，所述粒子群优化技术具体为模拟鸟群觅食行为的群体智能优化算法。
6.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述水利调度方案生成模块包括方案设计子模块、效率优化子模块、资源平衡子模块；
所述方案设计子模块基于优化水文模型，采用系统动态模拟进行方案设计，生成初步调度方案；
所述效率优化子模块基于初步调度方案，采用多目标优化算法进行效率提升，生成效率优化方案；
所述资源平衡子模块基于效率优化方案，采用资源分配策略平衡多方需求，生成最终水利调度方案；
所述系统动态模拟具体为基于系统反馈循环和时间延迟的行为模拟方法，所述多目标优化算法具体为同时考虑多个目标的优化方法，包括成本、效率和环境影响。
7.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述方案模拟测试模块包括方案仿真子模块、效果评估子模块、调整建议子模块；
所述方案仿真子模块基于初步调度方案，采用系统动态仿真技术模拟方案实施，生成仿真测试结果；
所述效果评估子模块基于仿真测试结果，采用定量分析方法评估方案效果，生成效果评估结果；
所述调整建议子模块基于效果评估结果，采用决策分析技术提出方案优化建议，生成优化调度方案；
所述系统动态仿真技术包括流程模拟和行为建模，所述定量分析方法包括成本效益比较和关键指标量化，所述决策分析技术包括风险评估和敏感性分析。
8.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述实时调度执行模块包括调度控制子模块、数据监控子模块、执行反馈子模块；
所述调度控制子模块基于优化调度方案，采用自动化控制系统实施调度，生成调度控制结果；
所述数据监控子模块基于调度控制结果，采用实时监控技术跟踪执行情况，生成监控数据报告；
所述执行反馈子模块基于监控数据报告，采用性能分析技术评估执行效果，生成调度执行反馈；
所述自动化控制系统包括反馈调节和预设策略执行，所述实时监控技术包括数据实时采集和中心化监控处理，所述性能分析技术包括效率评价和异常识别。
9.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述调度方案评估模块包括经济评估子模块、社会影响子模块、环境影响子模块；
所述经济评估子模块基于调度执行反馈，采用成本效益分析法评估经济影响，生成经济影响评估结果；
所述社会影响子模块基于经济影响评估结果，采用社会影响评价方法分析社会效应，生成社会效应评估结果；
所述环境影响子模块基于社会效应评估结果，采用生态系统服务评价法评估环境效益，生成环境效益评估结果；
所述成本效益分析法包括直接成本计算和间接效益估算，所述社会影响评价方法包括公共参与度调查和社会福利分析，所述生态系统服务评价法包括生态质量指数计算和生物多样性保护评估。
10.根据权利要求1所述的智能水利调度优化系统，其特征在于：所述应急响应与管理模块包括灾害预警子模块、紧急调度子模块、危机沟通子模块；
所述灾害预警子模块基于方案评估报告和环境监测数据，采用灾害风险预测模型进行预警，生成灾害风险预警结果；
所述紧急调度子模块基于灾害风险预警结果，采用紧急资源调配技术制定紧急方案，生成紧急调度方案；
所述危机沟通子模块基于紧急调度方案，采用危机沟通策略进行信息传递，生成危机沟通结果；
所述灾害风险预测模型包括气候变化预测和灾害概率评估，所述紧急资源调配技术包括关键资源优先分配和临时调度调整，所述危机沟通策略包括紧急信息发布和利益相关者协调。
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|---|---|
| CN (1) | CN117436727A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117726308A (zh) * | 2024-02-18 | 2024-03-19 | 中铁水利信息科技有限公司 | 基于物联网和5g的智慧水利管理系统及方法 |
| CN117827990A (zh) * | 2024-03-04 | 2024-04-05 | 山东齐鸿工程建设有限公司 | 一种适用于水利工程的数据处理方法及系统 |
| CN118037002A (zh) * | 2024-04-09 | 2024-05-14 | 水利部水利水电规划设计总院 | 水网系统中调水工程年度水资源调度计划编制方法及系统 |
| CN118522133A (zh) * | 2024-07-23 | 2024-08-20 | 中水珠江规划勘测设计有限公司 | 一种水利预警系统及预警方法 |
| CN118627858A (zh) * | 2024-08-09 | 2024-09-10 | 浙江中控信息产业股份有限公司 | 一种供水系统的多水源协同调度系统 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105868868A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-08-17 | 清华大学 | 一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法 |
| CN107657329A (zh) * | 2017-07-04 | 2018-02-02 | 江苏鸿利智能科技有限公司 | 基于极端气候条件下防汛防旱的智能调度决策方法 |
| CN110472840A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-11-19 | 重庆邮电大学 | 一种基于神经网络技术的农业水利调度方法及系统 |
| CN112765800A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-07 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种分布式水资源配置模型的设计方法 |
| CN115375203A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) | 一种多要素水资源优化配置的综合分析系统 |
| CN115730744A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-03-03 | 中南水务科技有限公司 | 基于用户模式与深度学习联合模型的用水量预测方法及系统 |
| CN116245030A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-06-09 | 浙江大学 | 一种参数自动反馈调节的深度学习需水预测方法 |
| CN116862132A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-10-10 | 南京田加心电子商务有限公司 | 基于大数据的资源调度方法 |
| CN117077954A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-17 | 四创科技有限公司 | 一种水系调度优化方法及终端 |
-
2023
- 2023-12-18 CN CN202311738968.XA patent/CN117436727A/zh active Pending
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105868868A (zh) * | 2016-04-27 | 2016-08-17 | 清华大学 | 一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法 |
| CN107657329A (zh) * | 2017-07-04 | 2018-02-02 | 江苏鸿利智能科技有限公司 | 基于极端气候条件下防汛防旱的智能调度决策方法 |
| CN110472840A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-11-19 | 重庆邮电大学 | 一种基于神经网络技术的农业水利调度方法及系统 |
| CN112765800A (zh) * | 2021-01-12 | 2021-05-07 | 长江水利委员会长江科学院 | 一种分布式水资源配置模型的设计方法 |
| CN115375203A (zh) * | 2022-10-25 | 2022-11-22 | 山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队(山东省地矿工程勘察院) | 一种多要素水资源优化配置的综合分析系统 |
| CN115730744A (zh) * | 2022-12-07 | 2023-03-03 | 中南水务科技有限公司 | 基于用户模式与深度学习联合模型的用水量预测方法及系统 |
| CN116245030A (zh) * | 2023-03-21 | 2023-06-09 | 浙江大学 | 一种参数自动反馈调节的深度学习需水预测方法 |
| CN116862132A (zh) * | 2023-04-20 | 2023-10-10 | 南京田加心电子商务有限公司 | 基于大数据的资源调度方法 |
| CN117077954A (zh) * | 2023-08-21 | 2023-11-17 | 四创科技有限公司 | 一种水系调度优化方法及终端 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 任珺 等: ""城市饮用水水质评价与分析 以兰州市城市饮用水为例"", 30 September 2008, 北京：中国环境科学出版社, pages: 150 - 155 * |
| 宋秋英 等: ""水文与水利工程规划建设及运行管理研究"", 30 June 2021, 长春：吉林科学技术出版社, pages: 105 - 116 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117726308A (zh) * | 2024-02-18 | 2024-03-19 | 中铁水利信息科技有限公司 | 基于物联网和5g的智慧水利管理系统及方法 |
| CN117726308B (zh) * | 2024-02-18 | 2024-05-24 | 中铁水利信息科技有限公司 | 基于物联网和5g的智慧水利管理系统及方法 |
| CN117827990A (zh) * | 2024-03-04 | 2024-04-05 | 山东齐鸿工程建设有限公司 | 一种适用于水利工程的数据处理方法及系统 |
| CN117827990B (zh) * | 2024-03-04 | 2024-05-10 | 山东齐鸿工程建设有限公司 | 一种适用于水利工程的数据处理方法及系统 |
| CN118037002A (zh) * | 2024-04-09 | 2024-05-14 | 水利部水利水电规划设计总院 | 水网系统中调水工程年度水资源调度计划编制方法及系统 |
| CN118037002B (zh) * | 2024-04-09 | 2024-06-04 | 水利部水利水电规划设计总院 | 水网系统中调水工程年度水资源调度计划编制方法及系统 |
| CN118522133A (zh) * | 2024-07-23 | 2024-08-20 | 中水珠江规划勘测设计有限公司 | 一种水利预警系统及预警方法 |
| CN118627858A (zh) * | 2024-08-09 | 2024-09-10 | 浙江中控信息产业股份有限公司 | 一种供水系统的多水源协同调度系统 |
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