CN117824788B - 水位监测分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及水利工程领域，具体涉及水位监测分析系统。该水位监测分析系统中：电子设备，用于获取目标输水渠道对应的渠道信息；根据渠道信息，确定各个水位监测设备对应的目标安装位置；水位监测设备中的水位监测组件，用于监测目标安装位置对应的当前水位；供电组件，用于为水位监测设备进行供电；控制器，用于基于通信组件将各目标安装位置对应的当前水位发送至电子设备；电子设备，用于基于各目标安装位置对应的当前水位对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
Description
技术领域
本发明涉及水利工程领域，具体涉及水位监测分析系统。
背景技术
跨地区、跨流域的大型明渠调水工程能够保证沿线的生产和生活用水，显著改善沿线居民的用水水质和区域生态环境，直接受益人口众多，具有重大社会效益和经济效益。
在大流量输水期间，总干渠沿线部分输水渡槽槽内出现水位波动拍打横梁，输水渡槽及渠道倒虹吸下游出口出现局部流态紊乱等现象，致使部分渠段总干渠水位高于原设计水位，降低了总干渠整体输水能力。
因此，有必要设计一种长距离输水渠道水位监测分析系统，及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种水位监测分析系统，以解决如何掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力的问题。
第一方面，本发明提供了一种水位监测分析系统，该水位监测分析系统包括电子设备和多个水位监测设备，各水位监测设备包括控制器、通信组件、水位监测组件及供电组件组成，水位监测设备中的控制器通过通信组件与电子设备通信连接，其中：
电子设备，用于获取目标输水渠道对应的渠道信息；渠道信息中包括目标输水渠道对应的地形信息以及目标输水渠道中的输水建筑物位置信息以及分流建筑物位置信息；根据渠道信息，确定各个水位监测设备对应的目标安装位置；
安装在各目标安装位置的水位监测设备中的水位监测组件，用于监测目标安装位置对应的当前水位，并将当前水位传输至控制器；
供电组件，用于为水位监测设备进行供电；
控制器，用于基于通信组件将各目标安装位置对应的当前水位发送至电子设备；
电子设备，用于基于各目标安装位置对应的当前水位对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备，用于获取目标输水渠道对应的渠道信息；根据渠道信息，确定各个水位监测设备对应的目标安装位置，保证了确定的目标安装位置的准确性。安装在各目标安装位置的水位监测设备中的水位监测组件，用于监测目标安装位置对应的当前水位，保证了监测得到的目标安装位置对应的当前水位的准确性。供电组件，用于为水位监测设备进行供电，保证了水位监测设备可以正常工作。控制器，用于基于通信组件将各目标安装位置对应的当前水位发送至电子设备。电子设备，用于基于各目标安装位置对应的当前水位对目标输水渠道对应的输水能力进行分析，保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
在一种可选的实施方式中，电子设备，用于根据地形信息确定目标输水渠道中各处对应的弯道半径以及渠道变化形状；
根据弯道半径，确定目标输水渠道中的弯道半径小于预设弯道阈值的位置为第一候选安装渠段；
根据渠道变化形状，确定目标输水渠道中的渐变段处为第二候选安装渠段；
根据分流建筑物位置信息，确定第三候选安装渠段；
根据输水建筑物位置信息，确定第四候选安装渠段；
获取第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速，将水流流速与预设流速阈值进行对比；
当水流流速小于预设流速阈值时，分别从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定目标安装位置。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备，用于根据地形信息确定目标输水渠道中各处对应的弯道半径以及渠道变化形状，保证了确定的弯道半径、渠道变化形状以及分流建筑物位置信息的准确性。根据弯道半径，确定目标输水渠道中的弯道半径小于预设弯道阈值的位置为第一候选安装渠段，根据渠道变化形状，确定目标输水渠道中的渐变段处为第二候选安装渠段；根据分流建筑物位置信息，确定第三候选安装渠段；根据输水建筑物位置信息，确定第四候选安装渠段，保证了确定的第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段的准确性。获取第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速，将水流流速与预设流速阈值进行对比；当水流流速小于预设流速阈值时，分别从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定目标安装位置，保证了确定的目标安装位置的准确性。
在一种可选的实施方式中，电子设备还用于获取各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位；
将各目标安装位置对应的当前水位与第一预设最高水位和第一预设最低水位进行对比；
当当前水位低于第一预设最低水位时，确定目标安装位置输水能力不足，并将目标安装位置输水能力不足的信息发送至目标人员；
当当前水位高于第一预设最高水位时，确定目标安装位置输水能力过大，并将目标安装位置输水能力过大的信息发送至目标人员。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备还用于获取各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位，将各目标安装位置对应的当前水位与第一预设最高水位和第一预设最低水位进行对比；当当前水位低于第一预设最低水位时，确定目标安装位置输水能力不足，并将目标安装位置输水能力不足的信息发送至目标人员，从而使得目标人员可以对输水能力不足的目标安装位置进行修正，以保证目标输水渠道的输水能力。当当前水位高于第一预设最高水位时，确定目标安装位置输水能力过大，并将目标安装位置输水能力过大的信息发送至目标人员，从而使得目标人员可以及时对输水能力过大的目标安装位置进行修正，避免水溢出对周围生物造成伤害。保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
在一种可选的实施方式中，电子设备，还用于周期性地获取第一预设时间之内目标输水渠道对应的当前总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位；
基于每次获取到的当前总流量、各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位之间的对应关系，生成训练数据集；训练数据集中包括多组训练数据，其中，当前水位为各组训练数据对应的标签信息；
将各组训练数据输入至初始水位预测网络，初始水位预测网络对各组训练数据进行特征提取，基于提取的特征，输出虚拟水位；
基于各组训练数据对应的当前水位与虚拟水位，计算训练数据对应的损失函数的损失值；
基于损失值，对初始水位预测网络的参数进行更新，直至满足预设条件，生成目标水位预测模型。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，周期性地获取第一预设时间之内目标输水渠道对应的当前总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位，基于每次获取到的当前总流量、各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位之间的对应关系，生成训练数据集，保证了生成的训练数据集的准确性。将各组训练数据输入至初始水位预测网络，初始水位预测网络对各组训练数据进行特征提取，基于提取的特征，输出虚拟水位，基于各组训练数据对应的当前水位与虚拟水位，计算训练数据对应的损失函数的损失值，保证了计算得到的损失值的准确性。基于损失值，对初始水位预测网络的参数进行更新，直至满足预设条件，生成目标水位预测模型，保证了生成的目标水位预测模型的准确性。
在一种可选的实施方式中，电子设备，还用于获取未来预设时间点目标输水渠道对应的未来总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度；
将未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，输入至目标水位预测模型；
目标水位预测模型对未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，进行特征提取，基于提取的特征，输出各目标安装位置对应的预测水位；
将预测水位与第二预设最高水位和第二预设最低水位进行对比；
当预测水位大于第二预设最高水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第一闸门调节信息，第一闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调小，以使预测水位降低；
当预测水位小于第二预设最低水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第二闸门调节信息，第二闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调大，以使预测水位升高。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，将未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，输入至目标水位预测模型；目标水位预测模型对未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，进行特征提取，基于提取的特征，输出各目标安装位置对应的预测水位，保证了输出的预测水位的准确性。将预测水位与第二预设最高水位和第二预设最低水位进行对比；当预测水位大于第二预设最高水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第一闸门调节信息，第一闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调小，以使预测水位降低；当预测水位小于第二预设最低水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第二闸门调节信息，第二闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调大，以使预测水位升高。实现了对水位进行预测，且可以根据预测得到的预测水位指导各输水建筑物和各分流建筑物的闸门开度，从而可以避免各输水建筑物和各分流建筑物的闸门开度过大，导致水溢出对周围生物造成伤害，或者各输水建筑物和各分流建筑物的闸门开度过小，对各输水建筑物和各分流建筑物产生破坏。
在一种可选的实施方式中，电子设备还用于计算第二预设时长内各水位监测设备对应的各组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值；
从各组原始水位数据中选择第一极差大于第一极差阈值的目标原始水位数据，并计算目标原始水位数据中的各个数值与目标原始水位数据对应的第一均值之间的差值，确定差值大于第一预设差值的数值的第一数据量；
当第一数据量大于预设数据量阈值时，确定目标原始水位数据对应的水位监测设备异常。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备还用于计算第二预设时长内各水位监测设备对应的各组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值，从各组原始水位数据中选择第一极差大于第一极差阈值的目标原始水位数据。然后，计算目标原始水位数据中的各个数值与目标原始水位数据对应的第一均值之间的差值，确定差值大于第一预设差值的数值的第一数据量，当第一数据量大于预设数据量阈值时，确定目标原始水位数据对应的水位监测设备异常，保证了确定的水位监测设备异常的结果的准确性。
在一种可选的实施方式中，电子设备还用于，当第一数据量小于或者等于预设数据量阈值时，从各组目标原始水位数据中剔除与第一均值之间的差值大于第一预设差值的数值，得到各组剩余水位数据；
计算各组剩余水位数据对应的第二标准差；
从各组剩余水位数据中选择第二标准差大于预设标准差的目标剩余水位数据；
按照第二预设时长对各组目标剩余水位数据进行分段，得到至少一段分段目标剩余水位数据；其中，第二预设时长小于或者等于第二预设时长；
若分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备异常；
若分段目标剩余水位数据符合正态分布，则获取分段目标剩余水位数据对应的测试水位数据，测试水位数据为水位监测设备在实验室环境中正常工作状态下在第二预设时长内采集到的水位数据；
将各段分段目标剩余水位数据与测试水位数据进行t检验；
若分段目标剩余水位数据与测试水位数据不一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备异常；
若分段目标剩余水位数据与测试水位数据一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备正常。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，当第一数据量小于或者等于预设数据量阈值时，从各组目标原始水位数据中剔除与第一均值之间的差值大于第一预设差值的数值，得到各组剩余水位数据，减少了剩余水位数据中的异常数据，保证了得到的剩余水位数据的准确性。然后，计算各组剩余水位数据对应的第二标准差；从各组剩余水位数据中选择第二标准差大于预设标准差的目标剩余水位数据，从而可以根据继续检验目标剩余水位数据的结果，确定水位监测设备是否正常。然后，按照第二预设时长对各组目标剩余水位数据进行分段，得到至少一段分段目标剩余水位数据；若分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备异常，保证了确定的水位监测设备异常的结果的准确性。然后，若分段目标剩余水位数据符合正态分布，则获取分段目标剩余水位数据对应的测试水位数据，将各段分段目标剩余水位数据与测试水位数据进行t检验；若分段目标剩余水位数据与测试水位数据不一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备异常，保证了确定的水位监测设备异常的结果的准确性。若分段目标剩余水位数据与测试水位数据一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备正常，保证了确定的水位监测设备正常的结果的准确性。
在一种可选的实施方式中，电子设备还用于，当水位监测设备正常时，从水位监测设备对应的各段分段目标剩余水位数据中剔除偏离分段目标剩余水位数据对应的均值最大的预设数量的数值，得到各水位监测设备对应的可信水位数据；
利用可信水位数据对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备还用于，当水位监测设备正常时，从水位监测设备对应的各段分段目标剩余水位数据中剔除偏离分段目标剩余水位数据对应的均值最大的预设数量的数值，得到各水位监测设备对应的可信水位数据，保证了得到的可信水位数据中不存在异常数据，进而保证了可信水位数据的准确性。然后，利用可信水位数据对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
在一种可选的实施方式中，水位监测组件包括：激光发射器、套筒、浮球、角度传感器以及至少一个支撑座，支撑座的数量与套筒的长度呈正相关，套筒的长度与目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位相关；套筒通过各支撑座倾斜固定在目标安装位置的水位断面处，套筒一端伸入水中，另一端露在水面，角度传感器安装在套筒露在水面一端的外壁，激光发射器安装在套筒露在水面一端的上方，浮球在套筒伸入水面一端的内部，并漂浮在水中，其中，激光发射器与角度传感器均与控制器通信连接，其中：
激光发射器，用于沿套筒向浮球发射激光信号，并接收浮球反射的激光信号；
套筒，用于束缚浮球，且使激光信号沿套筒传播到浮球；
浮球，用于反射激光信号；
角度传感器，用于测量套筒的倾斜角度；
控制器，用于基于激光信号的传输时间，确定浮球距离水面的倾斜距离；根据倾斜距离以及倾斜角度之间的关系，计算目标安装位置对应的当前水位。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，水位监测组件包括：激光发射器、套筒、浮球、角度传感器以及至少一个支撑座，支撑座的数量与套筒的长度呈正相关，激光发射器，用于沿套筒向浮球发射激光信号，并接收浮球反射的激光信号，从可以根据激光信号准确计算浮球距离水面的倾斜距离。套筒，用于束缚浮球，且使激光信号沿套筒传播到浮球，浮球，用于反射激光信号；角度传感器，用于测量套筒的倾斜角度，可以保证测量得到的倾斜角度的准确性。控制器，用于基于激光信号的传输时间，确定浮球距离水面的倾斜距离；根据倾斜距离以及倾斜角度之间的关系，计算目标安装位置对应的当前水位，保证了计算得到的当前水位的准确性，实现了精确自动采集瞬时水位数据，并远程传送到电子设备。
在一种可选的实施方式中，支撑座为斜坡支撑座，斜坡支撑座为整体式结构设计，斜坡支撑座由底板、支撑板、肋板及空心圆柱筒组成；其中：
采用镀锌膨胀螺栓经底板的四角长圆孔将支撑座安装于目标安装位置的水位断面的混凝土斜坡面上；
空心圆柱筒，用于支撑及定位套筒，套筒与空心圆柱筒之间留有预设间隙；
支撑板和肋板，用于支撑空心圆柱筒。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，支撑座为斜坡支撑座，斜坡支撑座为整体式结构设计，斜坡支撑座由底板、支撑板、肋板及空心圆柱筒组成；其中：采用镀锌膨胀螺栓经底板的四角长圆孔将支撑座安装于目标安装位置的水位断面的混凝土斜坡面上；长圆孔设计有助于多个支撑座之间定位微调。空心圆柱筒，用于支撑及定位套筒，套筒与空心圆柱筒之间留有预设间隙，便于安装，支撑板和肋板，用于支撑空心圆柱筒，从而使得斜坡支撑座可以支撑固定套筒。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式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，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，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是根据本发明实施例的水位监测分析系统的结构示意图；
图2是根据本发明实施例的水位监测分析系统中水位监测设备的结构示意图；
图3是根据本发明实施例的水位监测设备中整体式斜坡支撑座结构示意图；
图4是根据本发明实施例的水位监测设备中分体式斜坡支撑座结构示意图；
图5是本发明实施例的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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例，都属于本发明保护的范围。
跨地区、跨流域的大型明渠调水工程能够保证沿线的生产和生活用水，显著改善沿线居民的用水水质和区域生态环境，直接受益人口众多，具有重大社会效益和经济效益。
在大流量输水期间，总干渠沿线部分输水渡槽槽内出现水位波动拍打横梁，输水渡槽及渠道倒虹吸下游出口出现局部流态紊乱等现象，致使部分渠段总干渠水位高于原设计水位，降低了总干渠整体输水能力。
因此，有必要设计一种长距离输水渠道水位监测分析系统，及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
基于此本申请实施例提供了一种水位监测分析系统。如图1所示，该水位监测分析系统包括电子设备1和多个水位监测设备2，各水位监测设备2包括控制器21、通信组件22、水位监测组件23及供电组件24组成，水位监测设备2中的控制器21通过通信组件22与电子设备1通信连接，其中：
电子设备1，用于获取目标输水渠道对应的渠道信息；渠道信息中包括目标输水渠道对应的地形信息以及目标输水渠道中的输水建筑物位置信息以及分流建筑物位置信息；根据渠道信息，确定各个水位监测设备2对应的目标安装位置。
安装在各目标安装位置的水位监测设备2中的水位监测组件23，用于监测目标安装位置对应的当前水位，并将当前水位传输至控制器；
供电组件24，用于为水位监测设备2进行供电；
控制器21，用于基于通信组件22将各目标安装位置对应的当前水位发送至电子设备1；
电子设备1，用于基于各目标安装位置对应的当前水位对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
具体地，电子设备1可以接收用户输入的目标输水渠道对应的渠道信息，也可以获取其他设备发送的目标输水渠道对应的渠道信息；电子设备1还可以在数据存储库中查询目标输水渠道对应的渠道信息，本申请实施例对电子设备1获取目标输水渠道对应的渠道信息的方式不做具体限定。
电子设备1在获取到目标输水渠道对应的渠道信息之后，可以对渠道信息读取，根据渠道信息中包括的各个位置的信息确定各个水位监测设备2对应的目标安装位置。
其中，需要说明的是，该电子设备1可以终端设备，也可以是服务器，当电子设备1为终端设备时，可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等，当该电子设备1为服务器时，可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在确定了各个水位监测设备2对应的目标安装位置之后，各个水位监测设备2被安装在各目标安装位置。其中，水位监测设备2中的供电组件24为水位监测设备2中的控制器21和通信组件22进行供电。水位监测组件23监测目标安装位置对应的当前水位。控制器21基于通信组件22将各目标安装位置对应的当前水位发送至电子设备1。电子设备1在获取到目标安装位置对应的当前水位之后，基于各目标安装位置对应的当前水位对目标输水渠道对应的输水能力进行分析，从而确定目标输水渠道中各个目标安装位置对应的输水能力大小。
可选的，当目标安装位置对应的当前水位大于第一预设水位时，确定目标安装位置对应的输水能力较大；当目标安装位置对应的当前水位小于第二预设水位时，确定目标安装位置对应的输水能力较小。其中，第一预设水位大于第二预设水位，第一预设水位和第二预设水位可以根据实际情况进行设定，在此不进行赘述。
可选的，供电组件24可以包括蓄电池和太阳能电池，其中，太阳能电池用于产生电能，蓄电池用于存储电能。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备1，用于获取目标输水渠道对应的渠道信息；根据渠道信息，确定各个水位监测设备2对应的目标安装位置，保证了确定的目标安装位置的准确性。安装在各目标安装位置的水位监测设备2中的水位监测组件23，用于监测目标安装位置对应的当前水位，保证了监测得到的目标安装位置对应的当前水位的准确性。供电组件24，用于为水位监测设备2进行供电，保证了水位监测设备2可以正常工作。控制器21，用于基于通信组件22将各目标安装位置对应的当前水位发送至电子设备1。电子设备1，用于基于各目标安装位置对应的当前水位对目标输水渠道对应的输水能力进行分析，保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
在本申请一种可选的实施方式中，电子设备1，用于根据地形信息确定目标输水渠道中各处对应的弯道半径以及渠道变化形状；
根据弯道半径，确定目标输水渠道中的弯道半径小于预设弯道阈值的位置为第一候选安装渠段；
根据渠道变化形状，确定目标输水渠道中的渐变段处为第二候选安装渠段；
根据分流建筑物位置信息，确定第三候选安装渠段；
根据输水建筑物位置信息，确定第四候选安装渠段；
获取第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速，将水流流速与预设流速阈值进行对比；
当水流流速小于预设流速阈值时，分别从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定目标安装位置。
具体地，电子设备1可以根据渠道信息中的地形信息，确定目标输水渠道中各处对应的弯道半径以及渠道变化形状。在确定了目标输水渠道中各处对应的弯道半径之后，电子设备1将各处对应的弯道半径与预设弯道半径进行对比，确定目标输水渠道中的弯道半径小于预设弯道阈值的位置为第一候选安装渠段。
示例性的，弯道水流导致两岸水位不平衡，在渠道弯段，受离心力及弯道环流影响，均会导致渠道左右两岸水位不平衡。通过现场观测，当渠道弯道半径小于等于500m时，受离心力及弯道环流影响，会导致渠道左右两岸出现明显的水位不平衡现象。为了研究离心力及弯道环流对左右岸水位的影响，选取了弯道半径小于500m的特征弯道段作为第一候选安装渠段。
然后，电子设备1根据渠道变化形状，确定目标输水渠道中的渐变段处为第二候选安装渠段。电子设备1根据分流建筑物位置信息，将分流建筑物口门上下游水流稳定区域，确定为第三候选安装渠段。此外，电子设备1根据输水建筑物位置信息，将输水建筑物向上下游进行一定范围的延伸的区域作为第四候选安装渠段。其中。第四候选安装渠段主要包含建筑物上下游一定距离的渠道断面、建筑物渐变段起止点、闸室段、槽身中点等特征位置。
然后，电子设备1可以接收用户输入的第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速；也可以基于与第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置对应的水流监测设备之间的通信连接，获取第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速，本申请实施例对电子设备1获取第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速的方式不做具体限定。
然后，电子设备1将第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速与预设流速阈值进行对比，当水流流速小于预设流速阈值时，分别从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定目标安装位置。
需要说明的是，从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定的目标安装位置的数量可以是一个、两个、也可以是其他数量，此外，从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定的目标安装位置的数量可以相同，也可以不同，本申请实施例对从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定的目标安装位置的数量不做具体限定。
可选的，由于渠道断面左右一般对称，在大部分渠道断面都能够保持左、右岸水位平衡。但回流、卡门涡街、涉水墩绕流等均可能引起左右岸水位不平衡。此外，无压明渠输水工程水体易受风动力影响，可能会导致渠道内水体单侧雍高。因此，各个水位监测设备2在各个目标安装位置以单侧布设为主，对称布设为辅的方式进行布置。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备1，用于根据地形信息确定目标输水渠道中各处对应的弯道半径以及渠道变化形状，保证了确定的弯道半径、渠道变化形状以及分流建筑物位置信息的准确性。根据弯道半径，确定目标输水渠道中的弯道半径小于预设弯道阈值的位置为第一候选安装渠段，根据渠道变化形状，确定目标输水渠道中的渐变段处为第二候选安装渠段；根据分流建筑物位置信息，确定第三候选安装渠段；根据输水建筑物位置信息，确定第四候选安装渠段，保证了确定的第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段的准确性。获取第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速，将水流流速与预设流速阈值进行对比；当水流流速小于预设流速阈值时，分别从第一候选安装渠段、第二候选安装渠段、第三候选安装渠段以及第四候选安装渠段中确定目标安装位置，保证了确定的目标安装位置的准确性。
在本申请一种可选的实施方式中，电子设备1还用于获取各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位；
将各目标安装位置对应的当前水位与第一预设最高水位和第一预设最低水位进行对比；
当当前水位低于第一预设最低水位时，确定目标安装位置输水能力不足，并将目标安装位置输水能力不足的信息发送至目标人员；
当当前水位高于第一预设最高水位时，确定目标安装位置输水能力过大，并将目标安装位置输水能力过大的信息发送至目标人员。
具体地，电子设备1可以接收用户输入的各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位，也可以接收其他设备发送的各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位，电子设备1还可以根据各个目标安装位置对应的地形特点，设定各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位，本申请实施例对电子设备1获取各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位的方式不做具体限定。
然后，电子设备1将各个目标安装位置对应的当前水位与第一预设最高水位和第一预设最低水位进行对比。
根据对比结果，对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
当各个目标安装位置对应的当前水位在第一预设最高水位和第一预设最低水位之间时，确定目标输水渠道对应的输水能力适当。
当当前水位低于第一预设最低水位时，确定目标安装位置输水能力不足，并将目标安装位置输水能力不足的信息发送至目标人员；
当当前水位高于第一预设最高水位时，确定目标安装位置输水能力过大，并将目标安装位置输水能力过大的信息发送至目标人员。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备1还用于获取各目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位，将各目标安装位置对应的当前水位与第一预设最高水位和第一预设最低水位进行对比。电子设备1，用于当当前水位低于第一预设最低水位时，确定目标安装位置输水能力不足，并将目标安装位置输水能力不足的信息发送至目标人员，从而使得目标人员可以对输水能力不足的目标安装位置进行修正，以保证目标输水渠道的输水能力。当当前水位高于第一预设最高水位时，确定目标安装位置输水能力过大，并将目标安装位置输水能力过大的信息发送至目标人员，从而使得目标人员可以及时对输水能力过大的目标安装位置进行修正，避免水溢出对周围生物造成伤害。保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
在本申请一种可选的实施方式中，电子设备1，还用于周期性地获取第一预设时间之内目标输水渠道对应的当前总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位；
基于每次获取到的当前总流量、各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位之间的对应关系，生成训练数据集。
其中，训练数据集中包括多组训练数据，各组训练数据中包括一一对应的当前总流量、各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位，其中，当前水位为各组训练数据对应的标签信息。
将各组训练数据输入至初始水位预测网络，初始水位预测网络对各组训练数据进行特征提取，基于提取的特征，输出虚拟水位；
基于各组训练数据对应的当前水位与虚拟水位，计算训练数据对应的损失函数的损失值；
基于损失值，对初始水位预测网络的参数进行更新，直至满足预设条件，生成目标水位预测模型。
具体地，电子设备1基于与流量监测设备之间的通信连接，周期性地接收流量监测设备发送的目标输水渠道对应的当前总流量。电子设备1还可以基于与各输水建筑物以及各分流建筑物对应的监测设备之间的通信连接，周期性地获取各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度。然后，电子设备1基于本水位监测分析系统中的水位监测设备2周期性地获取各目标安装位置对应的当前水位。
其中，获取的周期可以是1s，也可以是2s，还可以是其他时长，本申请实施例对获取的周期不进行具体限定。
示例性的，当获取的周期以是1s时，也就是说电子设备每秒获取一次目标输水渠道对应的当前总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位。
电子设备1可以将各组训练数据输入至初始水位预测网络，初始水位预测网络对各组训练数据进行特征提取，基于提取的特征，输出虚拟水位。
其中，初始水位预测网络可以是径向基函数(RBF)网络、前馈神经网络(FFNN)、卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN）、反卷积神经网络(Deconvolutionalnetworks, DN)、深度卷积逆向图网络(Deep convolutional inverse graphics networks, DCIGN)，生成式对抗网络(Generative adversarial networks , GAN)、循环神经网络(Recurrent neural networks , RNN)、长短时记忆网络(Long / short term memory ,LSTM)、深度残差网络(Deep residual networks , DRN)以及极限学习机(Extremelearning machines , ELM)中的任一一种。本申请实施例对初始水位预测网络不进行限定。
电子设备1基于各组训练数据对应的当前水位与虚拟水位，计算训练数据对应的损失函数的损失值。基于损失值，对初始水位预测网络的参数进行更新，直至满足预设条件，生成目标水位预测模型。
其中，损失函数可以是交叉熵损失函数，也可以是最大似然损失函数，还可以是其他损失函数，本申请实施例对损失函数不做具体限定。预设条件可以是损失值小于预设值且趋于稳定，还可以是进行了预设次数迭代，例如进行了1000次迭代。
进一步地，上述初始水位预测网络在训练时，可以选择Adam优化器对初始水位预测网络进行优化，从而可以使初始水位预测网络能够快速收敛，并具有很好的泛化能力。
在上述利用Adam优化器对初始水位预测网络进行优化时，也可以为优化器设置一个学习率，在这里可以采用学习率范围测试（LR Range Test）的技术选择最佳学习率，并设置给优化器。该测试技术的学习率选择过程为：首先将学习率设置为一个很小的值，接着将初始水位预测网络和训练数据集简单的迭代几次，每次迭代完成后增加学习率，并记录每次的训练损失（loss），然后绘制LR Range Test图，一般理想的LR Range Test图包含三个区域：第一个区域学习率太小损失基本不变，第二个区域损失减小收敛很快，最后一个区域学习率太大以至于损失开始发散，那么可以将LR Range Test图中的最低点所对应的学习率作为最佳学习率，并将该最佳学习率作为Adam优化器的初始学习率，设置给优化器。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，周期性地获取第一预设时间之内目标输水渠道对应的当前总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位，基于每次获取到的当前总流量、各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各目标安装位置对应的当前水位之间的对应关系，生成训练数据集，保证了生成的训练数据集的准确性。将各组训练数据输入至初始水位预测网络，初始水位预测网络对各组训练数据进行特征提取，基于提取的特征，输出虚拟水位，基于各组训练数据对应的当前水位与虚拟水位，计算训练数据对应的损失函数的损失值，保证了计算得到的损失值的准确性。基于损失值，对初始水位预测网络的参数进行更新，直至满足预设条件，生成目标水位预测模型，保证了生成的目标水位预测模型的准确性。
在本申请一种可选的实施方式中，电子设备1，还用于获取未来预设时间点目标输水渠道对应的未来总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度；
将未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，输入至目标水位预测模型；
目标水位预测模型对未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，进行特征提取，基于提取的特征，输出各目标安装位置对应的预测水位；
将预测水位与第二预设最高水位和第二预设最低水位进行对比；
当预测水位大于第二预设最高水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第一闸门调节信息，第一闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调小，以使预测水位降低；
当预测水位小于第二预设最低水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第二闸门调节信息，第二闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调大，以使预测水位升高。
具体地，电子设备1可以接收用户输入的未来预设时间点目标输水渠道对应的未来总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，电子设备1还可以接收其他设备发送的未来预设时间点目标输水渠道对应的未来总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，本申请实施例对电子设备1获取未来预设时间点目标输水渠道对应的未来总流量、目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度的方式不做具体限定。
电子设备1将未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，输入至目标水位预测模型；目标水位预测模型对未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，进行特征提取，基于提取的特征，输出各目标安装位置对应的预测水位。
电子设备1将预测水位与第二预设最高水位和第二预设最低水位进行对比，当预测水位大于第二预设最高水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第一闸门调节信息，第一闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调小，以使预测水位降低。
示例性的，第一闸门调节信息可以是目标输水渠道中的从上游到下游方向中的第三个输水建筑物的闸门开度从最大闸门开度的80%调节到50%。
当预测水位小于第二预设最低水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第二闸门调节信息，第二闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调大，以使预测水位升高。
示例性的，第二闸门调节信息可以是目标输水渠道中的从上游到下游方向中的第五个输水建筑物的闸门开度从最大闸门开度的30%调节到60%。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，将未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，输入至目标水位预测模型；目标水位预测模型对未来总流量以及目标输水渠道中各输水建筑物和各分流建筑物分别对应的未来闸门开度，进行特征提取，基于提取的特征，输出各目标安装位置对应的预测水位，保证了输出的预测水位的准确性。将预测水位与第二预设最高水位和第二预设最低水位进行对比；当预测水位大于第二预设最高水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第一闸门调节信息，第一闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调小，以使预测水位降低；当预测水位小于第二预设最低水位时，根据各输水建筑物和各分流建筑物的位置信息以及未来闸门开度，输出第二闸门调节信息，第二闸门调节信息用于指示将至少一个各输水建筑物和各分流建筑物对应的未来闸门开度调大，以使预测水位升高。实现了对水位进行预测，且可以根据预测得到的预测水位指导各输水建筑物和各分流建筑物的闸门开度，从而可以避免各输水建筑物和各分流建筑物的闸门开度过大，导致水溢出对周围生物造成伤害，或者各输水建筑物和各分流建筑物的闸门开度过小，对各输水建筑物和各分流建筑物产生破坏。
在本申请一种可选的实施方式中，电子设备1还用于计算第二预设时长内各水位监测设备2对应的各组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值；
从各组原始水位数据中选择第一极差大于第一极差阈值的目标原始水位数据，并计算目标原始水位数据中的各个数值与目标原始水位数据对应的第一均值之间的差值，确定差值大于第一预设差值的数值的第一数据量；
当第一数据量大于预设数据量阈值时，确定目标原始水位数据对应的水位监测设备2异常。
在另一种可选的实施方式中，电子设备1还用于，当第一数据量小于或者等于预设数据量阈值时，从各组目标原始水位数据中剔除与第一均值之间的差值大于第一预设差值的数值，得到各组剩余水位数据；
计算各组剩余水位数据对应的第二标准差；
从各组剩余水位数据中选择第二标准差大于预设标准差的目标剩余水位数据；
按照第二预设时长对各组目标剩余水位数据进行分段，得到至少一段分段目标剩余水位数据；其中，第二预设时长小于或者等于第二预设时长；
若分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常；
若分段目标剩余水位数据符合正态分布，则获取分段目标剩余水位数据对应的测试水位数据，测试水位数据为水位监测设备2在实验室环境中正常工作状态下在第二预设时长内采集到的水位数据；
将各段分段目标剩余水位数据与测试水位数据进行t检验；
若分段目标剩余水位数据与测试水位数据不一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常；
若分段目标剩余水位数据与测试水位数据一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2正常。
电子设备1还用于，当水位监测设备2正常时，从水位监测设备2对应的各段分段目标剩余水位数据中剔除偏离分段目标剩余水位数据对应的均值最大的预设数量的数值，得到各水位监测设备2对应的可信水位数据；
利用可信水位数据对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
具体地，电子设备1可以计算第二预设时长内各水位监测设备2对应的各组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值。其中，第二预设时长可以是15分钟，也可以是20分钟，还可以是其他时长，本申请实施例对第二预设时长不做具体限定。
然后，电子设备1将各组原始水位数据对应的第一极差与第一极差阈值进行对比，从各组原始水位数据中选择第一极差大于第一极差阈值的目标原始水位数据。其中，第一极差阈值的确定与目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位有关，示例性的，第一极差阈值可以是可测量最高水位和可测量最低水位之间的差值，第一极差阈值可以是40cm，也可以是30cm，还可以是其他数值，本申请实施例对第一极差阈值进行限定。
然后，电子设备1计算目标原始水位数据中的各个数值与目标原始水位数据对应的第一均值之间的差值，并确定差值大于第一预设差值的数值的第一数据量。当第一数据量大于预设数据量阈值时，确定目标原始水位数据对应的水位监测设备2异常。其中，第一预设差值可以是25cm，也可以是20cm，还可以是其他数值，本申请实施例对第一预设差值进行限定。第一数据量可以是5%，也可以是6%，本申请实施例对第一数据量进行限定。
示例性的，假设一共有100个水位监测设备2，电子设备1可以获取15分钟内各个水位监测设备2对应的原始水位数据，然后分别计算100组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值。然后，电子设备1将各组原始水位数据对应的第一极差与第一极差阈值40cm进行对比，从中选择第一极差大于第一极差阈值40cm的目标原始水位数据。然后，针对各组目标原始水位数据，电子设备1计算目标原始水位数据中的数值与均值之间的差值，并计算差值大于第一预设差值25cm的数值的第一数据量，当第一数据量大于5%时，确定目标原始水位数据对应的水位监测设备2异常。
当第一数据量小于或者等于预设数据量阈值时，电子设备1从各组目标原始水位数据中剔除与第一均值之间的差值大于第一预设差值的数值，得到各组剩余水位数据。
示例性的，当第一数据量小于5%时，电子设备1从各组目标原始水位数据中剔除与第一均值之间的差值大于25cm的数值，得到各组剩余水位数据。
然后，电子设备1再次计算各组剩余水位数据对应的第二标准差。电子设备1将各组剩余水位数据对应的第二标准差与预设标准差进行对比，从各组剩余水位数据中选择第二标准差大于预设标准差的目标剩余水位数据。其中，预设标准差可以是10cm，也可以是8cm，还可以是其他数值，本申请实施例对预设标准差进行限定。
电子设备1按照第二预设时长对各组目标剩余水位数据进行分段，得到至少一段分段目标剩余水位数据。电子设备1判断各段分段目标剩余水位数据是否符合正态分布，若分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常。
示例性的，假设第二预设时长为3分钟，电子设备1可以按照3分钟一段，对各组目标剩余水位数据进行分段，得到5段分段目标剩余水位数据。若分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常。
若分段目标剩余水位数据符合正态分布，则电子设备1获取分段目标剩余水位数据对应的测试水位数据。
然后，将各段分段目标剩余水位数据与测试水位数据进行t检验；
若分段目标剩余水位数据与测试水位数据不一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常；
若分段目标剩余水位数据与测试水位数据一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2正常。
示例性的，电子设备1获取水位监测设备2在实验室环境中工作状态下在第二预设时长内采集到的测试水位数据X[x1,x2,...xn]。
对测试水位数据进行归一化处理，使所有测试水位数据转换为[0,1]之间的数据。对于测试水位数据xi∈X
（1）
其中：xi_norm为归一化数据；xi为测试水位数据；xmax为测试水位数据中的最大值；xmin为测试水位数据中的最小值；
对分段目标剩余水位数据进行归一化处理，使所有分段目标剩余水位数据转换为[0,1]之间的数据。
对于分段目标剩余水位数据yi∈Y
（2）
其中：yi_norm为归一化数据；yi为分段目标剩余水位数据；ymax为分段目标剩余水位数据中的最大值；ymin为分段目标剩余水位数据中的最小值；
测试水位数据X和分段目标剩余水位数据X均服从正态分布。对两个数据集进行双样本t检验：
原假设（H0）:两个样本均值相同，即。
备择假设（H1）:两个样本均值不同，即。
取显著性水平α=0.05的水平（置信度95%）
计算t:
（3）
式中，，/>和/>为两样本方差；/>和/>为两样本容量。/>
对照t分布表，查询p值。若p小于α（0,05），则拒绝原假设，认为分段目标剩余水位数据与测试水位数据不一致，确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常。
若p大于等于α（0.05），则接受原假设，认为分段目标剩余水位数据与测试水位数据一致，确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2正常。
当水位监测设备2正常时，从水位监测设备2对应的各段分段目标剩余水位数据中剔除偏离分段目标剩余水位数据对应的均值最大的预设数量的数值，得到各水位监测设备2对应的可信水位数据。
示例性的，电子设备1可以从水位监测设备2对应的各段分段目标剩余水位数据中对偏离分段目标剩余水位数据对应的均值最大的5%数据进行剔除。
然后，电子设备1利用可信水位数据对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
可选的，电子设备1可以将可信水位数据与第一预设最高水位进行对比，当可信水位数据大于第一预设最高水位时，确定可信水位数据对应的目标安装位置的输水能力较大；电子设备1还可以将可信水位数据与第一预设最低水位进行对比，当可信水位数据小于第一预设最低水位时，确定可信水位数据对应的目标安装位置的输水能力较小。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，电子设备1还用于计算第二预设时长内各水位监测设备2对应的各组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值，从各组原始水位数据中选择第一极差大于第一极差阈值的目标原始水位数据。然后，计算目标原始水位数据中的各个数值与目标原始水位数据对应的第一均值之间的差值，确定差值大于第一预设差值的数值的第一数据量，当第一数据量大于预设数据量阈值时，确定目标原始水位数据对应的水位监测设备2异常，保证了确定的水位监测设备2异常的结果的准确性。
当第一数据量小于或者等于预设数据量阈值时，从各组目标原始水位数据中剔除与第一均值之间的差值大于第一预设差值的数值，得到各组剩余水位数据，减少了剩余水位数据中的异常数据，保证了得到的剩余水位数据的准确性。然后，计算各组剩余水位数据对应的第二标准差；从各组剩余水位数据中选择第二标准差大于预设标准差的目标剩余水位数据，从而可以根据继续检验目标剩余水位数据的结果，确定水位监测设备2是否正常。然后，按照第二预设时长对各组目标剩余水位数据进行分段，得到至少一段分段目标剩余水位数据；若分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常，保证了确定的水位监测设备2异常的结果的准确性。然后，若分段目标剩余水位数据符合正态分布，则获取分段目标剩余水位数据对应的测试水位数据，将各段分段目标剩余水位数据与测试水位数据进行t检验；若分段目标剩余水位数据与测试水位数据不一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2异常，保证了确定的水位监测设备2异常的结果的准确性。若分段目标剩余水位数据与测试水位数据一致，则确定分段目标剩余水位数据对应的水位监测设备2正常，保证了确定的水位监测设备2正常的结果的准确性。
电子设备1还用于，当水位监测设备2正常时，从水位监测设备2对应的各段分段目标剩余水位数据中剔除偏离分段目标剩余水位数据对应的均值最大的预设数量的数值，得到各水位监测设备2对应的可信水位数据，保证了得到的可信水位数据中不存在异常数据，进而保证了可信水位数据的准确性。然后，利用可信水位数据对目标输水渠道对应的输水能力进行分析。保证了对目标输水渠道的输水能力进行分析的准确性，不需要人工对目标输水渠道中各个位置的当前水位进行监测。实现了及时掌握总干渠的水情综合状况，探究继续提升输水能力。
在本申请一种可选的实施方式中，如图2所示，水位监测组件23包括：激光发射器231、套筒232、浮球233、角度传感器234以及至少一个支撑座235，支撑座235的数量与套筒232的长度呈正相关，套筒232的长度与目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位相关；套筒232通过各支撑座235倾斜固定在目标安装位置的水位断面处，套筒232一端伸入水中，另一端露在水面，角度传感器234安装在套筒232露在水面一端的外壁，激光发射器231安装在套筒232露在水面一端的上方，浮球233在套筒232伸入水面一端的内部，并漂浮在水中，其中，激光发射器231与角度传感器234均与控制器21通信连接，其中：
激光发射器231，用于沿套筒232向浮球233发射激光信号，并接收浮球233反射的激光信号；
套筒232，用于束缚浮球233，且使激光信号沿套筒232传播到浮球233；
浮球233，用于反射激光信号；
角度传感器234，用于测量套筒232的倾斜角度；
控制器21，用于基于激光信号的传输时间，确定浮球233距离水面的倾斜距离；根据倾斜距离以及倾斜角度之间的关系，计算目标安装位置对应的当前水位。
具体地，在水位监测组件23安装过程中，可以先将各个支撑座235固定安装选择水流平面上方。开始安装各个支撑座235时，沿经线向防波堤上方每间隔均匀布置多个支撑座235，然后把水位监测组件23的套筒232安装到支撑座235上调平，角度传感器234测量套筒232的倾斜角度。为保证套筒232的稳定性，需要对支撑座235结构进行特别设计。
其中，安装的支撑座235数量与套筒232的长度呈正相关，套筒232越长，支撑座235的数量越大，各个支撑座235之间的距离可以相同，也可以不同。示例性的，假设套筒232长度为1.5米，则安装4个支撑座235，每个支撑座235之间的距离为30厘米。
在本申请一种可选的实施方式中，电子设备1还用于，根据渠道信息，确定目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位；根据可测量最高水位和可测量最低水位，确定套筒232的长度。
具体地，电子设备1可以对渠道信息进行识别，确定目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位。然后，电子设备1可以根据可测量最高水位和可测量最低水位计算可测量水位距离，利用可测量水位距离乘以预设系数，计算得到套筒232的长度。其中，预设系数可以是1.05，也可以是1.1，还可以是其他数值，本实施例对预设系数不做具体限定。
在本申请一种可选的实施方式中，如图3所示，支撑座235为斜坡支撑座，斜坡支撑座为整体式结构设计，斜坡支撑座由底板2361、支撑板2362、肋板2363及空心圆柱筒2364组成；其中：
采用镀锌膨胀螺栓经底板2361的四角长圆孔将支撑座235安装于目标安装位置的水位断面的混凝土斜坡面上；
空心圆柱筒2364，用于支撑及定位套筒232，套筒232与空心圆柱筒2364之间留有预设间隙；
支撑板2362和肋板2363，用于支撑空心圆柱筒2364。
具体地，安装时，可以采用镀锌膨胀螺栓M6×60经底板2361四角长圆孔将支撑座235安装于目标安装位置的水位断面的混凝土斜坡面上。其中，长圆孔设计有助于多个支撑座235之间定位微调。空心圆柱筒2364用于支撑及定位套筒232，在各个支撑座235安装完成之后，将套筒232伸入空心圆柱筒2364。此外，套筒232与空心圆柱筒2364之间留有预设间隙以便于安装，安装到位后宜在间隙内塞入橡胶垫片紧固。其中，预设间隙可以是1mm，也可以是0.5mm，本申请实施例对预设间隙不做具体限定。该方案结构强度高，但安装时需先将套筒232穿入多个支撑座235内，以满足多个支撑座235之间的直线度要求。
在本申请一种可选的实施方式中，如图4所示，斜坡支撑座也可以为分体式结构设计，斜坡支撑座沿空心圆柱筒2364的中轴线方向分开。
具体地，该方案支撑座235由两件如下图4所示的零件对向组装而成，每件零件同样均采用镀锌膨胀螺栓M6×60经底板2361四角长圆孔将支撑座235安装于混凝土斜坡面上，并最后采用M6螺栓螺母经顶部耳孔锁紧。该方案安装方便，易于置入垫片，支撑紧固牢靠。但零件加工略显复杂。
在水位监测设备2中的水位监测组件23安装完成之后，安装控制器21、通信组件22及供电组件24。
水位监测设备2安装完毕之后，具体工作如下：
激光发射器231沿套筒232向浮球233发射激光信号，浮球233在水中漂浮，激光信号到达浮球233后，发生反射，激光发射器231接收反射的雷达信息，并将发送激光信号的时间和接收反射激光信号的时间发送至控制器21。控制器21基于激光发射器231发送激光信号的时间和接收反射激光信号的时间计算激光信号的传输时间，然后根据激光信号的传输速度和传输时间，计算激光信号传输的距离，从而确定浮球233距离水面的倾斜距离。然后，角度传感器234将测量得到的套筒232的倾斜角度发送至控制器21。控制器21根据倾斜距离乘以倾斜角度的正弦值，计算得到目标安装位置对应的当前水位。
其中，控制器21内部可以包括存储设备，存储设备可以用于存储数据。
本申请实施例提供的水位监测分析系统，水位监测组件23包括：激光发射器231、套筒232、浮球233、角度传感器234以及至少一个支撑座235，支撑座235的数量与套筒232的长度呈正相关，电子设备1还用于，根据渠道信息，确定目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位，保证了确定的可测量最高水位和可测量最低水位的准确性。然后，根据可测量最高水位和可测量最低水位，确定套筒232的长度，保证了确定的套筒232的长度的准确性，进而保证了水位监测设备2的套筒232适用于目标输水渠道。激光发射器231，用于沿套筒232向浮球233发射激光信号，并接收浮球233反射的激光信号，从可以根据激光信号准确计算浮球233距离水面的倾斜距离。套筒232，用于束缚浮球233，且使激光信号沿套筒232传播到浮球233，浮球233，用于反射激光信号；角度传感器234，用于测量套筒232的倾斜角度，可以保证测量得到的倾斜角度的准确性。控制器21，用于基于激光信号的传输时间，确定浮球233距离水面的倾斜距离；根据倾斜距离以及倾斜角度之间的关系，计算目标安装位置对应的当前水位，保证了计算得到的当前水位的准确性，实现了精确自动采集瞬时水位数据，并远程传送到电子设备1。
此外，支撑座235为斜坡支撑座，斜坡支撑座为整体式结构设计，斜坡支撑座由底板2361、支撑板2362、肋板2363及空心圆柱筒2364组成；其中：采用镀锌膨胀螺栓经底板2361的四角长圆孔将支撑座安装于目标安装位置的水位断面的混凝土斜坡面上；长圆孔设计有助于多个支撑座235之间定位微调。空心圆柱筒2364，用于支撑及定位套筒232，套筒232与空心圆柱筒2364之间留有预设间隙，便于安装，支撑板2362和肋板2363，用于支撑空心圆柱筒2364，从而使得斜坡支撑座可以支撑固定套筒232。斜坡支撑座还可以为分体式结构设计，斜坡支撑座沿空心圆柱筒2364的中轴线方向分开。方案安装方便，支撑紧固牢靠。
请参阅图5，图5是本发明可选实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器10、存储器20，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相通信连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在一些可选的实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器或者多处理器系统)。图5中以一个处理器10为例。
处理器10可以是中央处理器，网络处理器或其组合。其中，处理器10还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路，可编程逻辑器件或其组合。上述可编程逻辑器件可以是复杂可编程逻辑器件，现场可编程逻辑门阵列，通用阵列逻辑或其任意组合。
其中，存储器20存储有可由至少一个处理器10执行的指令，以使至少一个处理器10执行实现上述实施例示出的方法。
存储器20可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据一种小程序落地页的展现的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器20可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件或其他非瞬时固态存储器件。在一些可选的实施方式中，存储器20可选包括相对于处理器10远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
存储器20可以包括易失性存储器，例如，随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如，快闪存储器，硬盘或固态硬盘；存储器20还可以包括上述种类的存储器的组合。
该电子设备还包括通信接口30，用于该电子设备与水位监测设备通信。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，上述根据本发明实施例的方法可在硬件、固件中实现，或者被实现为可记录在存储介质，或者被实现通过网络下载的原始存储在远程存储介质或非暂时机器可读存储介质中并将被存储在本地存储介质中的计算机代码，从而在此描述的方法可被存储在使用通用计算机、专用处理器或者可编程或专用硬件的存储介质上的这样的软件处理。其中，存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体、随机存储记忆体、快闪存储器、硬盘或固态硬盘等；进一步地，存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。可以理解，计算机、处理器、微处理器控制器或可编程硬件包括可存储或接收软件或计算机代码的存储组件，当软件或计算机代码被计算机、处理器或硬件访问且执行时，实现上述实施例示出的方法。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下做出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。
Claims (8)
1.一种水位监测分析系统，其特征在于，所述水位监测分析系统包括电子设备和多个水位监测设备，各所述水位监测设备包括控制器、通信组件、水位监测组件及供电组件组成，所述水位监测设备中的所述控制器通过所述通信组件与所述电子设备通信连接，其中：
所述电子设备，用于获取目标输水渠道对应的渠道信息；所述渠道信息中包括所述目标输水渠道对应的地形信息以及所述目标输水渠道中的输水建筑物位置信息以及分流建筑物位置信息；根据所述渠道信息，确定各个所述水位监测设备对应的目标安装位置；
安装在各所述目标安装位置的所述水位监测设备中的所述水位监测组件，用于监测所述目标安装位置对应的当前水位，并将所述当前水位传输至控制器；
所述供电组件，用于为所述水位监测设备进行供电；
所述控制器，用于基于所述通信组件将各所述目标安装位置对应的所述当前水位发送至所述电子设备；
所述电子设备，用于基于各所述目标安装位置对应的所述当前水位对所述目标输水渠道对应的输水能力进行分析；
所述电子设备，还用于周期性地获取第一预设时间之内所述目标输水渠道对应的当前总流量、所述目标输水渠道中各所述输水建筑物和各所述分流建筑物分别对应的当前闸门开度以及各所述目标安装位置对应的所述当前水位；
基于每次获取到的所述当前总流量、各所述输水建筑物和各所述分流建筑物分别对应的所述当前闸门开度以及各所述目标安装位置对应的所述当前水位之间的对应关系，生成训练数据集；所述训练数据集中包括多组训练数据，其中，所述当前水位为各组所述训练数据对应的标签信息；
将各组所述训练数据输入至初始水位预测网络，所述初始水位预测网络对各组所述训练数据进行特征提取，基于提取的特征，输出虚拟水位；
基于各组所述训练数据对应的所述当前水位与所述虚拟水位，计算所述训练数据对应的损失函数的损失值；
基于所述损失值，对所述初始水位预测网络的参数进行更新，直至满足预设条件，生成目标水位预测模型；
所述电子设备，还用于获取未来预设时间点所述目标输水渠道对应的未来总流量、所述目标输水渠道中各所述输水建筑物和各所述分流建筑物分别对应的未来闸门开度；
将所述未来总流量以及所述目标输水渠道中各所述输水建筑物和各所述分流建筑物分别对应的所述未来闸门开度，输入至所述目标水位预测模型；
所述目标水位预测模型对所述未来总流量以及所述目标输水渠道中各所述输水建筑物和各所述分流建筑物分别对应的所述未来闸门开度，进行特征提取，基于提取的特征，输出各所述目标安装位置对应的预测水位；
将所述预测水位与第二预设最高水位和第二预设最低水位进行对比；
当所述预测水位大于所述第二预设最高水位时，根据各所述输水建筑物和各所述分流建筑物的位置信息以及所述未来闸门开度，输出第一闸门调节信息，所述第一闸门调节信息用于指示将至少一个各所述输水建筑物和各所述分流建筑物对应的所述未来闸门开度调小，以使所述预测水位降低；
当所述预测水位小于所述第二预设最低水位时，根据各所述输水建筑物和各所述分流建筑物的位置信息以及所述未来闸门开度，输出第二闸门调节信息，所述第二闸门调节信息用于指示将至少一个各所述输水建筑物和各所述分流建筑物对应的所述未来闸门开度调大，以使所述预测水位升高。
2.根据权利要求1所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述电子设备，用于根据所述地形信息确定所述目标输水渠道中各处对应的弯道半径以及渠道变化形状；
根据所述弯道半径，确定所述目标输水渠道中的所述弯道半径小于预设弯道阈值的位置为第一候选安装渠段；
根据所述渠道变化形状，确定所述目标输水渠道中的渐变段处为第二候选安装渠段；
根据所述分流建筑物位置信息，确定第三候选安装渠段；
根据所述输水建筑物位置信息，确定第四候选安装渠段；
获取所述第一候选安装渠段、所述第二候选安装渠段、所述第三候选安装渠段以及所述第四候选安装渠段各个位置分别对应的水流流速，将所述水流流速与预设流速阈值进行对比；
当所述水流流速小于所述预设流速阈值时，分别从所述第一候选安装渠段、所述第二候选安装渠段、所述第三候选安装渠段以及所述第四候选安装渠段中确定所述目标安装位置。
3.根据权利要求1所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述电子设备还用于获取各所述目标安装位置对应的第一预设最高水位和第一预设最低水位；
将各所述目标安装位置对应的所述当前水位与所述第一预设最高水位和所述第一预设最低水位进行对比；
当所述当前水位低于所述第一预设最低水位时，确定所述目标安装位置输水能力不足，并将所述目标安装位置输水能力不足的信息发送至目标人员；
当所述当前水位高于所述第一预设最高水位时，确定所述目标安装位置输水能力过大，并将所述目标安装位置输水能力过大的信息发送至所述目标人员。
4.根据权利要求1所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述电子设备还用于计算第二预设时长内各所述水位监测设备对应的各组原始水位数据对应的第一极差以及第一均值；
从各组所述原始水位数据中选择所述第一极差大于第一极差阈值的目标原始水位数据，并计算所述目标原始水位数据中的各个数值与所述目标原始水位数据对应的所述第一均值之间的差值，确定所述差值大于第一预设差值的数值的第一数据量；
当所述第一数据量大于预设数据量阈值时，确定所述目标原始水位数据对应的所述水位监测设备异常。
5.根据权利要求4所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述电子设备还用于，当所述第一数据量小于或者等于所述预设数据量阈值时，从各组所述目标原始水位数据中剔除与所述第一均值之间的差值大于所述第一预设差值的数值，得到各组剩余水位数据；
计算各组所述剩余水位数据对应的第二标准差；
从各组所述剩余水位数据中选择所述第二标准差大于预设标准差的目标剩余水位数据；
按照第二预设时长对各组所述目标剩余水位数据进行分段，得到至少一段分段目标剩余水位数据；其中，所述第二预设时长小于或者等于所述第二预设时长；
若所述分段目标剩余水位数据不符合正态分布，则确定所述分段目标剩余水位数据对应的所述水位监测设备异常；
若所述分段目标剩余水位数据符合正态分布，则获取所述分段目标剩余水位数据对应的测试水位数据，所述测试水位数据为所述水位监测设备在实验室环境中正常工作状态下在所述第二预设时长内采集到的水位数据；
将各段所述分段目标剩余水位数据与所述测试水位数据进行t检验；
若所述分段目标剩余水位数据与所述测试水位数据不一致，则确定所述分段目标剩余水位数据对应的所述水位监测设备异常；
若所述分段目标剩余水位数据与所述测试水位数据一致，则确定所述分段目标剩余水位数据对应的所述水位监测设备正常。
6.根据权利要求5所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述电子设备还用于，当所述水位监测设备正常时，从所述水位监测设备对应的各段所述分段目标剩余水位数据中剔除偏离所述分段目标剩余水位数据对应的均值最大的预设数量的数值，得到各所述水位监测设备对应的可信水位数据；
利用所述可信水位数据对所述目标输水渠道对应的输水能力进行分析。
7.根据权利要求1所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述水位监测组件包括：激光发射器、套筒、浮球、角度传感器以及至少一个支撑座，所述支撑座的数量与所述套筒的长度呈正相关，所述套筒的长度与所述目标输水渠道对应的可测量最高水位和可测量最低水位相关；所述套筒通过各所述支撑座倾斜固定在所述目标安装位置的水位断面处，所述套筒一端伸入水中，另一端露在水面，所述角度传感器安装在所述套筒露在水面一端的外壁，所述激光发射器安装在所述套筒露在水面一端的上方，所述浮球在所述套筒伸入水面一端的内部，并漂浮在水中，其中，所述激光发射器与所述角度传感器均与所述控制器通信连接，其中：
所述激光发射器，用于沿所述套筒向所述浮球发射激光信号，并接收所述浮球反射的所述激光信号；
所述套筒，用于束缚所述浮球，且使所述激光信号沿所述套筒传播到所述浮球；
所述浮球，用于反射所述激光信号；
所述角度传感器，用于测量所述套筒的倾斜角度；
所述控制器，用于基于所述激光信号的传输时间，确定所述浮球距离水面的倾斜距离；根据所述倾斜距离以及所述倾斜角度之间的关系，计算所述目标安装位置对应的所述当前水位。
8.根据权利要求7所述的水位监测分析系统，其特征在于，所述支撑座为斜坡支撑座，所述斜坡支撑座为整体式结构设计，所述斜坡支撑座由底板、支撑板、肋板及空心圆柱筒组成；其中：
采用镀锌膨胀螺栓经所述底板的四角长圆孔将所述支撑座安装于所述目标安装位置的所述水位断面的混凝土斜坡面上；
所述空心圆柱筒，用于支撑及定位所述套筒，所述套筒与所述空心圆柱筒之间留有预设间隙；
所述支撑板和所述肋板，用于支撑所述空心圆柱筒。
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Citations (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01123115A (ja) * | 1987-11-07 | 1989-05-16 | Power Reactor & Nuclear Fuel Dev Corp | 浮子式レーザレベル計 |
| KR19980021568A (ko) * | 1996-09-17 | 1998-06-25 | 정찬권 | 레이저 빔을 이용한 수심측정 방법 및 장치 |
| JPH11323885A (ja) * | 1998-05-11 | 1999-11-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 河川水位予測装置 |
| JP2016108827A (ja) * | 2014-12-08 | 2016-06-20 | 三菱電機株式会社 | 農業用水路監視サーバ及び農業用水路監視システム |
| CN110146123A (zh) * | 2018-06-13 | 2019-08-20 | 宁波大学 | 一种基于多信息融合的明渠输水监控系统 |
| JP2020111892A (ja) * | 2019-01-09 | 2020-07-27 | 株式会社明電舎 | 流量予測装置及び流量予測方法 |
| CN111474965A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-07-31 | 中国水利水电科学研究院 | 基于模糊神经网络的串联输水渠道水位预测与控制方法 |
| KR102159620B1 (ko) * | 2020-05-06 | 2020-09-24 | (주)동천기공 | Ai 및 딥러닝 기반의 스마트 홍수관리 수문제어 자동화 시스템 |
| CN113343439A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-03 | 武汉大学 | 一种明渠输水系统事故识别方法 |
| CN215338474U (zh) * | 2021-07-19 | 2021-12-28 | 北京华可实工程技术有限公司 | 一种引水渠道动态水位预警组件 |
| CN114061705A (zh) * | 2021-10-14 | 2022-02-18 | 无锡瑞鼎电力科技有限公司 | 一种智能化水位监测分析预警方法及系统 |
| CN114528624A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-24 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种输水明渠水流加速方法及系统 |
| CN114659569A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-06-24 | 谢冈伯 | 一种渠道流量确定方法 |
| CN114839943A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-08-02 | 国能大渡河流域水电开发有限公司 | 一种梯级电站闸门控制策略生成和滚动优化方法及系统 |
| KR20220149105A (ko) * | 2021-04-30 | 2022-11-08 | 장현수 | 지능형 수문 제어 시스템 및 방법 |
| CN115933762A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-07 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 闸门开度的调整方法、装置和设备 |
| JP2023085902A (ja) * | 2021-12-09 | 2023-06-21 | 八千代エンジニヤリング株式会社 | モデル生成方法及び流入量予測システム |
| CN116289783A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-06-23 | 长春工程学院 | 一种灌溉渠道动态分水旋转门、灌溉渠道系统及控水方法 |
| CN116822722A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-29 | 梧州学院 | 水位预测方法、系统、装置、电子设备及介质 |
| CN116880201A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-10-13 | 中国水利水电科学研究院 | 基于模糊神经网络的水网渠道状态控制系统 |
| CN116956763A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-10-27 | 河海大学 | 一种基于调控下游退水闸的输水渡槽降水位增流方法 |
| CN116971328A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-10-31 | 王大波 | 支流河道的监控方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN117348400A (zh) * | 2023-10-25 | 2024-01-05 | 中国水利水电科学研究院 | 一种水网多通道并联联动控制系统 |
| CN117592609A (zh) * | 2023-11-27 | 2024-02-23 | 四川省水利科学研究院 | 渠系水利用系数的在线监测方法、监测终端及存储介质 |
-
2024
- 2024-03-05 CN CN202410246359.0A patent/CN117824788B/zh active Active
Patent Citations (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01123115A (ja) * | 1987-11-07 | 1989-05-16 | Power Reactor & Nuclear Fuel Dev Corp | 浮子式レーザレベル計 |
| KR19980021568A (ko) * | 1996-09-17 | 1998-06-25 | 정찬권 | 레이저 빔을 이용한 수심측정 방법 및 장치 |
| JPH11323885A (ja) * | 1998-05-11 | 1999-11-26 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 河川水位予測装置 |
| JP2016108827A (ja) * | 2014-12-08 | 2016-06-20 | 三菱電機株式会社 | 農業用水路監視サーバ及び農業用水路監視システム |
| CN110146123A (zh) * | 2018-06-13 | 2019-08-20 | 宁波大学 | 一种基于多信息融合的明渠输水监控系统 |
| JP2020111892A (ja) * | 2019-01-09 | 2020-07-27 | 株式会社明電舎 | 流量予測装置及び流量予測方法 |
| CN111474965A (zh) * | 2020-04-02 | 2020-07-31 | 中国水利水电科学研究院 | 基于模糊神经网络的串联输水渠道水位预测与控制方法 |
| KR102159620B1 (ko) * | 2020-05-06 | 2020-09-24 | (주)동천기공 | Ai 및 딥러닝 기반의 스마트 홍수관리 수문제어 자동화 시스템 |
| KR20220149105A (ko) * | 2021-04-30 | 2022-11-08 | 장현수 | 지능형 수문 제어 시스템 및 방법 |
| CN113343439A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-09-03 | 武汉大学 | 一种明渠输水系统事故识别方法 |
| CN215338474U (zh) * | 2021-07-19 | 2021-12-28 | 北京华可实工程技术有限公司 | 一种引水渠道动态水位预警组件 |
| CN114061705A (zh) * | 2021-10-14 | 2022-02-18 | 无锡瑞鼎电力科技有限公司 | 一种智能化水位监测分析预警方法及系统 |
| JP2023085902A (ja) * | 2021-12-09 | 2023-06-21 | 八千代エンジニヤリング株式会社 | モデル生成方法及び流入量予測システム |
| CN114528624A (zh) * | 2022-02-16 | 2022-05-24 | 黄河勘测规划设计研究院有限公司 | 一种输水明渠水流加速方法及系统 |
| CN114659569A (zh) * | 2022-03-28 | 2022-06-24 | 谢冈伯 | 一种渠道流量确定方法 |
| CN114839943A (zh) * | 2022-07-04 | 2022-08-02 | 国能大渡河流域水电开发有限公司 | 一种梯级电站闸门控制策略生成和滚动优化方法及系统 |
| CN115933762A (zh) * | 2022-12-27 | 2023-04-07 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 闸门开度的调整方法、装置和设备 |
| CN116289783A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-06-23 | 长春工程学院 | 一种灌溉渠道动态分水旋转门、灌溉渠道系统及控水方法 |
| CN116956763A (zh) * | 2023-05-26 | 2023-10-27 | 河海大学 | 一种基于调控下游退水闸的输水渡槽降水位增流方法 |
| CN116822722A (zh) * | 2023-06-07 | 2023-09-29 | 梧州学院 | 水位预测方法、系统、装置、电子设备及介质 |
| CN116971328A (zh) * | 2023-06-13 | 2023-10-31 | 王大波 | 支流河道的监控方法、装置、存储介质及电子设备 |
| CN116880201A (zh) * | 2023-07-28 | 2023-10-13 | 中国水利水电科学研究院 | 基于模糊神经网络的水网渠道状态控制系统 |
| CN117348400A (zh) * | 2023-10-25 | 2024-01-05 | 中国水利水电科学研究院 | 一种水网多通道并联联动控制系统 |
| CN117592609A (zh) * | 2023-11-27 | 2024-02-23 | 四川省水利科学研究院 | 渠系水利用系数的在线监测方法、监测终端及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| "大型明渠调水工程输水建筑物水头损失测算";卢明龙;《水电能源科学》;20231231;第41卷(第10期);108-110+76 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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