CN117892249B - 一种数智化运维平台预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数智化运维平台预警系统，属于数据处理技术领域，自适应预警模块根据历史数据和实时数据动态调整预警上限和下限，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；情境感知预警模块检测特殊情况下的参数变化，可以在这些情况下自动调整预警范围，避免不必要的警报；预测预警模块使用预测算法来预测未来参数的变化，通过预测，系统可以在参数真正超出预警范围之前发出警告，从而提供更早的预警，以便维修人员有更多的时间进行维修准备，避免错过最佳维修期。该发明具备能自适应预警、根据情境感知预警并进行提前预测预警的优点。

Description

一种数智化运维平台预警系统

技术领域

本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种数智化运维平台预警系统。

背景技术

随着城市的快速发展，污水处理行业正面临前所未有的挑战。为了提升污水处理效率、降低运营成本，并确保水质达标，我们迫切需要引入创新的科技和管理方法。而污水数智化运维平台预警系统正是解决这些问题的关键所在。

预警系统通过实时监测污水处理厂的各项关键运行参数，如流量、水位、水质等，能够及时发现异常情况并发出预警，有助于运维人员迅速响应，采取有效措施解决潜在问题，从而避免设备故障或水质超标等不良事件的发生。

现有技术中，污水数智化运维平台进行预警时，通常设置参数的预警上限和预警下限，当真实参数超过预警上限或预警下限时，即发生警报。这种方式具有以下缺点：

第一，若预警上限和预警下限之间的范围较小，则真实参数很容易超过预警上限或预警下限，容易发生频繁的误报警；

第二，在特殊情况下（例如超负荷运转时，特殊天气，特殊水源），真实参数偶尔超过预警上限或预警下限，并不需要维修，但是此时却会发生报警

第三，滞后性，当发生报警时，已经错过了最佳维修期。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种数智化运维平台预警系统，具备能自适应预警、根据情境感知预警并进行提前预测预警的优点，解决了现有技术的问题。

本发明是这样实现的，一种数智化运维平台预警系统，包括中央处理模块，所述中央处理模块信号连接有自适应预警模块、情境感知预警模块、预测预警模块、用户反馈模块和报警处理模块；

自适应预警模块：根据历史数据和实时数据动态调整预警上限和下限，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；

情境感知预警模块：检测特殊情况下的参数变化，可以在这些情况下自动调整预警范围，避免不必要的警报；

预测预警模块：使用预测算法来预测未来参数的变化，通过预测，系统可以在参数真正超出预警范围之前发出警告，从而提供更早的预警，以便维修人员有更多的时间进行维修准备，避免错过最佳维修期；

用户反馈模块：此模块允许用户提供关于预警准确性和可靠性的反馈，这些反馈可以进一步训练和优化预警系统，使其更加适应实际运行环境。

作为本发明优选的，所述自适应预警模块信号连接有以下单元：

数据采集单元：采集历史数据和实时数据，确保数据的准确性和完整性；

数据处理单元：对采集的数据进行清洗、去重、分类，以便于后续的数据分析，还可以对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理，以提高数据的可用性；

机器学习算法单元：该单元负责应用各种机器学习算法对处理后的数据进行训练和学习，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；

第一预警阈值调整单元：根据机器学习算法的输出结果，动态调整预警上限和下限。它可以根据历史数据和实时数据的变化情况，自动调整预警阈值，以适应不同的运营环境和业务需求；

预警输出单元：将预警结果以适当的方式呈现给用户。

作为本发明优选的，所述情境感知预警模块信号连接有以下四个单元：

参数监测单元：负责实时监测各种与污水处理相关的参数；

情境识别单元：分析从参数监测单元获取的数据，自动判断当前情境；

第二预警阈值调整单元：根据情境识别单元的判断，自动调整预警阈值；

预警与通知单元：当监测到的数据达到或超过调整后的预警阈值时，该单元负责触发预警，并将预警信息通知相关人员；

作为本发明优选的，所述情境识别单元信号连接有以下子单元：

数据分析子单元：用于接收参数监测单元的数据，并进行初步的分析和处理，根据预设的阈值或者比较标准，判断出当前的参数是否正常；

情境分类子单元：对数据分析子单元输出的结果进行分类和判断，根据数据分析子单元的输出，情境分类子单元可以判断出当前是否处于特殊情境；

历史数据存储子单元：负责存储历史数据，以便后期进行分析和对比，通过分析历史数据，可以对设备的运行状态进行深入的了解，进一步优化设备的运行管理。

作为本发明优选的，所述预测预警模块信号连接有以下三个单元：

预测算法单元：使用预测算法根据历史数据和当前情况来估算未来的参数值；

预警系统单元：通过预测结果来决定是否发出预警，如果预测结果显示参数即将超出预警范围，这个单元就会自动发出警告；

维修准备单元：这个单元在预警发出后启动，负责为维修人员提供支持；维修人员可以根据这些信息进行更充分的维修准备，确保在需要的时候可以立即采取行动。

作为本发明优选的，所述预测算法单元包括以下子单元：

数据采集子单元：采集当前设备的历史数据和实时数据。它需要能够从设备中获取数据，并将数据传输到算法单元中进行处理。对采集到的历史数据和实时数据进行处理；

历史异常概率计算子单元：根据处理后的历史数据计算异常概率值，它可以通过分析历史数据中的模式、趋势和异常点来计算异常概率值；

实时异常概率计算子单元：根据处理后的实时数据计算异常概率值，它需要能够实时监测设备状态，并快速计算异常概率值；

精确异常概率计算子单元：根据历史异常概率值和实时异常概率值计算当前设备出现异常的精确异常概率值，它需要对历史和实时数据进行综合分析，以得出精确的异常概率值；

异常判断子单元：根据精确异常概率值判断当前设备是否出现异常，如果异常概率值达到预设阈值，则发出预警。

作为本发明优选的，所述自适应预警模块和所述情境感知预警模块之间还信号连接有第一联合模块，包括智能化预警调整单元、特殊情况预警自动调整单元和实时监控与智能分析单元；

所述智能化预警调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，通过机器学习算法对历史数据和实时数据进行深度分析，动态调整预警范围，当系统识别到正常范围内的参数波动时，预警范围将自动调整，以减少误报警的情况；

特殊情况自动调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，将若干特殊情境的历史数据做成若干情境模型，通过机器学习算法将实时数据和情境模型进行匹配，若匹配成功，则按照情境模型中的预警范围实时调整当前的预警范围；

实时监控分析单元：实时监控数据的变化，利用自适应预警模块和情境感知预警模块进行智能分析，通过机器学习算法，实时预测参数变化的趋势，并自动调整预警范围。

作为本发明优选的，所述历史异常概率计算子单元和所述特殊情况自动调整单元之间信号连接有第二联合模块，包括以下单元：

实时预警与历史异常概率关联单元，将历史异常概率计算子单元的结果与实时数据相结合，为当前情境提供预警；

特殊情况自动识别与调整单元，结合特殊情况自动调整单元，当检测到特殊情境时自动调整预警范围；

自适应预警阈值调整单元，根据历史异常概率和实时情境，动态调整预警阈值。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

本发明中，利用历史数据作为基准，自适应预警模块能自动调整预警阈值。其运用先进的机器学习算法，有效识别正常参数波动，避免产生过多无用的警报，减轻运维人员的工作负担，使他们能更专注于处理实际问题。此外，该模块具备强大的预测功能，能准确预测未来参数变化，使维修人员有足够的时间准备应对潜在问题，为系统稳定运行提供保障。情境感知预警模块能在特殊情况下，如超负荷运转或特殊天气，自动调整预警范围，防止因正常波动产生的误报。用户反馈模块的加入使预警系统更加完善，运维人员能提供关于预警准确性和可靠性的反馈，这些反馈将用于优化和改进预警系统。最后，报警处理模块在系统发出警报时迅速介入，采取应对措施，包括自动触发维修流程、通知相关人员和提供故障诊断信息，确保问题得到及时解决。

附图说明

图1是本发明实施例提供的数智化运维平台预警系统的系统框图；

图2是本发明实施例提供的自适应预警模块细化的系统框图；

图3是本发明实施例提供的情境感知预警模块细化的系统框图；

图4是本发明实施例提供的情境识别单元细化的系统框图；

图5是本发明实施例提供的预测预警模块细化的系统框图；

图6是本发明实施例提供预测算法单元细化的系统框图；

图7是本发明实施例提供的第一联合模块细化的系统框图；

图8是本发明实施例提供的第二联合模块细化的系统框图。

具体实施方式

为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。

下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。

参阅图1，本发明实施例提供的一种数智化运维平台预警系统，包括中央处理模块，所述中央处理模块信号连接有自适应预警模块、情境感知预警模块、预测预警模块、用户反馈模块和报警处理模块；

自适应预警模块：根据历史数据和实时数据动态调整预警上限和下限，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围，这样可以减少误报警的情况。

情境感知预警模块：检测特殊情况下的参数变化，例如，超负荷运转时，特殊天气或特殊水源可能会对污水处理的效率产生影响，但并不一定需要立即维修。此模块可以在这些情况下自动调整预警范围，避免不必要的警报。

预测预警模块：使用预测算法来预测未来参数的变化，通过预测，系统可以在参数真正超出预警范围之前发出警告，从而提供更早的预警，以便维修人员有更多的时间进行维修准备，避免错过最佳维修期。

用户反馈模块：此模块允许用户（例如运维人员）提供关于预警准确性和可靠性的反馈，这些反馈可以进一步训练和优化预警系统，使其更加适应实际运行环境。

历史数据为相似情况下发生警报的相关数据。通过该设置，自适应预警模块可以根据历史数据和实时数据动态调整预警的上下限。通过先进的机器学习算法，该模块能够精确地识别正常范围内的参数波动，从而避免了许多不必要的警报。这不仅大大减少了运维人员的工作负担，还使得他们能够更加集中精力处理真正的问题。此外，自适应预警模块的预测功能也十分强大。它可以利用预测算法对未来的参数变化进行准确预测。有了这些预警，维修人员可以提前得知可能的问题，并为此做好充分的准备。这无疑为整个系统的稳定运行提供了强有力的保障。不仅如此，在特殊情况下，例如超负荷运转或特殊天气条件下，某些参数可能会发生非预期的波动。情境感知预警模块能够自动识别这些情况，并根据实际情况调整预警范围，避免了因正常波动而产生的误报。用户反馈模块的加入使得整个预警系统更加完善。通过这一模块，运维人员可以就预警的准确性和可靠性提供反馈。这些宝贵的反馈信息将被用于进一步优化和改进预警系统，使其更加贴近实际运行环境。最后，还可以包括报警处理模块，当系统发出警报时，报警处理模块迅速介入，采取一系列措施以应对可能的故障或问题。它可以自动触发维修流程、通知相关人员，并为其提供故障诊断信息，确保问题得到及时、有效的解决。

总之，自适应预警模块以其卓越的性能和高度智能化的功能为整个系统提供了坚实的保障。通过减少误报、提高预警准确性、优化资源配置、提升工作效率和增强系统稳定性，这一模块为运维人员创造了一个高效、稳定的工作环境，极大地推动了系统的顺利运行。

参阅图2，所述自适应预警模块信号连接有以下单元：

数据采集单元：采集历史数据和实时数据，确保数据的准确性和完整性；可以连接到各种数据源，如数据库、API、文件等，以获取所需的运营数据。

数据处理单元：对采集的数据进行清洗、去重、分类，以便于后续的数据分析，还可以对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理，以提高数据的可用性；

机器学习算法单元：该单元负责应用各种机器学习算法对处理后的数据进行训练和学习，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围。该单元可以包括各种分类器、聚类算法、回归模型等，以便于系统能够适应不同的预警场景。

第一预警阈值调整单元：根据机器学习算法的输出结果，动态调整预警上限和下限。它可以根据历史数据和实时数据的变化情况，自动调整预警阈值，以适应不同的运营环境和业务需求。

预警输出单元：将预警结果以适当的方式呈现给用户。它可以包括各种预警方式，如邮件通知、短信提醒、桌面通知等，以便于用户能够及时了解预警情况并采取相应的措施。

通过将自适应预警模块细化为以上五个单元，可以提高系统的可维护性和可扩展性，使其更好地适应不同的业务需求和运营环境。同时，这也有助于提高系统的可靠性和稳定性，减少误报警的情况。

参阅图3，所述情境感知预警模块信号连接有以下四个单元：

参数监测单元：负责实时监测各种与污水处理相关的参数，如设备运行状态、处理效率、水质变化等。该单元应具备高度的灵敏度和准确性，以便及时捕捉异常情况。

情境识别单元：分析从参数监测单元获取的数据，自动判断当前情境。例如，它能够识别出是否处于超负荷运转、特殊天气或使用特殊水源等情境。

第二预警阈值调整单元：根据情境识别单元的判断，自动调整预警阈值。例如，在超负荷运转时，预警阈值会相应提高，以避免因短时的效率下降而触发警报。

预警与通知单元：当监测到的数据达到或超过调整后的预警阈值时，该单元负责触发预警，并将预警信息通知相关人员。预警信息应清晰、准确，并附带处理建议，以帮助工作人员快速做出反应。

通过这四个单元的协同工作，情境感知预警模块能够实现高度自动化的预警功能，在保证污水处理稳定运行的同时，减少不必要的警报，提高运营效率。

参阅图4，所述情境识别单元信号连接有以下子单元：

数据分析子单元：用于接收参数监测单元的数据，并进行初步的分析和处理，根据预设的阈值或者比较标准，判断出当前的参数是否正常。

情境分类子单元：对数据分析子单元输出的结果进行分类和判断，根据数据分析子单元的输出，情境分类子单元可以判断出当前是否处于特殊情境；例如超负荷运转、特殊天气或使用特殊水源。

历史数据存储子单元：负责存储历史数据，以便后期进行分析和对比，通过分析历史数据，可以对设备的运行状态进行深入的了解，进一步优化设备的运行管理。

参阅图5，所述预测预警模块信号连接有以下三个单元：

预测算法单元：使用预测算法根据历史数据和当前情况来估算未来的参数值；通过不断的学习和调整，这个单元能够不断提高预测的准确性和可靠性。

预警系统单元：通过预测结果来决定是否发出预警，如果预测结果显示参数即将超出预警范围，这个单元就会自动发出警告。预警的发出可以以各种形式，如邮件、短信、桌面通知等，确保维修人员及时得知情况。

维修准备单元：这个单元在预警发出后启动，负责为维修人员提供支持。它会根据预警类型和严重程度，自动提供相应的维修方案和准备工作。维修人员可以根据这些信息进行更充分的维修准备，确保在需要的时候可以立即采取行动。

通过以上三个单元的协同工作，预测预警模块可以有效地预测未来的参数变化，及时发出预警，并提供维修支持，帮助维修人员更好地应对可能出现的问题，避免错过最佳的维修期。

参阅图6，所述预测算法单元包括以下子单元：

数据采集子单元：采集当前设备的历史数据和实时数据。它需要能够从设备中获取数据，并将数据传输到算法单元中进行处理。对采集到的历史数据和实时数据进行处理。处理可能包括清理、格式化、转换等操作，以确保数据的质量和准确性。

历史异常概率计算子单元：根据处理后的历史数据计算异常概率值，它可以通过分析历史数据中的模式、趋势和异常点来计算异常概率值。

实时异常概率计算子单元：根据处理后的实时数据计算异常概率值，它需要能够实时监测设备状态，并快速计算异常概率值。

精确异常概率计算子单元：根据历史异常概率值和实时异常概率值计算当前设备出现异常的精确异常概率值，它需要对历史和实时数据进行综合分析，以得出精确的异常概率值。

异常判断子单元：根据精确异常概率值判断当前设备是否出现异常。如果异常概率值达到预设阈值，则发出预警。

通过这些子单元的协同工作，预测算法单元可以实现减少传统耗时排查设备故障原因、实现无人值守且能够快速恢复设备正常工作的目的。

以下是一个进行污水处理的预测的例子：

在某城市污水处理厂，预测出水水质的情况。通过数据采集子单元，收集了历史和实时的出水水质数据，包括化学需氧量（COD）、氨氮、总磷等指标。

然后，历史异常概率计算子单元和实时异常概率计算子单元分别对这些数据进行了处理和计算。历史异常概率计算子单元分析了历史数据中的模式和趋势，计算了异常概率值。实时异常概率计算子单元则实时监测了出水水质，并快速计算了异常概率值。

接着，精确异常概率计算子单元根据历史和实时的异常概率值，综合分析了数据，得出了当前出水水质出现异常的精确概率值。

最后，异常判断子单元根据精确异常概率值判断出水水质是否出现异常。如果异常概率值达到预设阈值，系统会发出警报，提醒管理者及时处理。同时，二次判断子单元也会介入，使用更复杂的逻辑和规则进一步确认是否真正出现了异常。

通过这个例子，我们可以看到在污水处理中能够发挥重要作用，帮助管理者及时发现并解决问题，提高污水处理效果和运营效率。

参阅图7，所述自适应预警模块和所述情境感知预警模块之间还信号连接有第一联合模块，包括智能化预警调整单元、特殊情况预警自动调整单元和实时监控与智能分析单元；

所述智能化预警调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，通过机器学习算法对历史数据和实时数据进行深度分析，动态调整预警范围，当系统识别到正常范围内的参数波动时，预警范围将自动调整，以减少误报警的情况；

特殊情况自动调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，将若干特殊情境的历史数据做成若干情境模型，通过机器学习算法将实时数据和情境模型进行匹配，若匹配成功，则按照情境模型中的预警范围实时调整当前的预警范围；

实时监控分析单元：实时监控数据的变化，利用自适应预警模块和情境感知预警模块进行智能分析，通过机器学习算法，实时预测参数变化的趋势，并自动调整预警范围。此外，此功能还将提供实时警报通知，以便及时处理潜在问题。

参阅图8，所述历史异常概率计算子单元和所述特殊情况自动调整单元之间信号连接有第二联合模块，包括以下单元：

实时预警与历史异常概率关联单元，将历史异常概率计算子单元的结果与实时数据相结合，为当前情境提供预警；

实现：使用历史异常概率计算子单元分析历史数据，得到异常概率值，当实时数据触发某个阈值时，结合历史异常概率值进行预警判断。

示例：如果历史数据显示某参数在类似情境下有70%的概率会发生异常，那么当前实时数据在该参数上可以触发较高的预警级别。

特殊情况自动识别与调整单元，结合特殊情况自动调整单元，当检测到特殊情境时自动调整预警范围。

实现：

特殊情况自动调整单元通过机器学习算法匹配实时数据与情境模型，如果匹配成功，根据情境模型中的预警范围调整当前预警范围。

示例：如果实时数据与某个特殊情境模型匹配度高，那么预警系统可以扩大预警范围或提高预警级别。

自适应预警阈值调整单元，根据历史异常概率和实时情境，动态调整预警阈值。

实现：

分析历史异常概率计算子单元的结果，了解不同情境下的异常概率，结合特殊情况自动调整单元的情境模型，动态调整预警阈值。

示例：如果历史数据显示某参数在类似情境下经常发生异常，那么预警系统可以自动降低该参数的预警阈值。

通过上述三个功能的实现，可以将历史异常概率计算子单元和特殊情况自动调整单元有效地关联起来，为预警系统提供更加智能和动态的预警服务。

本发明的工作原理：

在使用时，在相似的情境下，历史数据为我们提供了预警的相关信息。借助这一功能，自适应预警模块能够根据历史和实时数据灵活调整预警阈值。得益于先进的机器学习算法，该模块能精准识别正常范围内的参数波动，从而避免了大量不必要的警报。这不仅显著减轻了运维人员的工作负担，还使他们能更专注于处理实际问题。此外，自适应预警模块具备强大的预测能力。它运用预测算法对未来的参数变化进行准确预测。有了这些预警，维修人员可以提前预知潜在问题并做好应对准备，为系统的稳定运行提供了坚实屏障。值得注意的是，在特殊情况如超负荷运转或特殊天气条件下，某些参数可能会出现预期外的波动。情境感知预警模块能够智能识别这些情况，并相应调整预警范围，有效避免了因正常波动而产生的误报。用户反馈模块的加入使预警系统更加完善。通过这一模块，运维人员能对预警的准确性和可靠性提供反馈。这些反馈将用于进一步优化和改进预警系统，使其更贴近实际运行环境。最后，系统中还包含了报警处理模块。当系统发出警报时，该模块能迅速采取措施应对可能的故障或问题，包括自动触发维修流程、通知相关人员并提供故障诊断信息，确保问题得到及时、有效的解决。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种数智化运维平台预警系统，包括中央处理模块，其特征在于：所述中央处理模块信号连接有自适应预警模块、情境感知预警模块、预测预警模块、用户反馈模块和报警处理模块；

自适应预警模块：根据历史数据和实时数据动态调整预警上限和下限，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；

情境感知预警模块：检测特殊情况下的参数变化，可以在这些情况下自动调整预警范围，避免不必要的警报；

预测预警模块：使用预测算法来预测未来参数的变化，通过预测，系统可以在参数真正超出预警范围之前发出警告，从而提供更早的预警，以便维修人员有更多的时间进行维修准备，避免错过最佳维修期；

用户反馈模块：此模块允许用户提供关于预警准确性和可靠性的反馈，这些反馈可以进一步训练和优化预警系统，使其更加适应实际运行环境；

所述预测算法单元包括以下子单元：

数据采集子单元：从设备中获取数据，并将数据传输到算法单元中进行处理，对采集到的历史数据和实时数据进行处理；

历史异常概率计算子单元：根据处理后的历史数据计算异常概率值，它可以通过分析历史数据中的模式、趋势和异常点来计算异常概率值；

实时异常概率计算子单元：根据处理后的实时数据计算异常概率值，它需要能够实时监测设备状态，并快速计算异常概率值；

精确异常概率计算子单元：根据历史异常概率值和实时异常概率值计算当前设备出现异常的精确异常概率值，它需要对历史和实时数据进行综合分析，以得出精确的异常概率值；

异常判断子单元：根据精确异常概率值判断当前设备是否出现异常，如果异常概率值达到预设阈值，则发出预警；

所述自适应预警模块和所述情境感知预警模块之间还信号连接有第一联合模块，包括智能化预警调整单元、特殊情况预警自动调整单元和实时监控与智能分析单元；

所述智能化预警调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，通过机器学习算法对历史数据和实时数据进行深度分析，动态调整预警范围，当系统识别到正常范围内的参数波动时，预警范围将自动调整，以减少误报警的情况；

特殊情况自动调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，将若干特殊情境的历史数据做成若干情境模型，通过机器学习算法将实时数据和情境模型进行匹配，若匹配成功，则按照情境模型中的预警范围实时调整当前的预警范围；

实时监控分析单元：实时监控数据的变化，利用自适应预警模块和情境感知预警模块进行智能分析，通过机器学习算法，实时预测参数变化的趋势，并自动调整预警范围；

所述历史异常概率计算子单元和所述特殊情况自动调整单元之间信号连接有第二联合模块，包括以下单元：

实时预警与历史异常概率关联单元，将历史异常概率计算子单元的结果与实时数据相结合，为当前情境提供预警；

特殊情况自动识别与调整单元，结合特殊情况自动调整单元，当检测到特殊情境时自动调整预警范围；

自适应预警阈值调整单元，根据历史异常概率和实时情境，动态调整预警阈值。

2.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：

所述自适应预警模块信号连接有以下单元：

数据采集单元：采集历史数据和实时数据，确保数据的准确性和完整性；

数据处理单元：对采集的数据进行清洗、去重、分类，以便于后续的数据分析，还可以对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理，以提高数据的可用性；

机器学习算法单元：该单元负责应用各种机器学习算法对处理后的数据进行训练和学习，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；

第一预警阈值调整单元：根据机器学习算法的输出结果，动态调整预警上限和下限，能根据历史数据和实时数据的变化情况，自动调整预警阈值，以适应不同的运营环境和业务需求；

预警输出单元：将预警结果以适当的方式呈现给用户。

3.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：

所述情境感知预警模块信号连接有以下四个单元：

参数监测单元：负责实时监测各种与污水处理相关的参数；

情境识别单元：分析从参数监测单元获取的数据，自动判断当前情境；

第二预警阈值调整单元：根据情境识别单元的判断，自动调整预警阈值；

预警与通知单元：当监测到的数据达到或超过调整后的预警阈值时，该单元负责触发预警，并将预警信息通知相关人员。

4.如权利要求3所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：

所述情境识别单元信号连接有以下子单元：

数据分析子单元：用于接收参数监测单元的数据，并进行初步的分析和处理，根据预设的阈值或者比较标准，判断出当前的参数是否正常；

情境分类子单元：对数据分析子单元输出的结果进行分类和判断，根据数据分析子单元的输出，情境分类子单元可以判断出当前是否处于特殊情境；

历史数据存储子单元：负责存储历史数据，以便后期进行分析和对比，通过分析历史数据，可以对设备的运行状态进行深入的了解，进一步优化设备的运行管理。

5.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：

所述预测预警模块信号连接有以下三个单元：

预测算法单元：使用预测算法根据历史数据和当前情况来估算未来的参数值；

预警系统单元：通过预测结果来决定是否发出预警，如果预测结果显示参数即将超出预警范围，这个单元就会自动发出警告；

维修准备单元：这个单元在预警发出后启动，负责为维修人员提供支持；维修人员可以根据这些信息进行更充分的维修准备，确保在需要的时候可以立即采取行动。