[发明专利]一种基于大数据的给水排水模型优化方法及装置

权利要求书

1.一种基于大数据的给水排水模型优化方法，其特征在于，该方法是基于大数据、GIS的分布式并行计算及多种模型的调用与服务，将给排水模型与GIS进行对接，利用DEM高程信息对空间分布及变化进行详细描述及模拟，包括地形因素造成的分流以及汇流，扩大给排水模型应用的区域范围，提高对外部环境因素模拟的真实性；同时，集成多类模块并对接实时数据，实时数据包括用水量、排水量、降雨量以及管压监测的数据，实现给排水模型的自我调整优化；具体步骤如下：

S1、GIS的分布式并行计算；具体步骤如下：

S101、在外部环境模块中，水文流域的划分对于汇水区域的判定有着极大的影响，利用GIS的DEM数据对水文流向进行分析从而获取流域的划分规则，将不同流域分块在分布式并行计算中分开模拟，并计算得出模拟区域内地表水流及地下水各流向的分析结果，提高计算精度和效率；

S102、在MapReduce的计算过程中，首先对计算任务-管网内部城市排水量的模拟进行分解，结合外部环境模块，根据所排放的分支管网位置被划分成多个小区域分开进行计算，将各子区域作为一个Map操作分配到一个独立的计算单元并从对应的分区文件中提取相应的数据进行计算；

S103、将模型的计算结果在Reduce操作中进行合并计算分析整个区域的排水过程；

S2、大数据预处理及存储；具体步骤如下：

S201、上传的大量各类供排水相关数据经过分布式储存系统进行预处理，将供排水相关数据根据其对应的地理信息及属性进行分类划区并对异常值进行删减改查；

S202、将经过预处理后的供排水相关数据储存到数据库中，经过查询搜索，供排水相关数据能够迅速精准地被提取出来进行计算分析；

S3、模型调用与服务；具体步骤如下：

S301、每次调用都会在服务器系统中启动一个新的计算任务，并采用异步调用方式，避免长时间计算堵塞模型客户端；

S302、执行异步调用操作在启动任务后即返回，并输出任务的唯一标识号，模型客户端依据该标识号查询任务状态或执行出异步调用操作之外的操作；

S303、用户通过多维分析和仪表盘，直接实现对数据的灵活分析及可视化图表展现。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的给水排水模型优化方法，其特征在于，所述给排水模型主要是由管网内部模块和外部环境模块构成。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的给水排水模型优化方法，其特征在于，所述步骤S101中模拟区域内地表水流及地下水各流向的分析结果包括流向路径、流量和汇水区位置。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的给水排水模型优化方法，其特征在于，所述步骤S201中供排水相关数据包括气候数据、环境数据、供需水数据及管网数据。

5.一种基于大数据的给水排水模型优化装置，其特征在于，该装置是采用权利要求1-4中任一项所述的基于大数据的给水排水模型优化方法，该装置包括分布式文件系统、面向大数据并行处理的计算平台、给排水模型、模型调用与服务模块、数据计算分析模块以及管网供排水能力评估及内涝风险分析模块，分布式文件系统分别传输数据给面向大数据并行处理的计算平台和数据计算分析模块，面向大数据并行处理的计算平台传输数据到分布式文件系统且面向大数据并行处理的计算平台传输创建任务到模型调用与服务模块，模型调用与服务模块实时监控面向大数据并行处理的计算平台任务完成度，给排水模型调用面向大数据并行处理的计算平台的数据并输出数据到管网供排水能力评估及内涝风险分析模块；

其中，数据计算分析模块用于给排水模型的快速运算及结果分析；数据计算分析模块具有对海量数据的分布式计算功能以及自动引用大数据库内实测数据计算优化模型参数的功能；对海量数据的分布式计算功能采用Hadoop MapReduce分布式计算引擎以及计算任务的定义和调度功能。