[发明专利]一种流量预测方法

权利要求书

1.一种流量预测方法，应用于二次供水设备，其特征在于，预先训练形成多个流量预测模型，每个所述流量预测模型对应一特定的训练用二次供水设备，所述训练用二次供水设备对应一个流量计、至少一个工况采集设备和一个第一数据处理设备，所述第一数据处理设备分别连接每个所述工况采集设备和所述流量计；

针对每个所述流量预测模型的训练过程具体包括：

步骤S1，所述工况采集设备持续采集所述训练用二次供水设备的实时工况数据并持续输出，同时所述流量计持续采集所述训练用二次供水设备的瞬时流量并持续输出；

步骤S2，所述第一数据处理设备对所述实时工况数据进行预处理，得到多个不同的标准参数项和与每个所述标准参数项相对应的实时工况参数；

步骤S3，对每个所述标准参数项进行筛选，得到多个流量相关参数项；

步骤S4，根据所述流量相关参数项，提取对应的所述实时工况参数，并根据对应的所述瞬时流量训练得到一多元回归模型，并将所述多元回归模型记为所述训练用二次供水设备对应的流量预测模型；

训练形成所述流量预测模型后，将所述流量预测模型应用于和对应的所述训练用二次供水设备型号相同的二次供水设备中进行流量预测，所述二次供水设备对应至少一个所述工况采集设备和一个第二数据处理设备，所述第二数据处理设备分别连接所述二次供水设备对应的每个所述工况采集设备，所述流量预测模型存储于所述第二数据处理设备中；

所述流量预测的过程具体包括：

步骤A1，每个所述工况采集设备持续采集对应的所述二次供水设备的实时工况数据并持续输出；

步骤A2，根据所述流量预测模型，所述第二数据处理设备对所述实时工况数据进行处理，得到一流量预测参数集合；

步骤A3，将所述流量预测参数集合输入所述流量预测模型，得到一实时流量预测值并输出。

2.如权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述工况采集设备包括水泵变频器和水泵电能表；

所述实时工况数据包括所述水泵变频器的实时频率、实时电压和实时电流，所述供水水泵的实时电机功率以及所述水泵电能表实时采集的实时三相电流和实时三相电压。

3.如权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述步骤S2进一步包括：

步骤S21，根据所述工况采集设备和采集数据类别对所述实时工况数据进行分类，每个所述分类记为一所述标准参数项；

步骤S22，于每个所述标准参数项中，剔除异常实时工况数据，并将剔除所述异常实时工况数据的所述实时工况数据记为所述实时工况参数。

4.如权利要求2所述的流量预测方法，其特征在于，所述步骤S3进一步包括：

步骤S31，依次序提取一标准参数项及其对应的所述实时工况参数；

步骤S32，根据皮尔逊相关系数，计算所述标准参数项对应的所述实时工况参数与所述瞬时流量的相关性，输出一相关系数值；

步骤S33，判断所述相关系数值是否大于一预设阈值：

若是，则转向步骤S34；

若否，则转向步骤S35；

步骤S34，将所述标准参数项记为所述流量相关参数项，随后转向步骤S35；

步骤S35，判断所述标准参数项是否均被提取：

若是，则输出所有所述流量相关参数项；

若否，则返回步骤S31。

5.如权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述步骤S4进一步包括：

步骤S41，提取一预设时间段内所述流量相关参数项对应的全部所述实时工况参数；

步骤S42，对全部所述实时工况参数进行划分，得到一训练参数集合和一测试参数集合；

步骤S43，根据所述训练参数集合训练得到一多元回归模型，并将所述多元回归模型记为所述二次供水设备对应的流量预测模型。

6.如权利要求5所述的流量预测方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

步骤S44，将所述测试参数集合输入所述流量预测模型进行验证，输出测试预测值。

7.如权利要求1所述的流量预测方法，其特征在于，所述二次供水设备对应的每个所述工况采集设备均间隔一预设时间向所述第二数据处理设备进行一次数据上传；

所述流量预测模型每间隔所述预设时间输出一所述实时流量预测值。