[发明专利]用于储水设备管道阀门的调度方法、系统及设备

说明书

本发明公开了一种用于储水设备管道阀门的调度方法，通过一体化平台和供配水需求，实现管道阀门的调度控制，包括以下步骤：在各管道阀门处设置设置监控点，将不同监控点的监测信息接入一体化平台；在一体化平台中建立优化调度模型，通过优化调度模型对供配水需求以及监测信息进行分析，得到分析结果；根据分析结果，生成下发至管道阀门的调度指令；根据调度指令完成管道阀门的开度调节，并将调节结果反馈至一体化平台。

技术领域

本发明涉及管道阀门调度技术领域，具体涉及一种用于储水设备管道阀门的调度方法、系统及设备。

背景技术

管道阀门调度主要分为现场调度和远程调度两种。

现有技术中，远程调度采用自动化控制与业务应用分析相互独立运行的方式，难以将现场运行情况及时反馈应用系统进行分析，且无法通过现场或远程调度使设备即时响应分析结果。当管道进行充水、供水、停水以及发生管道事故时，难以根据现场情况实时响应。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种用于储水设备管道阀门的调度方法、系统及设备。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种用于储水设备管道阀门的调度方法，通过一体化平台和供配水需求，实现管道阀门的调度控制，包括以下步骤：

步骤一：在各管道阀门处设置设置监控点，将不同监控点的监测信息接入一体化平台；

步骤二：在一体化平台中建立优化调度模型，通过优化调度模型对供配水需求以及监测信息进行分析，得到分析结果；

步骤三：根据分析结果，生成下发至管道阀门的调度指令；

步骤四：根据调度指令完成管道阀门的开度调节，并将调节结果反馈至一体化平台。

具体地，步骤二中，所述分析结果是在满足供配水需求的最低需水量时，各管道阀门的开度及该开度对应的时长。

具体地，步骤二中的优化调度模型包括数学函数模型或者神经网络模型；所述数学函数模型或者神经网络模型通过全域最佳化方式寻求供水时段内所述储水设备的进水时序组合。

具体地，所述数学函数模型为周期性、趋势性以及随机性组合的时间序列模型。

具体地，所述神经网络模型为感知机网络模型。

具体地，步骤二中，所述优化调度模型内置有监测信息在各类供水工况下的正常阈值，以及监测信息超过正常阈值时所要执行的调度方式，所述调度方式包括所述调度指令。

具体地，所述调度方式利用各管道阀门之间的协同性以及储水设备的消能箱的调压特性，使得管道阀门的开度完成调节后，管道内的压力为正值且消能箱无溢流。

具体地，步骤三中的调度指令包括使阀门处于开启状态的开启指令、使阀门处于关闭状态的关闭指令、使阀门处于停止状态的停止指令，以及阀门处于上述状态的持续时间。

一种用于储水设备管道阀门的调度系统，包括：

底层数据接入平台，其在各管道阀门处设置设置监控点，将不同监控点的监测信息接入一体化平台；

一体化平台，其建立优化调度模型，通过优化调度模型对供配水需求以及监测信息进行分析，得到分析结果；

调度指令生成模块，其根据分析结果，生成下发至管道阀门的调度指令；

执行反馈模块，根据调度指令完成管道阀门的开度调节，并将调节结果反馈至一体化平台。

一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的调度方法。