[发明专利]一种基于物联网的智慧供水系统及方法在审
申请号: | 202210950617.4 | 申请日: | 2022-08-09 |
公开(公告)号: | CN115496326A | 公开(公告)日: | 2022-12-20 |
发明(设计)人: | 王虎林;周芬;王仲晏;黄涛;王明 | 申请(专利权)人: | 海丝埃睿迪数字科技有限公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G16Y10/35;E03B7/02;E03B7/04;E03B7/07 |
代理公司: | 泉州市诚得知识产权代理事务所(普通合伙) 35209 | 代理人: | 林小彬 |
地址: | 362000 福建省泉州市泉州经*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 联网 智慧 供水系统 方法 | ||
1.一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,该系统包括:
高层供水模块,用于对供水用水数据利用算法进行处理,得到计算结果;
水源集中式输送模块,用于实现供水厂供水输送、增压阀供水变压、增压阀供水分配以及居民供水连接;
用水大数据算法调配组件,用于提供多模型融合的水源调配算法和基础用水数据预处理算法;
水源需求匹配模块,用于将不同模型下的供水用水数据、用水大数据算法调配组件、供水调度用水数据库,进行全过程的调配与管制;
水量存储模块,用于在不同的场景下进行供水用水数据的调度方式的选择。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述高层供水模块包括:
用水数据采集监测组件,用于提供包括5G信号传输、边缘网络服务、用水数据保存、用水数据分类、用水数据计算、用水数据编码;
用水负荷预测组件,用于为处理海量不同模型下的供水用水数据体并提供用水数据运行环境;
供给策略优化组件,包括用水数据筛查、异常用水数据剔除以及用水数据评估;
水质检测组件,用于供水调配过程中的配套服务;
居民用水组件,用于对居民用水情况进行统计及预测。
3.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述高层供水模块还包括基础用水数据库,用于存储供水领域基础用水数据;
基础供水大用水数据分类区,用于对存储的供水领域基础用水数据进行分类打包;
异常用水数据剔除,用于根据供水行业已有的用水数据标准以及自定义标准对异常用水数据进行剔除;
用水数据通道管理区,用于直接提取所述基础用水数据库中的用水数据,以及对外开放用水数据服务通道,使所述系统根据需求快速调用所述基础用水数据库中的用水数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述水源集中式输送模块包括:
供水前段生产自动决断组件,用于实现从供水生产、供水传送、参数配置、供水分配、自动决断一体化智能算法服务;
供水中段增压阀供水变压组件,用于中段服务人员以及管理人员掌握供水的实时用水数据,为供水储运提供指导;
供水后段增压阀供水分配组件,用于根据供水后段供水设施管理、供水需求、供水供应、居民用水量进行供水传送,实现供水输送的统一指导;
系统维护与控制组件,用于维护系统中的所有参数的正常运行,以及维护系统的稳定。
5.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述用水大数据算法调配组件包括:由蚁群算法以及鲸鱼算法构成的多尺度模型算法库,基于供水调度场景匹配的融合算法库。
6.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述水源需求匹配模块包括:水源输出统计组件、水流降压组件、用户界面组件、供水厂协调组件、用户接入组件、高层住宅水流量控制组件、普通住宅水流量控制组件、供求关系分析组件。
7.根据权利要求4所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述供水前段生产自动决断组件包括:供水生产参数优化组件,可再生能源目标智能决策组件,供水厂蓄水组件,供水厂规模单元,供水厂参数设定单元,供水产量传送组件,供水产能智能标定组件,供水转化效率组件。
8.根据权利要求4所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述供水中段增压阀供水变压组件包括:变压效率组件、供水分配组件、增压阀管理组件以及供水传输管道组件。
9.根据权利要求4所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述供水后段增压阀供水分配组件包括供水设施智慧管理组件、市场需求智能分析组件、供水供应供水传送组件、供水基础设施建设指导组件、供水用户分布组件以及供水管道管理组件。
10.根据权利要求1所述的一种基于物联网的智慧供水系统,其特征在于,所述系统的运行流程包括:
步骤S1:通过高层供水模块根据供水行业已有的用水数据标准以及自定义标准对异常用水数据进行剔除、清洗补全、关联融合后,放入用水数据库或用水数据池中;
步骤S2:基于专家知识对供水前、中、后段业务进行全面的梳理,分析不同场景下用水数据的关联关系,建立供水用水数据知识图谱,将所有梳理的业务进行汇聚并构建业务架构;
步骤S3:集成传统数值模拟方法以及蚁群算法方法,并根据不同应用场景自定义搭建融合物理约束的蚁群算法模型,并通过用水大数据算法调配组件根据特定用水数据和特定业务进行智能计算;
步骤S4:通过水源需求匹配模块对不同模型下的供水用水数据、用水大数据算法调配组件、供水调度用水数据库,进行全过程的调配与管制;
步骤S5:根据智能计算的结果通过水量存储模块在不同的场景下进行供水用水数据的调度方式的选择;
步骤S6:通过水源集中式输送模块实现供水厂供水输送、增压阀供水变压、增压阀供水分配以及居民供水连接。
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