【技術實現步驟摘要】
基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統及方法
[0001]本專利技術涉及控制系統
，尤其涉及基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統及方法
。
技術介紹
[0002]控制系統
涉及設計
、
開發和應用系統，能夠管理
、
監控和調節其他系統或過程
。
這包括利用傳感器
、
執行器和控制器等技術，對不同環境中的系統或過程進行實時監測和調控
。
這種技術通常旨在提高效率
、
減少風險
、
改善性能，并確保系統在可接受的參數范圍內運行
。
[0003]基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統屬于控制系統
的一個特定應用
。
該系統旨在監測和調控城市供水網絡中的水壓，以實現對供水區域的動態劃分和控制
。
其主要目的是在城市供水系統中，根據不同區域的需求和實時狀況，對水壓進行調整，從而提供更加高效
、
可靠的供水服務
。
系統的核心是實時水壓數據的監測和利用
。
通過傳感器和監測設備，系統持續收集供水網絡中的水壓信息
。
目的在于根據這些實時數據，動態地對城市供水網絡進行劃分，以便更精準地控制不同區域的水壓
。
這種動態劃分的主要效果是在不同需求下更好地管理供水，并優化供水系統的性能
。
一般通過調節供水管道中的閥門
、
泵以及...
【技術保護點】
【技術特征摘要】
1.
基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統，其特征在于：所述基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統包括數據采集模塊
、
數據預處理模塊
、
實時分析模塊
、
動態控制模塊
、
遠程通信模塊
、
綜合評估模塊；所述數據采集模塊基于物聯網和遙感技術，通過水壓傳感器和無人機巡檢收集城市供水的實時數據，生成原始數據集；所述數據預處理模塊基于原始數據集，采用數據清洗
、
數據標準化方法，對采集的數據進行預處理，生成清洗后數據集；所述實時分析模塊基于清洗后數據集，采用長短時記憶網絡和流計算方法，進行水壓預測和實時分析，輸出水壓預測結果；所述動態控制模塊基于水壓預測結果，應用遺傳算法對供水網絡進行自優化控制，生成優化后的供水方案；所述遠程通信模塊基于優化后的供水方案，選用消息隊列遙測傳輸協議，實現數據的實時上傳和下發，進行遠程監控和控制，生成遠程監控與控制結果；所述綜合評估模塊基于遠程監控與控制結果，對供水網絡實施的效果進行效果反饋和性能評估，生成供水網絡評估報告；所述原始數據集包括實時水壓數據
、
天氣數據
、
遙感數據，所述水壓預測結果具體為未來時間段區域內的預期水壓值，所述優化后的供水方案具體指調整后供水網絡的工作條件，包括閥門和泵的工作狀態，所述供水網絡評估報告具體包括系統的運行狀態
、
效果反饋
、
性能指標
。2.
根據權利要求1所述的基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統，其特征在于：所述數據采集模塊包括水壓傳感子模塊
、
天氣數據子模塊
、
無人機巡檢子模塊
、
衛星遙感子模塊；所述數據預處理模塊包括數據標準化子模塊
、
缺失值處理子模塊
、
特征工程子模塊
、
數據同步與對齊子模塊；所述實時分析模塊包括時間序列預測子模塊
、
流計算子模塊
、
數據融合子模塊
、
卡爾曼濾波分析子模塊；所述動態控制模塊包括供水網絡重構子模塊
、
遺傳算法優化子模塊
、
水壓調節子模塊
、
供水網絡狀態調整子模塊；所述遠程通信模塊包括物聯網連接子模塊
、
數據收集與傳輸子模塊
、
遠程監控子模塊
、
遠程控制子模塊；所述綜合評估模塊包括系統效果反饋子模塊
、
供水網絡性能評估子模塊
、
用戶反饋收集子模塊
、
績效指標分析子模塊
。3.
根據權利要求2所述的基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統，其特征在于：所述水壓傳感子模塊基于物聯網技術，采用模擬數字轉換算法，對城市供水的實時水壓進行測量，并收集數據，生成實時水壓數據集；所述天氣數據子模塊基于氣象站接口，采用
API
調用方法，對城市的天氣條件進行數據獲取，生成實時天氣數據集；所述無人機巡檢子模塊基于圖像識別技術，采用深度學習算法，通過無人機進行城市供水設施的巡檢，收集設施狀態數據，生成無人機巡檢數據集；
所述衛星遙感子模塊基于遙感技術，采用圖像分割算法，通過衛星收集城市的大尺度供水情況和地形信息，并分析，生成衛星遙感數據集；所述模擬數字轉換算法具體為將模擬信號轉換為數字信號進行數據采集，所述
API
調用方法具體為利用預設的應用程序接口從氣象站獲取天氣數據，所述深度學習算法包括卷積神經網絡
、
長短時記憶網絡，所述圖像分割算法具體為將圖像分為多個區域
。4.
根據權利要求2所述的基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統，其特征在于：所述數據標準化子模塊基于實時水壓數據集，采用
Z
?
score
標準化方法，對數據進行規范化處理，生成標準化數據集；所述缺失值處理子模塊基于標準化數據集，采用
K
?
均值插補法，對數據中的缺失值進行處理，生成無缺失值數據集；所述特征工程子模塊基于無缺失值數據集，采用
PCA
特征提取法，對數據特征進行篩選和轉化，生成特征工程后的數據集；所述數據同步與對齊子模塊基于特征工程后的數據集，采用時間序列對齊方法，確保數據在時間上的同步，生成清洗后數據集；所述
Z
?
score
標準化方法具體為使用均值和標準差將數據轉化為標準正態分布，所述
K
?
均值插補法具體為使用
K
?
均值聚類算法預測并填補數據中的缺失值，所述
PCA
特征提取法具體為主成分分析，用于數據的降維處理，所述時間序列對齊方法具體指使用時間戳將多來源的數據按時間對齊
。5.
根據權利要求2所述的基于實時水壓的城市供水區域動態劃分控制系統，其特征在于：所述時間序列預測子模塊基于清洗后數據集，采用長短時記憶網絡，進行水壓深度時間序列預測，融合自回歸移動平均模型增強預測準確性，生成初步水壓預測數據；所述流計算子模塊基于初步水壓預測數據，采用流計算方法與
Spark Streaming
技術，進行水壓的實時分析，響應外部變化，生成實時水壓分析報告；所述數據融合子模塊基于實時水壓分析報告，結合關聯數據，采用數據融合算法與多源數據同化技術，生成融合后的水壓預測數據；所述卡爾曼濾波分析子模塊基于融合后的水壓預測數據，采用卡...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔曉雪，王甲辰，王樹常，徐玉朋，尹燕紅，
申請(專利權)人：山東辰智電子科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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