二次供水智能调控方法及系统与流程

本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种二次供水智能调控方法及系统。

背景技术：

1、随着城市化进程的加速，二次供水系统在城市水资源管理中扮演着越来越重要的角色，二次供水系统通过将市政自来水输送到高层建筑和居民区，确保用户在高峰时段也能获得稳定的水供应，然而，传统的二次供水管理方式多依赖人工监控，导致供水效率低下、能耗增加以及水资源浪费等问题。

2、目前，二次供水系统的调控技术主要依赖于简单的水位监测和定时控制，这种方法无法实时响应水质变化、用户需求和设备状态等动态因素，导致供水效率低下，此外，现有的监控系统往往缺乏有效的数据分析和决策支持能力，难以实现对设备的精细化管理和优化调度。

3、因此，如何对二次供水系统进行全面监控并进行精细化分析，生成合适的调控策略，实现智能调控，提高二次供水系统的供水效率，成为亟需解决的问题。

技术实现思路

1、本发明提供一种二次供水智能调控方法及系统，可以对二次供水系统进行全面监控并进行精细化分析，生成合适的调控策略，实现智能调控，提高二次供水系统的供水效率。

2、本发明的第一方面，提供一种二次供水智能调控方法，包括：

3、基于二次供水系统内所有设备的连接关系构建所对应的孪生模型，所述孪生模型至少包括水箱孪生模块、管道孪生模块以及辅助设备孪生模块，基于水箱孪生模块对孪生模型分割得到多个供水孪生路径；

4、获取孪生模型中每个孪生模块的工作状态得到第一状态信息，基于每个水箱孪生模块内对应的多模态物联网采集设备对水质信息、水流量信息检测处理，得到多模态检测信息；

5、将所述多模态检测信息输入至预先配置的调控神经网络，基于所述调控神经网络内的神经元依次计算分析处理，得到二次供水系统的智能调控策略；

6、基于所述智能调控策略生成孪生模型内每个模块的调控信息，并对相应的实体设备进行调控处理。

7、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于二次供水系统内所有设备的连接关系构建所对应的孪生模型，所述孪生模型至少包括水箱孪生模块、管道孪生模块以及辅助设备孪生模块，基于水箱孪生模块对孪生模型分割得到多个供水孪生路径，包括：

8、模型构建端与服务器交互，构建二次供水系统所有设备的孪生模块；

9、模型构建端基于二次供水系统内所有设备的连接关系对所有的孪生模块相连接得到与二次供水系统对应的孪生模型；

10、对孪生模型内的所有孪生模块添加相对应的标签，得到水箱孪生模块、管道孪生模块以及辅助设备孪生模块，所述水箱孪生模块为多个；

11、以水箱孪生模块为分割目标，对孪生模型分割处理得到多个供水孪生路径。

12、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述以水箱孪生模块为分割目标，对孪生模型分割处理得到多个供水孪生路径，包括：

13、分别确定水箱孪生模块分别所对应的孪生出水口和孪生进水口；

14、以每个水箱孪生模块的孪生进水口为第一起始点，朝向市政水路管道方向依次确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，直至确定与市政水路管道直接连接的孪生模块后截止，得到第一进水孪生路径；

15、以每个水箱孪生模块的孪生出水口为第二起始点，朝向用户用水管道依次确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，直至确定与用户用水管道直接连接的孪生模块后截止，得到第二主进水孪生路径以及第二从进水孪生路径。

16、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述以每个水箱孪生模块的孪生出水口为第二起始点，朝向用户用水管道依次确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，直至确定与用户用水管道直接连接的孪生模块后截止，得到第二主进水孪生路径以及第二从进水孪生路径，包括：

17、朝向用户用水管道依次确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，在判断确定新的孪生模块时，获取所连接的新的孪生模块的数量；

18、若所述所连接的新的孪生模块的数量为1，则判断与一个新的孪生模块所连接的先前确定的孪生模块为非分叉模块；

19、若所述所连接的新的孪生模块的数量大于1，则判断与多个新的孪生模块所连接的先前确定的孪生模块为分叉模块；

20、再次以每个分叉模块为起始点，确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，直至确定与用户用水管道直接连接的孪生模块后截止，基于分叉模块得到第二主进水孪生路径以及第二从进水孪生路径。

21、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述再次以每个分叉模块为起始点，确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，直至确定与用户用水管道直接连接的孪生模块后截止，基于分叉模块得到第二主进水孪生路径以及第二从进水孪生路径，包括：

22、再次以每个分叉模块为起始点，确定直接连接和/或间接连接的其他孪生模块，直至确定最后一个其他孪生模块或用户用水管道停止其他孪生模块的确定；

23、若确定最后一个孪生模块未与用户用水管道连接，则将相应的孪生模块作为非供水路径孪生模块；

24、若确定最后一个孪生模块与用户用水管道连接，则将相应的孪生模块作为供水路径孪生模块；

25、基于非供水路径孪生模块、供水路径孪生模块以及分叉模块得到第二主进水孪生路径以及第二从进水孪生路径。

26、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于非供水路径孪生模块、供水路径孪生模块以及分叉模块得到第二主进水孪生路径以及第二从进水孪生路径，包括：

27、统计非供水路径孪生模块至分叉模块之间的所有其他孪生模块，生成辅助设备路径；

28、统计供水路径孪生模块至分叉模块、分叉模块至孪生出水口内的所有模块，生成进水孪生路径；

29、若判断同一个分叉模块处于多个进水孪生路径中，则获取每个进水孪生路径的路径长度，将路径长度最短的作为第二主进水孪生路径，将第二主进水孪生路径以外的其他进水孪生路径作为第二从进水孪生路径；

30、若判断一个用户用水管道同时连接不同水箱孪生模块的第二主进水孪生路径、第二从进水孪生路径，则将相应的多个水箱孪生模块作为该用户用水管道的供水调控组。

31、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括：

32、若判断模型构建端输入路径配置数据，则基于路径配置数据中所选中的孪生模块形成相应的第一进水孪生路径、第二主进水孪生路径或第二从进水孪生路径；

33、若判断模型构建端输入供水调控数据，则基于供水调控数据所添加的管道模块将用户用水管道与相应的水箱孪生模块连接，得到手动更新的供水调控组。

34、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取孪生模型中每个孪生模块的工作状态得到第一状态信息，基于每个水箱孪生模块内对应的多模态物联网采集设备对水质信息、水流量信息检测处理，得到多模态检测信息，包括：

35、获取孪生模型中水箱孪生模块的水箱工作状态，所述水箱工作状态包括开启或未开启；

36、获取孪生模型中管道孪生模块的管道工作状态，所述管道工作状态包括开启或未开启；

37、获取辅助设备孪生模块的辅助工作状态，所述辅助工作状态包括开启或未开启；

38、基于每个水箱孪生模块内对应的多模态物联网采集设备对水质信息、水流量信息检测处理，得到不同水箱下的多模态检测信息。

39、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述多模态检测信息输入至预先配置的调控神经网络，基于所述调控神经网络内的神经元依次计算分析处理，得到二次供水系统的智能调控策略，包括：

40、构建调控神经网络，所述调控神经网络包括连接的分类神经元、输入神经元、计算神经元以及输出神经元；

41、基于调控神经网络内每个神经元的配置，得到相对应调控神经网络；

42、基于分类神经元对多模态检测信息分类后输入至相对应的输入神经元，计算神经元接收与其连接的输入神经元的输入信息后计算处理得到调控信息；

43、输出神经元基于所述调控信息确定所需要调控的孪生模块和调控方式，所述智能调控策略至少包括调控的孪生模块和调控方式。

44、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于调控神经网络内每个神经元的配置，得到相对应调控神经网络，包括：

45、对所述分类神经元添加分类策略，所述分类策略用于对输入的多模态检测信息按照所处的水箱孪生模块进行一次分类，以及按照多模态检测信息中每个模态的检测种类进行二次分类；

46、构建与每个水箱孪生模块所对应的输入神经元组，在每个输入神经元组中构建每个种类模态检测信息的输入神经元，每个输入神经元用于输入相应水箱孪生模块的相应模态检测信息；

47、构建每个计算神经元与输入神经元的连接关系和计算策略，所述计算策略用于对输入神经元的检测信息进行计算得到调控信息；

48、构建每个输出神经元与计算神经元的连接关系以及调控策略，以使输出神经元在接收到调控信息后，输出所需调控的孪生模块和调控方式，所述调控策略中具有调控信息与孪生模块和调控方式的对应关系。

49、可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述构建每个计算神经元与输入神经元的连接关系和计算策略，所述计算策略用于对输入神经元的检测信息进行计算得到调控信息，包括：

50、构建每个计算神经元与输入神经元的连接关系和计算策略，所述计算策略包括策略映射表，所述策略映射表表中具有每个维度的模态检测信息的策略区间值，及相应策略区间值所对应的反馈值；

51、所述计算策略包括反馈值组合表，所述反馈值组合表内具有不同反馈值组合下的调控信息，每种反馈值组合具有供水调控组预设的调控信息。

52、本发明的第二方面，提供一种二次供水智能调控系统，包括：

53、构建模块，用于基于二次供水系统内所有设备的连接关系构建所对应的孪生模型，所述孪生模型至少包括水箱孪生模块、管道孪生模块以及辅助设备孪生模块，基于水箱孪生模块对孪生模型分割得到多个供水孪生路径；

54、获取模块，用于获取孪生模型中每个孪生模块的工作状态得到第一状态信息，基于每个水箱孪生模块内对应的多模态物联网采集设备对水质信息、水流量信息检测处理，得到多模态检测信息；

55、分析模块，用于将所述多模态检测信息输入至预先配置的调控神经网络，基于所述调控神经网络内的神经元依次计算分析处理，得到二次供水系统的智能调控策略；

56、调控模块，用于基于所述智能调控策略生成孪生模型内每个模块的调控信息，并对相应的实体设备进行调控处理。

57、本发明的第三方面，提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能设计的所述方法。

58、本发明的有益效果如下：

59、1、本发明可以对二次供水系统进行全面监控并进行精细化分析，生成合适的调控策略，实现智能调控，提高二次供水系统的供水效率。首先，本发明通过构建二次供水系统的孪生模型，有效整合了水箱、管道及辅助设备的连接关系，形成了一个全面、系统的管理孪生模型，并且，本发明可以通过对模型的分割，识别出多个供水孪生路径，以便后续可以结合调控信息对实体设备进行快速调控处理，其中，可以将获取到的多模态检测信息输入至相应的调控神经网络进行精细化分析，从而生成与当前供水系统适应的调控信息，以便对实体设备进行调控，从而提高供水的灵活性和效率。

60、2、本发明可以对孪生模型进行划分，得到多个供水孪生路径，以便结合实时采集到的多模态检测信息确定出合适的调控策略，实现供水路径的灵活调度，从而提高供水系统的供水效率。其中，本发明可以通过识别和标记主、从供水路径，能够在供水过程中实现路径的动态调度，保障在一条路径出现故障时，其他路径可以及时补充供水，提升供水系统的供水可靠性，并且，本发明可以将多种数据（如水质信息、流量信息）进行综合分析，提高调控策略的准确性和有效性，使供水系统运行更为科学合理，最后，本发明还支持管理人员根据实际需要输入路径配置数据与供水调控数据，灵活调整供水路径，比如，增加新的管道或设备，满足不同用户的需求，实现个性化供水服务。

61、3、本发明可以构建调控神经网络，以便接收多模态检测信息进行智能分析和决策，生成具体的调控策略，提升了供水管理的自动化和智能化水平。其中，本发明可以采用分类神经元对输入数据进行一次分类和二次分类，确保信息流动的有序性与针对性，从而提高数据处理的准确性，并且，通过计算神经元依据连接的输入数据进行实时计算，能够快速响应系统状态变化，生成实时的调控信息，提高供水系统的反应速度。