[发明专利]一种基于大数据的二次供水分布计算算法及系统

说明书

本发明涉及一种大数据的技术领域，揭露了一种基于大数据的二次供水分布计算算法，包括：利用传感器节点分布基准模型计算传感器节点灵敏度，并利用基于传感器节点灵敏度的传感器布置算法优化供水管网中的传感器分布；利用传感器获取历史供水数据，并利用移动平均滤波算法对历史供水数据进行降噪处理，得到降噪后的历史供水数据；根据降噪后的历史供水数据，利用基于水量平衡模型的供水管漏损检测算法检测供水管网是否存在漏损情况，并替换漏损管道；利用基于用户类型的概率分布模型预测不同传感器节点的二次供水需水量。本发明还提供了一种基于大数据的二次供水分布计算系统。本发明实现了二次供水的分布计算。

技术领域

本发明涉及大数据的技术领域，尤其涉及一种基于大数据的二次供水分布计算算法及系统。

背景技术

近些年来随着房地产行业的发展，新的住宅、公共建筑等不断被开发扩建，导致了相当一部分居民用水困难的问题。在用水高峰时期，有一部分居民水压会极其不稳定甚至没有供水，高层建筑这类问题尤为突出。

造成这种问题的主要原因是现在的二次供水系统技术还是相对落后，在用水高峰时期就会出现水压紊乱、水压过低，需水量远大于供水量；反观在用水低峰期的时候，人们用水的需求量就会低于供水设备的供给量，多余的水堆积在管道内无法释放，出水终端及管路内压力急剧上升，水泵机组电能浪费，甚至有可能导致部分供水管路破裂进而浪费更多的人力物力。

鉴于此，随着大数据时代的来临，如何基于大数据计算不同区域的二次供水需求，从而实现更为高效地二次供水，成为本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本发明提出一种基于大数据的二次供水分布计算算法，通过利用基于传感器节点灵敏度的传感器节点布置算法优化供水管网中的传感器节点分布，从而能够获取更为精准的不同区域实时需水量，同时利用基于水量平衡模型的供水管漏损检测算法检测供水管网是否存在漏损情况，并根据用户类型的不同，采用不同的概率分布模型预测不同分布节点的实时需水量。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于大数据的二次供水分布计算算法，包括：

获取用户的用水流量数据，计算供水管网中传感器节点的需水量，并将传感器节点的需水量作为供水管网模型的输入，得到传感器节点分布基准模型；

利用传感器节点分布基准模型计算传感器节点灵敏度，并利用基于传感器节点灵敏度的传感器布置算法优化供水管网中的传感器分布；

利用传感器获取历史供水数据，并利用移动平均滤波算法对历史供水数据进行降噪处理，得到降噪后的历史供水数据；

根据降噪后的历史供水数据，利用基于水量平衡模型的供水管漏损检测算法检测供水管网是否存在漏损情况，并替换漏损管道；

利用基于用户类型的概率分布模型预测不同传感器节点的二次供水需水量，实现二次供水分布计算。

可选地，所述计算供水管网中传感器节点的需水量，并将传感器节点的需水量作为供水管网模型的输入，得到传感器节点分布基准模型，包括：

在本发明一个具体实施例中，供水管网传感器节点分布在城市的不同区域，每个区域有若干用户，本发明获取用户的用水流量数据，通过整合供水管网传感器节点所在区域的用户用水流量数据，从而将传感器节点所在区域的用水总流量数据最为传感器节点的需水量；

将传感器节点的需水量作为供水管网模型的输入，所述供水管网模型为：

其中：

q_i为传感器节点i处的需水量；

Q_ij为以传感器节点i和传感器节点j为端点的管道的流量；

h_ij表示管段的水龙损失；