[发明专利]城市排水运行调度决策系统及构建方法

权利要求书

1.一种城市排水运行调度决策系统，城市合流污水治理干线工程泵站作为节点泵站，节点泵站的下游各站点作为支线节点泵站，构成排水运行网络，节点泵站作为排水量监测目标，对节点泵站下游各支线节点泵站联动及优化调度；系统从下至上分数据层、支撑层、业务层和发布层，

数据层：存储基础数据、实时排水运行数据、各泵站的业务数据、深度学习后的专家知识库数据；

支撑层：用于通过数据层数据获取生成调度决策的深度学习模型的参数，用于记录上下层的各种日志信息，用于对系统权限的管理，用于提供各种预警、报警；

业务层：用于调用各层资源，实时进行排水运行调度管理；

发布层：用于为运行管理人员提供操作界面及对外部软件提供数据接口；

所述业务层包括基础信息管理模块、调度引擎模块、调度决策方案分析与预测模块、数据展示模块，

基础信息管理模块：对日常支线节点泵站、泵机、水位、参数、高低峰段基础信息进行管理；调度引擎模块：调度系统整体参考指标；

调度决策方案分析与预测模块：包括方案执行周期预测、单支线水位容忍度设定、高低峰水量值计算以及方案执行后分析；

数据展示模块：展示运行数据、水位趋势图、预警信息；

其特征在于，所述调度引擎模块根据支线当前水位的高低对排水支线进行队列排序，优先开启水位高的支线、优先停止水位低的支线；限定目标节点泵站目标流量；目标节点泵站及支线泵站水位限定在合理范围内；目标节点泵站的排水量与支线泵站排水量动态平衡，确保支线泵站水位变化幅度在容忍范围内；限定泵机的总开关机频次数；

所述调度决策方案分析与预测模块中方案执行周期预测：根据各支线泵站水位变化情况、开泵数量，不断的产生和更新执行方案的到期时间节点；

所述单支线水位容忍度：指各泵站水位设定高、低预警水位后，再设定一个容忍度值以控制不同高低峰期、不同季节开启和关闭泵机；根据泵站的排水能力、排入水量的大小、高峰期水量情况不断优化此容忍度值；

所述高低峰水量值计算指通过历史数据分析获取不同时间段高低峰的流入水量，以影响调度方案的生成；

所述方案执行后分析：指分析方案对目标节点泵站水位的变化范围，以评价此方案优劣程序，即排水量的控制目标是否实现。

2.根据权利要求1所述城市排水运行调度决策系统，其特征在于，所述单支线水位容忍度：在进水量低峰期，容忍值设定接近于警戒线水位，由于进水量相对较少，故调度决策方案的切换时间可延迟，以有效减少开停机次数；在进水量高峰期，容忍值调高，以避免水位超过预警线的情况；

当前水位达到了高水位预警线加上容忍度的位置，开启泵机；当前水位下降到了低水位加上容忍度的位置后，关闭泵机。

3.根据权利要求1或2所述城市排水运行调度决策系统的构建方法，其特征在于，具体包括如下步骤：

1）构建模型：

根据城市合流污水治理干线工程泵站所设定开泵台数，根据流量平衡原则，对上游泵站泵机开启及台数进行编组，高液位泵站先行投入，低液位泵站先行退出；汛期调度时接入雨量数据，在汛期调度情况下，采用管道液位进行泵站运行编组条件,以节点泵站上游调度为单位构建排水运行调度决策系统，并实现节点泵站间流量数据调度互联；

上游截流泵站的运行状况按前池水位进行排序，并实现排序进堆栈，以城市合流污水治理干线工程泵站的截流控制总量范围为边界条件，液位低的出栈加入未运行队列，液位高的加入运行队列堆栈；

2）业务层运行；

3）模型自修正：基于人工智能技术，根据预设运行预案执行情况下所生成相关历史数据对相关预案进行修正，以不断满足排水管网运行调度、决策需求；

4）运行监测：监测包含电子地图监测和指标报警，

电子地图监测：在电子地图上将整个上游排水管线泵站上的重要指标数据一览监视，重要指标包括排水量、液位、开机台数；

指标报警：当泵站液位、开机台数指标超出正常范围后，将输出报警至数据展示模块，色彩改变，提醒调度人员查看，是否需要人工干预改变调度指令。