[发明专利]城市排水运行调度决策系统及构建方法

说明书

本发明涉及一种城市排水运行调度决策系统及构建方法，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。利用关联挖掘、机器学习、深度学习等大数据分析方法，识别影响城市排水管网调度管理的各类工艺运行数据和变量的关联关系，创新构建了城市合流污水治理干线工程排水运行调度决策系统各要素大数据分析预报模式，实现了排水泵站运行的全自动化预测调度、决策管理，有效对人工调度经验进行积累、优化，并具备可复制性。

技术领域

本发明涉及一种水处理技术，特别涉及一种城市排水运行调度决策系统及构建方法。

背景技术

城市合流污水治理干线工程目的是截流原排入城市河道的污水，而当降雨量超过截流倍数时，为防止辖区内积水，沿线合流泵站启动放江模式。为缓解污水厂压力，平衡好“水安全”和“水环境”之间关系，最大程度削减进入水体的污染力度，多年来采取了合流干线调度“平稳输送”运行；围绕“旱天不放江，雨天多截流”目标的优化运行调度；启动“排、污一体化运行模式”和终端污水厂升级扩容等多种举措。但合流制模式运行调度的复杂性和辖区内污水量的大幅度增加，“两水平衡”的关系和污水厂溢流等问题仍较为突出。

以城市合流污水治理干线工程为例，合流一期下属排水泵站(包括防汛泵站、输送泵站及合流制泵站)因泵站属性多样化，相关排水泵站运行调度决策极为复杂，目前主要依赖于人工经验进行合流一期下属排水泵站整体运行管理调度。目前排水泵站区域自动化控制系统不断建设，合流一期、合流三期已逐步实现排水泵站“日常流动巡检，远程控制”的常态化运行管理模式，而人工调度决策所需关注数据量极大，无法及时获悉相关异常类数据，且无法实现运行调度经验的系统化积累，故基于人工智能技术的排水运行调度决策系统已成为必然的发展趋势。

发明内容

本发明是针对城市合流污水治理智能化的问题，提出了一种城市排水运行调度决策系统及构建方法，构建基于人工智能技术的排水运行调度决策系统通过获取SCADA数据、模型算法数据、管理数据，采用SCADA数据采集技术、机器学习技术、数据仓库技术，结合排水调度算法，建立排水管网干线过程的调度管理，实现排水泵站运行的全自动预测调度管理。

本发明的技术方案为：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。

优选的，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。

优选的，所述支线节点泵站基础信息管理包括支线泵站的名称、状态、最高运行水位、最低运行水位、最多可同时开启泵机数量，相关基础信息由运行管理人员在前端发布层进行配置；