智慧供水泵站的错峰供水方法 |
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| 申请号 | CN202211302435.2 | 申请日 | 2022-10-24 | 公开(公告)号 | CN117973716A | 公开(公告)日 | 2024-05-03 |
| 申请人 | 赛莱默欧洲有限公司; 赛莱默(中国)有限公司; 赛莱默(南京)有限公司; | 发明人 | 陈觅; 张彬; 唐勇; 李红银; 翟春红; | ||||
| 摘要 | 本 发明 提供了一种智慧供 水 泵 站的错峰供水方法，包括：S1：基于用水区域在预设周期内的用水记录，搭建出动态用水负荷模型；S2：基于用水记录确定出用水区域中每个子用水区域的用水预测线程；S3：基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据，确定出每个子用水区域在预测周期内的供水规划线程；S4：基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，确定出包含完整管道模型中每个管道 阀 门 在预测周期内的状态记录的阀门控制计划；S5：在预测周期内执行阀门控制计划，获得错峰供水结果；用以实现多个蓄水池和多个供水 接口 之间的供水管道的灵活规划和管道阀门的智能控制，大大提高了错峰供水的效果。 | ||||||
| 权利要求 | 1.智慧供水泵站的错峰供水方法，其特征在于，包括： |
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| 说明书全文 | 智慧供水泵站的错峰供水方法技术领域[0001] 本发明涉及智能供水技术领域，特别涉及一种智慧供水泵站的错峰供水方法。 背景技术[0002] 目前，为缓解供水系统内的居民或工业用水的供需矛盾，保证高峰时段供水管网的供水压力，多数情况利用水箱调蓄原理，改变原水箱随用随进的被动进水模式，使其主动在非高峰时段开阀进水、高峰时段关阀供水，以此提高供水管网在用水高峰时段的供水稳定性，平衡供水系统的供水压力。用水箱进行错峰调蓄，是缓解城市用水供需矛盾的一种重要方式。 [0003] 但是，目前技术的解决方案只实现了单个蓄水池和单个供水接口之间的单一错峰供水，存在如下局限性：用水区域和供水管道路径划分较为死板，在供水区域划分时没有考虑到用水负荷，缺乏用水规律的实时在线分析和预测，又因为蓄水池的容量有限导致错峰调蓄的供水调节也有限，可能会出现在错峰调蓄后仍然无法满足某区域在高峰期的用水需求；区域内多个蓄水池的供水计划较为死板，缺乏智能排程算法，无法实现多个蓄水池和多个供水接口之间的灵活错峰供水。 [0004] 因此，本发明提出了智慧供水泵站的错峰供水方法。 发明内容[0005] 本发明提供智慧供水泵站的错峰供水方法，用以基于用水区域的用水记录实现对用水区域中不同蓄水池的供水区域的灵活划分，并预测出供水区域内的用水预测线程，再结合蓄水池的蓄水数据，进而实现了多个蓄水池和多个供水接口之间的供水管道的灵活规划和管道阀门的智能控制，大大提高了错峰供水的效果。 [0006] 本发明提供一种智慧供水泵站的错峰供水方法，包括： [0007] S1：基于用水区域在预设周期内的用水记录，搭建出动态用水负荷模型； [0008] S2：基于用水记录确定出用水区域中每个子用水区域的用水预测线程； [0009] S3：基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据，确定出每个子用水区域在预测周期内的供水规划线程； [0010] S4：基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，确定出包含完整管道模型中每个管道阀门在预测周期内的状态记录的阀门控制计划； [0011] S5：在预测周期内执行阀门控制计划，获得错峰供水结果。 [0012] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S1：基于用水区域在预设周期内的用水记录，搭建出动态用水负荷模型，包括： [0013] S101：确定出用水区域中的供水接口； [0014] S102：基于用水区域在预设周期内的用水记录，确定出每个供水接口在预设周期内的动态用水记录数据； [0015] S103：将每个供水接口在预设周期内的动态用水记录数据标记于用水区域的静态模型中，生成预设周期内的动态用水负荷模型。 [0016] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S2：基于用水记录确定出用水区域中每个子用水区域的用水预测线程，包括： [0017] S201：基于用水记录对用水区域进行区域划分，获得多个子用水区域，并确定出每个子用水区域的用水周期； [0018] S202：基于子用水区域的子用水记录，获得对应用水周期中的阶段划分结果； [0019] S203：基于每个子用水区域的阶段划分结果，生成对应的用水预测线程。 [0020] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S201：基于用水记录对用水区域进行区域划分，获得多个子用水区域，并确定出每个子用水区域的用水周期，包括： [0021] 基于用水记录和划分规则确定出用水区域中每个供水接口对应的第一子区域在预设周期内的划分线程，将划分时期重叠度不小于重叠度阈值的所有划分线程对齐合并，获得第一总用水记录线程，基于第一总用水记录线程和将所有划分线程对齐合并后获得的第二总用水记录线程确定出子用水区域，基于子用水区域中包含的第一子区域的用水记录线程确定出对应的用水周期。 [0022] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，基于第一总用水记录线程和将所有划分线程对齐合并后获得的第二总用水记录线程确定出子用水区域，包括： [0023] 将第一总用水记录线程中的第一最大用水速率和第二总用水记录线程的第二最大用水速率作为子区域集合的判断占比，基于蓄水池总个数确定出占比阈值，基于判别占比和判别阈值判断出是否对第一总用水记录线程中包含的所有划分线程对应的所有第一子区域构成的子区域集合继续进行划分，获得判断结果，基于判断结果在子区域集合中划分出子用水区域。 [0024] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S202：基于子用水区域的子用水记录，获得对应用水周期中的阶段划分结果，包括： [0025] 将子用水区域中包含的所有第一子区域的用水记录线程对齐合并，获得第三总用水记录线程作为对应的子用水记录； [0026] 基于用水周期将子用水记录的第三总用水记录线程划分为多个周期线程，按照基于周期线程的用水速率范围确定出的高峰阈值和低峰阈值对对应周期线程进行划分，获得对应用水周期中的阶段划分结果。 [0027] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S203：基于每个子用水区域的阶段划分结果，生成对应的用水预测线程，包括： [0028] 基于每个子用水区域的用水周期中的阶段划分结果，确定出所有周期线程的阶段划分结果，基于所有周期线程的阶段划分结果，确定出每个划分阶段对应的所有部分线程； [0029] 基于每个划分阶段的所有部分线程，确定出对应划分阶段的预测线程，基于对应阶段在对应用水周期中的所处位置，将所有预测线程进行排序连接，获得对应的用水预测线程。 [0030] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S3：基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据，确定出每个子用水区域在预测周期内的供水规划线程，包括： [0031] 将用水预测线程标记于动态用水负荷模型中，获得用水负荷预测模型； [0032] 基于用水负荷预测模型和所有蓄水池的蓄水数据，确定出在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池； [0033] 基于在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池生成对应子用水区域的供水规划线程。 [0034] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S4：基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，确定出包含完整管道模型中每个管道阀门在预测周期内的状态记录的阀门控制计划，包括： [0035] 基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，生成每个管道阀门的状态记录； [0036] 基于所有管道阀门在预测周期内的状态记录生成阀门控制计划。 [0037] 优选的，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，生成每个管道阀门的状态记录，包括： [0038] 基于所有子用水区域的供水规划线程，在完整管道模型中确定出在预测周期内的不同时刻对应的接通管道； [0039] 基于对应时刻的接通管道，确定出完整管道模型中所有管道阀门在对应时刻的状态； [0040] 基于每个管道阀门在预测周期内不同时刻对应的状态，生成对应管道阀门的状态记录。 [0041] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。 [0042] 下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。 附图说明[0043] 附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中： [0044] 图1为本发明实施例中一种智慧供水泵站的错峰供水方法流程图； [0045] 图2为本发明实施例中又一种智慧供水泵站的错峰供水方法流程图； [0046] 图3为本发明实施例中再一种智慧供水泵站的错峰供水方法流程图。 具体实施方式[0047] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。 [0048] 实施例1： [0049] 本发明提供了一种智慧供水泵站的错峰供水方法，包括： [0050] S1：基于用水区域在预设周期内的用水记录，搭建出动态用水负荷模型； [0051] S2：基于用水记录确定出用水区域中每个子用水区域的用水预测线程； [0052] S3：基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据，确定出每个子用水区域在预测周期内的供水规划线程； [0053] S4：基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，确定出包含完整管道模型中每个管道阀门在预测周期内的状态记录的阀门控制计划； [0054] S5：在预测周期内执行阀门控制计划，获得错峰供水结果。 [0055] 该实施例中，智慧供水泵站包括多个蓄水池和多个供水接口，每个蓄水池和每个供水接口之间都连通有输水管道，即每个蓄水池都可以为每个供水接口提供水源，且输水管道上设置有用于控制输水管道通断的管道阀门，用水区域内的第一子区域基于唯一对应的供水接口从输水管道中获取水源。 [0056] 该实施例中，用水区域即为智慧供水泵站供水的总区域。 [0057] 该实施例中，预设周期即为预设的搭建动态用水负荷模型时获取用水记录的周期。 [0058] 该实施例中，用水记录即为包含用水区域在预设周期内的实时用水速率变化过程的记录。 [0059] 该实施例中，动态用水负荷模型即为基于用水区域在预设周期内的用水记录搭建出的表征用水区域在预设周期内的实时用水速率变化过程的模型。 [0060] 该实施例中，子用水区域即为用水区域中包含的部分用水区域。 [0061] 该实施例中，用水预测线程即为基于用水记录确定出的表征每个子用水区域在下一个用水周期内的实时用水速率的线程。 [0062] 该实施例中，蓄水池即为基于与多个供水接口之间的输水管道为用水区域供水。 [0063] 该实施例中，蓄水数据即为包含蓄水池的总蓄水量和蓄水周期等与蓄水池相关的数据。 [0064] 该实施例中，供水规划线程即为基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据确定出的在预测周期内为对应子用水区域依次供水的蓄水池和供水时间的线程。 [0065] 该实施例中，预测周期即为生成的供水规划线程的持续时间，也是对应子用水区域的下一个用水周期。 [0066] 该实施例中，完整管道模型即为包含所有蓄水池和所有供水接口之间的输水管道的模型。 [0067] 该实施例中，管道阀门即为安装在蓄水池和供水接口之间的、用于控制所在输水管道的通断状态的阀门。 [0069] 该实施例中，阀门控制计划即为包含所有管道阀门在预测周期内的打开时间和关闭时间的计划。 [0070] 该实施例中，错峰供水结果即为在预测周期内执行阀门控制计划后获得的为用水区域内供水的结果。 [0071] 以上技术的有益效果为：基于用水区域的用水记录实现对用水区域中不同蓄水池的供水区域的灵活划分，并预测出供水区域内的用水预测线程，再结合蓄水池的蓄水数据，进而实现了多个蓄水池和多个供水接口之间的供水管道的灵活规划和管道阀门的智能控制，大大提高了错峰供水的效果。 [0072] 实施例2： [0073] 在实施例1的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S1：基于用水区域在预设周期内的用水记录，搭建出动态用水负荷模型，包括： [0074] 确定出用水区域中的供水接口； [0075] 基于用水区域在预设周期内的用水记录，确定出每个供水接口在预设周期内的动态用水记录数据； [0076] 将每个供水接口在预设周期内的动态用水记录数据标记于用水区域的静态模型中，生成预设周期内的动态用水负荷模型。 [0077] 该实施例中，供水接口即为用水区域中用于从与蓄水池连接的输水管道中获取水源的管道接口。 [0078] 该实施例中，动态用水记录数据即为用于记录供水接口在预设周期内的实时用水速率变化过程的数据。 [0079] 该实施例中，静态模型即为包含用水区域的平面地图和供水接口的标记位置的静态的平面模型。 [0080] 以上技术的有益效果为：通过将在用水记录中获取的每个供水接口在预设周期内的动态用水记录数据标记在包含用水区域的平面地图和供水接口的标记位置的静态模型中，获得可以表征预设周期内用水区域内的实时用水速率变化过程的动态模型。 [0081] 实施例3： [0082] 在实施例1的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S2：基于用水记录确定出用水区域中每个子用水区域的用水预测线程，包括： [0083] S201：基于用水记录对用水区域进行区域划分，获得多个子用水区域，并确定出每个子用水区域的用水周期； [0084] S202：基于子用水区域的子用水记录，获得对应用水周期中的阶段划分结果； [0085] S203：基于每个子用水区域的阶段划分结果，生成对应的用水预测线程。 [0086] 该实施例中，用水周期即为基于用水记录确定出的每个子用水区域的用水周期，即对应子用水区域的用水记录数据按照对应用水周期进行大致重复。 [0087] 该实施例中，子用水记录即为用于对应子用水区域在预设周期内的实时用水速率变化过程的的记录。 [0088] 该实施例中，阶段划分结果即为包含将对应用水周期划分为用水高峰期(即为用水周期中实时用水速率较高的时间段)和用水平峰期(即为用水周期中实时用水速率不高不低的时间段)以及用水低峰期(即为用水周期中实时用水速率较低的时间段)的结果。 [0089] 以上技术的有益效果为：基于用水记录对用水区域进行划分，并确定出划分后的子用水区域的用水周期，基于用水周期的阶段划分结果实现对子用水区域在下一个用水周期中的实时用水速率变化过程的预测，进而为后续实现对用水区域内的供水规划提供基础。 [0090] 实施例4： [0091] 在实施例3的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S201：基于用水记录对用水区域进行区域划分，获得多个子用水区域，并确定出每个子用水区域的用水周期，包括： [0092] 基于用水记录和划分规则确定出用水区域中每个供水接口对应的第一子区域在预设周期内的划分线程，将划分时期重叠度不小于重叠度阈值的所有划分线程对齐合并，获得第一总用水记录线程，基于第一总用水记录线程和将所有划分线程对齐合并后获得的第二总用水记录线程确定出子用水区域，基于子用水区域中包含的第一子区域的用水记录线程确定出对应的用水周期。 [0093] 该实施例中，基于用水记录和划分规则确定出用水区域中每个供水接口对应的第一子区域在预设周期内的划分线程，包括： [0094] 在用水区域中确定出每个供水接口对应的第一子区域(即为用水区域中基于对应供水接口获取水源的部分区域)，基于用水记录确定出每个第一子区域在预设周期内的用水记录线程(即为用于记录第一子区域在预设周期内的实时用水速率变化过程的线程)，基于划分规则(即为确定出用水记录线程中的最大实时用水速率和最小实时用水速率，将预设的高峰期占比(大于低峰期占比)与最大实时用水速率和最小实时用水速率的差值的乘积作为用水高峰期的划分阈值，基于预设的低峰期占比(小于高峰期占比)与最大实时用水速率和最小实时用水速率的差值的乘积作为用水低峰期的划分阈值，将用水记录线程中实时用水速率超过用水高峰期的划分阈值的部分线程对应的时间段作为用水高峰期，将用水记录线程中实时用水速率小于用水高峰期的划分阈值的部分线程对应的时间段作为用水低峰期，将用水记录线程中除用水高峰期和用水低峰期以外剩余的线程对应的时间段作为用水平峰期)，划分出用水记录线程中的用水高峰期和用水低峰期以及用水平峰期，获得划分线程(即为标记出用水记录线程中的用水高峰期和用水低峰期以及用水平峰期的线程)[0095] 以上技术实现了基于不同用水记录线程中包含的不同的实时用水速率，针对性地确定出划分阈值，进而划分出用水高峰期、用水低峰期、用水平峰期，比采用统一的划分阈值对用水记录线程直接划分的结果要更加合理。 [0096] 该实施例中，将划分时期重叠度不小于重叠度阈值的所有划分线程对齐合并，获得第一总用水记录线程，包括： [0097] 将所有第一子区域的划分线程对齐，获得第一对齐线程组(即为将所有第一子区域的划分线程对齐后获得的对齐的线程组合； [0098] 基于第一对齐线程组计算出不同划分线程之间的划分时期重叠度，包括： [0099] 确定出每个划分线程中的用水高峰期对应的第一时间段和用水低峰期对应的第二时间段以及用水平峰期对应的第三时间段； [0100] 基于待计算出划分时期重叠度的两个划分线程的第一时间段、第二时间段以及第三时间段，计算出对应的划分时期重叠度： [0101] [0102] 式中，δ为两个划分线程的划分时期重叠度，x1为第一个划分线程的第一时间段的持续时间，y1为第二个划分线程的第一时间段的持续时间，x2为第一个划分线程的第二时间段的持续时间，y2为第二个划分线程的第二时间段的持续时间，x3为第一个划分线程的第三时间段的持续时间，y3为第二个划分线程的第三时间段的持续时间，θ(x1,y1)为两个划分线程的第一时间段的重叠部分的持续时间，θ(x2,y2)为两个划分线程的第二时间段的重叠部分的持续时间，θ(x3,y3)为两个划分线程的第三时间段的重叠部分的持续时间(例如，第一个划分线程的第一时间段、第二时间段、第三事件段依次为[0,3]、(3,5]、(5,7]，第二个划分线程的第一时间段、第二时间段、第三事件段依次为[0,2]、(2,5]、(5,7]，则δ为0.89)； [0103] 将划分时期重叠度不小于重叠度阈值(即为当第一子区域被会从为子区域集合时对应的最小划分时期重叠度)的第一子区域汇总，获得子区域集合(即为将划分时期重叠度不小于重叠度阈值的第一子区域汇总后获得的集合)； [0104] 将子区域集合中包含的第一子区域的划分线程对齐合并，获得子区域集合的第一总用水记录线程(将子区域集合中包含的第一子区域的划分线程对齐合并后获得的线程，此处的对齐合并即为将子区域集合中包含的第一子区域的划分线程对齐后，将对齐后的所有划分线程在同一时刻的实时用水速率加和，即第一总用水记录线程即为将对齐后的所有划分线程在同一时刻的实时用水速率加和后的数值构成的线程)； [0105] 以上技术基于不同划分线程中同一划分阶段的时间段的重叠程度在对应两个划分线程对应划分阶段的时间段的时间占比，计算出不同划分线程之间的划分时期重叠度，通过将划分时期重叠度与重叠度阈值比较，实现了将不同时期(划分阶段)之间的重叠度较高的划分线程划分为同一个子区域，进而使得后续在对同一子区域进行错峰供水时可以统一确定出用水高峰期和用水低峰期等，使得对子用水区域的统一错峰供水效果可以满足其中包含的每个第一子区域的用水需求，即使得最后划分的第一子区域的划分效果较好。 [0106] 该实施例中，对子用水区域中包含的第一子区域的用水记录线程进行分析，确定出对应的用水周期，包括： [0107] 将子用水区域中所有第一子区域的用水记录线程对齐合并，获得第四总用水记录线程，基于第四总用水记录线程的起始值(第四总用水记录线程中第一个实时用水速率)计算出对应的第一筛选范围(第一筛选范围为[(1+0.05)r,(1‑0.05)r]，r即为起始值)； [0108] 在第四总用水记录线程中筛选出在第一筛选范围内且连续的第一线程区间； [0109] 计算出第四总用水记录线程中从起始值开始至第一线程区间中的最大值为止的所有每个实时用水速率对应的第二筛选范围(第二筛选范围即[(1+0.05)R,(1‑0.05)R]，R为第四总用水记录线程中从起始值开始至第一线程区间中的最大值为止的每个实时用水速率)； [0110] 基于第二筛选范围，在第四总用水记录线程中筛选出从起始值开始至线程区间中的最大值为止的每个实时用水速率对应的第二线程区间； [0111] 将从起始值开始至线程区间中的最大值为止的每个实时用水速率实时用水速率对应的时刻至对应第二线程区间的中点时刻(即第二线程区间的中点时间点，例如第二线程区域为[1,2]，则中点时刻为1.5)之间的时间间隔的平均值作为对应的用水周期。 [0112] 以上技术的有益效果为：实现了考虑到不同划分线程之间的相同时期的重叠度较高，进而保证了后续对划分出的子用水区域进行统一错峰供水时可以满足其包含的每个第一子区域的用水需求。 [0113] 实施例5： [0114] 在实施例4的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，基于第一总用水记录线程和将所有划分线程对齐合并后获得的第二总用水记录线程确定出子用水区域，包括： [0115] 将第一总用水记录线程中的第一最大用水速率(即为第一总用水记录线程中的最大实时用水速率)和第二总用水记录线程的第二最大用水速率(即为第二总用水记录线程中的最大实时用水速率)作为子区域集合(即为将划分时期重叠度不小于重叠度阈值的第一子区域汇总后获得的集合)的判断占比，基于蓄水池总个数确定出占比阈值(即为1和蓄水池总个数的比值)，基于判别占比和判别阈值判断出是否对第一总用水记录线程中包含的所有划分线程对应的所有第一子区域构成的子区域集合继续进行划分，获得判断结果(即为包含基于判别占比和判别阈值判断出是否对第一总用水记录线程中包含的所有划分线程对应的所有第一子区域构成的子区域集合继续进行划分后获得的结果，包含判定为对子区域集合继续划分和判定为对子区域不继续划分两种结果)，基于判断结果在子区域集合中划分出子用水区域。 [0116] 该实施例中，基于判别占比和判别阈值判断出是否对第一总用水记录线程中包含的所有划分线程对应的所有第一子区域构成的子区域集合继续进行划分，获得判断结果，基于判断结果在子区域集合中划分出子用水区域，包括： [0117] 当判断占比超过占比阈值时，则将判定为对子区域集合继续划分作为判断结果，并确定出每个第一子区域的第三最大用水速率(即为第一子区域的用水记录线程中的最大实时用水速率)，将子区域集合中最大第三最大用水速率对应的第二子区域(即为子区域集合中包含的最大第三最大用水速率对应的第一子区域)以及子区域集合中除第二子区域以外剩余的所有第三子区域划分为两个新的子区域集合(即为一个包含第二子区域的集合和另一个包含所有第三子区域的集合)，直至新的子区域集合的判断占比不超过占比阈值时，则将新的子区域集合中所有第一子区域构成的区域作为子用水区域； [0118] 当判断占比未超过占比阈值时，则将判定为对子区域集合不继续划分作为判断结果，并将子区域集合中的所有第一子区域构成的区域作为子用水区域。 [0119] 以上技术的有益效果为：将基于第一总用水记录线程中的第一最高用水速率和第二总用水记录线程的第二最高用水速率的比值确定出的判断占比与基于蓄水池总个数确定出的占比阈值进行比较，判断出是否需要对第一总用水记录线程中包含的所有划分线程对应的所有第一子区域构成的子区域集合继续进行划分，进而考虑到最后划分出的子用水区域在用水高峰期时也能最大程度保证提高最好的供水效果，避免划分出的子用水区域在用水高峰期的实时用水速率过高导致供水不稳定的情况的出现。 [0120] 实施例6： [0121] 在实施例4的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S202：基于子用水区域的子用水记录，获得对应用水周期中的阶段划分结果，包括： [0122] 将子用水区域中包含的所有第一子区域的用水记录线程对齐合并，获得第三总用水记录线程作为对应的子用水记录； [0123] 基于用水周期将子用水记录的第三总用水记录线程划分为多个周期线程，按照基于周期线程的用水速率范围确定出的高峰阈值和低峰阈值对对应周期线程进行划分，获得对应用水周期中的阶段划分结果。 [0124] 该实施例中，第三总用水记录线程即为将子用水区域中包含的所有第一子区域的用水记录线程对齐合并后获得的线程，对齐合并即为将子区域集合中包含的第一子区域的划分线程对齐后，将对齐后的所有划分线程在同一时刻的实时用水速率加和。 [0125] 该实施例中，周期线程即为第三总用水记录线程中表示一个完整用水周期的用水记录线程。 [0126] 该实施例中，用水速率范围的上限值为对应周期线程的最大实时用水速率，用水速率范围的下限值即为对应周期线程的最小实时用水速率。 [0127] 该实施例中，基于周期线程的用水速率范围确定出的高峰阈值和低峰阈值，即为： [0128] 将预设的高峰期占比与用水速率范围的上限值和下限值的差值的乘积作为高峰阈值(即为用于在周期线程中划分出用水高峰期的划分阈值)； [0129] 将预设的低峰期占比与用水速率范围的上限值和下限值的差值的乘积作为低峰阈值(即为用于在周期线程中划分出用水低峰期的划分阈值)； [0130] 将周期线程中实时用水速率超过高峰阈值的部分线程对应的时间段作为用水高峰期，将周期线程中实时用水速率小于低峰阈值的部分线程对应的时间段作为用水低峰期，将周期线程中除用水高峰期和用水低峰期以外剩余的线程对应的时间段作为用水平峰期； [0131] 将周期线程中的用水高峰期、用水低峰期、用水平峰期作为阶段划分结果。 [0132] 以上技术的有益效果为：通过将子用水区域中包含的所有第一子区域的用水记录线程对齐合并并按照周期划分，基于划分后获得的周期线程中的用水速率范围针对性地确定出划分周期线程中的用水高峰期、用水低峰期、用水平峰期的阈值，进而实现对用水周期的阶段划分。 [0133] 实施例7： [0134] 在实施例3的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S203：基于每个子用水区域的阶段划分结果，生成对应的用水预测线程，包括： [0135] 基于每个子用水区域的用水周期中的阶段划分结果，确定出所有周期线程的阶段划分结果，基于所有周期线程的阶段划分结果，确定出每个划分阶段对应的所有部分线程； [0136] 基于每个划分阶段的所有部分线程，确定出对应划分阶段的预测线程，基于对应阶段在对应用水周期中的所处位置，将所有预测线程进行排序连接，获得对应的用水预测线程。 [0137] 该实施例中，划分阶段包括：对应用水周期的用水高峰期、用水低峰期、用水平峰期。 [0138] 该实施例中，每个划分阶段对应的所有部分线程即为所有周期线程中包含的对应划分阶段的所有部分线程，例如，所有周期线程中包含的用水高分期对应的部分线程。 [0139] 该实施例中，基于每个划分阶段的所有部分线程，确定出对应划分阶段的预测线程，即为： [0140] 将对应划分阶段的所有部分线程的平均线程(即为将所有部分线程对齐后在同一时刻的实时用水速率的平均值作为平均线程中对应时刻的数值，进而获得平均线程)作为对应划分阶段的预测线程。 [0141] 该实施例中，基于对应阶段在对应用水周期中的所处位置，将所有预测线程进行排序连接，获得对应的用水预测线程，即为： [0142] 例如，用水周期中不同阶段的顺序为：用水高峰期、用水平峰期、用水低峰期，则将用水高峰期对应的预测线程、用水平峰期对应的预测线程、用水低峰期对应的预测线程依次连接获得用水预测线程。 [0143] 以上技术的有益效果为：通过对子用水区域的阶段划分结果中对应阶段的所有部分线程进行求平均后连接，实现基于预测周期内的用水记录预测出对应子用水区域在下一个用水周期内的实时用水速率的变化过程。 [0144] 实施例8： [0145] 在实施例1的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S3：基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据，确定出每个子用水区域在预测周期内的供水规划线程，包括： [0146] 将用水预测线程标记于动态用水负荷模型中，获得用水负荷预测模型； [0147] 基于用水负荷预测模型和所有蓄水池的蓄水数据，确定出在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池； [0148] 基于在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池生成对应子用水区域的供水规划线程。 [0149] 该实施例中，用水负荷预测模型即为将用水预测线程标记于动态用水负荷模型后获得的新的模型。 [0150] 该实施例中，基于用水负荷预测模型和所有蓄水池的蓄水数据，确定出在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池(即为为对应子用水区域供水的蓄水池)，包括： [0151] 基于用水负荷预测模型确定出对应时刻每个子用水区域的实时用水速率，计算出对应子用水区域的实时用水速率和所有子用水区域的实时用水速率的和的第一比值； [0152] 确定出对应子用水区域在对应时刻的所处阶段(包括：用水高峰期、用水低峰期、用水平峰期)，确定出所处阶段的剩余时间，基于负荷预测模型确定出对应子用水区域在剩余时间内的所需用水量，将所有子用水区域的所需用水量排序，获得第一序列； [0153] 基于所有蓄水池的蓄水数据确定出每个蓄水池的当前蓄水量，基于当前蓄水量将所有蓄水池进行排序，获得第二序列； [0154] 基于子用水区域的总数、蓄水池的总数和第一序列以及第二序列，确定出在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池(例如：子用水区域的总数、蓄水池的总数相等，即将第二序列中与第一序列中每个子用水区域的序数相等的蓄水池确定为对应子用水区域的目标蓄水池，即第一序列中第一个子用水区域的目标蓄水池为第二序列中的第一个蓄水池，第一序列中第二个子用水狳的目标蓄水池为第二序列中的第二个蓄水池；当子用水区域的总数大于蓄水池的总数时，则基于蓄水池的当前蓄水量和子用水区域的所需用水量，为至少两个子用水区域分配同一个目标蓄水池；当子用水区域的总数小于蓄水池的总数时，则基于蓄水池的当前蓄水量和子用水区域的所需用水量，为至少一个子用水区域分配两个以上目标蓄水池)。 [0155] 该实施例中，基于在预测周期内依次为对应子用水区域供水的目标蓄水池生成对应子用水区域的供水规划线程，即为： [0156] 将为对应子用水区域供水的所有目标蓄水池对应的供水时间段进行排序并连接后获得的线程。 [0157] 以上技术的有益效果为：实现了基于动态用水负荷模型和所有子用水区域的用水预测线程以及所有蓄水池的蓄水数据，预测出子用水区域在预测周期内的供水规划线程。 [0158] 实施例9： [0159] 在实施例1的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，S4：基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，确定出包含完整管道模型中每个管道阀门在预测周期内的状态记录的阀门控制计划，包括： [0160] 基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，生成每个管道阀门的状态记录； [0161] 基于所有管道阀门在预测周期内的状态记录生成阀门控制计划。 [0162] 以上技术的有益效果为：基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，确定出所有管道阀门在预测周期内的开关状态记录，进而生成管道阀门的阀门控制计划，实现对输水管道上所有管道阀门的智能控制。 [0163] 实施例10： [0164] 在实施例9的基础上，所述的智慧供水泵站的错峰供水方法，基于所有子用水区域在预测周期内的供水规划线程，生成每个管道阀门的状态记录，包括： [0165] 基于所有子用水区域的供水规划线程，在完整管道模型中确定出在预测周期内的不同时刻对应的接通管道； [0166] 基于对应时刻的接通管道，确定出完整管道模型中所有管道阀门在对应时刻的状态； [0167] 基于每个管道阀门在预测周期内不同时刻对应的状态，生成对应管道阀门的状态记录。 [0168] 该实施例中，基于所有子用水区域的供水规划线程，在完整管道模型中确定出在预测周期内的不同时刻对应的接通管道，即为： [0169] 基于所有子用水区域的供水规划线程，在完整管道模型中确定出不同时刻连通(可向供水接口供水的状态)的所有输水管道作为对应的截图管道。 [0170] 该实施例中，基于对应时刻的接通管道，确定出完整管道模型中所有管道阀门在对应时刻的状态，即为： [0171] 将完整管道模型中对应时刻的接通管道上的管道阀门在对应时刻的状态设置为开(即连通，可向供水接口供水的状态)，将完整管道模型中对应时刻的接通管道上的管道阀门在对应时刻的状态设置为关(即不连通，不可向供水接口供水的状态)。 [0172] 以上技术的有益效果为：实现了基于所有子用水区域的供水规划线程确定出不同时刻的接通管道，基于不同时刻的接通管道确定出管道阀门在不同时刻的状态。 [0173] 显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。 |
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