[發明專利]一種基于大數據機器學習的用水量分析系統及方法

在審

• 申請號: 201811554608.3
• 申請日: 2018-12-18
• 公開（公告）號: CN109816428A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 郭華;翁正科;鄧良
• 申請（專利權）人: 深圳市東深電子股份有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/21
• 代理公司: 北京德高行遠知識產權代理有限公司 11549
• 代理人: 楊瑞

本發明公開了一種基于大數據機器學習的用水量分析系統及方法，其中，分析系統包括：數據采集模塊，用于采集城區管網關鍵位置的數據；城區管網通訊終端，用于將數據采集模塊采集到的數據實時傳輸到數據庫存儲模塊；數據庫存儲模塊，將數據進行系統的分類及歸檔；數據預處理模塊，將不合格的數據進行剔除，保留關鍵的核心數據；核心數據服務器，對保留的核心數據進行處理和計算，并將各類數據結果保存于核心數據庫模塊；系統預判模塊，對城區管網中是否存在不合理用水的區域系統進行預判；處理機制模塊，對發生的事故需要采取的措施給出合理化建議。本發明可指導相關水司日常的供水、調度等工作，極大地提高了相關的工作人員的管理效率。

技術領域

本發明涉及城區管網智慧化管理及大數據運用領域，具體為一種基于大數據機器學習的用水量分析系統及方法，可指導相關水司日常的供水、調度等工作，極大地提高了相關的工作人員的管理效率。

背景技術

當前我國面臨著技術升級及經濟轉型的關鍵時期，工農業及居民生活用水量突出，城區管網事故頻發，給居民的日常生活帶來了較大的影響。

水資源的重要性不言而喻，水資源是基礎性資源，是生態環境的控制性要素，同時又是戰略性經濟資源，為綜合國力的有機組成部分。根據聯合國可持續發展委員會等7個有關組織對全世界153個國家和地區所做的調查，我國年人均水資源量為2220m³，排在第121位，接近“用水緊張國家”，已被聯合國列為13個貧水國之一。因此，面對日益嚴峻的水資源供需形勢，以及工業飛速發展的態勢，對未來需水量進行預測，并制定切實可行的節水措施，是當前解決我國可持續發展的重要任務之一。

基于如今城區管網供水的技術方案中，對于城區供水量的控制及分配，對居民用水及工業供水的水量只能依據水表的計量做出相應的記錄，沒有對用水量的多少進行系統的分析，不能給出科學合理的供水計劃，從而對指導水司生產水量帶來了較大的困擾。

基于現在的城區管網錯綜復雜，影響供水穩定性及水量波動性的因素頗多，根據大數據記錄的數據，基于機器學習的運算方法，給出供水量波動的具體影響因素，并針對相應的問題給出合適的解決方案及措施。

基于城區管網供水的技術方案中，由于對需水量的預測是基于各種模型建立的，模型的建立與實際情況還是存在偏差，只能片面的給出預測值，不能完全反應實際情況，不能直接作為水司的供水生產的指導數據。

隨著計算機水平的提高和互聯網的迅速發展，對于城區管網的管理理念及技術要求給出了更高的定義。在國內，隨著大數據在各行各業中的運用，為利用大數據技術和相關的理論分析和推理計算分析管網系統提供了條件，但是，目前市場上針對運用大數據解決城區管網的系統還很少。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于大數據機器學習的用水量分析系統及方法，以解決上述背景技術中提出的問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種基于大數據機器學習的用水量分析系統，包括：

數據采集模塊，用于采集城區管網關鍵位置的數據，包括流量、壓力、余氯和濁度實時數據；

城區管網通訊終端，用于將數據采集模塊采集到的數據實時傳輸到數據庫存儲模塊；

數據庫存儲模塊，將數據進行系統的分類及歸檔，將整理好的數據以數據包的形式發送至數據預處理模塊；

數據預處理模塊，將不合格的數據進行剔除，保留關鍵的核心數據，并對核心數據進行保存，后端記錄數據缺失的時間節點；

核心數據服務器，對保留的核心數據進行處理和計算，并將各類數據結果保存于核心數據庫模塊，通過大數據的歸納及整合，對用水量的情況進行綜合評價及反饋；

系統預判模塊，結合用水量的情況、綜合評價及反饋信息，對城區管網中是否存在不合理用水的區域系統進行預判；