本發(fā)明涉及智能泵站控制，特別是一種智能泵站一體化采控方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在智能泵站控制領(lǐng)域，隨著城市化進(jìn)程的加速和工業(yè)生產(chǎn)的不斷發(fā)展，泵站作為供水和排水系統(tǒng)的重要組成部分，其性能和效率對整個系統(tǒng)的穩(wěn)定運行至關(guān)重要。傳統(tǒng)的泵站控制方法通常依賴于預(yù)設(shè)的流量和壓力參數(shù)進(jìn)行操作，缺乏靈活性和適應(yīng)性，難以應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境條件。此外，現(xiàn)代智能控制技術(shù)的發(fā)展，包括物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和大數(shù)據(jù)分析，為泵站系統(tǒng)的優(yōu)化和智能化控制提供了新的可能性。通過實時監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，智能控制系統(tǒng)可以更精確地調(diào)整泵站的運行參數(shù)，提高系統(tǒng)的整體效率和可靠性。

2、現(xiàn)有的泵站控制技術(shù)在實際應(yīng)用中暴露出諸多不足之處。首先，傳統(tǒng)的泵站控制系統(tǒng)大多采用固定的參數(shù)設(shè)置，無法根據(jù)實時變化的需求進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，導(dǎo)致資源浪費和效率低下。例如，在用水高峰期，固定的流量和壓力設(shè)置可能無法滿足需求，而在用水低谷期，又可能導(dǎo)致能源的過度消耗。其次，缺乏有效的故障預(yù)測和預(yù)防機(jī)制是現(xiàn)有泵站系統(tǒng)的另一個主要問題。傳統(tǒng)方法主要依賴于定期維護(hù)和人工檢查，無法及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障隱患，容易造成突發(fā)性故障，影響系統(tǒng)的正常運行。智能化的泵站控制系統(tǒng)可以通過數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實時監(jiān)測設(shè)備運行狀態(tài)，預(yù)測和預(yù)防可能的故障，提高系統(tǒng)的可靠性和安全性。

3、通過與現(xiàn)有技術(shù)的對比，本發(fā)明提供了一種智能泵站一體化采控方法，具有顯著的優(yōu)勢和有益效果。該方法通過獲取泵站的第一數(shù)據(jù)，利用自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，動態(tài)調(diào)整流量和壓力設(shè)置，獲得優(yōu)化的運行參數(shù)。這種動態(tài)調(diào)整機(jī)制不僅提高了系統(tǒng)的運行效率，還減少了資源浪費和能源消耗。此外，本發(fā)明通過獲取泵站的第二數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障預(yù)測模型，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出故障預(yù)測參數(shù)。這一故障預(yù)測機(jī)制可以提前識別潛在的問題，減少突發(fā)故障的發(fā)生，提高系統(tǒng)的安全性和可靠性。最終，通過將優(yōu)化運行參數(shù)與故障預(yù)測參數(shù)結(jié)合，完成智能泵站的一體化控制，實現(xiàn)了系統(tǒng)的全面優(yōu)化。

4、綜上所述，現(xiàn)有智能泵站控制技術(shù)存在流量和壓力參數(shù)固定、無法實時調(diào)整，缺乏有效的故障預(yù)測和預(yù)防機(jī)制等問題。而本發(fā)明提出的智能泵站一體化采控方法，通過自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法和故障預(yù)測模型，實現(xiàn)了流量和壓力的動態(tài)調(diào)整和故障的提前預(yù)測，顯著提升了系統(tǒng)的效率和可靠性。該發(fā)明屬于智能泵站控制技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的關(guān)鍵問題，為泵站系統(tǒng)的智能化和高效運行提供了創(chuàng)新性的解決方案。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本部分的目的在于概述本發(fā)明的實施例的一些方面以及簡要介紹一些較佳實施例。在本部分以及本技術(shù)的說明書摘要和發(fā)明名稱中可能會做些簡化或省略以避免使本部分、說明書摘要和發(fā)明名稱的目的模糊，而這種簡化或省略不能用于限制本發(fā)明的范圍。

2、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

3、因此，本發(fā)明提供了一種智能泵站一體化采控方法及系統(tǒng)，能夠解決背景技術(shù)中提到的問題。

4、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

5、第一方面，本發(fā)明提供了一種智能泵站一體化采控方法，其包括，獲取泵站的第一數(shù)據(jù)，分析總結(jié)出自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法，通過所述自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法對所述第一數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，動態(tài)調(diào)整泵站的流量和壓力設(shè)置，得到優(yōu)化運行參數(shù)；

6、獲取泵站的第二數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障預(yù)測模型，通過所述故障預(yù)測模型對所述第二數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到故障預(yù)測參數(shù)；

7、將所述優(yōu)化運行參數(shù)和所述故障預(yù)測參數(shù)進(jìn)行結(jié)合，完成智能泵站一體化控制。

8、作為本發(fā)明所述智能泵站一體化采控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述第一數(shù)據(jù)包括實時流量數(shù)據(jù)、實時壓力數(shù)據(jù)、水質(zhì)參數(shù)、實時泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)、實時溫度數(shù)據(jù)以及實時電耗數(shù)據(jù)；

9、所述第二數(shù)據(jù)包括設(shè)備運行時間、設(shè)備振動數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、歷史故障數(shù)據(jù)、維修記錄以及傳感器數(shù)據(jù)。

10、作為本發(fā)明所述智能泵站一體化采控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法包括流量調(diào)節(jié)算法和壓力調(diào)節(jié)算法；

11、所述流量調(diào)節(jié)算法包括第一流量調(diào)節(jié)和第二流量調(diào)節(jié)；

12、所述第一流量調(diào)節(jié)包括，

13、通過分析第一數(shù)據(jù)識別出當(dāng)前運行狀態(tài)和環(huán)境條件；

14、根據(jù)流量、壓力數(shù)據(jù)和水質(zhì)參數(shù)對泵站的運行狀態(tài)進(jìn)行初步評估；

15、通過對實時流量和壓力數(shù)據(jù)的綜合分析，結(jié)合水溫和ph值，調(diào)整泵站的流量設(shè)置，完成第一流量調(diào)節(jié)，計算公式如下：

16、

17、其中，froaltime(x)為在時間x時刻測量到的流量值，prealtime(x)為在時間x時刻測量到的壓力值，k為壓力影響權(quán)重，twater(x)在時間x時刻測量到的水溫值，ph(x)為在時間x時刻測量到的ph值；

18、所述第二流量調(diào)節(jié)包括，

19、在第一流量調(diào)節(jié)完成后，獲取實時泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)和電耗數(shù)據(jù)；

20、對實時泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)和電耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別泵站運行的效率和能耗情況；

21、根據(jù)泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)和電耗數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整流量設(shè)置，計算公式如下：

22、

23、其中，ωpump(x)為在時間x時刻測量到的泵的轉(zhuǎn)速值，erealtime(x)為在時間x時刻測量到的電耗值；

24、所述流量調(diào)節(jié)算法的具體計算公式如下：

25、

26、其中，qopt1(x)為第一流量計算，qopt2(x)為第二流量計算。

27、作為本發(fā)明所述智能泵站一體化采控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述壓力調(diào)節(jié)算法包括第一壓力調(diào)節(jié)和第二壓力調(diào)節(jié)；

28、所述第一壓力調(diào)節(jié)包括，

29、通過分析第一數(shù)據(jù)識別當(dāng)前流量、壓力、水質(zhì)以及運行狀態(tài)；

30、使用采集到的參數(shù)，構(gòu)建矩陣a(t)，計算公式如下：

31、

32、矩陣a(t)表示了不同參數(shù)對系統(tǒng)的影響，通過對這些參數(shù)進(jìn)行處理，可以初步調(diào)整壓力；

33、對矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算矩陣的特征值，獲得初步的壓力調(diào)整量，并評估當(dāng)前系統(tǒng)狀態(tài)下的整體壓力情況；

34、根據(jù)矩陣a(t)的計算結(jié)果，調(diào)整泵站的初始壓力設(shè)置；

35、所述第二壓力調(diào)節(jié)包括，

36、在第一調(diào)節(jié)完成后，獲取實時泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)和電耗數(shù)據(jù)；

37、對實時泵的轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)和電耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并識別泵站運行的效率和能耗情況；

38、構(gòu)建矩陣b(t)和時間矩陣c(t)，矩陣b(t)和時間矩陣c(t)分別表示泵的動態(tài)特性和時間相關(guān)的周期性影響，計算公式如下：

39、

40、

41、根據(jù)構(gòu)建的矩陣a(t)、b(t)和c(t)，對矩陣進(jìn)行乘積計算，計算公式如下：

42、popt(t)＝[a(t)·b(t)·c(t)]

43、根據(jù)矩陣popt(t)的計算結(jié)果，對泵站的壓力進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整。

44、作為本發(fā)明所述智能泵站一體化采控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述得到優(yōu)化運行參數(shù)包括，

45、將流量調(diào)節(jié)算法優(yōu)化結(jié)果和壓力調(diào)節(jié)算法優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行結(jié)合，得到優(yōu)化運行參數(shù)，計算公式如下：

46、g(t)＝α·qopt(t)+β·popt(t)

47、其中，g(t)為優(yōu)化運行參數(shù)，α為流量調(diào)節(jié)算法優(yōu)化結(jié)果權(quán)重系數(shù)，β為壓力調(diào)節(jié)算法優(yōu)化結(jié)果權(quán)重系數(shù)，且滿足α+β＝1。

48、作為本發(fā)明所述智能泵站一體化采控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述得到故障預(yù)測參數(shù)包括，

49、對第二數(shù)據(jù)中的每一項數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取或轉(zhuǎn)換，得到各項數(shù)據(jù)在時間t的特征值

50、使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型或統(tǒng)計分析方法對每個數(shù)據(jù)特征進(jìn)行評估，得出每個數(shù)據(jù)特征在故障預(yù)測中的重要性排序；

51、基于所選方法得出每個數(shù)據(jù)特征的重要性排名，并根據(jù)特征重要性的排名，計算每個特征的權(quán)重；

52、構(gòu)建故障預(yù)測模型，將其中各項數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)求和，并經(jīng)過邏輯變換，得到故障預(yù)測參數(shù)，計算公式如下：

53、

54、其中，fpred(t)為故障預(yù)測參數(shù)，αi為調(diào)節(jié)參數(shù)，控制預(yù)測結(jié)果的敏感度，為各項數(shù)據(jù)在時間t的特征提取結(jié)果，w′i為各項數(shù)據(jù)的權(quán)重。

55、作為本發(fā)明所述智能泵站一體化采控方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述優(yōu)化運行參數(shù)和所述故障預(yù)測參數(shù)進(jìn)行結(jié)合包括，

56、將優(yōu)化運行參數(shù)和故障預(yù)測參數(shù)進(jìn)行結(jié)合，形成綜合控制策略，具體計算公式如下：

57、controlcombined(t)＝γ1·qopt(t)+γ2·popt(t)+γ3·fpred(t)

58、其中，γ1、γ2、γ3為控制策略中的權(quán)重參數(shù)，需根據(jù)實際情況進(jìn)行調(diào)整。

59、第二方面，本發(fā)明提供了一種智能泵站一體化采控系統(tǒng)，其包括：數(shù)據(jù)獲取模塊、流量調(diào)節(jié)模塊、故障預(yù)測模塊、綜合控制模塊；

60、所述數(shù)據(jù)獲取模塊用于獲取泵站的第一數(shù)據(jù)和第二數(shù)據(jù)；

61、所述流量調(diào)節(jié)模塊用于，分析總結(jié)出自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法，通過所述自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法對所述第一數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，動態(tài)調(diào)整泵站的流量和壓力設(shè)置，得到優(yōu)化運行參數(shù)；

62、所述故障預(yù)測模塊用于構(gòu)建故障預(yù)測模型，通過所述故障預(yù)測模型對所述第二數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到故障預(yù)測參數(shù)；

63、所述綜合控制模塊用于將所述優(yōu)化運行參數(shù)和所述故障預(yù)測參數(shù)進(jìn)行結(jié)合，完成智能泵站一體化控制。

64、第三方面，本發(fā)明提供了一種計算機(jī)設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序，其中：所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實現(xiàn)智能泵站一體化采控方法的步驟。

65、第四方面，本發(fā)明提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其中：所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)智能泵站一體化采控方法的步驟。

66、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果為通過獲取泵站的第一數(shù)據(jù)，分析總結(jié)出自適應(yīng)流量調(diào)節(jié)算法，對第一數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，動態(tài)調(diào)整泵站的流量和壓力設(shè)置，得到優(yōu)化運行參數(shù)，實現(xiàn)了對泵站運行狀態(tài)的實時監(jiān)控和優(yōu)化，提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度和運行效率；獲取泵站的第二數(shù)據(jù)，構(gòu)建故障預(yù)測模型，對第二數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到故障預(yù)測參數(shù)，實現(xiàn)了對設(shè)備運行狀態(tài)的全面評估和故障預(yù)警，減少了設(shè)備故障率，提高了系統(tǒng)可靠性；將優(yōu)化運行參數(shù)和故障預(yù)測參數(shù)結(jié)合，完成智能泵站一體化控制，實現(xiàn)了泵站運行控制和故障預(yù)警的統(tǒng)一管理，提高了系統(tǒng)整體效率和可靠性，使泵站在最佳狀態(tài)下長期穩(wěn)定運行，減少了突發(fā)故障和停機(jī)時間，大幅提升了泵站的整體運營效益。