【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能水工程调度，尤其涉及一种基于大数据的智能动态水工程调度系统。
技术介绍
1、水工程在水资源调配、防洪抗旱等方面发挥着至关重要的作用。传统的水资源调度面临着数据获取困难、依策依据不足、响应不及时等问题。随着大数据技术的成熟，为水工程调度带来了新的机遇和挑战。
2、在智能动态水工程调度系统中，能够使用物联网采集地区的数据，再基于大数据中的各项数据计算出当地在干旱季节需要的调水量，再通过物联网技术控制水库、河流、大坝的闸门和输水设备，最后通过可视化三维技术监视调水情况，完成对地区的智能动态水工程调度，然而，就目前而言，智能动态水工程调度系统仍具有一定的缺陷，在智能水工程调度的过程中，存在忽略当地的实际气候情况、当地的植被截留情况、以及当地的水资源蒸发情况，导致实际需求调度量与预估调度量不相匹配，造成水资源分配不合理，且庞大的数据在处理过程中精度低，速度慢，造成水资源调度不及时，调度的准确性低。
3、因此我们对此做出改进，提出一种基于大数据的智能动态水工程调度系统。
技术实现思路
1、（一）本专利技术的技术目的是：提高对获取的大数据和实时数据进行优化处理，提高地区水资源调度的及时性和准确度，对地区的实际气候情况、当地的植被截留情况、以及当地的水资源蒸发等情况进行具体分析，实现水资源分配更加合理，避免了水资源在多次调度过程中损耗。
2、（二）技术方案
3、为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了一种基于大数据的智能动态水工程
4、数据监测集成模块，采集库湖、内河水位信息，采集地区的天气、降雨量信息，采集地区的植被、土壤蓄水能力、土壤渗透率信息，用于计算地区的实际调水量需求；
5、数据优化处理模块，对采集的数据进行数据处理，并使用聚类优化的算法对初始聚类中心进行优化，当模型表现符合预期标准时进行部署使用；
6、科学调水模型模块，根据优化后的数据进行搭建降雨、径流、截留、蒸发、渗透的数学模型，以此计算出地区的实际调水需求量；
7、智能调水执行模块，系统根据模型运算形成的各水系要素的目标参数，自动运算形成各设备运行参数，控制设置在各内河中的堰闸、泵站、推流设备，按设定的目标分配内河水量，完成地区的区域性智能调水；
8、所述数据优化处理模块对获取的数据进行差分净化的聚类优化包括以下步骤：
9、步骤一：编码及种群初始化，采用实数编码对数据监测集成模块采集至少在近一个月中每一天不同时间段各个类别的数据集中随机选出的聚类中心进行编码，采用迭代技术对采集的数据进行初步优化，计算公式为：，式中，为第个个体的第个聚类中心，，，为聚类中心的迭代次数，且与均为自然数；
10、步骤二：计算出个体的适应度值，计算公式为：，式中，为簇的中心，为簇的个数，为簇中的任意一个数值；
11、步骤三：验证数据的准确度，验证取值的正确率，计算公式为：，式中，为簇的个数，为簇中间类别，为实际的类别，为当前簇中的所有样本数，为样本数量；
12、步骤四：将验证后的适应度值输出作为初始聚类的中心组合，使用欧氏距离计算所有数据对象与中心的相似度，根据最近邻原则，把数据对象划分到相应的簇中；
13、步骤五：输出结果。
14、优选的，所述径流、渗透之间的比值关系表达式为：，式中，为实际渗透量，为实际径流量，为最大可能渗透量，为最大可能径流量，则潜在径流量为降雨量与由径流过程中植物截留、初渗和填洼蓄水构成的流域初损的差值，即，实际入渗量为降雨量减去初损和径流量，即，当时，从前式推导出：，式中，为降雨量，当时，则。
15、优选的，所述蒸发由潜在蒸散发、实际蒸散发、冠层截留蒸散发和土壤水分蒸发以及植物蒸腾五个部分组成，所述实际蒸散发以潜在蒸散发为计算基础，由冠层截留蒸散发和土壤水分蒸发以及植物蒸腾的最大量相加，最后计算实际的智能调水过程中所产生的蒸发量，所述潜在蒸散发采用penman-monteith算法、hargreaves算法其中的一种来计算流域的潜在蒸散发。
16、优选的，所述冠层截留蒸发的计算公式为：，式中，为单日植被冠层自由水蒸发量，为单日植被冠层自由水的初始量，为单日植被冠层自由水的终止含量，所述植物蒸腾以植物叶面积指数为基准，当时，则有：，当时，则有：，式中，为单日的最大蒸腾量，为植被冠层自由水蒸发的调整量。
17、优选的，所述土壤水分蒸发的计算公式为：，式中，为深度处蒸发水量，为地表以下的土壤深度，为土壤允许的最大蒸发量。
18、优选的，所述步骤三中，的计算结果小于预设值时，则返回步骤一重新计算。
19、（三）有益效果
20、本专利技术由于采用以上技术方案，使其与现有技术相比具有以下的优点和积极效果：
21、1、通过在调取地区所需水流后，根据天气的光照强度、气温、空气干湿程度，初步计算出在调水过程中的损耗，再根据当地至少一个月内的降雨情况、植被覆盖情况、河道内的填洼截留、当地土壤的干燥程度，从而计算出调水过程中出现的损耗，调水后当地植被的截留量，降雨过程中由植被冠层截留导致的蒸发量，植物蒸腾所造成的损失量，加上地区内实际调水的需求量，即可得出准确度高的调水用量，完成地区的智能动态水工程调水，使得在干旱季节，水资源能够得到更加合理的分配，避免一个地区调水过多，导致其他地区调水量不足，并且避免一个地区因当地当下时节的气候、植被覆盖情况、土地的蓄水能力等发生变化的原因导致需要多次进行调水，进而导致水资源在调度过程中面临的损耗增大，造成调水工程量大。
22、2、在数据优化过程中，采用迭代技术对采集的数据进行初步优化，在采集的各个类别数据集群中随机选出聚类中心进行编码，并计算出个体数据的适应度值，采用大量未知标注的数据集，按照数据内部存在的数据特征将数据集划分为多个不同的类别，使类别内的数据比较相似，类别之间的数据相似度比较小，采用验证法对优化后的数据进行验证，提高数据处理的效率和准确率，进而提高后续对地区用水、调水中的损耗计算效率，最终提高了地区智能动态水工程调度的精确度，使得地区调水合理，降低调水过程中的损耗，也降低了调水过程中所造成的能源损耗，进而降低了地区调水所需的成本。
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1.一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于，包括：数据监测集成模块、数据优化处理模块、科学调水模型模块以及智能调水执行模块，各个模块之间通过数据传输技术相连；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于：所述径流、渗透之间的比值关系表达式为：，式中，为实际渗透量，为实际径流量，为最大可能渗透量，为最大可能径流量，则潜在径流量为降雨量与由径流过程中植物截留、初渗和填洼蓄水构成的流域初损的差值，即，实际入渗量为降雨量减去初损和径流量，即，当时，从前式推导出：，式中，为降雨量，当时，则。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于：所述蒸发由潜在蒸散发、实际蒸散发、冠层截留蒸散发和土壤水分蒸发以及植物蒸腾五个部分组成，所述实际蒸散发以潜在蒸散发为计算基础，由冠层截留蒸散发和土壤水分蒸发以及植物蒸腾的最大量相加，最后计算实际的智能调水过程中所产生的蒸发量，所述潜在蒸散发采用Penman-Monteith算法、Hargreaves算法其中的一种来计算流域的潜在蒸散发。
4.根据权
5.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于：所述土壤水分蒸发的计算公式为：，式中，为深度处蒸发水量，为地表以下的土壤深度，为土壤允许的最大蒸发量。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于：所述步骤三中，的计算结果小于预设值时，则返回步骤一重新计算。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于，包括：数据监测集成模块、数据优化处理模块、科学调水模型模块以及智能调水执行模块，各个模块之间通过数据传输技术相连；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于：所述径流、渗透之间的比值关系表达式为：，式中，为实际渗透量，为实际径流量，为最大可能渗透量，为最大可能径流量，则潜在径流量为降雨量与由径流过程中植物截留、初渗和填洼蓄水构成的流域初损的差值，即，实际入渗量为降雨量减去初损和径流量，即，当时，从前式推导出：，式中，为降雨量，当时，则。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能动态水工程调度系统，其特征在于：所述蒸发由潜在蒸散发、实际蒸散发、冠层截留蒸散发和土壤水分蒸发以及植物蒸腾五个部分组成，所述实际蒸散发以潜在蒸散发为计算基础，由冠层截留蒸散发和土壤水分蒸发以及植物蒸腾的最大量相加，最后计算实际...
【专利技术属性】
技术研发人员：高尚，胡铭，徐彤生，张大源，
申请(专利权)人：福州市城区水系联排联调中心，
类型：发明
国别省市：
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