【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及流域智能防控，具体为一种基于大数据的流域灾害防控系统。
技术介绍
1、洪水、干旱、咸潮等自然灾害日益严峻，上述灾害不仅严重威胁着人类生命和财产安全，并且由于流域地区的水文、气象等条件的复杂性和不确定性，使得灾害防控难度增大。随着气候变化和极端天气事件的增多，流域灾害的频发性和破坏性日益凸显，对防灾减灾的调控工作也提出了更高的要求。
2、在自然灾害防控领域，现有技术能够对海量数据进行收集、存储、处理和分析，为流域灾害预测、预警和应急响应提供有力支持。但是传统的流域灾害防控体系在数据获取的全面性、处理效率、预测准确性及防控策略灵活性等方面存在明显短板，限制了现有方法应对复杂多变灾害的处理能力。
3、因此，需要构建一个基于大数据驱动的流域灾害防控智能系统，此系统需要集成数据采集技术，以实现监测流域信息的全面、实时、高效采集；可以利用大数据处理与分析算法，提升数据处理的速度与深度，增强灾害预测的精度与时效性；同时，想要结合智能分析技术实现流域灾害防控的智能调度、情景模拟与远程监控，为决策者制定科学、精准的灾害防控方案提供信息支持。
技术实现思路
1、针对现有方法的不足以及实际应用的需求，为了实现流域灾害防控方案的智能化调控和实施监控，对现有的流域灾害防控系统进行全面优化，构建一个更加高效、精准、灵活的防控体系，以应对复杂多变的自然灾害挑战，保障流域内人民生命财产的安全与发展。一方面本专利技术提供了一种基于大数据的流域灾害防控系统，其系统包括：数据监测和
2、可选地，所述数据分析和管理子系统接收所述流域监测数据集，对流域监测数据集进行分析包括：所述数据分析和管理子系统与所述数据监测和采集子系统通信连接；在所述数据分析和管理子系统中设置水位监测模块、流速监测模块和流量监测模块；在所述流量监测模块中设置流域流量预测模型，所述流域流量预测模型，满足如下关系：
3、
4、其中，q表示监测流域的流量预测结果，n表示监测流域的控制断面数目，表示不同控制断面垂直深度的平均流速，si表示不同防洪控制断面的断面面积；所述数据分析和管理子系统利用所述水位监测模块、所述流速监测模块和所述流量监测模块对流域监测数据集进行分析。本专利技术设置了水位、流速和流量监测模块，对流域内的关键参数进行全方位、精细化的监测与分析，有助于更准确地掌握监测流域的实际状况。
5、可选地，所述对流域监测数据集进行分析，并获得监测流域的水文信息数字化分析结果包括：所述数据分析和管理子系统通过所述水位监测模块对流域监测数据集进行分析，并获得监测流域的水位情况；所述数据分析和管理子系统通过所述流速监测模块对流域监测数据集进行分析，并获得监测流域的流速情况；所述数据分析和管理子系统通过所述流量监测模块对流域监测数据集进行分析，并获得监测流域的流量情况。本专利技术将监测水位、流速和流量作为关键参数，能够更全面、准确地掌握流域内的实际状况，有助于更深入地了解流域特性，为后续的灾害防控和水资源管理提供基础。
6、可选地，所述基于所述水文信息数字化分析结果在所述数据分析和管理子系统中建立水文-水动力模型与模拟体系包括：在所述数据分析和管理子系统中构建物理流域机理模型：在所述数据分析和管理子系统中构建可解释经验模型：在所述数据分析和管理子系统中构建模拟体系模型；基于所述物理流域机理模型、所述可解释经验模型和所述模拟体系模型获得水文-水动力模型与模拟体系。本专利技术基于水文-水动力模型与模拟体系，可以制定出更加合理、有效的防控方案，进而提高防控工作效率和效果。
7、可选地，所述智能调度和优化调配子系统基于所述水文信息数字化分析结果和所述水文-水动力模型与模拟体系对监测流域进行智能调度和优化调配包括：在所述智能调度和优化调配子系统中建立多目标调度优化模型。本专利技术结合水文信息数字化分析结果和水文-水动力模型与模拟体系，多目标调度优化模型对水文情况进行精准预测，并对不同灾害调度方案进行评估，使得本专利技术系统可以更科学、准确地应对复杂多变的流域环境。
8、可选地，所述在所述智能调度和优化调配子系统中建立多目标调度优化模型包括：在所述智能调度和优化调配子系统中建立洪峰流量分析模型、水量平衡约束模型、下泄流量约束模型和水位约束模型。本专利技术多目标调度优化模型的建立和应用促进了流域防控水平的提升，实现了流域的精细化管理和有效分析。
9、可选地，所述洪峰流量分析模型，满足如下关系：
10、
11、其中，mmax表示监测流域的最小洪峰流量和，f表示流域的洪峰流量和分析函数，n表示监测流域的控制断面数目，q(y,t)表示监测流域的控制断面在t时段内的洪峰流量，qmaxy表示监测流域控制断面的洪峰极值，ω表示监测流域的洪峰影响权重；
12、所述水量平衡约束模型，满足如下关系：
13、q(v，t)＝q(v，t-1)+[q(iny,t)－q(outy,t)′-q(s,t)]·δt
14、其中，q(v，t)表示监测流域t时段末的库容量，q(v，t-1)表示监测流域t-1时段末的库容量，q(iny,t)表示监测流域在时段t时段内的入库水流量，q(outy,t)′表示监测流域在时段t时段内的平均出库水流量，q(s,t)表示监测流域在时段t时段内的自然损耗量，δt表示监测流域的预计调度时间间隔；
15、所述下泄流量约束模型，满足如下关系：
16、o(qmin,t)≤o(q,t)≤o(qmax,t)
17、其中，o(qmin,t)表示监测流域t时段内的最小下泄流量，o(q,t)表示监测流域t时段内的实际下泄流量，o(qmax,t)表示监测流域t时段内的最大下泄流量；
18、所述水位约束模型，满足如下关系：
19、l(l,min)≤l(l,t)≤l(l,max)
20、其中，l(l,min)表示监测流域的最低水位，l(l,t)表达监测流域t时段末的水位，l(l,max)表示监测流域的最高水位。本专利技术模型的建立和应用促进了流域的管理科学本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述基于大数据的流域灾害防控系统包括：数据监测和采集子系统、数据分析和管理子系统、智能调度和优化调配子系统、远程监控与模拟子系统；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述数据分析和管理子系统接收所述流域监测数据集，对流域监测数据集进行分析包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述对流域监测数据集进行分析，并获得监测流域的水文信息数字化分析结果包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述基于所述水文信息数字化分析结果在所述数据分析和管理子系统中建立水文-水动力模型与模拟体系包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述智能调度和优化调配子系统基于所述水文信息数字化分析结果和所述水文-水动力模型与模拟体系对监测流域进行智能调度和优化调配包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述在所述智能调度和优化调配子系统中
7.根据权利要求6所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述洪峰流量分析模型，满足如下关系：
8.根据权利要求7所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述基于大数据的流域灾害防控系统还包括：
9.根据权利要求8所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述智能调度和优化调配子系统基于所述水文信息数字化分析结果和所述水文-水动力模型与模拟体系对监测流域进行智能调度和优化调配包括：
10.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述远程监控与模拟子系统接收流域灾害防控系统各子系统的输出信息，依据所述输出信息实现监测流域的场景模拟和远程监控包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述基于大数据的流域灾害防控系统包括：数据监测和采集子系统、数据分析和管理子系统、智能调度和优化调配子系统、远程监控与模拟子系统；
2.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述数据分析和管理子系统接收所述流域监测数据集，对流域监测数据集进行分析包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述对流域监测数据集进行分析，并获得监测流域的水文信息数字化分析结果包括：
4.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述基于所述水文信息数字化分析结果在所述数据分析和管理子系统中建立水文-水动力模型与模拟体系包括：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的流域灾害防控系统，其特征在于，所述智能调度和优化调配子系统基于所述水文信息数字化分析结果和所述水文-水动力模型与模...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晶，孙加龙，刘海博，宋云龙，平扬，陈晨宇，胡晓锋，张振洲，张敏，徐浩，李芸溪，江子龙，刘海，
申请(专利权)人：中电建生态环境集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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