本发明专利技术提供了一种智能监控与调节的再生水灌溉方法及系统，涉及水资源利用技术领域，该方法包括：部署传感器网络，传感器网络包括水质传感器、流量传感器、压力传感器；传感器网络实时监测灌溉系统参数，将参数发送给智能控制器；智能控制器将参数上传至云端服务器；云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配；智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于水资源利用，具体涉及一种智能监控与调节的再生水灌溉方法及系统。
技术介绍
1、在全球水资源日益紧张的背景下，再生水的利用变得尤为重要。传统的灌溉方式通常依赖于手动调节和固定的灌溉时间，缺乏针对性和动态调整能力，导致水资源的浪费。同时，现代农业对于水质、流量、压力等灌溉参数的要求越来越高，如何高效地利用再生水，并在保障作物健康生长的同时最大化水资源的利用率，成为当前农业领域的一个重要课题。
2、现有的灌溉系统多采用单一的参数监控模式，缺乏实时的数据分析和自动调节能力，无法根据环境变化和作物的实际需求对灌溉进行动态调整。因此，亟需开发一种智能化、自动化的再生水灌溉方法。
技术实现思路
1、在
技术实现思路
部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本申请的
技术实现思路
部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
2、第一方面本申请提出一种智能监控与调节的再生水灌溉方法，包括：
3、部署传感器网络，传感器网络包括水质传感器、流量传感器、压力传感器；
4、传感器网络实时监测灌溉系统参数，将参数发送给智能控制器；
5、智能控制器将参数上传至云端服务器；
6、云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配；
7、智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数。
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p>8、在一种可行的实施方式中，上述部署传感器网络，包括：9、传感器节点集为s＝(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)，其中n为传感器数量，(xi，yi)表示第i个传感器的坐标，优化的目标是最小化传感器与中央控制器之间的总距离，同时每个重要区域被至少一个传感器覆盖；
10、优化目标函数为：
11、
12、式中，λ为拉格朗日乘子；a为关键区域的数量；δa为每个关键区域是否已被覆盖；wi为第i个传感器的权重；
13、d(xi，yi)为传感器与控制中心的距离函数，表示为：
14、
15、式中，(xc，yc)表示第i个传感器的坐标；
16、覆盖所有关键区域，即每个关键区域ra至少一个传感器节点si满足：
17、d(si，ra)≤dmax
18、式中，dmax为传感器有效覆盖半径。
19、在一种可行的实施方式中，上述传感器的权重wi基于下式确定：
20、
21、式中，为第i个传感器的初始权重；i(si，sj)为传感器si和sj之间的互信息量；α为调节系数；
22、互信息量i(si，sj)的计算公式为：
23、
24、式中，p(xi，xj)为传感器si和sj采集数据的联合概率分布；p(xi)和p(xj)是各自的边际概率分布。
25、在一种可行的实施方式中，上述智能控制器将参数上传至云端服务器之前进行数据融合操作，包括：
26、设定每个传感器si在t时刻采集到的值为si(t)，数据融合函数表示为：
27、
28、式中，si(t)为传感器si在时间t的采集值；β和ε为权重系数，分别控制直接融合和时空关联项的影响；γij为传感器si和sj之间的时空关联度；δt为时间延迟，表示前一个时间步的数据对当前数据的影响；
29、时空关联度γij表示为：
30、
31、式中，h(si)和h(sj)分别是传感器si和传感器sj的熵。
32、在一种可行的实施方式中，上述云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配，包括：
33、使用递归神经网络对未来状态xt+1进行预测，公式为：
34、
35、式中，为基于历史时间序列数据预测出的下一时刻状态xt+1；f(xt)为状态转移函数；w为时间步个数；wstep为时间步的权重；g(xt-step)为历史时刻t-step的状态；xt为灌溉系统在时间t时刻的整体状态；
36、通过卡尔曼滤波器校正rnn的预测，卡尔曼滤波公式表示为：
37、
38、式中，为rnn模型给出的初步预测结果；xt为系统状态向量；yt为传感器数据向量；kt为自适应增益矩阵；h为观测矩阵；
39、为优化水资源分配，通过求解最优操作oopt，最大化水资源利用效益uwater(t)并最小化操作调节成本cadjust(oo)，优化目标函数为：
40、
41、式中，oo为可选的操作调度方案；uwater(t)为水资源利用的效益函数，依赖于时间t；cadjust(oo)为操作调节成本，代表实施特定操作oo所需的资源消耗。
42、在一种可行的实施方式中，上述自适应增益矩阵kt基于下式确定：
43、kt＝pt·ht·(h·pt·ht+rt)-1
44、式中，pt为系统状态的协方差矩阵；rt为测量噪声的协方差矩阵。
45、在一种可行的实施方式中，上述智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数，包括：
46、构建非线性自适应控制模型，通过下式描述：
47、
48、式中，u(t)为控制器在时间t时刻的输出控制量；y(t)为当前系统的状态变量；yset(t)设定的目标值；k为自适应增益矩阵；
49、自适应增益矩阵k调整规则基于下式确定：
50、
51、式中，k0为初始增益值；γ为自适应调整系数；sensitivity为灵敏度参数；|y(t)-yset(t)|为当前状态和设定值之间的偏差。
52、第二方面，本申请提出一种智能监控与调节的再生水灌溉装置，包括：
53、部署单元，用于部署传感器网络，传感器网络包括水质传感器、流量传感器、压力传感器；
54、监测单元，用于传感器网络实时监测灌溉系统参数，将参数发送给智能控制器；
55、传输单元，用于智能控制器将参数上传至云端服务器；
56、分析单元，用于云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配；
57、接收单元，用于智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数。
58、第三方面，一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，上述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项上述的智能监控与调节的再生水灌溉方法的步骤。
59、第四方面，本申请还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，上述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项上述的智能监控与调节的再生水灌溉方法。
<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述部署传感器网络，包括：
3.根据权利要求2所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述传感器的权重wi基于下式确定：
4.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述智能控制器将参数上传至云端服务器之前进行数据融合操作，包括：
5.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配，包括：
6.根据权利要求5所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述自适应增益矩阵Kt基于下式确定：
7.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述智能控制器接收云端服务器的调节指令，自动调整灌溉系统参数，包括：
8.一种智能监控与调节的再生水灌溉装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法。
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【技术特征摘要】
1.一种智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述部署传感器网络，包括：
3.根据权利要求2所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述传感器的权重wi基于下式确定：
4.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述智能控制器将参数上传至云端服务器之前进行数据融合操作，包括：
5.根据权利要求1所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于，所述云端服务器通过智能控制算法对参数进行分析，动态调整水资源分配，包括：
6.根据权利要求5所述的智能监控与调节的再生水灌溉方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢路，贾海燕，李玮，辛小康，李建，刘红，刘聪，廖沛涵，
申请(专利权)人：长江水资源保护科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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