【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及技术水资源管理领域，具体涉及一种基于人工智能的水资源供应管理系统。
技术介绍
1、在当今城市化进程不断加速的背景下，给水工程作为城市基础设施的重要组成部分，面临着前所未有的挑战与机遇。随着人口的聚集化趋势、工业化的快速发展以及气候变化的影响，水资源的管理、分配和利用变得日益复杂且关键。传统的给水系统往往依赖于人工操作和静态管理，存在效率低下、响应滞后、资源浪费等问题，难以满足现代城市对供水安全、高效、可持续的需求。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于人工智能的水资源供应管理系统。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例公开了如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术实施例公开了一种基于人工智能的水资源供应管理系统，包括：数据采集单元、大数据和数字孪生单元、运行管理单元和智能决策单元；其中：
4、数据采集单元，用于对区域内水量信息、水质信息、水文信息和外部信息进行采集，将所述信息发送给大数据和数字孪生单元；
5、大数据和数字孪生单元，用于将数据采集单元传输的水量信息、水质信息、水文信息、外部信息进行结构化存储并在进行数字化转化生成虚拟空间模拟；同时对运行管理单元传输的信息进行数字化转化并生成虚拟空间模拟；将数据标准化输出给智能决策单元进行智能训练和推理；
6、运行管理单元，用于实时收集水工程运行的取水信息、输水信息、净水信息和供水信息；将所
7、智能决策单元，用于基于人工智能大算法将大数据层传来的数据进行训练分析，与运行状态、反馈结果进行比对，得到人工智能模型，基于人工智能模型分析水资源供应管理系统的运行的稳定性与安全性；还用于基于水资源供应管理系统的运行的稳定性与安全性分析结果，自动生成调整和优化指令，基于专家判断和辅助决策对所述调整和优化指令进行优化，得到最终调整和优化指令，将所述最终调整和优化指令发送给运行管理单元进行进行实施操作。
8、进一步地，所述数据采集单元包括水量信息采集子单元、水质信息子单元、水文信息子单元和外部信息子单元；其中：水量信息采集子单元，由水位计和流量计组成，采集水资源的水流量；水质信息子单元，由化学传感器、物理传感器和生物传感器组成，用于采集水资源的物理、化学和生物特性；水文信息子单元，由水位计、雨位传感器和工业相机组成，用于采集水资源的时空分布和变化特征。
9、进一步地，所述运行管理单元包括取水子单元、输水子单元、净水子单元和供水子单元；其中，取水子单元由水源、水泵和水池组成，通过水泵对水源进行取水，通过水池对取水进行存储；输水子单元由水管、水泵和渠道组成，通过水泵从取水单元进行取水，然后通过水管和渠道将水进行输送；净水子单元由混凝池、消毒池和沉淀池组成，通过所述混凝池、消毒池和沉淀池对水进行净化；供水子单元由水泵、水管、水塔组成，供水子单元对区域用水量进行计算，通过供水子单元对区域进行供水。
10、进一步地，供水子单元对区域用水量进行计算，具体包括区域内给水系统供给的居民生活用水、工业企业用水、公共设施等用水量的总和；区域给水系统供给居民生活用水、工业企业用水、公共设施等以外的所有用水量总和。
11、进一步地，对区域用水量进行计算的具体方法包括：
12、计算居住区最高日生活用水量q1：
13、q0＝σ(qini)→q1′＝f1(w、e、s、p、.....、m)
14、qi为不同卫生设备的居住区最高日生活用水量，初始数值根据国家定额取定，后续由居住区水表监测各居住区用水量峰值，并根据人数规模加权平均得到真实最高日生活用水量；ni为设计年限内计划用水人数，根据城市规划文件得到初始数值，后续根据社会人口变化和迁移趋势进行模拟预测；f1为经过海量数据集动态生成的模型，w、e、s、p、m分别为模型输入因子；
15、计算公共建筑用水量q2：
16、q2＝∑(qjnj)
17、qj为各公共建筑的最高日用水量，初始数值根据国家定额取定，后续由公共建筑水表监测各建筑用水量峰值，并根据建筑特性、件数规模加权平均得到真实用水量；
18、nj为各公共建筑的用水单位数，各公共建筑数不是一成不变的，而是根据城市建设不断，根据市政批复、建设计划动态调整；
19、计算工业企业生产用水和工作人员生活用水量q3：
20、q3＝∑(qi+qii+qiii)
21、qi为各工业企业的生产用水量，由生产工艺要求确定，初始值又各工业企业上报，后续根据用水量进行动态调整；qii为各工业企业的职工生活用水量，初始采用30～50l/(人·班)，小时变化系数为1.5～2.5计算，后续根据实际用水量进行动态调整；qiii为各工业企业的职工淋浴用水量，初始采用40～60l/(人·班)，淋浴延续时间为1h计算，后续根据实际用水量进行动态调整。
22、进一步地，对区域用水量进行计算的具体方法还包括：
23、计算浇洒道路和绿地用水量q4：
24、q4＝∑(qlnl)
25、ql为初始单位面积用水量，浇洒道路和场地为2.0～3.0l/(m2·d)，浇酒绿地用水量1.0～3.0l/(m2·d)；后续根据浇洒系统实际用水量动态调整；
26、nl为每日浇酒道路和绿地的面积，根据市政建设计划和天气情况动态调整；
27、计算管网漏损水量q5,管网的漏失水量按居住区最高日生活用水量、公共建筑用水量、工业企业用水量、浇洒道路和绿地用水量之和的一定比例δ计算，初始值取10％～12％，后续根据实际动态变化，与管网的长度、尺寸、材质、使用年限以及所处气候相关；
28、q5＝δ(q1+q2+q3+q4)
29、计算未预见用水量q6,按居住区最高日生活用水量、公共建筑用水量、工业企业用水量、浇洒道路和绿地用水量、管网漏损水量之和的一定比例σ计算，初始值取8％～12％，后续根据实际动态变化，与特殊事件、意外情况发生相关；
30、q6＝σ(q1+q2+q3+q4+q5)
31、最后得到最高日用水量qd；
32、qd＝q1+q2+q3+q4+q5+q6。
33、进一步地，采用人工智能方法对水资源进行净化，具体方法包括：通过各种传感器对水资源的各种水质指标进行采集，通过人工智能大模型分析需要的处理模块和处理流程，通过各模块的处理效率，模拟水处理的结果，在核实处理成效，分析处理成本与利用率情况，综合提出处理工艺建议，根据处理工艺建议下发指令，组建水处理工艺流程并执行。
34、进一步地，智能决策单元，用于基于人工智能大算法将大数据层传来的数据进行训练分析，与运行状态、反馈本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，包括：数据采集单元、大数据和数字孪生单元、运行管理单元和智能决策单元；其中：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，所述数据采集单元包括水量信息采集子单元、水质信息子单元、水文信息子单元和外部信息子单元；其中：水量信息采集子单元，由水位计和流量计组成，采集水资源的水流量；水质信息子单元，由化学传感器、物理传感器和生物传感器组成，用于采集水资源的物理、化学和生物特性；水文信息子单元，由水位计、雨位传感器和工业相机组成，用于采集水资源的时空分布和变化特征。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，所述运行管理单元包括取水子单元、输水子单元、净水子单元和供水子单元；其中，取水子单元由水源、水泵和水池组成，通过水泵对水源进行取水，通过水池对取水进行存储；输水子单元由水管、水泵和渠道组成，通过水泵从取水单元进行取水，然后通过水管和渠道将水进行输送；净水子单元由混凝池、消毒池和沉淀池组成，通过所述混凝池、消毒池和沉淀池对水进行净化；供水子单元由水泵、
4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，供水子单元对区域用水量进行计算，具体包括区域内给水系统供给的居民生活用水、工业企业用水、公共设施等用水量的总和；区域给水系统供给居民生活用水、工业企业用水、公共设施等以外的所有用水量总和。
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，对区域用水量进行计算的具体方法包括：
6.如权利要求4所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，对区域用水量进行计算的具体方法还包括：
7.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，采用人工智能方法对水资源进行净化，具体方法包括：通过各种传感器对水资源的各种水质指标进行采集，通过人工智能大模型分析需要的处理模块和处理流程，通过各模块的处理效率，模拟水处理的结果，在核实处理成效，分析处理成本与利用率情况，综合提出处理工艺建议，根据处理工艺建议下发指令，组建水处理工艺流程并执行。
8.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，智能决策单元，用于基于人工智能大算法将大数据层传来的数据进行训练分析，与运行状态、反馈结果进行比对，得到人工智能模型，基于人工智能模型分析水资源供应管理系统的运行的稳定性与安全性；具体方法包括：人工智能大模型将大数据层的数据通过分析模拟后，推断未来的安全稳定运行趋势，当判断未来有安全稳定运行风险时，人工智能大模型生成建设优化解决方案序列；当判断给水系统安全稳定运行后，人工智能大模型将大数据层的数据通过分析模拟后，推断未来的经济合理运行趋势，当判断未达到经济合理运行要求时，人工智能大模型生成建设优化解决方案序列。
9.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，智能决策单元，基于专家判断和辅助决策对所述调整和优化指令进行优化，得到最终调整和优化指令，将所述最终调整和优化指令发送给运行管理单元进行进行实施操作；具体方法包括：人工智能大模型提交的建设优化解决方案是否需要经决策后通过，对于设置的免决策的执行方案直接下发，对于需决策的执行方案，由管理者决策是否采用执行方案，采用执行方案的序列和执行时间，生成审批决策后的解决方案并下发执行；对于审批决策不通过的情况，决策者将意见输出给人工智能大模型，人工智能大模型学习否决理由后将模型进行调优。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，包括：数据采集单元、大数据和数字孪生单元、运行管理单元和智能决策单元；其中：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，所述数据采集单元包括水量信息采集子单元、水质信息子单元、水文信息子单元和外部信息子单元；其中：水量信息采集子单元，由水位计和流量计组成，采集水资源的水流量；水质信息子单元，由化学传感器、物理传感器和生物传感器组成，用于采集水资源的物理、化学和生物特性；水文信息子单元，由水位计、雨位传感器和工业相机组成，用于采集水资源的时空分布和变化特征。
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，所述运行管理单元包括取水子单元、输水子单元、净水子单元和供水子单元；其中，取水子单元由水源、水泵和水池组成，通过水泵对水源进行取水，通过水池对取水进行存储；输水子单元由水管、水泵和渠道组成，通过水泵从取水单元进行取水，然后通过水管和渠道将水进行输送；净水子单元由混凝池、消毒池和沉淀池组成，通过所述混凝池、消毒池和沉淀池对水进行净化；供水子单元由水泵、水管、水塔组成，供水子单元对区域用水量进行计算，通过供水子单元对区域进行供水。
4.如权利要求3所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，供水子单元对区域用水量进行计算，具体包括区域内给水系统供给的居民生活用水、工业企业用水、公共设施等用水量的总和；区域给水系统供给居民生活用水、工业企业用水、公共设施等以外的所有用水量总和。
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，对区域用水量进行计算的具体方法包括：
6.如权利要求4所述的一种基于人工智能的水资源供应管理系统，其特征在于，对区域用水量进行计...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖凯文，熊飞，胡建英，董昕，朱诗峣，胡静，
申请(专利权)人：湖北邮电规划设计有限公司，
类型：发明
国别省市：
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