[发明专利]一种基于大数据机器学习的用水量分析系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据机器学习的用水量分析系统及方法，其中，分析系统包括：数据采集模块，用于采集城区管网关键位置的数据；城区管网通讯终端，用于将数据采集模块采集到的数据实时传输到数据库存储模块；数据库存储模块，将数据进行系统的分类及归档；数据预处理模块，将不合格的数据进行剔除，保留关键的核心数据；核心数据服务器，对保留的核心数据进行处理和计算，并将各类数据结果保存于核心数据库模块；系统预判模块，对城区管网中是否存在不合理用水的区域系统进行预判；处理机制模块，对发生的事故需要采取的措施给出合理化建议。本发明可指导相关水司日常的供水、调度等工作，极大地提高了相关的工作人员的管理效率。

技术领域

本发明涉及城区管网智慧化管理及大数据运用领域，具体为一种基于大数据机器学习的用水量分析系统及方法，可指导相关水司日常的供水、调度等工作，极大地提高了相关的工作人员的管理效率。

背景技术

当前我国面临着技术升级及经济转型的关键时期，工农业及居民生活用水量突出，城区管网事故频发，给居民的日常生活带来了较大的影响。

水资源的重要性不言而喻，水资源是基础性资源，是生态环境的控制性要素，同时又是战略性经济资源，为综合国力的有机组成部分。根据联合国可持续发展委员会等7个有关组织对全世界153个国家和地区所做的调查，我国年人均水资源量为2220m³，排在第121位，接近“用水紧张国家”，已被联合国列为13个贫水国之一。因此，面对日益严峻的水资源供需形势，以及工业飞速发展的态势，对未来需水量进行预测，并制定切实可行的节水措施，是当前解决我国可持续发展的重要任务之一。

基于如今城区管网供水的技术方案中，对于城区供水量的控制及分配，对居民用水及工业供水的水量只能依据水表的计量做出相应的记录，没有对用水量的多少进行系统的分析，不能给出科学合理的供水计划，从而对指导水司生产水量带来了较大的困扰。

基于现在的城区管网错综复杂，影响供水稳定性及水量波动性的因素颇多，根据大数据记录的数据，基于机器学习的运算方法，给出供水量波动的具体影响因素，并针对相应的问题给出合适的解决方案及措施。

基于城区管网供水的技术方案中，由于对需水量的预测是基于各种模型建立的，模型的建立与实际情况还是存在偏差，只能片面的给出预测值，不能完全反应实际情况，不能直接作为水司的供水生产的指导数据。

随着计算机水平的提高和互联网的迅速发展，对于城区管网的管理理念及技术要求给出了更高的定义。在国内，随着大数据在各行各业中的运用，为利用大数据技术和相关的理论分析和推理计算分析管网系统提供了条件，但是，目前市场上针对运用大数据解决城区管网的系统还很少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据机器学习的用水量分析系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于大数据机器学习的用水量分析系统，包括：

数据采集模块，用于采集城区管网关键位置的数据，包括流量、压力、余氯和浊度实时数据；

城区管网通讯终端，用于将数据采集模块采集到的数据实时传输到数据库存储模块；

数据库存储模块，将数据进行系统的分类及归档，将整理好的数据以数据包的形式发送至数据预处理模块；

数据预处理模块，将不合格的数据进行剔除，保留关键的核心数据，并对核心数据进行保存，后端记录数据缺失的时间节点；

核心数据服务器，对保留的核心数据进行处理和计算，并将各类数据结果保存于核心数据库模块，通过大数据的归纳及整合，对用水量的情况进行综合评价及反馈；

系统预判模块，结合用水量的情况、综合评价及反馈信息，对城区管网中是否存在不合理用水的区域系统进行预判；