一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统及方法，该智能诊断系统包括数据采集模块、数据接收模块、数据存储模块和数据分析模块；数据分析模块包括异常检测单元、报警收敛单元和故障诊断单元；异常检测单元用于筛选异常数据信息，得到报警信息；报警收敛单元用于报警收敛，获得有效的报警事件信息；故障诊断单元用于设施异常运行模式分类，获得诊断结果。本发明专利技术通过异常检测单元、报警收敛单元、故障诊断单元实现了设施运行异常的智能诊断，能够全面、综合的监控和诊断设施运行情况，及时发现故障隐患，降低设施异常误报、漏报率，并减少维修事件的发生，提高了设施运行和运维工作效率，减少了人力成本。

【技术实现步骤摘要】
一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统及方法
本专利技术涉及污水处理
，尤其涉及一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统及方法。
技术介绍
农村生活污水处理设施数量庞大、分布分散、规模小且技术模式多样，通常以定期巡检和维护的形式进行运行异常发现和故障排除。根据现场调研终端设施运行情况，发现动力设施运行状态不佳，普遍存在泵和风机等动力设备易损坏或断电，不能及时被发现；农村生活污水本身水量水质变化就很大，加上提升泵瞬时流量过大，造成冲击负荷和水力停留时间不足；厌氧-缺氧-好氧池中溶解氧条件控制不好，风机曝气不充足，导致硝化与脱氮效率低下；回流系统未控制等问题。随着互联网、物联网技术的发展，处理设施的设备、水质、水量等运行数据通过互联网、物联网传输至统一的平台进行监控，现有的平台对设施的运行监控是独立的，没有形成系统的异常识别，会出现误报、漏报等现象，设施运行的稳定性和有效性难以保证。一方面人员投入大、专业运维人才缺乏，另一方面巡检效率低、漏检率高、故障对应滞后，导致设施运行的稳定性差，达标排放管理能力低。r>如何基于实时监测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据接收模块、数据存储模块和数据分析模块；/n数据采集模块，用于采集待诊断的农村污水处理设施的数据信息；所述数据信息包括基础属性数据信息和监测业务数据信息；/n数据接收模块，用于接收数据采集模块获取的数据信息，并传输至数据存储模块中；/n数据存储模块，用于存储数据接收模块所接收的数据信息；/n数据分析模块，包括：异常检测单元、报警收敛单元和故障诊断单元；/n异常检测单元，用于筛选含有异常监测业务数据的异常数据信息，并将每一组异常数据信息作为一条报警信息，输出至报警收敛单元；/n报警收敛单元，用于存储异常检测单元输出...

【技术特征摘要】
1.一种农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据接收模块、数据存储模块和数据分析模块；
数据采集模块，用于采集待诊断的农村污水处理设施的数据信息；所述数据信息包括基础属性数据信息和监测业务数据信息；
数据接收模块，用于接收数据采集模块获取的数据信息，并传输至数据存储模块中；
数据存储模块，用于存储数据接收模块所接收的数据信息；
数据分析模块，包括：异常检测单元、报警收敛单元和故障诊断单元；
异常检测单元，用于筛选含有异常监测业务数据的异常数据信息，并将每一组异常数据信息作为一条报警信息，输出至报警收敛单元；
报警收敛单元，用于存储异常检测单元输出的报警信息，并对报警信息进行报警收敛，获得有效的报警事件以及相对应的数据信息，将报警事件信息输出至故障诊断单元；
故障诊断单元，用于接收报警事件信息，并对报警事件信息进行设施异常运行模式分类，获得该报警事件相对应的设施异常运行模式，即为诊断结果。


2.如权利要求1所述的农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，所述数据存储模块由三个数据库组成，分别为时序数据库InfluxDB，关系型数据库PostgreSQL和No-SQL数据库Redis；
时序数据库InfluxDB，用于存储有time列时间戳的时序型监测数据；
关系型数据库PostgreSQL，用于存储有逻辑分类的关系类型数据；
No-SQL数据库Redis，用于存储需要支持大数据量读取的缓存类型数据。


3.如权利要求1所述的农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，所述基础属性数据信息包括：农村污水处理设施的行政区域、设施编号、设施名称、处理规模、处理工艺、设施结构参数和设施设备参数；
所述行政区域包括农村污水处理设施所属的省、市、区/县、镇、村的名称；所述处理规模为农村污水处理设施的日处理水量；所述处理工艺为农村污水处理设施的工艺类型；所述设施结构参数为设施工艺单元的类型信息、工艺单元深度、工艺单元横截面积信息；所述设施设备参数为各设备型号参数、通讯参数和控制参数；
所述监测业务数据信息包括：监测时间、水质数据、水量数据、工艺运行状态数据、设备运行数据、运行能耗数据；
所述水质数据包括：进水和出水的水质监测指标数据；水质监测指标为pH值、化学需氧量、悬浮物、氨氮、总磷、粪大肠菌群、总氮、动植物油、电导率和浊度中的一种或多种；
所述工艺运行状态数据包括：工艺单元的运行状态监测指标数据；运行状态监测指标为液位、温度、溶解氧、氧化还原电位、污泥浓度中的一种或多种。
所述设备运行数据包括：工作泵的当前状态和远控状态，应急泵的当前状态和远控状态，风机的当前状态和远控状态；
所述运行能耗数据包括：泵和风机的电流、功率、电能。


4.如权利要求3所述的农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，异常检测单元中，报警信息的获取方法为：
1)采集待监测农村污水处理设施的数据信息，该数据信息是以每个农村污水处理设施在每一监测时间点上所采集的所有数据作为向量构成的向量矩阵；
2)将步骤1)的数据信息输入至异常判别模型中，针对不同的监测业务指标进行判别，筛选获得基于不同监测业务指标的多个异常向量矩阵；
3)以每个异常向量矩阵中的每一个向量作为一条报警信息；
所述异常判别模型的构建方法，包括：
(A)采集待监测农村污水处理设施所对应的区域内所有农村污水处理设施的数据信息；
(B)预先设定各个监测业务数据出现异常的理论数值区间，根据理论数值区间，从步骤(A)的数据信息中初步筛选出含有异常监测业务数据的异常向量；
(C)以每一个监测业务指标作为基准，对步骤(B)获得的异常向量进行模糊聚类分析，获得每个监测业务指标所对应的聚类结果；
(D)将步骤(B)获得的异常向量和步骤(C)获得的每个监测业务指标所对应的聚类结果作为训练集，输入至判别模型中进行训练，得到针对不同监测业务指标进行数据异常判断的异常判别模型。


5.如权利要求4所述的农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，步骤(B)中，所述理论数值区间的确定方法为以下(i)和(ii)中的任意一种；
(i)恒定的理论数值区间：获取待诊断农村污水处理设施所处区域内的所有农村污水处理设施的历史监测业务数据，利用统计分析方法，获得恒定的理论数值区间；
(ii)动态的理论数值区间：获取待诊断农村污水处理设施所处区域内的所有农村污水处理设施的历史监测业务数据，使用均值漂移模型对历史监测业务数据在时间序列上进行分段检验，寻找均值漂移点，得到对应监测业务指标的动态的理论数值区间。


6.如权利要求4所述的农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，所述报警收敛单元包括：存储单元和收敛分析单元；
存储单元，用于将所有异常检测单元获得的报警信息存入缓存的Redis数据库中，以及用于将收敛分析模块获得的报警事件信息存入分析结果数据库中进行历史查询和实时展示；
收敛分析单元，用于调取Redis数据库中的数据，并根据预先设定的报警收敛方法进行收敛分析，将报警信息进行合并或舍弃，得到有效的报警事件信息。


7.如权利要求6所述的农村污水处理设施运行异常的智能诊断系统，其特征在于，收敛分析单元采用的收敛方法为以下(I)和(II)中的一种或两种；
(I)在某一监测时间点上，若同一个农村污水处理设施存在多个监测业务数据异常的报警信息，则将该多条报警信息进行合并，收敛为一条报警事件信息；
(II)在某一监测业务指标上，若同一个农村污水处理设施存在多个连续时间点的报警信息，则计算该多条报警信息中各监测业务数据的平均值，收敛为一条报警事...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋小燕，刘锐，陈吕军，
申请(专利权)人：浙江清华长三角研究院，
类型：发明
国别省市：浙江;33