一种基于边缘计算的小区管网高精度漏失判断方法技术

一种基于边缘计算的小区管网高精度漏失判断方法，属于电子信息领域。技术方案：使用基于边缘计算的工控机程序系统，通过MODBUS协议读取泵站内的仪器仪表实时设备数据；采集的设备数据分别存储到实时库和历史库；执行数据加工计算的每秒小流量计算：执行每小时小流量作业；执行日指标计算作业：有益效果：本发明专利技术针对二次加压泵站的场景，借助智能化的管网数据预测进行漏损预测的一种智能化管网漏失分析方法；此种方法在管网基础数据不够完整的情况，仍然可以上线实施，快速锁定漏失区域，再结合听漏设备找到漏点及时堵漏，漏损管控的效果立竿见影，很大程度上减少了漏失量，节能降耗的收益是非常可观的。收益是非常可观的。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的小区管网高精度漏失判断方法


[0001]本专利技术属于电子信息领域，涉及工业自动化、边缘计算等技术，关于智慧水务的管网漏损管控的智能检漏分析方法，尤其一种基于泵站现场自控系统的高精度最小流量判断方法。

技术介绍

[0002]边缘计算实际上就属于分布式计算。边缘计算架构是把云计算里面计算的一部分功能下沉到离用户更近的位置，是从云到边缘，我们甚至可以把它理解为我们的网络的每一个位置，然后再到物上，每一个节点都进行存储、计算和分析。以前物不具备能力，边缘也不具备能力，现在有能力了就不需要全传到云，把运算能力分布给不同的层级。边缘计算弥补了云计算存在的缺陷“数据量”和“时延问题”。
[0003]小区泵站的漏失计算是城市供水管网的一部分，处于分区计量的第三级，也是管网漏失的重点区域，小区泵站数量众多、地域分散，泵站内通常都具有自动控制系统，将泵站的当前流量、压力等数据实时上报给数据中心。数据中心承载着存储、计算、分析等功能，随着数字化进程的推进，分析的数据场景越来越多、越来越深度。以管网漏失分析为例，随着采集站点的数据量和采集频次的提高，数据中心的处理负荷越来越重和硬件成本投入的限制，不足以支撑更精细的计算。再加上网络稳定性的影响，泵站上报的数据可能丢失或延迟上报，也会导致漏失数据的计算不够精准。这些因素都决定了，在云端很难对漏失分析的精度进一步优化，因此无法达到更好的漏失分析效果。

技术实现思路

[0004]为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本专利技术提供一种基于边缘计算的小区管网高精度漏失判断方法，小区泵站作为漏失分析的采集末端，恰好可以作为边缘计算的节点，结合小区泵站内的工控机系统(具备编程能力的工业计算机系统)，在工控机内实现以秒为单位的漏失分析功能，大大提高了小区内部管网漏失分析的精度，更加精确的实现检漏控漏。
[0005]技术方案如下：
[0006]一种基于边缘计算的小区管网高精度漏失判断方法，使用基于边缘计算的工控机程序系统，所述工控机程序系统包括：
[0007]用于系统初始化信息设置和数据采集点位配置的系统配置模块；
[0008]用于数据采集、存储、加工计算的实时监控模块；
[0009]用于将数据发送至服务器的数据远传网关模块；
[0010]所述实时监控模块执行如下步骤：
[0011]S1、通过MODBUS协议读取泵站内的仪器仪表实时设备数据；
[0012]S2、采集的设备数据分别存储到实时库和历史库；
[0013]S3、执行数据加工计算的每秒小流量计算：
[0014]S3.1、初始化每秒小流量对象；
[0015]S3.2、更新实时设备数据：每秒采集泵站的水泵运行状态、出口流量计的正向累计流量，更新每秒小流量对象；
[0016]S3.3、每秒小流量计算：以秒为单位，计算相邻秒钟的正向累计差值，得出每秒小流量；若两次正向累计的时间差值大于1秒钟，则不计算本次“每秒小流量”，并标记异常标识；
[0017]S3.4、每秒小流量数据存入工控机的本地历史库；
[0018]S4、执行每小时小流量作业：整点启动作业，计算上一时段的小时小流量，筛选泵站正常运行状态的每秒小流量，每秒小流量进行由小到大的排序，去掉序号前10％的数据得出有效数据，再选取有效数据中的最小值乘以3600秒，得出该时段的小时小流量，并存入本地历史库；
[0019]S5、日指标计算作业执行：
[0020]每日5点启动作业，计算前日的下列日指标数据：
[0021]1)日最小流量选择
[0022]夜间小流量选择区间0点～4时，在该区间内选择最小的小时流量，作为当日的夜间最小小时流量；
[0023]2)日漏失水量计算
[0024]Q
d
＝Q
dmin
＊24h
[0025]其中：Q
d
表示日漏损水量，Q
dmin
表示日最小小时流量；
[0026]3)日供水量计算
[0027]通过两个邻近日期的零点值相减，计算出当日的完整供水量；
[0028]4)日漏失概率
[0029]P
d
＝(Q
d
÷
Q
dall
)＊100％
[0030]其中：P
d
表示日漏失概率，Q
dall
表示日总供水量。
[0031]进一步的，所述每秒小流量对象包括：初始化标记、当前采集时间、泵启动状态、上次正向累计值、本次正向累计值、每秒小流量、小流量差值计算时间。
[0032]进一步的，更新的实时设备数据包括：当前采集时间、泵启动状态、上次正向累计值、本次正向累计值。
[0033]进一步的，系统初始化信息设置包括以下参数：站点名称、唯一编码、经纬度、通信模块地址、数据采集和保存周期设置、数据发送周期设置、安装日期。
[0034]进一步的，数据采集点位配置包括以下参数：设备名称、安装位置、设备采集的数据通道类型、数据地址、数据量程、报警上下限值。
[0035]进一步的，所述仪器仪表实时设备数据包括：水泵状态、瞬时流量、正向累计、压力、频率。
[0036]进一步的，步骤S3.3中：
[0037]系统开机首次运行，初始化标记为true，不计算本次每秒小流量。初始化完毕，方可进行小流量任务作业；
[0038]当前采集时间与小流量差值计算时间的时间间隔>1秒时，不计算本次每秒小流量；
对象。
[0055]1)更新采集数据：
[0056]当前采集时间、泵启动状态、上次正向累计值、本次正向累计值
[0057]2)每秒小流量计算：
[0058]以秒为单位，计算相邻秒钟的正向累计差值，得出每秒小流量。
[0059]若两次正向累计的时间差值大于1秒钟，则不计算本次“每秒小流量”，并标记异常标识。
[0060]3)每秒采集数据存入工控机的本地历史库。
[0061]3.每小时小流量作业执行：
[0062]每小时整点启动作业：计算上一时段的小时小流量。
[0063]筛选范围：泵站正常运行状态的每秒小流量。
[0064]对符合筛选范围的每秒小流量进行由小到大的排序，去掉10％序号小的数据得出有效数据，再选取有效数据中的最小值乘以3600秒，得出该时段的小时小流量，并存入本地历史库。
[0065]4.日指标计算作业执行：
[0066]每日5点启动作业：计算前日的日指标数据。
[0067]日指标计算主要包括：日夜间小流量、日漏失水量、日供水量、日漏失概率
[0068]1)日最小流量选择
[0069]夜间小流量选择区间0点～4时，在该区间内选择最小的小时流量，作为当日的夜间最小小时流量。
[0070]2)日漏失水量计算
[0071]计算公本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的小区管网高精度漏失判断方法，使用基于边缘计算的工控机程序系统，其特征在于，所述工控机程序系统包括：用于系统初始化信息设置和数据采集点位配置的系统配置模块；用于数据采集、存储、加工计算的实时监控模块；用于将数据发送至服务器的数据远传网关模块；所述实时监控模块执行如下步骤：S1、通过MODBUS协议读取泵站内的仪器仪表实时设备数据；S2、采集的设备数据分别存储到实时库和历史库；S3、执行数据加工计算的每秒小流量计算：S3.1、初始化每秒小流量对象；S3.2、更新实时设备数据：每秒采集泵站的水泵运行状态、出口流量计的正向累计流量，更新每秒小流量对象；S3.3、每秒小流量计算：以秒为单位，计算相邻秒钟的正向累计差值，得出每秒小流量；若两次正向累计的时间差值大于1秒钟，则不计算本次“每秒小流量”，并标记异常标识；S3.4、每秒小流量数据存入工控机的本地历史库；S4、执行每小时小流量作业：整点启动作业，计算上一时段的小时小流量，筛选泵站正常运行状态的每秒小流量，每秒小流量进行由小到大的排序，去掉序号前10％的数据得出有效数据，再选取有效数据中的最小值乘以3600秒，得出该时段的小时小流量，并存入本地历史库；S5、日指标计算作业执行：每日5点启动作业，计算前日的下列日指标数据：1)日最小流量选择夜间小流量选择区间0点～4时，在该区间内选择最小的小时流量，作为当日的夜间最小小时流量；2)日漏失水量计算Q
d
＝Q
dmin
＊24h其中：Q
d
表示日漏损水量，Q
dmin
表示日最小小时流量；3)日供水量计算通过两个邻近日期的零点值相减，计算出当日的完整供水量；4)日漏失概率P
d
＝(Q
d
÷
Q
dall
)＊100％其中：P
d
表示日漏失概率，Q
dall
表示日总供水量。2.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭伟达，邓红，李茂军，王东，孟凡浩，仝耀东，
申请(专利权)人：大连莱立佰信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：