【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，尤其涉及一种数智化运维平台预警系统。
技术介绍
1、随着城市的快速发展，污水处理行业正面临前所未有的挑战。为了提升污水处理效率、降低运营成本，并确保水质达标，我们迫切需要引入创新的科技和管理方法。而污水数智化运维平台预警系统正是解决这些问题的关键所在。
2、预警系统通过实时监测污水处理厂的各项关键运行参数，如流量、水位、水质等，能够及时发现异常情况并发出预警，有助于运维人员迅速响应，采取有效措施解决潜在问题，从而避免设备故障或水质超标等不良事件的发生。
3、现有技术中，污水数智化运维平台进行预警时，通常设置参数的预警上限和预警下限，当真实参数超过预警上限或预警下限时，即发生警报。这种方式具有以下缺点：
4、第一，若预警上限和预警下限之间的范围较小，则真实参数很容易超过预警上限或预警下限，容易发生频繁的误报警；
5、第二，在特殊情况下（例如超负荷运转时，特殊天气，特殊水源），真实参数偶尔超过预警上限或预警下限，并不需要维修，但是此时却会发生报警
6、第三，滞后性，当发生报警时，已经错过了最佳维修期。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种数智化运维平台预警系统，具备能自适应预警、根据情境感知预警并进行提前预测预警的优点，解决了现有技术的问题。
2、本专利技术是这样实现的，一种数智化运维平台预警系统，包括中央处理模块，所述中央处理模块信号连接有自适应预警模块、情境感知
3、自适应预警模块：根据历史数据和实时数据动态调整预警上限和下限，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；
4、情境感知预警模块：检测特殊情况下的参数变化，可以在这些情况下自动调整预警范围，避免不必要的警报；
5、预测预警模块：使用预测算法来预测未来参数的变化，通过预测，系统可以在参数真正超出预警范围之前发出警告，从而提供更早的预警，以便维修人员有更多的时间进行维修准备，避免错过最佳维修期；
6、用户反馈模块：此模块允许用户提供关于预警准确性和可靠性的反馈，这些反馈可以进一步训练和优化预警系统，使其更加适应实际运行环境。
7、作为本专利技术优选的，所述自适应预警模块信号连接有以下单元：
8、数据采集单元：采集历史数据和实时数据，确保数据的准确性和完整性；
9、数据处理单元：对采集的数据进行清洗、去重、分类，以便于后续的数据分析，还可以对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理，以提高数据的可用性；
10、机器学习算法单元：该单元负责应用各种机器学习算法对处理后的数据进行训练和学习，通过机器学习算法，识别正常范围内的参数波动，并根据这些波动来调整预警范围；
11、第一预警阈值调整单元：根据机器学习算法的输出结果，动态调整预警上限和下限。它可以根据历史数据和实时数据的变化情况，自动调整预警阈值，以适应不同的运营环境和业务需求；
12、预警输出单元：将预警结果以适当的方式呈现给用户。
13、作为本专利技术优选的，所述情境感知预警模块信号连接有以下四个单元：
14、参数监测单元：负责实时监测各种与污水处理相关的参数；
15、情境识别单元：分析从参数监测单元获取的数据，自动判断当前情境；
16、第二预警阈值调整单元：根据情境识别单元的判断，自动调整预警阈值；
17、预警与通知单元：当监测到的数据达到或超过调整后的预警阈值时，该单元负责触发预警，并将预警信息通知相关人员；
18、作为本专利技术优选的，所述情境识别单元信号连接有以下子单元：
19、数据分析子单元：用于接收参数监测单元的数据，并进行初步的分析和处理，根据预设的阈值或者比较标准，判断出当前的参数是否正常；
20、情境分类子单元：对数据分析子单元输出的结果进行分类和判断，根据数据分析子单元的输出，情境分类子单元可以判断出当前是否处于特殊情境；
21、历史数据存储子单元：负责存储历史数据，以便后期进行分析和对比，通过分析历史数据，可以对设备的运行状态进行深入的了解，进一步优化设备的运行管理。
22、作为本专利技术优选的，所述预测预警模块信号连接有以下三个单元：
23、预测算法单元：使用预测算法根据历史数据和当前情况来估算未来的参数值；
24、预警系统单元：通过预测结果来决定是否发出预警，如果预测结果显示参数即将超出预警范围，这个单元就会自动发出警告；
25、维修准备单元：这个单元在预警发出后启动，负责为维修人员提供支持；维修人员可以根据这些信息进行更充分的维修准备，确保在需要的时候可以立即采取行动。
26、作为本专利技术优选的，所述预测算法单元包括以下子单元：
27、数据采集子单元：采集当前设备的历史数据和实时数据。它需要能够从设备中获取数据，并将数据传输到算法单元中进行处理。对采集到的历史数据和实时数据进行处理；
28、历史异常概率计算子单元：根据处理后的历史数据计算异常概率值，它可以通过分析历史数据中的模式、趋势和异常点来计算异常概率值；
29、实时异常概率计算子单元：根据处理后的实时数据计算异常概率值，它需要能够实时监测设备状态，并快速计算异常概率值；
30、精确异常概率计算子单元：根据历史异常概率值和实时异常概率值计算当前设备出现异常的精确异常概率值，它需要对历史和实时数据进行综合分析，以得出精确的异常概率值；
31、异常判断子单元：根据精确异常概率值判断当前设备是否出现异常，如果异常概率值达到预设阈值，则发出预警。
32、作为本专利技术优选的，所述自适应预警模块和所述情境感知预警模块之间还信号连接有第一联合模块，包括智能化预警调整单元、特殊情况预警自动调整单元和实时监控与智能分析单元；
33、所述智能化预警调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，通过机器学习算法对历史数据和实时数据进行深度分析，动态调整预警范围，当系统识别到正常范围内的参数波动时，预警范围将自动调整，以减少误报警的情况；
34、特殊情况自动调整单元：结合自适应预警模块和情境感知预警模块，将若干特殊情境的历史数据做成若干情境模型，通过机器学习算法将实时数据和情境模型进行匹配，若匹配成功，则按照情境模型中的预警范围实时调整当前的预警范围；
35、实时监控分析单元：实时监控数据的变化，利用自适应预警模块和情境感知预警模块进行智能分析，通过机器学习算法，实时预测参数变化的趋势，并自动调整预警范围。
36、作为本专利技术优选的，所述历史异常概率计算子单元和所述特殊情况自动调整单元之间信号连接有第二联合模块，包括以下单元：
37、实时预警与历史异常概率关本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数智化运维平台预警系统，包括中央处理模块，其特征在于：所述中央处理模块信号连接有自适应预警模块、情境感知预警模块、预测预警模块、用户反馈模块和报警处理模块；
2.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
4.如权利要求3所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
5.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
6.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
7.如权利要求6所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
8.如权利要求7所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种数智化运维平台预警系统，包括中央处理模块，其特征在于：所述中央处理模块信号连接有自适应预警模块、情境感知预警模块、预测预警模块、用户反馈模块和报警处理模块；
2.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种数智化运维平台预警系统，其特征在于：
4.如权利要求3所...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，张能，方龙音，钱碧云，
申请(专利权)人：宁波析昶环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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