【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法及系统，属于水厂调度系统与人工智能交叉领域。
技术介绍
1、随着城市化进程和工业化发展的不断加快，水资源的供需关系日益紧张，许多水泵站仍采用传统的人工调度方式，这种方式依赖于人工观测和干预，效率低且容易出现误差，难以适应日益复杂的用水需求变化。传统调度方法导致泵站频繁启停、低效运行，进而造成能源的浪费和不必要的运营成本增加。尽管智能化调度系统、实时数据分析等已经被提出和应用，但在实际水泵站中的普及应用较为有限。通过推广先进的调度方法与系统，不断提高水泵站的能效水平，不仅可以降低运营成本，还能为水资源保护与可持续利用做出积极贡献，促进经济社会的可持续发展。因此，对取水、供水泵站进行优化调度，从而降低能耗、节约资源，提高泵站运行的经济效益和社会效益，已然成为一个亟待解决的关键问题。
2、在水处理厂泵组调度领域，传统的调度方法通常基于经验规则和定时计划，缺乏对系统动态变化的实时响应能力，难以最优地适应复杂的水处理过程。为了克服这些限制，物理信息神经网络（pinn）的引入提供了...
【技术保护点】
1.一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤1中，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤2中，建立流体力学物理微分方程：
4.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤2中，建立水泵特性方程：
5.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤3中，包括：
6.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤1中，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤2中，建立流体力学物理微分方程：
4.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤2中，建立水泵特性方程：
5.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，在步骤3中，包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于物理信息神经网络的水厂泵组调度方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：顾凝婧，马海翔，王冬生，王强，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。