泵站故障水网节点水头的预测方法、系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种泵站故障水网节点水头的预测方法、系统、设备及介质，属于大数据领域，包括：获取泵站的状态以及水网节点的需水量；将所述泵站的状态以及水网节点的需水量输入到训练后的BP神经网络中，得到泵站故障水网节点的水头大小，该方法、系统、设备及介质能够预测泵站故障时水网节点的水头大小。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大数据，涉及一种水头的预测方法、系统、设备及介质，具体涉及一种泵站故障水网节点水头的预测方法、系统、设备及介质。

技术介绍

1、在电网故障的情况下，水网用户可能会面临停水问题。这是因为电力供应中断可能会导致水泵和其他水处理设备无法正常运行。在正常情况下，水泵通常依赖于电力来提供足够的水压和流量，以满足用户的用水需求。然而，当电网出现故障时，水泵无法继续运行，这可能导致供水中断。

2、水网系统中的水头预测对于水资源的合理分配和灾害预防至关重要。然而，传统的预测方法主要依赖于物理模型，而实际管线的准确参数往往难以获取，这在处理复杂的水文过程时存在一定的局限性。此外，在现有的水头预测方法中，当水厂或泵站发生故障时，很难快速适应并准确预测水网中水头的变化，从而导致供水系统在应急情况下的响应能力不足。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种泵站故障水网节点水头的预测方法、系统、设备及介质，该方法、系统、设备及介质能够预测泵站故障时水网节点的水头大小。

<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，所述将所述泵站的状态以及水网节点的需水量输入到训练后的BP神经网络中之间还包括：

3.根据权利要求2所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，所述数据集中的数据包括数据样本以及对应的泵站状态和水网节点的水头大小，所述数据样本为K倍的水网节点的需水量。

4.根据权利要求3所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，所述K为0.5-1.5。

5.根据权利要求2所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，所述将所述泵站的状态以及水网节点的需水量输入到训练后的bp神经网络中之间还包括：

3.根据权利要求2所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，所述数据集中的数据包括数据样本以及对应的泵站状态和水网节点的水头大小，所述数据样本为k倍的水网节点的需水量。

4.根据权利要求3所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，所述k为0.5-1.5。

5.根据权利要求2所述的泵站故障水网节点水头的预测方法，其特征在于，利用所述数据集对所述bp神经网络进行训练的过程为：

6.根据权利要求2所述的泵站故障水网...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓晨，杨云，魏光涛，李慧，王月汉，富天阳，王明轩，李傲雪，郭笑丛，史卓，王威尧，毕泽元，
申请(专利权)人：国网北京市电力公司，
类型：发明
国别省市：