基于多冗余神经网络的供水控制方法技术

本发明专利技术公开一种基于多冗余神经网络的供水控制方法，该方法涉及供水控制技术领域；其技术要点如下：系统实时采集供水系统各关键节点的反馈数据，运用多冗余神经网络算法对运行衰减系数和状态预估系数展开深度剖析，借此，能够精准捕捉执行设备运行过程中的细微变化，及时察觉潜在的故障隐患，一旦检测到异常，系统将迅速触发应急预案，自动切换至备用模型以确保供水的稳定性，同时依据故障类型动态调整供水策略，并立即向管理人员发送报警信息，详尽说明故障位置、类型及可能产生的影响，全方位避免故障对供水造成严重干扰。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及供水控制，具体为基于多冗余神经网络的供水控制方法。

技术介绍

1、随着城市规模的持续扩张以及居民生活品质的稳步提升，供水系统的稳定性与可靠性面临着极为严苛的挑战。传统的供水控制模式，多依赖简单数学模型或过往经验规则，在面对复杂多变的供水需求以及管网动态运行状况时，显得力不从心。比如，在用水高峰时段，常常出现供水压力难以满足需求的状况；而在用水低谷期，又容易造成能源的无谓浪费。此外，管网内部设备一旦发生故障，极有可能引发供水中断或者水质恶化等严重问题，对居民日常生活造成极大影响。

2、目前，现有专利申请号为：“cn202410264917.6”的中国专利中公开了一种基于多冗余神经网络的供水控制方法。包括主系统、多个从系统以及变频器，变频器与从系统的数量对应设置，主系统和从系统通过rj45以太网接口和i/o端口双重连接，主系统和各个变频器通过i/o端口连接；从系统之间通过rj45以太网接口和i/o端口双重连接；从系统与变频器之间通过rs485接口和i/o端口双重连接；主系统、从系统、变频器分别通过i/o端口接收出水压力信号；虽然该专利本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于，该控制方法步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于：数据采集的关键节点包含水源地、泵站、蓄水池、水管节点以及用户端，所采集的数据类型涵盖水压、流量、水质以及设备运行状态，并且在去噪处理后，利用归一化公式将数据归一化至[0，1]区间，完成数据预处理工作。

3.根据权利要求1所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于：稳定评估指数计算前，需要先对所划区域内增压设备的输出比例进行分析，分析过程如下：

4.根据权利要求3所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特...

【技术特征摘要】

1.基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于，该控制方法步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于：数据采集的关键节点包含水源地、泵站、蓄水池、水管节点以及用户端，所采集的数据类型涵盖水压、流量、水质以及设备运行状态，并且在去噪处理后，利用归一化公式将数据归一化至[0，1]区间，完成数据预处理工作。

3.根据权利要求1所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于：稳定评估指数计算前，需要先对所划区域内增压设备的输出比例进行分析，分析过程如下：

4.根据权利要求3所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于：计算稳定评估指数所依据的公式如下：

5.根据权利要求4所述的基于多冗余神经网络的供水控制方法，其特征在于：将所获取的输出比例系数与所划区域内增压设备的平均输出比例系数进行比对，当＞85％时，则不作响应，当≤85％时，则发出调压指令，并获取供水系统中位于该增压设备前后两个增压设备的输出比例系数，分别记为和，若≤85％或≤85％，则发出维修指令，对稳压设备进行修理；若＞85％或＞85％时，则执行调压指令，调整与和所对应增压设备的输出功率；

6.根据权利要求5所述的基于多冗余神经网络的供水...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞群，于泳，徐刚，
申请(专利权)人：开原宏达热电有限公司，
类型：发明
国别省市：