一种水利工程大数据分布式智能管理系统的制作方法

1.本发明涉及水利工程智能管理领域，具体为一种水利工程大数据分布式智能管理系统。


背景技术：

2.水利阀门是一种控制水流量的设备，在水利工程中，有多个不同功能的阀门，例如遥控浮球阀、减压阀、缓闭止回阀、流量控制器、泄压阀、水力电动控制阀、紧急关闭阀等，各个阀门有不同作用，多个不同阀门协作会形成更多功能。由于各管道流向要求的水流量不一致，使用水过程中用量变化带来水压波动大，过剩供给增加了水资源浪费。
3.在水利灌溉中，许多阀门都是串联结构，为灌溉提供水利保障，但由于阀门数量较多，同时每个阀门规格和作用都不相同，这样就会造成每处阀门控水能力不相同，且在相同的开合度下，所控制水流出量和稳定程度也不同，如何能够在大型灌溉作业中，实时调节多处阀门的开合度情况，减少水资源浪费，保证灌溉输水效率最大化，同时确保阀门的状态良好，是急需解决的问题。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种水利工程大数据分布式智能管理系统，，所采用的技术方案具体如下：
5.本发明的一种水利工程大数据分布式智能管理系统，包括：
6.就地化终端和远程控制中心，所述就地化终端与远程控制中心进行通信连接；
7.所述就地化终端包括数据采集模块，用于采集设定时间段内的每个阀门处不同开合度下的排出水压、水流速以及振动信息，并将所述水压、水流速以及振动信息上传至远程控制中心；
8.所述远程控制中心包括：
9.数据计算模块，用于根据每个阀门处不同开合度下的排出水压以及水流速，确定出水状态值，并计算出水状态的稳定程度；基于所述稳定程度与所述振动信息，得到当前阀门的稳定指数指标；基于各阀门的出水状态值以及稳定指数指标，对所有阀门进行分组，得到三组阀门组，为可任意调控开合度组、部分调控开合度组和不可调控开合度组；
10.控制模块，基于各阀门组，采用设定算法进行寻优，确定每个阀门组的开合度区间，对阀门的开合进行控制。
11.优选地，所述分组是根据各阀门的出水状态值以及稳定指数指标，确定任意两阀门的相似度，基于相似度以及k-means算法对所有阀门进行分组。
12.优选地，所述相似度为：
[0013][0014]
其中，为阀门a在t时刻的出水状态值，为阀门b在t时刻的出水状态值，vra为阀
门a的水流量，vrb为阀门b的水流量，mean()为均值函数。
[0015]
优选地，所述可任意调控开合度组的开合度区间为：30％-100％；部分调控开合度组的开合度区间为60％-100％；不可调控开合度组的开合度区间为95％-100％。
[0016]
优选地，所述设定算法为萤火虫算法。
[0017]
本发明的有益效果：
[0018]
本发明的方案主要是针对灌溉过程中对阀门集群的水资源进行高效管理，减少不必要的水资源浪费；即通过分析送水管路中所有阀门的工作状态，将所有数据通过物联网传输到控制中心，然后经过数据处理分析，将阀门按照不同的控水性能进行分组；利用萤火虫算法，对各个阀门的开合度进行调控，以确保在阀门有较好的控水能力下，灌溉的出水流量能够达到灌溉需求，减少水资源的浪费。
附图说明
[0019]
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0020]
图1是本发明的一种水利工程大数据分布式智能管理系统的结构框图。
具体实施方式
[0021]
为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的方案，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构、或特点可由任何合适形式组合。
[0022]
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。
[0023]
具体地，请参阅图1所示，本发明提供的一种水利工程大数据分布式智能管理系统，包括：就地化终端和远程控制中心，就地化终端与远程控制中心进行通信连接；
[0024]
其中，就地化终端包括数据采集模块，用于采集每个阀门处不同开合度下的排出水压、水流速以及振动信息，并将所述水压、水流速以及振动信息上传至远程控制中心。
[0025]
本实施例中，所有阀门的初始开合度区间为30％-100％，由于各个位置上的阀门状态，规格不相同，因此需要进行不同阀门之间的互相配合，才会出现比较好的效果，但是由于存在某些阀门无法长期控制在一个固定的开合度上，需要后续的阀门进行配合，因此需要进行多级协调配合。
[0026]
本实施例中，在阀门处的排出口安装一个水压表，每1秒采集一次实时的水压数值，记录为p
out
，在阀门处运行过程中，在设定时间长度内，得到出水水压序列其中x表示阀门序号。
[0027]
本实施例中，统计每个阀门处每秒流出的水量，在各阀门出口处安装一个水流量计，统计每一秒时间内所生产出的流出水量v
out
，经过长时间的记录，得到一个流出水量的序列
[0028]
本实施例中，通过采集阀门处工作过程中振动情况，获取每个阀门处的振动加速度；具体地，在每个阀门合适的位置并且不影响正常工作的地方安装一个振动传感器，每一秒采集一次振动加速度值，得到振动加速度序列vra
x
＝{vra1,..vran}。
[0029]
进一步地，本实施例中还对设定时间内的振动加速度序列进行方差计算，得到设定时间段内的阀门的振动信息，其中振动信息序列vr
x
＝{vr1,..vri}。
[0030]
本实施例中，由于各个加工灌溉区间的需水量不同，因此使用的水压也是不同，因此需要在灌溉区间的总分流节点处安装一个水流量计，计算每个灌溉区间每一秒消耗的水量v
use
，经过长时间的记录，得到设定时间段内的不同灌溉区间的水量使用情况y表示不同的灌溉区间。
[0031]
需要说明的是，由于是在灌溉阶段，此记录方法为在存在灌溉任务时开启记录，中间不停歇，在未消耗水量时，记录为0。
[0032]
由此，对于每个阀门，可以采集得到水压，水流量，振动信息；上述所有采集的数据均能够通过物联网传输到远程控制中心，以便后续的计算以及阀门控制。
[0033]
其中，远程控制中心包括：数据计算模块和控制模块。
[0034]
数据计算模块，用于根据每个阀门处不同开合度下的排出水压以及水流速，确定出水状态值，并计算出水状态值的稳定程度；基于所述稳定程度与所述振动信息，得到当前阀门的稳定指数指标；基于各阀门的出水状态值以及稳定指数指标，对所有阀门进行分组，得到三组阀门组，为可任意调控开合度组、部分调控开合度组和不可调控开合度组；
[0035]
需要说明的是，由于阀门在工作时，长时间未全开状态下会发生振动，因此随着使用年限增加或机械部件损耗，造成了与出厂时的阀门的额定性能指标有些差距，则运行工况会有些差距并且不稳定。因此，本实施例中的控水性能稳定指数的衡量，是在不同的开合度情况下，也即所有阀门的初始开度区间为30％-100％。
[0036]
本实施例中，当前出水口的出水状态值为
[0037]
上述公式是以出水水压和水流速乘积衡量出水状态值。
[0038]
其中，基于时间变化状态，确定出水状态值的稳定程度h:
[0039][0040]
其中，t为检测序列的设定时间段，i
t
表示当前时刻下出水状态值，i
t-1
表示前一时刻下的出水状态值，如果两者的差为零，则说明其未发生变化，式中分子大小为1；if为在t时间段内的第f个出水状态值，i
f’为在t-1时间段内的第f’个出水状态值。
[0041]
公式中的是结合当前时刻及之前的所有数据均值，与上一时刻及之前的所有数据均值，确定当前时刻序列是否发生明显变化，如果差值为零，则说明当前时刻变化稳定，即序列稳定。最终将各个时刻下的求得的数值进行均值化(t-1部分)，能够有效描述当前出水口的出水状态值的稳定程度h。
[0042]
本实施例中，结合当前阀门的振动信息vr和出水状态值的稳定程度h，计算当前阀门的控水性能的稳定指数指标q：
[0043]
q＝h*exp(-mean(vr))
[0044]
其中，q的值域为[0,1]，当数值越接近1，意味着此机器工作情况越稳定，即打开阀门后水的流出比较稳定，反之越接近0，则意味着出水情况越不稳定，水压时高时低，不利于灌溉。此q值只能表现出阀门出水水流稳定情况，并不能表现出此次开阀后土壤(土壤墒情，即含水率)的情况，即有可能虽然q接近1，但土壤墒情和规定值有些差距，此情况需要进行后续分析。
[0045]
本实施例中，分组是根据各阀门的出水状态值以及稳定指数指标，确定任意两阀门的相似度，基于相似度以及k-means算法对水利灌溉的阀门集群依据控水性能情况进行分组。
[0046]
需要说明的是，在水利灌溉的阀门排布中，通过阀门集群共同控制水流向到不同区域，供各个灌溉区间使用，由于灌溉流出的水往往会高于灌溉区间所需的水量，并且不同的阀门流过水量不同，过剩的水会通过蒸发作用流失在空气中，或者出现漫出灌溉区域，不会被需要的植物或土壤有效吸收，因此灌溉产出的水会形成浪费，不利于水资源管理。所以需要将不同的阀门进行分组。通过分组将不同控水能力的阀门区分开，然后进行阀门的开合度调配，尽量达到水资源损失最小化。
[0047]
具体地，本实施例中的分组的过程为：
[0048]
1)基于任意两阀门的出水状态值以及水流量，计算两阀门的相似度。
[0049]
其中相似度为
[0050]
其中，为t时刻的阀门a的出水状态值，为t时刻的阀门b的出水状态值，vra为阀门a的水流量，vrb为阀门b的水流量。
[0051]
上述公式中分子表示出水状态值序列，当两处阀门工作时各项指标都比较接近的情况下，此数值越接近1，意味着两处阀门的控水性能比较接近，可以分为一组同等对待。分母为两阀门振动序列均值的差值绝对值，振动情况越相似，分母越接近1。
[0052]
至此，求出了两两阀门的相似度w，值域为[0,1]当两处阀门之间的w值越接近1时，此时可以认为两阀门的控水性能情况比较相似，后续基于此w值进行分组。
[0053]
2)基于上述计算的相似度，使用k-means算法对水利灌溉的阀门集群依据控水性能情况进行分组。
[0054]
需要说明的是，k-means算法是一种无监督聚类算法，该算法先在数据集中随机选取k个聚类中心，k为期望组数，而后其余数据点会被分配到与之距离最近的中心所在的簇，之后对每个簇计算其均值并作为本簇新的聚类中心，以此类推，重复执行以上步骤直到聚类中心不再改变为止。由于本实施例所选取的阀门数量不多，因此将k设置为3，每簇有不同的阀门控水性能指数。实施者可以根据应用环境及阀门的工况自行设定k值。
[0055]
具体地，计算每个相似情况w的样本与各簇中心点的距离，将w的值放在与它距离最近的聚类中心所在的簇；计算每个簇的均值向量，作为该簇新的聚类中心；计算误差平方和；若误差平方和的减小幅度小于阈值或者聚类中心还在不断改变，则回到计算距中心点的距离那一步，否则停止迭代，输出阀门分组结果，簇划分结果为c＝{c1,..c3}。
[0056]
至此，基于不同阀门之间的控水性能的相似度w，并通过k-means算法进行了分类，得到了3组不同控水性能的阀门组；其中这三个阀门组分别为可任意调控开合度组，部分调控开合度组，不可调控开合度组。其判断方式由分组后各个组内出水的稳定程度均值确定。
此目的是为了将控水性能接近的阀门进行分组，方便后面的阀门处调控。由于灌溉区的阀门数量只有十几处，所以此处使用k-means算法对阀门进行分组。
[0057]
其中，控制模块，基于各阀门组，采用设定算法进行寻优，确定每个阀门组的开合度区间，对阀门的开合进行控制。
[0058]
本实施例中的设定算法为萤火虫算法。
[0059]
具体地，采用萤火虫算法进行寻优的过程为：
[0060]
首先，根据当前各级阀门的控水性能的稳定指数指标q以及当前灌溉区间所需要的水流量，确定一个假想空间。同时根据开合度变化范围，确定萤火虫数量n，由开合度的区间长度确定最小精度。
[0061]
具体地，当设置区间为[20％，80％]，最小精度为1％，则最终的萤火虫数量需要说明的是，上述中的假象空间为一个阀门对应一个假象空间。
[0062]
其次，根据所有阀门的分组以及初始开合度，对不同组内的阀门设定不同的开合度区间。
[0063]
需要说明的是，由于各个组内的阀门性能大不相同，对最终水流量的控制能力不同，因此，对不同分组的阀门进行开合度区间设定。
[0064]
不可调控开合度组，其开合度区间设定为95％-100％。
[0065]
一定开合度调整有些困难组，其开合度区间设定为60％-100％。
[0066]
可任意调控开合度组，其开合度区间设定为30％-100％。
[0067]
上述的开合度调控区间仅供参考，具体的开合度区间设定需要实施者根据实际情况进行设定。
[0068]
然后，采用萤火虫算法，进行最优解的确定。
[0069]
具体地，构建适应度函数，作为萤火虫的绝对亮度表征萤火虫所在位置处的目标数值：即要求阀门控水稳定性越高，同时控制出水的流量与期望差距较小的情况下，萤火虫亮度越亮。
[0070]
其中，出水流量的期望大小，由当前灌溉区的土壤墒情决定，对应的期望确定是本领域人员已知的确知手段。
[0071]
其中亮度和吸引度是萤火虫优化算法中的两个主要因素，定义萤火虫的亮度i为:
[0072][0073]
式中：i0为最大亮度，即萤火虫自身的亮度，与目标函数值相关，γ为光强吸收系数，l
uv
为萤火虫u与萤火虫v之间的欧氏距离：
[0074][0075]
其中：d为空间维数；x
v,k
为萤火虫v位置xv在空间中第k个分量，x
u,k
为萤火虫v位置xu在空间中第k个分量。
[0076]
定义萤火虫间的吸引度为
[0077][0078]
式中：β0是初始位置吸引度，该实施例中设定其大小为1.0，γ为光强吸收系数，大小为1.0。
[0079]
萤火虫u被萤火虫v吸引的位置更新公式为：
[0080][0081]
式中：α为步长因子，一般取[0,1]上的常数，这里取0.8，rand为[0,1]上服从均匀分布的随机数。
[0082]
由此，根据萤火虫算法迭代，得到各个阀门下的开合度大小。为了能够在短时间内确定一个最优解，这里设定最大迭代次数maxgeneration＝50。
[0083]
需要说明的是，由于部分阀门开合度过低时，部分阀门会发生振动，同时过小需要更长时间的水供应，而开合度比较高时，瞬时的水量不好控制，容易造成水资源浪费。因此需要短时间内确定一个合适的开合度大小，既保证对阀门压力合适，同时输水有一定的冗余量，确保水资源不被浪费。
[0084]
这里使用萤火虫算法，对各级阀门确定一个比较合适的开合度大小，使用该算法的优势是，时间复杂度比较低，但计算结果可能不够准确，即能在短时间内找到一个优解(不是最优解)。
[0085]
在传统的萤火虫算法中，每个萤火虫看作是搜索空间中的一个有位置没有体积的微粒，每个位置代表一个解，通过周围个体同伴所发荧光亮度和光强吸收系数决定移动的距离，不断在搜索空间进行搜索，最终找到最优解。
[0086]
本发明的智能管理系统，在实际使用中，由于灌溉需求不同，最终需求水量会受到影响，因此，该算法在远程控制中心一直进行，对阀门的开合度进行实时协调调整，以保证水资源不产生浪费。
[0087]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。