基于大数据的资源调度方法与流程

本发明涉及资源调度，具体为基于大数据的资源调度方法。

背景技术：

1、水资源是人类社会生存、发展的基础性资源，但随着社会经济的快速发展和人口增长，水资源的供需矛盾越来越突出，水资源的利用效率和保障水资源的可持续利用已成为重要问题。

2、目前，已经有一些基于大数据的水资源调配方法被提出，如水资源智能调度系统、基于gis技术的水资源管理系统等。这些方法通过采集、分析和处理大量的水资源数据，以实现对水资源的有效调度和管理，但是，这些方法还存在一些问题，如数据处理效率低、水资源需求预测精度不高、调度决策过程缺乏智能化等。因此，设计智能高效和水资源调度准确的基于大数据的资源调度方法是很有必要的。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供基于大数据的资源调度方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：基于大数据的资源调度方法，该方法包括以下步骤：

3、步骤一：采集水资源相关的数据并进行数据处理；

4、步骤二：利用机器学习、人工智能技术，建立水资源调度模型；

5、步骤三：基于建模结果生成水资源调度方案；

6、步骤四：水资源调度方案评估与优化。

7、根据上述技术方案，所述采集水资源相关的数据并进行数据处理的步骤，包括：

8、通过物联网技术和传感器装置采集水资源相关的数据；

9、对采集到的大数据进行清洗、分类、聚类处理。

10、根据上述技术方案，所述通过物联网技术和传感器装置采集水资源相关的数据的步骤，包括：

11、传感器数据采集以及气象、土壤数据采集，传感器数据采集是通过安装在水库、河流、湖泊、水井各种水资源上的传感器采集水位、流量、水温、水质多种参数数据，对水资源的状态进行实时监测，同时，传感器数据将以实时数据流的形式传输至数据处理中心，供后续的数据处理和分析使用，而气象、土壤数据采集则是通过气象站、土壤监测站采集与水资源调度相关的气象数据、土壤数据、水土保持数据，这些数据也将以实时数据流的形式传输至数据处理中心。

12、根据上述技术方案，所述对采集到的大数据进行清洗、分类、聚类处理的步骤，包括：

13、数据清洗采用了多种方法，包括去重、缺失值处理、异常值处理，数据分类是为了将数据按照不同的特征属性进行分类，如水位、流量、水质，数据分类采用了基于特征属性的分类方法，将传感器采集的数据按照不同的参数特征属性进行分类，数据聚类是为了将数据按照相似性进行聚合，以发现数据的内在规律和异常情况，在本发明实施例中，数据聚类采用了基于k-means聚类算法的方法，将数据按照相似性进行聚合，以发现数据的内在规律和异常情况。

14、根据上述技术方案，所述利用机器学习、人工智能技术，建立水资源调度模型的步骤，包括：

15、使用k-means算法对水资源相关数据进行聚类；

16、利用决策树算法进行决策。

17、根据上述技术方案，所述利用决策树算法进行决策的步骤，包括：

18、将不同数据簇作为决策树的分支，制定针对不同数据簇的水资源调度方案，决策树建模的过程中需要选择合适的分支节点、分支判断条件和叶节点分类，在选择分支节点时，需要考虑分支判断条件的合理性，分支判断条件能够刻画不同数据簇的区别，并且能够在不同数据簇之间形成较大的区分度，可以选择用户用水量大于某一阈值、用水时间集中在某一时段、用水地点在某一区域条件作为分支判断条件，最后使用测试数据集对建立的模型进行测试，评估模型的性能和准确性，确定模型的可用性和优化方向，通过利用聚类分析和决策树算法的优势，通过将相似的数据点分为同一簇，实现对水资源调度的有效分类，然后针对不同的数据簇，制定相应的调度方案，提高了决策的精度和效率，同时，该模型还可以不断优化和升级，适应不同环境下的水资源调度需求。

19、根据上述技术方案，所述基于建模结果生成水资源调度方案的步骤，包括：

20、将不同数据簇分为高水位、中水位和低水位三类；

21、将水资源按照水质、水量、污染等级划分为不同的类别。

22、根据上述技术方案，所述将不同数据簇分为高水位、中水位和低水位三类的步骤，包括：

23、根据聚类分析的结果，可以将不同数据簇分为高水位、中水位和低水位三类，对于高水位的数据簇，可以制定降雨天气来临时的调度方案，采取加强水库水位监测、增加水库放水量措施来防止水库溢洪；对于中水位的数据簇，可以制定常规调度方案，维持水库水位在安全水位范围内，保证水库储水和供水功能；对于低水位的数据簇，可以制定节水方案，减少水库的供水量和灌溉量，保证水资源的可持续利用。

24、根据上述技术方案，所述水资源调度方案评估与优化的步骤，包括：

25、对水资源利用效率、节水效果、供水可靠性方面进行测算和分析；

26、通过模拟和预测方法，对未来的水资源调度情况进行预测和评估；

27、对水资源调度方案进行优化，提高调度方案的准确性和可行性。

28、根据上述技术方案，所述该系统包括：

29、数据处理模块，用于处理收集到的水资源数据；

30、模型建立模块，用于建立水资源调度模型；

31、方案生成与评估模块，用于根据调度模型生成水资源调度方案。

32、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，通过设置有数据处理模块、模型建立模块、方案生成与评估模块实现基于大数据的水资源调度，首先通过物联网技术和传感器装置采集水资源相关的数据，并对采集到的大数据进行清洗、分类、聚类处理，其次利用机器学习、人工智能技术，建立水资源调度模型，随后根据建立的模型生成水资源调度方案，根据方案进行水资源调度，在后续则通过对水资源利用效率、节水效果、供水可靠性方面进行测算和分析，以此对模型进行评估，同时也对水资源调度方案进行优化，提高调度方案的准确性和可行性，本发明有效提高了水资源调度的高效性和准确性。

技术特征：

1.基于大数据的资源调度方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述采集水资源相关的数据并进行数据处理的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述通过物联网技术和传感器装置采集水资源相关的数据的步骤，包括：

4.根据权利要求2所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述对采集到的大数据进行清洗、分类、聚类处理的步骤，包括：

5.根据权利要求1所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述利用机器学习、人工智能技术，建立水资源调度模型的步骤，包括：

6.根据权利要求5所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述利用决策树算法进行决策的步骤，包括：

7.根据权利要求1所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述基于建模结果生成水资源调度方案的步骤，包括：

8.根据权利要求7所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述将不同数据簇分为高水位、中水位和低水位三类的步骤，包括：

9.根据权利要求1所述的基于大数据的资源调度方法，其特征在于：所述水资源调度方案评估与优化的步骤，包括：

10.基于大数据的资源调度系统，其特征在于：所述该系统包括：

技术总结
本发明公开了基于大数据的资源调度方法，该方法包括以下步骤：步骤一：采集水资源相关的数据并进行数据处理；步骤二：利用机器学习、人工智能等技术，建立水资源调度模型；步骤三：基于建模结果生成水资源调度方案；步骤四：水资源调度方案评估与优化，所述数据处理模块，用于处理收集到的水资源数据；所述方案生成与评估模块，用于根据调度模型生成水资源调度方案；所述数据处理模块，用于对采集到的数据进行数据清洗、分类、聚类等步骤；所述决策树算法模块，用于建立水资源调度模型。所述方案优化模块，用于对未来的水资源供需情况进行预测，以便及时调整调度方案，本发明，具有智能高效和水资源调度准确的特点。

技术研发人员：王思加
受保护的技术使用者：南京田加心电子商务有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15