智能控制排水管网水量的方法及系统

技术领域

本发明涉及水环境领域。本发明具体涉及一种通过潮汐和天气情况来动态控制排水管网水量的方法及系统。

背景技术

城市排水设施是现代化城市不可缺少的重要基础设施，其中城市排水管网是城市排水设施最重要的组成部分，包括排污水管和排雨水管两类，其中排雨水管网是收集降雨送去江河湖海，使城市免于洪涝灾害的同时保护稀缺水资源。城市排水管网是复杂的、多元的，与气候、地表、地下、江河、泄洪体系等相互联系、相互影响、不断变化。

我国大部分城市已基本建成比较完备的排水系统,但排水管网的运行和管理还比较简单和粗放,人们对排水管网运行特性的认识还有待深入。本专利设计了一套智能化控制系统来进行管网排水的控制，以便于在防止城市洪涝灾害的同时，高效集中对雨水进行收集，有利于再生水的利用。

发明内容

为解决上述缺陷，本发明的目的在于提供一种智能控制排水管网水量的方法及系统。

为达到上述目的，本发明智能控制排水管网水量的方法，为：依据定时或实时监测的天气信息、潮汐信息以及管网水位信息按预定策略控制管网末端抽水泵排水。

较佳的，所述的策略为：

1)：如果管网水位超出用户设定的临界水位x，那么立即开启排水泵进行排水，直到管网的水位小于蓄水水位y；

2)：在暴雨即将来临的时候，如果管网水位超过了设定防洪水位x1而低于临界水位x，则进行排水直到管网的水位小于蓄水水位y；

3)：初期雨水在形成径流前，停止排水以让雨水中污染物在管网中沉淀，避免对河湖的二次污染；

4)在涨潮的时候，应该进行排水。

较佳的，还包括中央回溯学习步骤：

1)采集：

每次通过中央智能控制单元传输过来的控制数据；

控制后的管网液位水面数据；

2)效果比对：将采集到的两组数据进行比对以判断是否达到预期控制目标；

3)依据效果比对结果对具体策略参数进行调整从而得出最优的控制策略。

为达到上述目的，本发明智能控制排水管网水量的系统，所述的系统包括：自然信息监测装置、中央智能控制单元和抽水泵；其中，所述的中央智能控制单元依据自然信息监测装置定时或实时监测自然信息按预定策略控制管网末端抽水泵排水。

较佳的，所述的自然信息监测装置为：天气信息监测装置、潮汐信息监测装置以及管网水位信息监测装置。

较佳的，还包括中央回溯学习单元，用于依据效果比对结果进行智能学习，以对中央智能控制单元中的具体策略参数进行调整从而得出最优的控制策略。

本发明的方法可以使中央智能控制单元会在不同的情况下自动做出排水或者蓄水的控制指令，达到最优化的管网管理效果。

附图说明

图1：系统结构图

图2：控制系统流程图。

具体实施方式

如图1所示，本发明涉及到十个部分定义：

1.管网A：指雨污排水管网。管网里面有一定的水位量。

2.管网水平面B：管网里面的水位的高度。通过高度可以算出积水量。

3.河湖海水平面C：联通管网的外部河海或者海洋的水平面位置。潮汐变化，以及天气的变化会影响到河湖海水平面的液位。

4.抽水泵机D：用于把管网里面的水通过抽水泵抽出排入外部河湖。

5.拦水坝E：设置与管网末端和外界河海连接的部位，用于阻拦外部水往内部倒灌，或者内部水直接排除。首要目的就是保持管网存在一定液面的水位，而不受外界水位的影响。

6.天气预测装置F：监测当地天气情况，可以监测温湿度、雨量等，也可以预测未来1-7天当地的天气变化，是否会下雨，雨量大小等。

7.潮汐监测装置G：监测潮汐的变化，以及监测外部河湖海液位高度。

8.管网水位监测H：监测管网内部水位的液位高度。

9.中央智能控制单元I：通过天气预测、潮汐监测、管网水位监测，再加上人工干预设置，自动控制管网末端的抽水泵机，在必要时进行排水，以便管网有更大的蓄水容量可以防止城市内涝。同时在干旱时候进行蓄水，保持管网的水位。

10.中央回溯学习单元J：通过中央智能控制单元I传输过来的控制数据，以及采集控制后的管网液位水面数据，两者进行比对，以判断是否达到预期控制目标。当这类数据量很大的时候，就可以通过对已有经验的智能学习(机器学习)，从而得出最优的控制策略。

本发明的目的在于，使中央智能控制单元会在不同的情况下自动做出排水或者蓄水的控制指令，达到最优化的管网管理效果。

中央智能控制单元I定时去查询天气监测装置F，潮汐监测装置G，管网水位监测H。并根据策略做出相应的控制。

策略1：如果管网水位超出用户设定的临界水位x，那么立即开启排水泵进行排水。直到管网的水位小于蓄水水位y。

策略2：在暴雨即将来临的时候，如果管网水位过高，超过了设定防洪水位x1，那么即使没有达到临界水位x，也会立即提前排出水量，让管网有更多的容量来承接雨水；直到管网的水位小于蓄水水位y。

策略3：初期雨水在形成径流前，往往会淋洗、冲刷、输送空气中以及地面上的污染物，初雨含污染物浓度严重超标，直接排放会对受纳水体造成严重污染，这个时候就应该停止排水以让雨水中污染物在管网中沉淀，避免对河湖的二次污染；

策略4：在涨潮的时候，为了防止潮水倒灌，这个时候应该进行排水。

本系统不仅限于上述4个策略，用户在使用的时候可以根据现场实际需要进行多策略设置。

本发明还设置有中央回溯学习单元J，使得本系统不光可以在设置的策略下进行自动控制控制，而且每次控制后会对控制效果进行回溯学习，通过中央回溯学习单元J进行已有经验的智能学习(机器学习)和分析，可以对具体策略进行参数调整和优化，使得下一次控制更加精确，达到最优效果。

实施例

循环流程如图2所示

a)设置排水管网的正常水位是z，立即排水液位是x，蓄水液位是y，暴雨来临的防洪水位x1，其中x>z>x1>y。

b)中央智能单元I会定期去查询管网水位监测H，如果发现H>x,则会立即启动抽水泵机D进行排水。如果发现H

c)中央智能单元I会定期去查询天气预测装置F和潮汐监测装置G。

d)如果发现当前正在下小雨并且抽水泵正在工作，只要H

e)如果预测未来要下暴雨，并且发现当前水位H大于防洪水位x1，则立即启动抽水泵D进行排水，直到H

f)在排水过程，如果发现涨潮了。那么停止排水，这个时候排水会加大工作量，等到退潮的时候再进行排水，但是有一种情况例外，就是暴雨马上快来的时候，这个时候要尽快进行排水工作。

g)执行完一个完整流程后，中央智能单元I会把控制过程的数据(包含采集的数据和控制的情况)传递给中央回溯学习单元J，中央回溯学习单元J会在后续的2个小时观察液位控制的情况，并对控制结果做出0-10之间的打分，并把打分值和传递过来的数据一起做保存。当保存的数据够多时候(大于1万条)，中央回溯学习单元会对保存的大量数据进行已有经验的智能学习(机器学习)。

h)通过已有经验的智能学习(机器学习)，中央回溯学习单元J就能得出，哪些控制参数和控制指令及时间对最后获得的结果是好的，哪些需要改进的。并传递给中央智能单元I进行参数微调和改进。

本专利在上面举了一个例子，但是不仅限于这个例子。同时本专利给与的是一种方法。而不在于如何实现。