闸门开度的调整方法、装置和设备

技术领域

本申请涉及水利运维技术领域，尤其涉及一种闸门开度的调整方法、装置和设备。

背景技术

现在便民水利工程越做越大，满足了人们生活所需的水资源分配。为了控制水坝泄洪或截流操作，保障水电站的安全可靠运行，需要及时调整水电站闸门开度。

现有技术中，通过检测设备来检测水利的各种参数和状态数据，进行数据分析，根据分析结果，及时调整闸门开度。

但是上述方式中，水利数据在实时变化，无法动态调整水电站闸门开度，进而无法降低运维人员的运维难度。

发明内容

本申请提供一种闸门开度的调整方法、装置和设备，用以解决因水利数据在实时变化导致无法动态调整水电站闸门开度的问题。

第一方面，本申请提供一种闸门开度的调整方法，所述方法包括：

获取目标水电站的水利数据；其中，所述水利数据为预设时间段内所述目标水电站的水利数据；

根据所述水利数据中的流速数据，确定所述目标水电站的流量值；其中，所述流速数据为预设时间段内所述目标水电站的水流流速，所述流量值表征预设时间段内所述目标水电站的水流流量；

若确定所述流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将所述流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，所述预测流量值表征预测的当前时间段内所述目标水电站的水流流量；

根据所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，在获取目标水电站的水利数据之后，还包括：

获取所述水利数据中的电机数据；其中，所述电机数据为预设时间段内所述目标水电站的闸门电机的电机数据；

根据所述电机数据，确定闸门开度值；其中，所述闸门开度值表征所述预设时间段内所述目标水电站的闸门的闸门开度；

若确定所述闸门开度值与预设闸门开度值二者之间的差值，大于或者等于第二预设阈值，则将所述闸门开度值输入至所述预设预测模型中，得到预测闸门开度值；其中，所述预测闸门开度值表征预测的当前时间段内所述目标水电站的闸门的闸门开度；

根据所述预测闸门开度值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，在根据所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度之前，还包括：确定控制方式；其中，所述控制方式为所述目标水电站的闸门的控制方式；

根据所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度，包括：

根据所述控制方式和所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，所述控制方式为以下的任意一种：本地电动控制方式、远程电动控制方式、本地机械手摇控制方式。

一个示例中，所述方法还包括：

发送所述目标水电站的工作状态信息；其中，所述工作状态信息表征所述目标水电站的工作状态；所述目标水电站的工作状态包括所述目标水电站的水利数据、闸门开度和电机运行状态；所述电机运行状态表征所述目标水电站的闸门电机是否处于正常状态或者异常状态。

一个示例中，所述水利数据包括流速数据和电机数据。

第二方面，本申请提供一种应用于调整闸门开度的模型训练方法，所述方法包括：

获取目标水电站的待训练数据；其中，所述待训练数据为预设时间段内所述目标水电站的水利数据，所述水利数据包括流量数据和闸门开度数据；

对所述待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据；

根据所述检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到所述预设预测模型；其中，所述预设预测模型用于对如第一方面所述的方法中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

一个示例中，对所述待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据，包括：

根据所述待训练数据，确定所述待训练数据所对应的自相关系数和偏自相关系数；其中，所述自相关系数表征所述待训练数据中任意两个不同时刻对应的数据之间的相关程度；所述偏自相关系数为表征所述待训练数据中任意两个相邻时刻对应的数据之间的相关程度；

根据所述自相关系数和所述偏自相关系数，对所述待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

一个示例中，根据所述自相关系数和所述偏自相关系数，对所述待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据，包括：

若确定所述待训练数据检验不通过，则对所述待训练数据进行差分转换处理，得到转换后的待训练数据；并将所述转换后的待训练数据确定为所述检验后的待训练数据。

一个示例中，所述待训练数据具有实际水利数据；其中，所述实际水利数据为实际的所述目标水电站的水利数据；

根据所述检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到所述预设预测模型，包括：

将所述检验后的待训练数据中的流量数据，输入至所述初始模型，得到所述初始模型所对应的预测水利数据和训练后的初始模型；其中，所述预测水利数据为预测的所述目标水电站的水利数据；

根据所述预测水利数据和所述实际水利数据，确定残差数据；其中，所述残差数据包括所述预测水利数据和所述实际水利数据二者之间的差值；

根据所述残差数据，对所述训练后的初始模型进行优化，得到所述预设预测模型。

第三方面，本申请提供一种闸门开度的调整装置，包括：

第一获取单元，用于获取目标水电站的水利数据；其中，所述水利数据为预设时间段内所述目标水电站的水利数据；

第一确定单元，用于根据所述水利数据中的流速数据，确定所述目标水电站的流量值；其中，所述流速数据为预设时间段内所述目标水电站的水流流速，所述流量值表征预设时间段内所述目标水电站的水流流量；

第一预测单元，用于若确定所述流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将所述流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，所述预测流量值表征预测的当前时间段内所述目标水电站的水流流量；

第一调整单元，用于根据所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，在所述第一获取单元用于获取目标水电站的水利数据之后，还包括：

第二获取单元，用于获取所述水利数据中的电机数据；其中，所述电机数据为预设时间段内所述目标水电站的闸门电机的电机数据；

第二确定单元，用于根据所述电机数据，确定闸门开度值；其中，所述闸门开度值表征所述预设时间段内所述目标水电站的闸门的闸门开度；

第二预测单元，用于若确定所述闸门开度值与预设闸门开度值二者之间的差值，大于或者等于第二预设阈值，则将所述闸门开度值输入至所述预设预测模型中，得到预测闸门开度值；其中，所述预测闸门开度值表征预测的当前时间段内所述目标水电站的闸门的闸门开度；

第二调整单元，用于根据所述预测闸门开度值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，在所述第一调整单元用于根据所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度之前，还包括：第三确定单元，用于确定控制方式；其中，所述控制方式为所述目标水电站的闸门的控制方式；

所述第一调整单元，包括：

调整模块，用于根据所述控制方式和所述预测流量值，调整所述目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，所述控制方式为以下的任意一种：本地电动控制方式、远程电动控制方式、本地机械手摇控制方式。

一个示例中，所述装置还包括：

发送单元，用于发送所述目标水电站的工作状态信息；其中，所述工作状态信息表征所述目标水电站的工作状态；所述目标水电站的工作状态包括所述目标水电站的水利数据、闸门开度和电机运行状态；所述电机运行状态表征所述目标水电站的闸门电机是否处于正常状态或者异常状态。

一个示例中，所述水利数据包括流速数据和电机数据。

第四方面，本申请提供一种应用于调整闸门开度的模型训练装置，包括：

获取单元，用于获取目标水电站的待训练数据；其中，所述待训练数据为预设时间段内所述目标水电站的水利数据，所述水利数据包括流量数据和闸门开度数据；

检验单元，用于对所述待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据；

训练单元，用于根据所述检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到所述预设预测模型；其中，所述预设预测模型用于对如第三方面所述的装置中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

一个示例中，所述检验单元，包括：

第一确定模块，用于根据所述待训练数据，确定所述待训练数据所对应的自相关系数和偏自相关系数；其中，所述自相关系数表征所述待训练数据中任意两个不同时刻对应的数据之间的相关程度；所述偏自相关系数为表征所述待训练数据中任意两个相邻时刻对应的数据之间的相关程度；

检验模块，用于根据所述自相关系数和所述偏自相关系数，对所述待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

一个示例中，所述检验模块，包括：

转换子模块，用于若确定所述待训练数据检验不通过，则对所述待训练数据进行差分转换处理，得到转换后的待训练数据；

确定子模块，用于将所述转换后的待训练数据确定为所述检验后的待训练数据。

一个示例中，所述待训练数据具有实际水利数据；其中，所述实际水利数据为实际的所述目标水电站的水利数据；

所述训练单元，包括：

生成模块，用于将所述检验后的待训练数据中的流量数据，输入至所述初始模型，得到所述初始模型所对应的预测水利数据和训练后的初始模型；其中，所述预测水利数据为预测的所述目标水电站的水利数据；

第二确定模块，用于根据所述预测水利数据和所述实际水利数据，确定残差数据；其中，所述残差数据包括所述预测水利数据和所述实际水利数据二者之间的差值；

训练模块，用于根据所述残差数据，对所述训练后的初始模型进行优化，得到所述预设预测模型。

第五方面，本申请提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面和第二方面所述的方法。

第六方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现第一方面和第二方面所述的方法。

第七方面，本申请提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面和第二方面所述的方法。

本申请提供的一种闸门开度的调整方法、装置和设备，获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据；根据水利数据中的流速数据，确定目标水电站的流量值；其中，流速数据为预设时间段内目标水电站的水流流速，流量值表征预设时间段内目标水电站的水流流量；若确定流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，预测流量值表征预测的当前时间段内目标水电站的水流流量；根据预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。通过采集目标水电站在一段时间内的水流流速数据，通过人工智能技术训练得到的深度学习模型，来预测当前目标水电站的水流流量数据，根据预测的水流流量，动态的调整水电站闸门的闸门开度，从而达对水电站进行智能运的目的，降低运维人员的运维难度。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的一种闸门开度的调整方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的另一种闸门开度的调整方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种水利终端设备的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种水利终端控制方案的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种应用于调整闸门开度的模型训练方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种应用于调整闸门开度的模型训练方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种闸门开度的调整装置的结构示意图；

图8为本申请实施例提供的另一种闸门开度的调整装置的结构示意图；

图9为本申请实施例提供的一种应用于调整闸门开度的模型训练装置的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的另一种应用于调整闸门开度的模型训练装置的结构示意图；

图11为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图；

图12为根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

随着我国基建水平提高，现在便民水利工程越做越大，如三峡大坝等大型水利工程，有效防控了洪涝灾害并且满足人们生活所需的水资源分配。为了控制水坝泄洪或截流操作，保障水电站的安全可靠运行，需要及时调整水电站闸门开度。

现有技术中，通过检测设备来检测水利的各种参数和状态数据，进行数据分析，根据分析结果，及时调整闸门开度。

一个示例中，提供一种基于水利智慧感知的遥测终端系统，包括多个遥测终端机，每个遥测终端机通过无线连接多个服务器，多个服务器布置在不同的监控中心，每个遥测终端机上还连接有：多个采集水利数据的采集设备；监拍实地状况的监控摄像机；控制润滑水有无的电磁阀；采集闸门开闭状态的限位开关；安装在遥测终端机旁边全球定位系统GPS(Global Positioning System)模块；每个服务器上连接有显示器；通过检测水利的各种参数和状态数据，针对水位状态、异物等进行安全监测，通过终端所在的系统进行分析，对水电站的设备状态进行及时的切换。

但是上述方式中，当水利数据在实时变化时，无法动态调整水电站闸门开度，进而无法降低运维人员的运维难度，无法实现水电站的智能运维。

本申请提供一种闸门开度的调整方法、装置和设备，旨在解决现有技术的如上技术问题。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图1为本申请实施例提供的一种闸门开度的调整方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

S101、获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据。

示例性地，本实施例的执行主体可以为电子设备、或者服务器、或者终端设备、或者其他可以执行本实施例的装置或设备。本实施例中以执行主体为电子设备为例进行介绍。

基于电子设备，如水利终端，可以用于水电站的闸门控制、防护控制、水位和水量监测、压力检测等，针对用户确定的目标水电站，可以设置一个水利终端的控制单元，来获取预设时间段内目标水电站的水利数据。

S102、根据水利数据中的流速数据，确定目标水电站的流量值；其中，流速数据为预设时间段内目标水电站的水流流速，流量值表征预设时间段内目标水电站的水流流量。

示例性地，基于根据获取的预设时间段内目标水电站的水利数据，从这些水利数据中提取预设时间段内该目标水电站的水流流速数据，即流速数据，根据该流速数据，基于水利终端中数据采集单元的分析处理和计算，得到预设时间段内目标水电站的水流流量，即流量值。

一个示例中，水利终端从流量计或流量板处获取水利数据，流量计或流量板安装地点选择在闸门下游水流平稳处，基于水利终端的流量闭环控制模式，在此模式下，水利终端的采集任务为通过采集板采集水流瞬时流速，或者初次调整后的流量稳定时间内的稳定的水流流速，然后根据不同情况下的算法计算出实时瞬时流量，即目标水电站的流量值。

S103、若确定流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，预测流量值表征预测的当前时间段内目标水电站的水流流量。

示例性地，水电站的闸门的调整之初，会基于人工经验，设定一个预设的当前时间段内目标水电站的水流流量，即预设流量值，以及预先设计一个流量控制误差值，即第一预设阈值，基于计算得到预设时间段内目标水电站的水流流量，即流量值，将流量值和预设流量值进行差值计算，得到这两者之间的差值，将该差值取绝对值，将该差值绝对值与第一预设阈值进行比较，若确定该差值绝对值大于或者等于第一预设阈值，则说明目前的水电站的水流流量需要进行控制，为了更准确且及时的调整闸门开度来控制水流流量，需要调取预设的预测模型，比如基于时序的神经网络模型，并将当前时间段内目标水电站的水流流量，即流量值，输入至预设预测模型中，该预测模型对输入的流量数据进行分析比对，输出该目标水电站的预测流量值，可以预测出当前时间段内目标水电站的水流流量。

S104、根据预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

示例性地，根据预测出当前时间段内目标水电站的水流流量，基于记录的闸位与流量变化关系，推算当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度值，根据预测的当前时间段内目标水电站的闸门开度值，可以基于水利终端的触屏人工设置或者水利中终端系统自动设置下一次目标水电站的闸门的闸门开度值，水利终端设置的闸门控制模块，根据该设定闸门开度值，来控制目标水电站的闸门的上升、下降或者停止，进而调整目标水电站的闸门的闸门开度值，达到动态调整闸门开度值的目的，对水电站进行智能运维，降低运维人员的运维难度。

本实施例中，获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据；根据水利数据中的流速数据，确定目标水电站的流量值；其中，流速数据为预设时间段内目标水电站的水流流速，流量值表征预设时间段内目标水电站的水流流量；若确定流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，预测流量值表征预测的当前时间段内目标水电站的水流流量；根据预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。通过采集目标水电站在一段时间内的水流流速数据，通过人工智能技术训练得到的深度学习模型，来预测当前目标水电站的水流流量数据，根据预测的水流流量，动态的调整水电站闸门的闸门开度，从而达对水电站进行智能运的目的，降低运维人员的运维难度。

图2为本申请实施例提供的另一种闸门开度的调整方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：

S201、获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据。

一个示例中，水利数据包括流速数据和电机数据。

示例性地，本实施例的执行主体可以为电子设备、或者服务器、或者终端设备、或者其他可以执行本实施例的装置或设备。本实施例中以执行主体为电子设备为例进行介绍。

基于电子设备，如水利终端，可以用于水电站的闸门控制、防护控制、水位和水量监测、压力检测等，针对用户确定的目标水电站，可以设置一个水利终端的采集单元，来获取预设时间段内目标水电站的水利数据，其中，水利数据包括水电站的流速数据和电机数据。

一个示例中，图3为本申请实施例提供的一种水利终端设备的结构示意图，如图3所示，基于电子设备，如水利终端，包括闸门控制单元、水位流量采集单元、闸门开度检测单元、太阳能动力单元和5G通信单元、显示单元、报警单元等，闸门控制单元主要负责闸门的核心控制；水位流量采集单元实时采集渠道流量并上传给上位机；闸门开度检测单元实时采集闸门提升高度；太阳能动力单元采用节能环保的太阳能供电和65AH以上的高性免维护蓄电池(-40℃～70℃各种环境适应)，大大节省了电力投资成本，为系统提供了稳定的电源；5G通信单元代替了原有的光纤通讯，减少了投资成本，通信成本极低，及时可靠地对数据进行无线传输；报警单元包括指示灯和报警器；显示单元主要是显示屏；元，可以用于水位和水量监测，针对用户确定的目标水电站，该水利终端采用μC/OS-II操作系统，部署采集任务，主要采集水位计信息、采集板信息、太阳能控制器信息和电机编码器信息，基于水利终端的水位流量采集单元和闸门开度检测单元，获取预设时间段内目标水电站的水利数据，其中，水利数据包括水电站的流速数据和电机数据。值得说明的是，该水利终端对安全性的要求，采用太阳能供电和高性能聚合物电池，为闸门提供了可靠电源，系统可24小时处于待机状态；具有电源过低、过高预警功能，在预警时进行报警并禁止对闸门进行操作；系统通过上下限位保护、卡死保护、电机扭矩保护等对闸门安全进行保护。

在步骤S201之后，可以执行步骤S202或者步骤S206。

S202、获取水利数据中的电机数据；其中，电机数据为预设时间段内目标水电站的闸门电机的电机数据。

示例性地，在步骤S201之后，根据获取的预设时间段内目标水电站的水利数据，从这些水利数据中提取预设时间段内该目标水电站的闸门电机的电机数据，即电机数据。

一个示例中，基于水利终端的闸门开度检测单元获取的预设时间段内目标水电站的水利数据，基于水利终端的开度闭环模式，从这些水利数据中提取预设时间段内该目标水电站的闸门电机的电机数据，即电机数据，比如，采集电机编码器值，包括编码器测量到的磁极位置和伺服电机转角及转速。

S203、根据电机数据，确定闸门开度值；其中，闸门开度值表征预设时间段内目标水电站的闸门的闸门开度。

示例性地，根据获取的预设时间段内该目标水电站的闸门电机的电机数据，基于水利终端中数据采集单元的分析处理和计算，得到预设时间段内目标水电站的电机闸门的闸门开度值，即闸门开度值。

一个示例中，水利终端根据获取的预设时间段内该目标水电站的闸门电机的电机数据基于水利终端的开度闭环控制模式，在此模式下，水利终端的采集任务采集任务采集电机编码器值，计算出实时开度值。

S204、若确定闸门开度值与预设闸门开度值二者之间的差值，大于或者等于第二预设阈值，则将闸门开度值输入至预设预测模型中，得到预测闸门开度值；其中，预测闸门开度值表征预测的当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度。

示例性地，水电站的闸门的调整之初，会基于人工经验，设定一个预设的当前时间段内目标水电站的闸门开度值，即预设闸门开度值，以及预先设计一个闸门开度控制误差值，即第二预设阈值，基于计算得到预设时间段内目标水电站的闸门开度值，将闸门开度值和预设闸门开度值进行差值计算，得到这两者之间的差值，将该差值取绝对值，将该差值绝对值与第二预设阈值进行比较，若确定该差值绝对值大于或者等于第二预设阈值，则说明目前的水电站的闸门开度值需要进行控制，为了更准确且及时的调整闸门开度来控制水流流量，需要调取预设的预测模型，比如基于时序的神经网络模型，并将当前时间段内目标水电站的闸门开度值，输入至预设预测模型中，该预测模型对输入的闸门开度值进行分析比对，输出该目标水电站的预测闸门开度值，可以预测出当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度值。

S205、根据预测闸门开度值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

示例性地，根据预测出当前时间段内目标水电站的闸门开度值，可以基于水利终端的触屏人工设置或者水利中终端系统自动设置下一次目标水电站的闸门的闸门开度值，水利终端设置的闸门控制模块，根据该设定闸门开度值，来控制目标水电站的闸门的上升、下降或者停止，进而调整目标水电站的闸门的闸门开度值，达到动态调整闸门开度值的目的，对水电站进行智能运维，降低运维人员的运维难度。

S206、根据水利数据中的流速数据，确定目标水电站的流量值；其中，流速数据为预设时间段内目标水电站的水流流速，流量值表征预设时间段内目标水电站的水流流量。

示例性地，在步骤S201之后，基于根据获取的预设时间段内目标水电站的水利数据，从这些水利数据中提取预设时间段内该目标水电站的水流流速数据，即流速数据，根据该流速数据，基于水利终端中数据采集单元的分析处理和计算，得到预设时间段内目标水电站的水流流量，即流量值。

S207、若确定流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，预测流量值表征预测的当前时间段内目标水电站的水流流量。

示例性地，本步骤可以参见上述步骤S103，此处不再赘述。

S208、确定控制方式；其中，控制方式为目标水电站的闸门的控制方式。

一个示例中，控制方式为以下的任意一种：本地电动控制方式、远程电动控制方式、本地机械手摇控制方式。

示例性地，目标水电站的闸门的开启和关闭支持本地电动控制方式、远程电动控制以及本地机械手摇控制三种控制方式中的一种，根据用户的需求，确定目标水电站的闸门的控制方式。

一个示例中，图4为本申请实施例提供的一种水利终端控制方案的结构示意图，如图4所示，根据用户需求，终端通电后即默认为远程控制，此时的水利终端控制方案包括管理与应用系统与水利终端，管理与应用系统是水利终端控制系统平台，可通过系统平台远程对闸门进行控制，负责现场数据等的收集处理；水利终端比如水芯系列终端，可现场通过水利终端进行闸门控制等操作，汇总现场数据，再发送给系统平台。

S209、根据控制方式和预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

示例性地，根据预测出当前时间段内目标水电站的水流流量，基于记录的闸位与流量变化关系，推算当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度值，根据预测的当前时间段内目标水电站的闸门开度值，可以基于水利终端的触屏人工设置或者水利中终端系统自动设置下一次目标水电站的闸门的闸门开度值，基于确定的水电站闸门的控制方式，比如，远程控制，将该设定闸门开度值发送至水利终端的闸门控制模块，根据该模块的远程控制指令，来控制目标水电站的闸门的上升、下降或者停止，进而调整目标水电站的闸门的闸门开度值，达到动态调整闸门开度值的目的，对水电站进行智能运维，降低运维人员的运维难度。

一个示例中，根据预测出当前时间段内目标水电站的水流流量，基于远程操控设定一个目标流量，闸门自动识别达到设定调控目标流量，控制目标水电站的闸门的上升、下降或者停止，进而调整目标水电站的闸门的闸门开度值，达到动态调整闸门开度值的目的，对水电站进行智能运维，降低运维人员的运维难度。

S210、发送目标水电站的工作状态信息；其中，工作状态信息表征目标水电站的工作状态；目标水电站的工作状态包括目标水电站的水利数据、闸门开度和电机运行状态；电机运行状态表征目标水电站的闸门电机是否处于正常状态或者异常状态。

示例性地，基于水利终端设备，为了监测目标水电站的工作状态，该设备中的应用软件部分可以部署一个显示任务，宁将该显示任务应用于该水利终端设备中的显示单元中，基于水利终端设备获取的目标水电站的工作状态信息，包括水利终端设备采集单元获取的目标水电站的水利数据、闸门开度和电机运行状态，将该目标水电站的工作状态信息发送至该水利终端设备中的显示单元，或者与该水利终端设备连接的用户应用软件中，其中，电机运行状态表征目标水电站的闸门电机是否处于正常状态或者异常状态，并且根据显示单元显示的工作状态信息，用户可以判断水单站工作是否异常，若出现异常，可以基于该水利终端设备中的报警单元，发出报警。

本实施例中，在上述实施例的基础上，获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据；获取水利数据中的电机数据；其中，电机数据为预设时间段内目标水电站的闸门电机的电机数据；根据电机数据，确定闸门开度值；其中，闸门开度值表征预设时间段内目标水电站的闸门的闸门开度；若确定闸门开度值与预设闸门开度值二者之间的差值，大于或者等于第二预设阈值，则将闸门开度值输入至预设预测模型中，得到预测闸门开度值；其中，预测闸门开度值表征预测的当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度；根据预测闸门开度值，调整目标水电站的闸门的闸门开度；发送目标水电站的工作状态信息；其中，工作状态信息表征目标水电站的工作状态；目标水电站的工作状态包括目标水电站的水利数据、闸门开度和电机运行状态；电机运行状态表征目标水电站的闸门电机是否处于正常状态或者异常状态。通过采集近期时间段内目标水电站的闸门电机的电机数据，基于预设的预测模型，对数据进行分析，预测出当前当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度，根据预测结果，调整目标水电站的闸门的闸门开度值，达到动态调整闸门开度值的目的，对水电站进行智能运维，降低运维人员的运维难度。

图5为本申请实施例提供的一种应用于调整闸门开度的模型训练方法的流程示意图，如图5所示，该方法包括：

S301、获取目标水电站的待训练数据；其中，待训练数据为预设时间段内目标水电站的水利数据，水利数据包括流量数据和闸门开度数据。

示例性地，本实施例的执行主体可以为电子设备、或者服务器、或者终端设备、或者其他可以执行本实施例的装置或设备。本实施例中以执行主体为电子设备为例进行介绍。

基于电子设备，网络设备，如水利终端，可以用于水电站的闸门控制、防护控制、水位和水量监测、压力检测等，针对用户确定的目标水电站，可以设置一个水利终端的采集单元，来获取预设时间段内目标水电站的水利数据，即待训练数据，其中，水利数据包括流量数据和闸门开度数据。

S302、对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

示例性地，为了得到准确的数据，根据采集的待训练的目标水电站的水利数据，对待训练的目标水电站的水利数据进行白噪声检验，得到检验后的待训练水利数据，用于模型训练。

S303、根据检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到预设预测模型；其中，预设预测模型用于对如闸门开度的调整方法中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

示例性地，调用预先设置的初始预测模型，将检验后的待训练的水利数据，输出至初始预测模型中，对初始预测模型进行训练，得到预设预测模型，用于对闸门开度的调整方法中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

本实施例中，获取目标水电站的待训练数据；其中，待训练数据为预设时间段内目标水电站的水利数据，水利数据包括流量数据和闸门开度数据；对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据；根据检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到预设预测模型；其中，预设预测模型用于对如闸门开度的调整方法中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。通过采集目标水电站的水利数据，用于训练模型，根据训练后的预测模型，来预测当前目标水电站的水利数据，进而根据预测结果，进行闸门开度的调整。

图6为本申请实施例提供的另一种应用于调整闸门开度的模型训练方法的流程示意图，如图6所示，该方法包括：

S401、获取目标水电站的待训练数据；其中，待训练数据为预设时间段内目标水电站的水利数据，水利数据包括流量数据和闸门开度数据。

示例性地，本步骤可以参见步骤S301，不再赘述。

S402、根据待训练数据，确定待训练数据所对应的自相关系数和偏自相关系数；其中，自相关系数表征待训练数据中任意两个不同时刻对应的数据之间的相关程度；偏自相关系数为表征待训练数据中任意两个相邻时刻对应的数据之间的相关程度。

示例性地，根据采集的待训练的目标水电站的水利数据，计算该数据的自相关系数、偏自相关系数，绘制自相关图和偏自相关图，可以得知待训练水利数据中任意两个不同时刻对应的数据之间的相关程度，以及待训练水利数据中任意两个相邻时刻对应的数据之间的相关程度，以及来进行数据检验。

S403、根据自相关系数和偏自相关系数，对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

一个示例中，步骤S403包括：若确定待训练数据检验不通过，则对待训练数据进行差分转换处理，得到转换后的待训练数据；并将转换后的待训练数据确定为检验后的待训练数据。

示例性地，根据计算所得的待训练水利数据所得的自相关系数、偏自相关系数，绘制自相关图和偏自相关图，主要是通过序列自相关图和偏自相关图来观察序列的分布是否始终围绕一个常数上下浮动，依此判断是否为平稳非白噪序列，若该待训练水利数据为平稳序列，则确定该待训练水利数据检验通过，得到检验后的数据，若该数据为通过检验，为非平稳数据序列，则通过差分的方式将其先转化为平稳序列，得到检验后的待训练水利数据，用于进一步的模型训练。

S404、将检验后的待训练数据中的流量数据，输入至初始模型，得到初始模型所对应的预测水利数据和训练后的初始模型；其中，预测水利数据为预测的目标水电站的水利数据。

一个示例中，待训练数据具有实际水利数据；其中，实际水利数据为实际的目标水电站的水利数据。

示例性地，根据所采集的预设时间段内目标水电站的水利数据，可以分析得到实际的实际水利数据，即实际的目标水电站的水利数据。

进一步地，调用预先设置的初始网络质量预测模型，再选择模型时，通过自相关图和偏自相关图进行模型选型和定阶，如下表1所示。

表1模型选型参数表

将处理之后的待训练的特征数据，输出至初始预测模型中，比如自回归滑动平均模ARMA(Autoregressive moving average model)，得到预测的目标水电站的水利数据。

S405、根据预测水利数据和实际水利数据，确定残差数据；其中，残差数据包括预测水利数据和实际水利数据二者之间的差值。

示例性地，为了得到预测准确的模型，根据得到的预测水利数据和实际水利数据，计算预测水利数据和实际水利数据二者之间的差值，得到残差数据，进而进行模型优化。

S406、根据残差数据，对训练后的初始模型进行优化，得到预设预测模型。

示例性地，将预测水利数据和实际水利数据这两者对应的残差数据，对初始鉴定模型进行优化，优化初始预测模型的参数，比如，根据模型的赤池信息准则AIC(Akaikeinformation criterion)以及贝叶斯信息准则BIC(Bayesian Information Criterion)来确定，能够弥补自相关图和偏自相关图定阶的主观性，AIC准则是拟合精度和参数个数的加权函数：AIC＝2k-2lnL，BIC准则：BIC＝lnn*k-2lnL；其中，n为数据数量个数，k为模型中参数的个数；n、k为大于等于1的整数；L为模型的极大似然函数，其中，AIC和BIC的值都是越小越好，得到最优的预设预测模型，用于对闸门开度的调整方法中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

本实施例中，在上述实施例的基础上，根据待训练数据，确定待训练数据所对应的自相关系数和偏自相关系数；其中，自相关系数表征待训练数据中任意两个不同时刻对应的数据之间的相关程度；偏自相关系数为表征待训练数据中任意两个相邻时刻对应的数据之间的相关程度；根据自相关系数和偏自相关系数，对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据；将检验后的待训练数据中的流量数据，输入至初始模型，得到初始模型所对应的预测水利数据和训练后的初始模型；其中，预测水利数据为预测的目标水电站的水利数据；根据预测水利数据和实际水利数据，确定残差数据；其中，残差数据包括预测水利数据和实际水利数据二者之间的差值；根据残差数据，对训练后的初始模型进行优化，得到预设预测模型。通过对采集到的待训练的水利数据进行检验转换处理，进一步提高待训练数据的数据质量，进而提高预测模型的准确性；基于待训练数据对初始预测模型的多次训练和模型优化，得到预设预测模型，来预测当前目标水电站的水利数据，进而根据预测结果，进行闸门开度的调整。

图7为本申请实施例提供的一种闸门开度的调整装置的结构示意图，如图7所示，该装置500包括：

第一获取单元501，用于获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据。

第一确定单元502，用于根据水利数据中的流速数据，确定目标水电站的流量值；其中，流速数据为预设时间段内目标水电站的水流流速，流量值表征预设时间段内目标水电站的水流流量。

第一预测单元503，用于若确定流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，预测流量值表征预测的当前时间段内目标水电站的水流流量。

第一调整单元504，用于根据预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

本实施例的装置，可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。

图8为本申请实施例提供的另一种闸门开度的调整装置的结构示意图，如图8所示，该装置600包括：

第一获取单元601，用于获取目标水电站的水利数据；其中，水利数据为预设时间段内目标水电站的水利数据。

第一确定单元602，用于根据水利数据中的流速数据，确定目标水电站的流量值；其中，流速数据为预设时间段内目标水电站的水流流速，流量值表征预设时间段内目标水电站的水流流量。

第一预测单元603，用于若确定流量值与预设流量值二者之间的差值，大于或者等于第一预设阈值，则将流量值输入至预设预测模型中，得到预测流量值；其中，预测流量值表征预测的当前时间段内目标水电站的水流流量。

第一调整单元604，用于根据预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，在第一获取单元601用于获取目标水电站的水利数据之后，还包括：

第二获取单元605，用于获取水利数据中的电机数据；其中，电机数据为预设时间段内目标水电站的闸门电机的电机数据。

第二确定单元606，用于根据电机数据，确定闸门开度值；其中，闸门开度值表征预设时间段内目标水电站的闸门的闸门开度。

第二预测单元607，用于若确定闸门开度值与预设闸门开度值二者之间的差值，大于或者等于第二预设阈值，则将闸门开度值输入至预设预测模型中，得到预测闸门开度值；其中，预测闸门开度值表征预测的当前时间段内目标水电站的闸门的闸门开度。

第二调整单元608，用于根据预测闸门开度值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，在第一调整单元604用于根据预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度之前，还包括：第三确定单元609，用于确定控制方式；其中，控制方式为目标水电站的闸门的控制方式。

第一调整单元604，包括：

调整模块6041，用于根据控制方式和预测流量值，调整目标水电站的闸门的闸门开度。

一个示例中，控制方式为以下的任意一种：本地电动控制方式、远程电动控制方式、本地机械手摇控制方式。

一个示例中，装置600还包括：

发送单元610，用于发送目标水电站的工作状态信息；其中，工作状态信息表征目标水电站的工作状态；目标水电站的工作状态包括目标水电站的水利数据、闸门开度和电机运行状态；电机运行状态表征目标水电站的闸门电机是否处于正常状态或者异常状态。

一个示例中，水利数据包括流速数据和电机数据。

本实施例的装置，可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。

图9为本申请实施例提供的一种应用于调整闸门开度的模型训练装置的结构示意图，如图9所示，该装置700包括：

获取单元701，用于获取目标水电站的待训练数据；其中，待训练数据为预设时间段内目标水电站的水利数据，水利数据包括流量数据和闸门开度数据。

检验单元702，用于对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

训练单元703，用于根据检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到预设预测模型；其中，预设预测模型用于对如第三方面的装置中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

本实施例的装置，可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。

图10为本申请实施例提供的另一种应用于调整闸门开度的模型训练装置的结构示意图，如图10所示，该装置800包括：

获取单元801，用于获取目标水电站的待训练数据；其中，待训练数据为预设时间段内目标水电站的水利数据，水利数据包括流量数据和闸门开度数据。

检验单元802，用于对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

训练单元803，用于根据检验后的待训练数据，对初始模型进行训练，得到预设预测模型；其中，预设预测模型用于对如第三方面的装置中的水利数据进行处理，得到预测的水利数据后进行闸门开度的调整。

一个示例中，检验单元802，包括：

第一确定模块8021，用于根据待训练数据，确定待训练数据所对应的自相关系数和偏自相关系数；其中，自相关系数表征待训练数据中任意两个不同时刻对应的数据之间的相关程度；偏自相关系数为表征待训练数据中任意两个相邻时刻对应的数据之间的相关程度；

检验模块8022，用于根据自相关系数和偏自相关系数，对待训练数据进行检验，得到检验后的待训练数据。

一个示例中，检验模块8022，包括：

转换子模块，用于若确定待训练数据检验不通过，则对待训练数据进行差分转换处理，得到转换后的待训练数据；

确定子模块，用于将转换后的待训练数据确定为检验后的待训练数据。

一个示例中，待训练数据具有实际水利数据；其中，实际水利数据为实际的目标水电站的水利数据。

训练单元803，包括：

生成模块8031，用于将检验后的待训练数据中的流量数据，输入至初始模型，得到初始模型所对应的预测水利数据和训练后的初始模型；其中，预测水利数据为预测的目标水电站的水利数据；

第二确定模块8032，用于根据预测水利数据和实际水利数据，确定残差数据；其中，残差数据包括预测水利数据和实际水利数据二者之间的差值；

训练模块8033，用于根据残差数据，对训练后的初始模型进行优化，得到预设预测模型。

本实施例的装置，可以执行上述方法中的技术方案，其具体实现过程和技术原理相同，此处不再赘述。

图11为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图11所示，电子设备900包括：存储器91，处理器92；存储器91，用于存储处理器92可执行指令的存储器。

其中，处理器92被配置为执行如上述实施例提供的方法。

终端设备还包括接收器93和发送器94。接收器93用于接收其他设备发送的指令和数据，发送器94用于向外部设备发送指令和数据。

图12是根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图，该设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

电子设备1000可以包括以下一个或多个组件：处理组件1002，存储器1004，电源组件1006，多媒体组件1008，音频组件1010，输入/输出接口1012，传感器组件1014，以及通信组件1016。

处理组件1002通常控制电子设备1000的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1002可以包括一个或多个处理器1020来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件1002可以包括一个或多个模块，便于处理组件1002和其他组件之间的交互。例如，处理组件1002可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件10010和处理组件1002之间的交互。

存储器1004被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备1000的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备1000上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1004可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器，电可擦除可编程只读存储器，可擦除可编程只读存储器，可编程只读存储器，只读存储器，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1006为电子设备1000的各种组件提供电力。电源组件1006可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备1000生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1008包括在电子设备1000和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器和触摸面板。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件10010包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备1000处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件1010被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1010包括一个麦克风，当电子设备1000处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1004或经由通信组件1016发送。在一些实施例中，音频组件1010还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

输入/输出接口1012为处理组件1002和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件1014包括一个或多个传感器，用于为电子设备1000提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1014可以检测到电子设备1000的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为电子设备1000的显示器和小键盘，传感器组件1014还可以检测电子设备1000或电子设备1000一个组件的位置改变，用户与电子设备1000接触的存在或不存在，电子设备1000方位或加速/减速和电子设备1000的温度变化。传感器组件1014可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件1014还可以包括光传感器，如图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件1014还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件1016被配置为便于电子设备1000和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备1000可以接入基于通信标准的无线网络。在一个示例性实施例中，通信组件1016经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件1016还包括近场通信模块，以促进短程通信。例如，在近场通信模块可基于射频识别技术，红外数据协会技术，超宽带技术，蓝牙技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，电子设备1000可以被一个或多个应用专用集成电路、数字信号处理器、数字信号处理设备、可编程逻辑器件、现场可编程门阵列、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器1004，上述指令可由电子设备1000的处理器1020执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是随机存取存储器、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本申请实施例还提供了一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。