本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)水資源動態(tài)核量，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、通過對大規(guī)模、多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性處理和分析，準(zhǔn)確、實(shí)時地評估和預(yù)測水資源的狀況和變化趨勢。在現(xiàn)代社會，水資源的管理和分配面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，特別是在全球氣候變化、人口增長和城市化快速推進(jìn)的背景下，水資源的短缺和過度利用問題日益嚴(yán)重。在城市供水系統(tǒng)中，可以通過實(shí)時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，優(yōu)化供水網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行效率，降低漏水率和能耗。然而，傳統(tǒng)的一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法存在著對城市時空供水分布分析不精確以及對異常狀態(tài)下的供水結(jié)算誤差較大的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要提供一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法，所述方法包括以下步驟：

3、步驟s1：通過傳感器進(jìn)行水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)采集，得到水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)；對水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)進(jìn)行時空模式識別，得到水資源時空模式數(shù)據(jù)；

4、步驟s2：根據(jù)水資源用量時空模式數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量異常檢測，得到區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)；對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性分析，得到區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)；根據(jù)區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量突發(fā)增量計算，得到用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：根據(jù)節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)識別，得到異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)；對異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式分類，得到管道異常模式分類數(shù)據(jù)，其中管道異常模式分類數(shù)據(jù)包括物理故障模式數(shù)據(jù)和監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)；根據(jù)物理故障模式數(shù)據(jù)進(jìn)行水資源損失量化，得到物理故障水資源損失數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備性能損失評估，得到設(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)；根據(jù)設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償，得到用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：根據(jù)物理故障水資源損失數(shù)據(jù)以及用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)進(jìn)行水資源動態(tài)核量策略制定，得到水資源動態(tài)核量策略，并將水資源動態(tài)核量策略發(fā)送至云平臺，以執(zhí)行水資源動態(tài)核量作業(yè)。

8、本發(fā)明通過傳感器等設(shè)備實(shí)時采集水資源的使用數(shù)據(jù)，包括不同時間段和不同區(qū)域的用水量，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對水資源的實(shí)時用量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和模式識別。這一步驟可以幫助識別出不同時間和空間維度上的用水模式，例如日常用水模式、節(jié)假日用水模式、季節(jié)性變化，基于識別出的時空模式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以自動檢測出異常的用水量情況。這些異常表現(xiàn)為突然的增加或減少，與預(yù)期的用水模式不符，分析不同區(qū)域之間的用水量數(shù)據(jù)，找出它們之間的空間相關(guān)性。這可以幫助確定是否存在集中的異常區(qū)域，或者某些區(qū)域的異常是否影響到相鄰區(qū)域，根據(jù)空間相關(guān)性數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以計算出用水量的突發(fā)增量，即某個區(qū)域的用水量突然顯著增加的量級。這一計算可以幫助預(yù)測潛在的用水緊急情況或者需要特別關(guān)注的區(qū)域，系統(tǒng)通過實(shí)時數(shù)據(jù)采集和分析，能夠快速響應(yīng)用水異常情況，幫助水資源管理者及時調(diào)整水資源分配和管控措施，準(zhǔn)確識別用水異常和突發(fā)增量，有助于優(yōu)化水資源的利用效率，避免資源浪費(fèi)和供需不平衡，特別是在自然災(zāi)害或人為災(zāi)害情況下，能夠通過數(shù)據(jù)分析提前預(yù)警并進(jìn)行相應(yīng)的救災(zāi)和保護(hù)措施，保障水資源安全。通過分析節(jié)點(diǎn)水流量的突發(fā)增量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以識別出存在異常的管道節(jié)點(diǎn)。這些異常表明管道內(nèi)部存在物理故障或者設(shè)備問題。識別出的異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)可以幫助指示哪些管道部位需要進(jìn)一步的檢查和維護(hù)。將識別出的異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)進(jìn)一步分類為物理故障模式數(shù)據(jù)。這包括諸如管道破裂、漏水等實(shí)際物理問題。另一方面，還將異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)分類為監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)，這指示出監(jiān)測設(shè)備存在的故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確或不完整。對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，評估設(shè)備性能的實(shí)際損失程度。這可以幫助確定設(shè)備故障對水資源管理的影響程度，以及其對數(shù)據(jù)精度和可靠性的影響。基于設(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以計算出由于設(shè)備監(jiān)測精度損失而導(dǎo)致的用水量統(tǒng)計損失。這些損失數(shù)據(jù)是基于實(shí)際用水量和監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的差異來計算的?；谖锢砉收夏Ｊ綌?shù)據(jù)和用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)，系統(tǒng)制定水資源動態(tài)核量策略。這個策略包括如何處理物理故障引起的水資源損失以及如何補(bǔ)償監(jiān)測設(shè)備性能損失所導(dǎo)致的統(tǒng)計損失。策略涉及修復(fù)管道物理故障、更換或修復(fù)監(jiān)測設(shè)備、調(diào)整數(shù)據(jù)采集頻率或精度等措施，以確保水資源管理的準(zhǔn)確性和效率。制定好的水資源動態(tài)核量策略將被發(fā)送至云平臺執(zhí)行。這可以是自動化的過程，通過云計算和遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時的核量和調(diào)整。系統(tǒng)能夠及時識別管道和監(jiān)測設(shè)備的異常，有助于快速反應(yīng)和修復(fù)，減少水資源損失和管理成本?；谠敿?xì)的異常分類和評估數(shù)據(jù)，可以制定更精準(zhǔn)的管道維護(hù)和設(shè)備更換策略，提升設(shè)備利用率和服務(wù)壽命。通過準(zhǔn)確捕捉和補(bǔ)償用水量統(tǒng)計損失，系統(tǒng)可以有效減少由設(shè)備故障和數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確性引起的資源浪費(fèi)。整合這些步驟可以使水資源管理更加智能化和高效，有助于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的水資源利用和管理目標(biāo)。因此，本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法，是對傳統(tǒng)的一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法做出的改進(jìn)處理，解決了傳統(tǒng)的一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法存在著對城市時空供水分布分析不精確以及對異常狀態(tài)下的供水結(jié)算誤差較大的問題，提高了對城市時空供水分布分析的精確度以及降低了異常狀態(tài)下的供水結(jié)算誤差較大的問題。

9、優(yōu)選地，步驟s1包括以下步驟：

10、步驟s11：通過傳感器進(jìn)行水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)采集，得到水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)；

11、步驟s12：對水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，得到水資源實(shí)時用量清洗數(shù)據(jù)；

12、步驟s13：對水資源實(shí)時用量清洗數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，得到水資源實(shí)時用量歸一化數(shù)據(jù)；

13、步驟s14：根據(jù)水資源實(shí)時用量歸一化數(shù)據(jù)對水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)進(jìn)行時空模式識別，得到水資源用量時空模式數(shù)據(jù)。

14、本發(fā)明通過傳感器實(shí)時獲取水資源的用量數(shù)據(jù)，包括各個時段和不同地點(diǎn)的具體用水量。確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和即時性，幫助管理者及時了解水資源的實(shí)際使用情況，支持實(shí)時決策和響應(yīng)。清洗數(shù)據(jù)可以去除數(shù)據(jù)中的異常值、錯誤數(shù)據(jù)或者噪音，確保后續(xù)分析和決策基于高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。清洗后的數(shù)據(jù)更可靠，減少了因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題而導(dǎo)致的分析偏差，提升管理決策的準(zhǔn)確性。通過歸一化處理，可以將不同傳感器、不同數(shù)據(jù)來源的水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)格式或者數(shù)值范圍內(nèi)。歸一化后的數(shù)據(jù)更易于進(jìn)行比較和分析，能夠更有效地揭示出用水量的潛在模式和趨勢?；跉w一化的數(shù)據(jù)進(jìn)行時空模式識別，可以揭示出水資源在不同時間和空間維度上的使用模式，如日常波動、季節(jié)性變化等。識別出的模式有助于預(yù)測未來的用水趨勢，支持合理規(guī)劃和調(diào)配水資源，避免供需不平衡或過度消耗。

15、優(yōu)選地，步驟s2包括以下步驟：

16、步驟s21：獲取區(qū)域歷史用水?dāng)?shù)據(jù)；

17、步驟s22：對區(qū)域歷史用水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行用水需求量波動分析，得到歷史用水量波動數(shù)據(jù)；

18、步驟s23：根據(jù)歷史用水量波動數(shù)據(jù)對區(qū)域歷史用水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)需求差異計算，得到用水量季節(jié)需求差異數(shù)據(jù)；

19、步驟s24：根據(jù)水資源用量時空模式數(shù)據(jù)對用水量季節(jié)需求差異數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量異常檢測，得到區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)；

20、步驟s25：根據(jù)水資源用量時空模式數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性分析，得到區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)；

21、步驟s26：根據(jù)區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量突發(fā)增量計算，得到用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)。

22、本發(fā)明獲取區(qū)域長期的歷史用水?dāng)?shù)據(jù)，有助于建立全面的用水行為模型和趨勢分析基礎(chǔ)。歷史數(shù)據(jù)提供了基準(zhǔn)，可以用來比較和評估當(dāng)前用水情況的變化和異常。對歷史用水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，揭示出不同時間段內(nèi)用水量的波動模式，例如日常波動、周變化或季節(jié)性波動。通過分析歷史波動數(shù)據(jù)，能夠預(yù)測未來的用水量趨勢，幫助規(guī)劃和資源調(diào)配。根據(jù)歷史用水波動數(shù)據(jù)，計算出不同季節(jié)間的用水需求差異。這有助于理解和預(yù)測不同季節(jié)對水資源需求的變化程度。識別季節(jié)性需求差異可以幫助水資源管理者制定優(yōu)化的供水計劃，以滿足不同季節(jié)的需求波動?；谒Y源用量時空模式數(shù)據(jù)，檢測出區(qū)域內(nèi)存在的用水量異常情況，如突然增加或減少的用水量。及時發(fā)現(xiàn)和響應(yīng)用水量異常，可以避免水資源浪費(fèi)或供需失衡的問題，提升水資源利用效率。分析不同區(qū)域之間用水量的空間相關(guān)性，了解各區(qū)域之間的用水量變化是否相關(guān)聯(lián)。評估不同區(qū)域間的用水量變化是否相互影響，幫助識別水資源管理策略或調(diào)整措施。根據(jù)區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)，計算出突發(fā)性增加的用水量。這有助于預(yù)測出現(xiàn)的緊急用水情況或者突發(fā)事件。提前計算和準(zhǔn)備出現(xiàn)的突發(fā)增量，有助于水資源管理者制定和實(shí)施有效的應(yīng)急響應(yīng)措施，保障供水安全和持續(xù)性。

23、優(yōu)選地，步驟s25包括以下步驟：

24、步驟s251：根據(jù)水資源用量時空模式數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量異常熱點(diǎn)時空分布分析，得到用水量異常熱點(diǎn)時空分布數(shù)據(jù)；

25、步驟s252：對用水量異常熱點(diǎn)時空分布數(shù)據(jù)進(jìn)行異?？臻g領(lǐng)域效應(yīng)分析，得到用水量異?？臻g領(lǐng)域效應(yīng)數(shù)據(jù)；

26、步驟s253：根據(jù)用水量異常空間領(lǐng)域效應(yīng)數(shù)據(jù)對用水量異常熱點(diǎn)時空分布數(shù)據(jù)進(jìn)行熱點(diǎn)異常趨勢識別，得到異常熱點(diǎn)趨勢識別數(shù)據(jù)；

27、步驟s254：根據(jù)用水量異常空間領(lǐng)域效應(yīng)數(shù)據(jù)以及異常熱點(diǎn)趨勢識別數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性分析，得到區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)。

28、本發(fā)明通過分析水資源用量時空模式數(shù)據(jù)，可以識別出區(qū)域內(nèi)的用水量異常熱點(diǎn)，即那些用水量顯著高于或低于正常水平的區(qū)域。了解這些異常熱點(diǎn)在時間和空間上的分布情況，有助于確定是否存在集中的或分散的異常現(xiàn)象，進(jìn)而采取相應(yīng)的管理措施。分析異常熱點(diǎn)時空分布數(shù)據(jù)，可以揭示出不同區(qū)域間用水異常的相互影響和空間相關(guān)性。這有助于理解不同區(qū)域間用水量異常的擴(kuò)散或聚集趨勢。識別出導(dǎo)致異常的空間領(lǐng)域效應(yīng)，例如特定地理?xiàng)l件、人口密度變化或基礎(chǔ)設(shè)施差異，為進(jìn)一步的管理和預(yù)測提供基礎(chǔ)?；谟盟慨惓？臻g領(lǐng)域效應(yīng)數(shù)據(jù)，識別出異常熱點(diǎn)的趨勢變化，例如異常的持續(xù)性、增長或衰退趨勢。及時識別出異常熱點(diǎn)的趨勢變化，有助于提前采取措施來調(diào)整供水計劃或?qū)嵤?yīng)急響應(yīng)，以應(yīng)對的用水量波動。結(jié)合異常熱點(diǎn)趨勢識別數(shù)據(jù)，進(jìn)一步分析不同區(qū)域間用水量的空間相關(guān)性。這有助于理解不同區(qū)域之間用水量變化的關(guān)聯(lián)程度，為跨區(qū)域的資源調(diào)配和應(yīng)急響應(yīng)提供依據(jù)?？臻g相關(guān)性分析為水資源管理者提供了決策支持，幫助制定更有效的資源分配策略和應(yīng)對措施，以應(yīng)對區(qū)域間復(fù)雜的用水量變化和挑戰(zhàn)。

29、優(yōu)選地，步驟s26包括以下步驟：

30、步驟s261：對區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)進(jìn)行空間異質(zhì)性評估，得到區(qū)域用水量空間異質(zhì)性數(shù)據(jù)；

31、步驟s262：根據(jù)區(qū)域用水量空間異質(zhì)性數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量異?？臻g回歸分析，得到用水量異?？臻g回歸數(shù)據(jù)；

32、步驟s263：對用水量異?？臻g回歸數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，得到用水量異?；貧w聚類數(shù)據(jù)；

33、步驟s264：根據(jù)用水量異?？臻g回歸數(shù)據(jù)以及用水量異常回歸聚類數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量突發(fā)增量計算，得到用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)。

34、本發(fā)明通過評估區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)，揭示不同區(qū)域間用水量的空間異質(zhì)性。這包括了區(qū)域間存在的地理、人口分布、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等因素導(dǎo)致的用水量差異。得到的區(qū)域用水量空間異質(zhì)性數(shù)據(jù)有助于建立后續(xù)分析的基礎(chǔ)，幫助識別出在空間上具有顯著差異的用水行為模式。利用區(qū)域用水量空間異質(zhì)性數(shù)據(jù)，對區(qū)域內(nèi)的用水量異常進(jìn)行空間回歸分析。這種分析能夠識別出空間因素對用水異常的影響程度，幫助理解不同區(qū)域內(nèi)異常的原因和驅(qū)動力。通過回歸分析，可以預(yù)測未來出現(xiàn)的用水異常情況，提前采取措施進(jìn)行管理和調(diào)整。基于用水量異?？臻g回歸數(shù)據(jù)，進(jìn)行聚類分析以識別出相似的用水量異常模式或行為類型。這種分析有助于將區(qū)域內(nèi)的用水量異常數(shù)據(jù)分類，并理解不同類別之間的共同特征和差異。為每種類別制定相應(yīng)的管理策略和應(yīng)對措施，以更精確地解決各類用水量異常問題?；谟盟慨惓？臻g回歸數(shù)據(jù)和回歸聚類數(shù)據(jù)，進(jìn)行用水量突發(fā)增量的計算。這有助于量化和評估突發(fā)事件或異常情況下的用水增量，幫助規(guī)劃和應(yīng)對突發(fā)情況的資源分配和管理。提供了對突發(fā)用水增量的預(yù)測和評估，使管理者能夠更有效地準(zhǔn)備和響應(yīng)突發(fā)事件，保障水資源的穩(wěn)定供應(yīng)和管理安全。

35、優(yōu)選地，步驟s3包括以下步驟：

36、步驟s31：對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域節(jié)點(diǎn)標(biāo)記，得到突發(fā)增量節(jié)點(diǎn)標(biāo)記數(shù)據(jù)；

37、步驟s32：根據(jù)用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)對突發(fā)增量節(jié)點(diǎn)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行不同節(jié)點(diǎn)間的水流量突發(fā)增量計算，得到節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)；

38、步驟s33：根據(jù)節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)以及突發(fā)增量節(jié)點(diǎn)標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)識別，得到異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)；

39、步驟s34：利用節(jié)點(diǎn)異常模式分類模型對異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式分類，得到管道異常模式分類數(shù)據(jù)，其中管道異常模式分類數(shù)據(jù)包括物理故障模式數(shù)據(jù)和監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)；

40、步驟s35：根據(jù)物理故障模式數(shù)據(jù)進(jìn)行物理故障節(jié)點(diǎn)定位，得到物理故障節(jié)點(diǎn)定位數(shù)據(jù)；對物理故障節(jié)點(diǎn)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行故障影響范圍評估，得到節(jié)點(diǎn)故障影響范圍評估數(shù)據(jù)；

41、步驟s36：根據(jù)節(jié)點(diǎn)故障影響范圍評估數(shù)據(jù)以及節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行水資源損失量化，得到物理故障水資源損失數(shù)據(jù)。

42、本發(fā)明根據(jù)用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)，確定存在異常的區(qū)域節(jié)點(diǎn)，并進(jìn)行標(biāo)記。這些節(jié)點(diǎn)標(biāo)記提供了在后續(xù)分析中重點(diǎn)關(guān)注的對象，有助于集中資源和注意力處理潛在問題?；谕话l(fā)增量節(jié)點(diǎn)標(biāo)記數(shù)據(jù)，計算不同節(jié)點(diǎn)間的水流量突發(fā)增量。這一步驟揭示了在異常情況下水流量的變化情況，為后續(xù)的異常識別和分析提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)，識別異常節(jié)點(diǎn)管道的狀態(tài)。這包括檢測和確認(rèn)節(jié)點(diǎn)是否出現(xiàn)了異常的水流行為，如超出正常范圍的流量或壓力變化。通過異常模式分類模型，對異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。這些分類可以涵蓋物理故障模式和監(jiān)測設(shè)備故障模式，有助于區(qū)分不同類型的異常事件，并制定相應(yīng)的應(yīng)對措施。根據(jù)物理故障模式數(shù)據(jù)，精確定位出引發(fā)異常的具體節(jié)點(diǎn)。這有助于快速響應(yīng)和準(zhǔn)確修復(fù)，以最小化服務(wù)中斷和資源浪費(fèi)。評估故障節(jié)點(diǎn)對周圍區(qū)域的影響范圍。這些數(shù)據(jù)提供了對受影響區(qū)域的了解，為規(guī)劃修復(fù)工作提供依據(jù)和優(yōu)先級。結(jié)合節(jié)點(diǎn)故障影響范圍評估數(shù)據(jù)和節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)，量化由物理故障引發(fā)的水資源損失。這些數(shù)據(jù)為成本效益分析和資源分配提供了重要的參考，有助于優(yōu)化管理和維護(hù)策略。

43、優(yōu)選地，其中節(jié)點(diǎn)異常模式分類模型的構(gòu)建步驟包括以下步驟：

44、獲取管道結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)以及傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)；

45、對管道結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)進(jìn)行水流沖刷極限承載計算，得到管道結(jié)構(gòu)極限承載數(shù)據(jù)；

46、根據(jù)管道結(jié)構(gòu)極限承載數(shù)據(jù)對管道結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)應(yīng)力極限計算，得到管道結(jié)構(gòu)應(yīng)力承載極限數(shù)據(jù)；

47、對傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)進(jìn)行濕度適應(yīng)性模擬，得到傳感器濕度適應(yīng)性模擬數(shù)據(jù)；

48、根據(jù)傳感器濕度適應(yīng)性模擬數(shù)據(jù)對傳感器結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)進(jìn)行靈敏度條件減損分析，得到傳感器靈敏度條件減損數(shù)據(jù)；

49、基于policygradient算法對管道結(jié)構(gòu)應(yīng)力承載極限數(shù)據(jù)以及傳感器靈敏度條件減損數(shù)據(jù)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，得到異常模式特性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)；

50、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對異常模式特性學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式分析模型構(gòu)建，得到節(jié)點(diǎn)異常模式分類模型。

51、本發(fā)明獲取管道的結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)，包括管道的幾何形狀、材料屬性等信息，以及傳感器的結(jié)構(gòu)設(shè)計數(shù)據(jù)，如傳感器的位置、類型、技術(shù)規(guī)格等，通過計算水流對管道的沖刷影響，確定管道在不同水流條件下的極限承載能力。這些數(shù)據(jù)反映了管道結(jié)構(gòu)在實(shí)際運(yùn)行中面臨的力學(xué)應(yīng)力。基于管道結(jié)構(gòu)的極限承載數(shù)據(jù)，計算管道結(jié)構(gòu)在應(yīng)力方面的極限能力。這些數(shù)據(jù)考慮了管道材料的力學(xué)特性和受力環(huán)境，對管道的安全性和可靠性進(jìn)行評估。通過模擬不同濕度條件下傳感器的響應(yīng)和性能表現(xiàn)，獲得傳感器在不同環(huán)境條件下的數(shù)據(jù)。分析傳感器在不同環(huán)境條件下的性能變化和靈敏度損失，這些分析幫助理解傳感器在異常環(huán)境下的表現(xiàn)。利用policygradient算法，從管道結(jié)構(gòu)的應(yīng)力承載極限數(shù)據(jù)和傳感器的靈敏度條件減損數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有效的特征表示。這些特征能夠捕捉管道和傳感器的關(guān)鍵屬性，用于后續(xù)模型的構(gòu)建。利用學(xué)習(xí)到的異常模式特性數(shù)據(jù)，構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個模型能夠識別和分類管道和傳感器的異常模式，包括物理故障和環(huán)境變化引起的問題。

52、優(yōu)選地，步驟s4包括以下步驟：

53、步驟s41：對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備故障狀態(tài)碼提取，得到設(shè)備故障狀態(tài)碼；

54、步驟s42：根據(jù)設(shè)備故障狀態(tài)碼對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備性能損失評估，得到設(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)；

55、步驟s43：根據(jù)設(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)以及監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備監(jiān)測精確損失計算，得到設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)；

56、步驟s44：根據(jù)設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償，得到用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)。

57、本發(fā)明提取監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)中的設(shè)備故障狀態(tài)碼有助于標(biāo)準(zhǔn)化故障信息，使其可被系統(tǒng)有效識別和處理。通過狀態(tài)碼，可以迅速定位到具體的設(shè)備故障類型，有助于快速反應(yīng)和修復(fù)，減少系統(tǒng)停機(jī)時間和生產(chǎn)損失。根據(jù)設(shè)備故障狀態(tài)碼，對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行性能損失評估，能夠量化設(shè)備在故障期間或異常操作下的性能影響。通過評估設(shè)備性能損失，可以優(yōu)化資源分配和維修策略，確保高效利用維修資源和降低維修成本。基于設(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)，進(jìn)行設(shè)備監(jiān)測精確損失計算，有助于評估監(jiān)測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性。通過準(zhǔn)確計算監(jiān)測精度損失，可以提升監(jiān)測系統(tǒng)對實(shí)際情況的準(zhǔn)確度，進(jìn)而改善數(shù)據(jù)分析和預(yù)測的效果。利用設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)，對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計損失補(bǔ)償，能夠修正因監(jiān)測誤差導(dǎo)致的數(shù)據(jù)不完整問題。確保用水量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、資源規(guī)劃和決策制定提供可靠的基礎(chǔ)。

58、優(yōu)選地，步驟s44包括以下步驟：

59、步驟s441：對設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)進(jìn)行精度損失量化處理，得到精度損失量化數(shù)據(jù)；

60、步驟s442：根據(jù)精度損失量化數(shù)據(jù)對設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)進(jìn)行精度損失梯度排序，得到精度損失梯度排序數(shù)據(jù)；

61、步驟s443：利用拉格朗日乘子對精度損失梯度排序數(shù)據(jù)進(jìn)行精度損失梯度約束，得到精度損失梯度約束數(shù)據(jù)；

62、步驟s444：根據(jù)精度損失梯度約束數(shù)據(jù)對精度損失梯度排序數(shù)據(jù)進(jìn)行擬牛頓條件約束計算，得到設(shè)備精度損失梯度逼近數(shù)據(jù)；

63、步驟s445：根據(jù)設(shè)備精度損失梯度逼近數(shù)據(jù)對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償，得到用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)。

64、本發(fā)明通過對設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將非結(jié)構(gòu)化或復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可量化的形式，便于后續(xù)數(shù)據(jù)分析和處理。使得不同設(shè)備或不同時間段的精度損失數(shù)據(jù)可以進(jìn)行比較和分析，有助于識別和優(yōu)化監(jiān)測系統(tǒng)中的問題點(diǎn)。根據(jù)精度損失量化數(shù)據(jù)，對監(jiān)測設(shè)備的精度損失進(jìn)行排序，可以明確哪些設(shè)備或哪些數(shù)據(jù)集的精度影響最為嚴(yán)重。幫助管理人員根據(jù)損失的嚴(yán)重程度進(jìn)行資源優(yōu)先級分配，優(yōu)先處理影響最大的設(shè)備或數(shù)據(jù)，從而提高整體監(jiān)測系統(tǒng)的效率和可靠性。利用拉格朗日乘子方法，對精度損失梯度進(jìn)行約束，可以有效控制和優(yōu)化精度損失的分布，避免過大的波動和異常情況。確保精度損失數(shù)據(jù)在可接受范圍內(nèi)波動，有助于保持監(jiān)測系統(tǒng)的穩(wěn)定性和長期可靠性。根據(jù)約束條件，采用擬牛頓方法對精度損失梯度進(jìn)行計算，進(jìn)一步優(yōu)化和逼近設(shè)備精度損失的實(shí)際情況。提高設(shè)備監(jiān)測精度的同時，減少由于監(jiān)測誤差引起的數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確性，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析和決策提供更加可信的基礎(chǔ)?；谠O(shè)備精度損失梯度逼近數(shù)據(jù)，對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計損失補(bǔ)償，修正因監(jiān)測誤差導(dǎo)致的用水量數(shù)據(jù)不完整或不準(zhǔn)確的問題。確保用水量數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)的資源規(guī)劃、決策制定和數(shù)據(jù)分析提供可靠的支持。

65、優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法，該基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量系統(tǒng)包括：

66、時空模式識別模塊，用于通過傳感器進(jìn)行水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)采集，得到水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)；對水資源實(shí)時用量數(shù)據(jù)進(jìn)行時空模式識別，得到水資源時空模式數(shù)據(jù)；

67、增量分析模塊，用于根據(jù)水資源用量時空模式數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量異常檢測，得到區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)；對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行空間相關(guān)性分析，得到區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)；根據(jù)區(qū)域用水量空間相關(guān)性數(shù)據(jù)對區(qū)域用水量異常數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量突發(fā)增量計算，得到用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)；

68、故障分類模塊，用于根據(jù)節(jié)點(diǎn)水流量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)識別，得到異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)；對異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常模式分類，得到管道異常模式分類數(shù)據(jù)，其中管道異常模式分類數(shù)據(jù)包括物理故障模式數(shù)據(jù)和監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)；根據(jù)物理故障模式數(shù)據(jù)進(jìn)行水資源損失量化，得到物理故障水資源損失數(shù)據(jù)；

69、設(shè)備精度損失補(bǔ)償模塊，用于對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備性能損失評估，得到設(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)；根據(jù)設(shè)備監(jiān)測精度損失數(shù)據(jù)對用水量突發(fā)增量數(shù)據(jù)進(jìn)行用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償，得到用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)；

70、策略制定模塊，用于根據(jù)物理故障水資源損失數(shù)據(jù)以及用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)進(jìn)行水資源動態(tài)核量策略制定，得到水資源動態(tài)核量策略，并將水資源動態(tài)核量策略發(fā)送至云平臺，以執(zhí)行水資源動態(tài)核量作業(yè)。

71、本發(fā)明的有益效果，通過傳感器等設(shè)備實(shí)時采集水資源的使用數(shù)據(jù)，包括不同時間段和不同區(qū)域的用水量，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，如機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對水資源的實(shí)時用量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和模式識別。這一步驟可以幫助識別出不同時間和空間維度上的用水模式，例如日常用水模式、節(jié)假日用水模式、季節(jié)性變化，基于識別出的時空模式數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以自動檢測出異常的用水量情況。這些異常表現(xiàn)為突然的增加或減少，與預(yù)期的用水模式不符，分析不同區(qū)域之間的用水量數(shù)據(jù)，找出它們之間的空間相關(guān)性。這可以幫助確定是否存在集中的異常區(qū)域，或者某些區(qū)域的異常是否影響到相鄰區(qū)域，根據(jù)空間相關(guān)性數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以計算出用水量的突發(fā)增量，即某個區(qū)域的用水量突然顯著增加的量級。這一計算可以幫助預(yù)測潛在的用水緊急情況或者需要特別關(guān)注的區(qū)域，系統(tǒng)通過實(shí)時數(shù)據(jù)采集和分析，能夠快速響應(yīng)用水異常情況，幫助水資源管理者及時調(diào)整水資源分配和管控措施，準(zhǔn)確識別用水異常和突發(fā)增量，有助于優(yōu)化水資源的利用效率，避免資源浪費(fèi)和供需不平衡，特別是在自然災(zāi)害或人為災(zāi)害情況下，能夠通過數(shù)據(jù)分析提前預(yù)警并進(jìn)行相應(yīng)的救災(zāi)和保護(hù)措施，保障水資源安全。通過分析節(jié)點(diǎn)水流量的突發(fā)增量數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以識別出存在異常的管道節(jié)點(diǎn)。這些異常表明管道內(nèi)部存在物理故障或者設(shè)備問題。識別出的異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)數(shù)據(jù)可以幫助指示哪些管道部位需要進(jìn)一步的檢查和維護(hù)。將識別出的異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)進(jìn)一步分類為物理故障模式數(shù)據(jù)。這包括諸如管道破裂、漏水等實(shí)際物理問題。另一方面，還將異常節(jié)點(diǎn)管道狀態(tài)分類為監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)，這指示出監(jiān)測設(shè)備存在的故障，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集不準(zhǔn)確或不完整。對監(jiān)測設(shè)備故障數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，評估設(shè)備性能的實(shí)際損失程度。這可以幫助確定設(shè)備故障對水資源管理的影響程度，以及其對數(shù)據(jù)精度和可靠性的影響?；谠O(shè)備性能損失評估數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以計算出由于設(shè)備監(jiān)測精度損失而導(dǎo)致的用水量統(tǒng)計損失。這些損失數(shù)據(jù)是基于實(shí)際用水量和監(jiān)測數(shù)據(jù)之間的差異來計算的?；谖锢砉收夏Ｊ綌?shù)據(jù)和用水量統(tǒng)計損失補(bǔ)償數(shù)據(jù)，系統(tǒng)制定水資源動態(tài)核量策略。這個策略包括如何處理物理故障引起的水資源損失以及如何補(bǔ)償監(jiān)測設(shè)備性能損失所導(dǎo)致的統(tǒng)計損失。策略涉及修復(fù)管道物理故障、更換或修復(fù)監(jiān)測設(shè)備、調(diào)整數(shù)據(jù)采集頻率或精度等措施，以確保水資源管理的準(zhǔn)確性和效率。制定好的水資源動態(tài)核量策略將被發(fā)送至云平臺執(zhí)行。這可以是自動化的過程，通過云計算和遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)實(shí)時的核量和調(diào)整。系統(tǒng)能夠及時識別管道和監(jiān)測設(shè)備的異常，有助于快速反應(yīng)和修復(fù)，減少水資源損失和管理成本?；谠敿?xì)的異常分類和評估數(shù)據(jù)，可以制定更精準(zhǔn)的管道維護(hù)和設(shè)備更換策略，提升設(shè)備利用率和服務(wù)壽命。通過準(zhǔn)確捕捉和補(bǔ)償用水量統(tǒng)計損失，系統(tǒng)可以有效減少由設(shè)備故障和數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確性引起的資源浪費(fèi)。整合這些步驟可以使水資源管理更加智能化和高效，有助于實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的水資源利用和管理目標(biāo)。因此，本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法，是對傳統(tǒng)的一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法做出的改進(jìn)處理，解決了傳統(tǒng)的一種基于大數(shù)據(jù)分析的水資源動態(tài)核量方法存在著對城市時空供水分布分析不精確以及對異常狀態(tài)下的供水結(jié)算誤差較大的問題，提高了對城市時空供水分布分析的精確度以及降低了異常狀態(tài)下的供水結(jié)算誤差較大的問題。