CN119539469A 基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法及装置 （湖南省水利水电勘测设计规划研究总院有限公司）

基于数字孪生的农村供水管网压力监测分基于数字孪生的农村供水管网压力监测分流处理框架将数据上传至服务器中并进行预处2通过数据流处理框架将所述历史基础数据及所述监测数据上传至构建农村管网水压预测模型；通过所述历史基础数据构建爆管检测与水压控制模型；将批处理后的监测数对农村供水管网的物理数据进行收集；根据所述物理数据，基于ArcG根据所述农村管网水压预测模型、所述爆管检测与水压控通过Python语言对所述农村供水管网系统数据模型的后端程序进2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法，其特征在3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法，其特征在4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法，其特征在对于所述监测数据，将该小时的数据与所述农村管网水压预测对于所述监测数据中的异常数据，若该异常情况为缺失部分参数值，35.根据权利要求4所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法，其特征在pre.=αTime+βSpace+γH+σQ+ε6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法，其特征在通过决策树模型对批处理后的监测数据及所述农村管网水压预测数7.基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析装置，采用权利要求1_6任一项所述的历史基础数据收集模块，用于对农村预测区域的设定数据数据预处理模块，用于通过数据流处理框架将所述历史基础数农村管网水压预测模型构建及处理模块，用于构建农村管测模型；将批处理后的历史基础数据和监测数据输入训练好的所述农村管网水压预测模爆管检测与水压控制模型构建及处理模块，用于构建爆管检测与水农村供水管网几何模型构建模块，用于对农村供水管网的物理4农村供水管网系统数据模型构建模块，用于根据所述农村管网农村供水管网系统数据模型可视化输出模块，用于通过Python语言8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析装置，其特征在对于所述监测数据，将该小时的数据与所述农村管网水压预测对于所述监测数据中的异常数据，若该异常情况为缺失部分参数值，9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析装置，其特征在pre.=αTime+βSpace+γH+σQ+ε数据识别及标记子模块，用于通过决策树模型对批处高爆管风险数据处理子模块，用于对高爆管风险数据进可能性分析子模块，用于对异常水压节点与爆管可能性进行分析，输出高5[0010]基于MySQL构建关系型数据库管理系统；通过所述关系型数据库管理系统，使用Hadoop与Spark工具对所述预处理数据进行批处理，获得批处理后的历史基础数据和监测6务器对所述历史基础数据及所述监测数据进行预处理的过程中，对于所述历史基础数据，[0022]pre.=αTime+βSp[0025]通过决策树模型对批处理后的监测数据及所述农村管网7[0035]爆管检测与水压控制模型构建及处理模块，用于构建爆管检将批处理后的监测数据及所述农村管网水压预测数据输入所述爆管检测与水压控制模型，理模块中，在通过所述服务器对所述历史基础数据及所述监测数据进行预处理的过程中，8[0045]pre.=αTime+βSp9[0055]图1为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0056]图2为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0057]图3为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0058]图4为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0059]图5为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0060]图6为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0061]图7为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0062]图8为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0063]图9为本发明实施例1中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方法[0064]图10为本发明实施例2中提供的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析装置[0067]参见图1和图2，本发明实施例1提供基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析[0070]S3、通过数据流处理框架将所述历史基础数据及所述监测数用Hadoop与Spark工具对所述预处理数据进行批处理，获得批处理后的历史基础数据和监预测数据输入所述爆管检测与水压控制模型，通过所述爆管检测与水压控制模型检测处传感器基于HTTP/HTTPS和TCP协议进行数据上数据上传至服务器中；通过所述服务器对所述历史基础数据及所述监测数据进行预处理，[0088]具体的，使用Kafka等数据流处理框架对所述历史基础数据及所述监测数据进行[0095]pre.=αTime+βSp[0097]基于历史基础数据，将每个小时的数据与该时间段前推6个小时的数据以及本月[0101]S61、通过决策树模型对批处理后的监测数据及所述农村管网水压预测数据进行[0163]参见图10，本发明实施例2还提供基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析装[0166]数据预处理模块003，用于通过数据流处理框架将所述历史基础数据及所述监测数据上传至服务器中；通过所述服务器对所述历史基础数据及所述监测数据进行预处理，[0169]爆管检测与水压控制模型构建及处理模块006，用于构建爆管检测与水压控制模[0172]农村供水管网系统数据模型可视化输出模块009，用于通过Python语言对所述农[0179]pre.=αTime+βSp[0182]数据识别及标记子模块061，用于通过决策树模型对批处理后的监测数据及所述[0188]本发明实施例3提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于执行实施例1或其任意可能实现方式的基于数字孪生的农村供水管网压力监测分析方[0189]计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行实施例1或其任意可能实现方式的基于数字孪