(70页PPT)一体化的智慧水务模型体系与应用(附下载方式)

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资料解读:《一体化的智慧水务模型体系与应用》

详细资料请看本解读文章的最后内容。

本文旨在系统解读窦秋萍女士所阐述的新型一体化智慧水务模型体系及其应用模式。该体系代表了一种从传统孤立建模向协同化、智能化、实时化方向演进的重大范式转移,其核心在于构建一个集模型建立、管理、应用与更新于一体的全生命周期解决方案。

​​一、 模型体系的协同化与集中管理​​

传统模型软件存在显著局限性,通常仅限于单用户操作,模型编辑、计算均依赖于本地计算机资源,导致工作效率低下,且难以进行有效的版本控制和团队协作。历史版本的管网数据容易因管理不当而丢失,使得不同时期的网络状态对比分析变得困难。

新型一体化平台彻底改变了这一局面。它采用工作组(Workgroup)模式,实现了模型的集中化管理。模型数据存储在云端或企业中央服务器(如Microsoft SQL或Oracle数据库)中,支持工作组成员之间的并发访问和协作。这意味着多名建模工程师可以同时在同一项目上工作,系统确保所有人使用的都是最新的模型数据和版本。任何成员的修改都会自动同步至整个团队,并具备冲突检测与版本控制功能,有效避免了错误传递和手动合并的繁琐流程。同时,集中式的计算资源池(包括局域网、广域网内的多台计算机、工作站和服务器)得以被调动,用于执行复杂的多方案并行计算,极大提升了计算效率。

​​二、 模型应用的深化与宏观决策支持​​

在模型应用层面,新平台借助如GMR(Generalised Multi-Run,广义多线程计算)等先进技术,将模型的应用场景从传统的规划设计延伸至更宏观的战略决策支持领域。

GMR功能像一个向导驱动的流程,允许用户通过自定义SQL查询等方式,快速定义成千上万种不同的模拟场景。结合多处理器并行计算技术,它能够高效地完成海量方案的模拟分析。其主要应用方向包括:

​​资产关键性(Criticality)与风险评估​​:通过模拟特定管道爆管、阀门关闭或消防栓开启等事件,评估其对用户供水压力、服务时长的影响范围,从而识别出管网中的薄弱环节和关键资产。例如,英国Bristol Water公司利用此技术评估管道重要性,为高达2200万英镑的投资计划提供了科学依据,旨在将供水风险降至可接受水平。

​​消防供水能力分析​​:通过模拟在用水高峰时段开启每个消防栓,计算其对管网压力的影响,找出消防供水能力不足的区域,为消防设施规划和改造提供指导。

​​爆管辅助定位​​:当监测数据与模型模拟结果出现显著偏差时,可启动爆管定位模块。该模块通过在选定的节点上批量模拟异常漏失流量,并将计算结果与实时监测数据进行对比(如计算均方根误差),最终以热力图或等高线等形式直观显示最可能的爆管位置区域,为应急抢修提供关键线索。

​​三、 实时模型(Live Modelling)的真正实现与应急管理​​

文件强调,“实时模型”并非仅仅指实时计算的模型,而是指一种深度融合实时数据、能够进行预测和辅助决策的新型应用模式,其典型代表是IW Live系统。

实时模型的核心价值在于将模型的用途从事后分析提升至事中预警和事前预测。它构建了监控(Monitoring)、建模(Modeling)和管理(Management)三个“M”的闭环。系统能够:

​​自动预警​​:持续对比实时监测数据与模型模拟值,一旦偏差超出设定阈值,立即发出预警。

​​事故快速评估与定位​​:以爆管事件为例,系统在预警后,可快速估算漏失流量,并启动上述爆管辅助定位功能,缩小排查范围。

​​应对方案模拟​​:模拟关阀隔离等应急调度方案,预测操作后管网的压力、流量变化,评估其对用户服务水平的影响,从而选择最优应对策略,确保供水安全。

要实现有效的实时模型,系统需具备自动、滚动、预测的运行模式,包括定时自动驱动模型进行未来一天或几天的运行预测。这依赖于需水量预测模块(如SCADA Watch)对未来用水模式进行精准预报。同时,模型本身的实时更新也至关重要,不仅包括实时监测数据(压力、流量)的接入,还包括泵阀状态、水源水位乃至管网拓扑结构变化的及时更新。

​​四、 模型更新的自动化与流程整合​​

面对模型需要持续维护更新的挑战,新体系倡导通过自动化脚本技术来提升效率。InfoWorks WS Pro Exchange组件扮演了关键角色。

通过编写Ruby脚本,可以实现一系列重复性工作的自动化,例如:

​​自动更新节点需水量​​:基于DMA(独立计量区域)的实时流量监测数据,反演和校准未计量区域的用水模式曲线,使模型中的水量分配更贴合实际。

​​自动构建网络拓扑​​:根据外部数据源,实现管网模型的自动或半自动生成与更新。

​​批量运行模拟与结果导出​​:无需打开主软件界面,通过命令行指令即可在后台自动执行复杂的模拟流程,并将结果按预定格式导出。

这种自动化能力不仅节省了大量人工时间,降低了出错概率,更重要的是,它将建模工程师从繁琐的重复劳动中解放出来,专注于更高价值的分析决策工作。甚至有开发者基于此技术开发出了可在浏览器中运行、进行实时模型率定的Web应用,展现了该平台强大的扩展性和灵活性。

​​总结​​

综上所述,这份资料所描绘的一体化智慧水务模型体系,是一个以协同工作为基础、以深化应用为核心、以实时预警预测为突破、以自动化更新为保障的综合性解决方案。它通过WS Pro实现团队协作与资源集中,通过GMR进行宏观战略分析,通过IW Live和SCADA Watch实现实时模拟与预测,通过Exchange实现流程自动化。这套体系旨在帮助水务公司从被动应对转向主动管理,优化资产投资决策,提升供水服务的韧性与可靠性,最终实现智慧水务的终极目标——在任何情况下确保供水的连续性和安全性。

接下来请您阅读下面的详细资料吧。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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