一种供水管理方法和系统
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117172537A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311094668.2

    申请日:2023-08-29

    Abstract: 本说明书实施例提供一种供水管理方法,该方法包括获取目标区域在至少一个未来时点的用水预估数据;基于用水预估数据,进行供水风险识别,获取风险识别结果;响应于风险识别结果满足预设风险条件,基于用水预估数据,确定应急供水方案;应急供水方案包括固定泵站的运行总功率、浮体式泵站的运行数量、应急供水任务执行期中至少一种;基于应急供水方案,结合泵站在至少一个未来时点的环境参数,确定泵站的极限运行保障策略;泵站包括固定泵站和/或浮体式泵站;极限运行保障策略包括冷却策略、水导轴承在线维护策略、泵站运行健康评估策略、泵站调节运行优化策略中至少一种;冷却策略包括冷却方式、冷却强度、冷却部位中至少一种。

    一种浮动式消涡装置及其消涡方法

    公开(公告)号:CN119373068A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411814215.7

    申请日:2024-12-11

    Abstract: 本发明公开了一种浮动式消涡装置及其消涡方法,包括工作栈桥,所述工作栈桥一侧设置有轨道,轨道内通过滑动小车设置有吊轨,所述吊轨通过绳索与消涡装置连接,所述消涡装置包括浮台、立面涡消除装置、表面吸入涡消除装置和附底涡消除装置。所述表面吸入涡消除装置包括框架式消涡装置,立面涡消除装置包括若干节杆构成的伸缩杆,附底涡消除装置包括十字消涡板和尖铆钉。当前池内出现附底涡、立面涡或表面吸入涡时,在框架式消涡装置的作用下,表面吸入涡得以消除;立面涡则通过伸缩杆的干扰被破坏;而附底涡则依靠十字消涡板的作用被消除。本发明能够有效消除不同水位下的实时水涡,防止进水回流、绕流等不良流态影响机组的运行。

    一种湖泊生态风险预警和干预方法及系统

    公开(公告)号:CN117890546B

    公开(公告)日:2024-07-19

    申请号:CN202311863987.5

    申请日:2023-04-11

    Abstract: 本说明书实施例提供一种湖泊生态风险预警和干预方法及系统,该方法包括:获取被监测湖泊的湖泊特征以及多个维度的监测数据;多个维度的监测数据包括至少一个湖泊监测单元在多个历史时刻采集的单元监测数据;基于多个维度的监测数据预测至少一个湖泊监测单元在未来时刻的预测单元监测数据;基于至少一个湖泊监测单元在当前时刻的当前单元监测数据,确定当前评估指标值;基于预测单元监测数据确定未来评估指标值;基于当前评估指标值和/或未来评估指标值确定多个风险值;多个风险值包括水体污染风险值、土壤污染风险值、空气污染风险值以及生物退化风险值中的一种或多种;基于多个风险值生成预警信息,并向用户发出提示以及执行人工干预方案。

    一种基于多源数据的水利网流量监测系统

    公开(公告)号:CN117319246A

    公开(公告)日:2023-12-29

    申请号:CN202311242545.9

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的水利网流量监测系统,涉及网络流量监测技术领域,包括规则制定模块、异常分析模块、消耗监测模块和消耗分析模块;所述规则制定模块用于根据水利网中用户、业务、关键链路和互联网访问的具体环境制定流量抽样的标准,使流量采集模块对网络流量数据进行抽样采集;所述异常分析模块用于提取网络流量数据的流量特征数据作为异常流量检测模型的输入数据,得到检测结果;检测结果用于指示网络流量数据是否存在异常,有效提升异常流量的检测与防护能力;所述消耗分析模块用于根据水利网平台的流量消耗数据分析得到访问高峰期与访问低谷期,以此对服务器节点进行扩容或借调,提高网络服务灵活性,达到资源利用最大化。

    一种基于AI模型的水利安全预警系统

    公开(公告)号:CN117495092A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311463719.4

    申请日:2023-11-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于AI模型的水利安全预警系统,涉及水利工程预警技术领域,包括水利环境数据监测模块和预警模块,所述水利环境数据监测模块包括数据传输模块;本系统还包括AI学习分析模组。本发明AI学习分析模组依靠主模型生成模块生成水利模型,并依靠模型模拟模块进行水利模型运行,预判在实时条件下是否会发生险情,并且AI学习分析模组依靠检索引擎从网络上检索水利相关信息,并根据数据筛分模块将对应数据筛分出来,然后根据实时相关网络数据调整生成的模型以及模型运行的设定参数,以便于更加精准预判可能发生的险情,即依靠AI主动学习建模,避免仅依靠固定规则进行评判,影响风险识别准确度。

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