基于人饮工程的户日用水量预测方法、系统、装置及存储设备与流程

1.本发明属于饮水工程技术领域，特别涉及一种基于人饮工程的户日用水量预测方法、系统、装置及存储设备。


背景技术：

[0002]“人饮工程”是指为农村人畜饮水困难而兴建的各类供水工程。通常，“人饮工程”项目选择以就近的地表水或者地下水为供水水源，源水经加药、絮凝、沉淀、消毒等工艺处理后，由加压泵站供给农户使用。
[0003]
为降低“人饮工程”项目建设及运营成本，实现用户的精准供水，项目建设前及运营过程中，需要精准测算每户居民的日均用水量。公开号为cn114792169a的中国发明专利公开了一种基于mic-xgboost算法的居民用水量测算方法，基于历史用水记录，构建水量-影响因素对应表，并获取目标影响因素，进一步利用mic-xgboost算法对当前月份水量进行预测。上述技术方案能够对城市居民用水量进行预测。
[0004]
然而，一方面农村居民用水不仅包括人的日常用水，还可能包括畜牧用水、灌溉用水等，另一方面，一般情况下，在“人饮工程”项目建设前期，无法获取农村居民的历史用水量，所以，无法通过上述模型对农村居民的用水量进行预测。


技术实现要素：

[0005]
基于此，本发明提供一种基于人饮工程的户日用水量预测方法、系统、装置及存储设备，以解决现有技术中存在的“人饮工程”项目建设前期，无法准确预测农村居民用水量的技术问题。
[0006]
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
[0007]
一种基于人饮工程的户日用水量预测方法，包括以下步骤：
[0008]
获取用水个体的数量mi；
[0009]
获取用水个体的平均用水量qi；
[0010]
选择用水个体的影响因子γi；
[0011]
根据公式计算理论户日用水量q；其中，n表示用水个体类别的数量。
[0012]
优选地，还包括以下步骤：
[0013]
获取k天的实际户日用水量qj，2≤k≤20，1≤j≤k；
[0014]
根据公式计算实际户日用水量qj与同一日的理论户日用水量q
j0
的偏差均值θ；
[0015]
根据公式q
′
＝θ
·
q对下一日的理论户日用水量q进行修正，并以修正后的理论户日用水量q
′
作为下一日的理论户日用水量。
[0016]
优选地，还包括以下步骤：
[0017]
获取k天的实际户日用水量qj，剔除偏差超过设定阈值的实际户日用水量qj。
[0018]
优选地，所述“选择用水个体的影响因子γ
i”包括以下步骤：
[0019]
建立影响因子γi与温度t的映射关系；
[0020]
获取日平均温度，根据影响因子γi与温度t的映射关系，确定γi。
[0021]
优选地，所述用水个体类别包括居民用水、畜牧用水及庭院灌溉用水。
[0022]
优选地，当用水个体类别为庭院灌溉用水时，所述“选择用水个体的影响因子γ
i”包括以下步骤：
[0023]
获取降雨量q
雨
；
[0024]
计算降雨量满足度α；
[0025]
根据降雨量满足度α确定降雨影响因子γ
雨
。
[0026]
一种基于人饮工程的户日用水量预测系统，包括：
[0027]
用水个体数量获取模块，用于获取用水个体的数量mi；
[0028]
平均用水量确认模块，用于获取用水个体的平均用水量qi；
[0029]
影响因子确认模块，用于选择用水个体的影响因子γi；
[0030]
理论户日用水量计算模块，用于根据公式计算理论户日用水量q；其中，n表示用水个体类别的数量。
[0031]
优选地，还包括：
[0032]
理论户日用水量修正模块，用于根据实际户日用水量对理论户日用水量进行修正。
[0033]
一种基于人饮工程的户日用水量预测装置，包括：
[0034]
存储器，用于存储计算机程序；
[0035]
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的基于人饮工程的户日用水量预测方法。
[0036]
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于人饮工程的户日用水量预测方法。
[0037]
与现有技术相比，本发明至少具有以下优点：
[0038]
本发明提供一种基于人饮工程的户日用水量预测方法、系统、装置及存储设备，通过调研农村居民每户用水个体的数量，结合调研的不同类型的用水个体的日均用水量，考虑温度等影响因子，将农村居民的每一个用水个体的用水量进行加和，实现对农村居民户日用水量的预测。预测过程不依赖于历史数据，预测结果科学、准确，能够为人饮工程建设项目的前期规划和预算提供数据支撑，也能够为人饮工程建设项目运行过程中的供水方案提供有效指导，以实现科学供水，降低供水能耗，降低农村居民用水成本。
附图说明
[0039]
图1为一实施例中基于人饮工程的户日用水量预测方法的工艺流程图。
[0040]
图2为又一实施例中的基于人饮工程的户日用水量预测方法的工艺流程图。
[0041]
图3为一实施例中基于人饮工程的户日用水量预测系统的设备流程图。
2016、《牲畜家禽用水量标准》等已公开的标准或文献进行设定，也可以根据专家经验值进行设定，也可以通过已有文献中公开的方法进行计算所得，也可以经过实际调研所得。
[0056]
作为优选，确定的用水个体的平均用水量qi被以数据组的形式被存储在服务器端的存储模块，并能够被服务器端的计算模块调用。
[0057]
s30.选择用水个体的影响因子γi。
[0058]
考虑在不同地域，不同季节，各用水个体的平均用水量qi具有较大的差别，故而针对每一个用水个体的平均用水量设置影响因子γi，以对各用水个体的平均用水量qi进行修正。
[0059]
影响因子γi可以根据专家经验值进行确定。影响因子γi确定需要考虑地域影响、季节影响、气候影响等。
[0060]
在一具体实施例中，在某一特地的地域，主要考虑气温对各用水个体的平均用水量qi的影响，即假定随着温度的升高，各用水个体的平均用水量qi增加。例如，首先建立影响因子γi和温度的映射关系，使得每一个温度对应一个影响因子γi，也就是说，当服务器端获取到当日的平均温度后，可以准确地根据影响因子γi和温度的映射关系，确定用水个体的影响因子γi。一些实施例中，用水个体的影响因子γi与日平均温度t具有函数关系γi＝f(t)。
[0061]
在一个具体实施例中，服务器端包括影响因子获取模块，影响因子获取模块包括日平均温度获取单元，日平均温度获取单元可以从当地的气象部门或其他部门获取预测的日平均温度。
[0062]
在一个具体实施例中，影响因子γi和温度的映射关系如下表所示：
[0063][0064]
在一些情况下，当用水个体为居民用水或养殖用水时，温度对影响因子γi的影响占主导地位，可仅以温度为参数，对影响因子γi进行选择。而当用水个体为灌溉用水时，则还需要考虑作物或植物生长期和降水两个重要的因素。当作物或植物处于不同的生长期时，适当调整影响因子γi，以满足作物生长需求。例如，在中国北方地区，当秋季或冬季时，作物或植物处于休眠期，此时，将影响因子γi调整为0。而在春季或夏季，作物或植物处于萌芽期或生长旺盛期，可适当调增影响因子γi至1.4-1.6。
[0065]
在一些优选的实施例中，当用水个体类别为庭院灌溉用水时，所述“选择用水个体的影响因子γ
i”包括以下步骤：
[0066]
获取降雨量q
雨
；
[0067]
计算降雨量满足度α；
[0068]
根据降雨量满足度α确定降雨影响因子γ
雨
。
[0069]
在一些实施方式中，影响因子获取模块包括气象数据获取单元，用于从当地的气
象部门的数据系统中获取气象数据，气象数据包括但不限于日平均温度、是否降水以及降水量。当近期有降雨时，则意味着在短期内不需要灌溉用水，此时，降雨影响因子γ
雨
(其中一个影响因子γi)可以被记作0。当一段时间未降雨，则降雨影响因子γ
雨
被记为1。
[0070]
为便于准确确定降雨影响因子γ
雨
，一优选实施方式中，可根据降雨量满足度α确定降雨影响因子γ
雨
。降雨量满足度α被定义为一次降雨的降雨量q
雨
能够支撑在不施加灌溉水的情况下，作物或植物能够保持正常生长的天数。在一些优选实施方式中，降雨量满足度α＝q
雨
/(日均蒸发量 日均需水量)，其中，日均蒸发量可以从气象部门的数据系统中获取，日均需水量可以根据经验值进行设置。
[0071]
当降雨后间隔的天数不超过降雨量满足度α时，降雨影响因子γ
雨
可以被记作0，当降雨后间隔的天数超过降雨量满足度α时，降雨影响因子γ
雨
可以被记作1。
[0072]
s40.根据公式计算理论户日用水量q；其中，n表示用水个体类别的数量。
[0073]
在确定了用水个体的数量mi、用水个体的平均用水量qi以及用水个体的影响因子γi后，根据公式计算理论户日用水量q。
[0074]
例如，确定的用水个体的数量mi、用水个体的平均用水量qi以及用水个体的影响因子γi如下表所示：
[0075][0076][0077]
则，该户居民的理论户日用水量则，该户居民的理论户日用水量
[0078]
上述提供了一种基于人饮工程的户日用水量预测方法，基于用水个体的数量mi、用水个体的平均用水量qi以及用水个体的影响因子γi对农村居民的理论户日用水量q进行初步预测，以能够指导对人饮工程项目建设工作，指导人饮工程项目的供水工作，从而在保障农村居民供水量的前提下，实现合理规划和在合理负荷下供水，进而降低人饮工程项目建设成本和运营成本。
[0079]
然而，上述对户日用水量预测过程中，除用水个体的数量mi为具体值，平均用水量qi、用水个体的影响因子γi以及用水余量修正因子η均采用专家经验值或历史平均值，预测
准确度较差，难以反应农村居民的真实用水量，进而可以作为人饮工程项目建设前期的数据参考，如作为人饮工程项目建成后的供水量预测值，则具有相对较大的偏差。
[0080]
针对上述技术问题，在一优选的实施方式中，基于人饮工程的户日用水量预测方法，还包括以下步骤：
[0081]
s50获取k天的实际户日用水量qj，2≤k≤20，1≤j≤k。
[0082]
人饮工程项目建设完成，进入稳定运行期后，可以连续检测实际户日用水量q1，例如，需要预测下一日的理论户日用水量q，则可以获取当前日以及当前日以前的连续9天(共计10天)的实际户日均用水量q1。
[0083]
s60根据公式计算实际户日用水量qj与同一日的理论户日用水量q
j0
的偏差均值θ。
[0084]
计算同一日的实际户用水量qj与理论户日用水量q
j0
的偏差，例如，某日，一居户实际户用水量qj＝1.4m3，当日的理论户日用水量q
j0
＝1.5m3，则该日的实际户用水量qj与理论户日用水量q
j0
的偏差为(1.4-1.5)/1.5
×
100％＝-6.67％。对待预测日的前10天或前连续的几天的实际户用水量qj与理论户日用水量q
j0
的偏差求均值，得偏差均值θ。
[0085]
s70根据公式q
′
＝θq对下一日的理论户日用水量q进行修正，并以修正后的理论户日用水量q
′
作为下一日的理论户日用水量。
[0086]
根据计算得到得偏差均值θ，对下一日的理论户日用水量q进行修正，以使得预测得到的理论户日用水量q接近实际户日用水量qj，从而一方面保障农村居民供水量得充足，另一方尽可能实现按需供水，以降低供水成本，降低农村居民用水成本。
[0087]
在一些优选实施例中，为保障农村居民用水量充足，防止出现突发事件导致供水量不足，设置用水余量修正因子η，其中，1≤η≤1.3。用水余量修正因子η得设置需要综合考虑居民得用水稳定性及突发事件发生频率。在一些具体实施方式中，按照以下步骤获取水余量修正因子η：获取m天的实际户日用水量qw；计算同一日的实际户用水量qw与理论户日用水量q
w0
的偏差β；统计偏差β超过偏差阈值β0的天数与总统计天数的比值ψ；根据比值ψ确定用水余量修正因子η。例如，根据比值ψ与用水余量修正因子η的映射关系，确定水余量修正因子η。例如，比值ψ≤0.2，则用水余量修正因子η＝1，比值ψ大于0.2，则用水余量修正因子η＝1.2。在一些优选的实施例中，用水余量修正因子η根据偏差β的大小进行确定。偏差β越大，则用水余量修正因子η取值越大。
[0088]
在一些优选的实施例中，为确保修正后的理论户日用水量q更能反映农村居民的实际水需求量，上述对理论户日用水量q还包括以下步骤：
[0089]
获取k天的实际户日用水量qj，剔除偏差超过设定阈值的实际户日用水量qj。过大的理论户日用水量q与实际户日用水量qj的偏差可能原因是该用户某日的用水量由于异常事件(例如，跑水、消防等)引起的用水量突然增长，不能真实反映农村居民的日常的实际用水量，故而在对理论户日用水量q进行修正时，将该部分数据剔除。
[0090]
一些优选的实施方式中，当k天的实际户日用水量qj中的数据被剔除后，可继续获取k 1天的实际户日用水量qj，以保证在对理论户日用水量q进行修正时的数据样本，进一步提升理论户日用水量q的预测的准确度。
[0091]
请一并参看图3，在本发明的又一个具体实施方式中，一种基于人饮工程的户日用水量预测系统，包括：
[0092]
用水个体数量获取模块，用于获取用水个体的数量mi；
[0093]
平均用水量确认模块，用于获取用水个体的平均用水量qi；
[0094]
影响因子确认模块，用于选择用水个体的影响因子γi；
[0095]
理论户日用水量计算模块，用于根据公式计算理论户日用水量q；其中，n表示用水个体类别的数量。
[0096]
进一步地，基于人饮工程的户日用水量预测系统还包括：
[0097]
理论户日用水量修正模块，用于根据实际户日用水量对理论户日用水量进行修正。
[0098]
上述各模块的工作过程和工作原理请参考对基于人饮工程的户日用水量预测方法的描述，此处不再赘述。
[0099]
请参看图2，在一个优选的实施例中，一种基于人饮工程的户日用水量预测系统10，包括服务器端100及至少一个信息采集终端200，所述信息采集终端200与所述服务器端100通讯连接。所述信息采集终端200包括用水个体数量采集模块210，用于采集农村居户的用水个体类别及没类别用水个体的数量，形成数据包，并将数据包上传至所述服务器端100。
[0100]
所述服务器端100至少包括计算机硬件以及计算机程序，计算机硬件至少包括用于接收信息采集终端200上传的数据包的通讯模块110、用于存储数据的存储模块120以及理论户日用水量计算模块130，理论户日用水量计算模块130用于从数据包中解析得到农村居户的用水个体类别及没类别用水个体的数量数据，并获取预设的或者来自其他模块的平均用水量qi和影响因子γi，并根据写入的计算机程序，计算得到理论户日用水量q。
[0101]
在一些优选的实施例中，服务器端100还包括平均用水量确认模块140，所述平均用水量确认模块140存储有根据经验值或根据调研值确定的不同地域所对应的不同用水个体类别的平均用水量qi的数据表，以“地域”为入口，可访问该地域的不同用水个体类别的平均用水量qi的数据表。
[0102]
在一些优选的实施例中，所述服务器端100还包括影响因子确认模块150，所述影响因子确认模块150存储有根据经验值或根据调研值确定的不同时间、不同温度下各用水个体类别的影响因子γi，以时间和温度为入口，可访问特定时间、特定温度下的各用水个体类别的影响因子γi。温度可以通过当地气象部门的公开数据中获取，也可以通过设置在人饮工程项目建设地区的若干温度传感器获取。
[0103]
在一些优选的实施例中，所述服务器端100还包括气象数据获取模块160，所述气象数据获取模块160能够通过当地气象部门的公开数据中获取诸如日平均温度、降雨时间、降雨量、日均蒸发量等公开数据，或通过设置在人饮工程项目建设地区的若干温度传感器、降雨量监测装置等获取日平均温度、降雨时间、降雨量等数据。所述服务器端100还包括灌溉影响因子修正模块170，所述灌溉影响因子修正模块170用于根据所述气象数据获取模块160获取到的气象数据，基于计算机程序，计算并对灌溉影响因子γg进行修正。
[0104]
在又一些优选的实施例中，所述服务器端100还包括理论户日用水量修正模块
180，用于根据农村居户的实际日用水量，对预测的理论户日用水量进行修正。作为优选，所述信息采集终端200包括一个实际日用水量采集模块220，实际日用水量采集模块220通讯连接于设置在农村居户的上水管路上的供水流量传感器221。实际日用水量采集模块220将采集得到的农村居户的日用水量定时传送至所述服务器端100。
[0105]
理论户日用水量修正模块180根据实际日用水量采集模块220采集的居户的10-20日实际日用水量及当日的理论户日用水量，基于计算机程序，计算修正因子，并根据修正因子对理论户日用水量进行修正，得到修正的理论户日用水量。
[0106]
在又一个优选的实施例中，所述服务器端100还包括用水余量修正模块190，所述用水余量修正模块190用于根据实际日用水量采集模块220采集的居户的10-20日实际日用水量及当日的理论户日用水量，基于计算机程序，计算余量修正因子，并基于余量修正因子，对理论户日用水量进行修正。
[0107]
需要说明的是，上述涉及的计算机程序的主要功能参考对基于人饮工程的户日用水量预测方法的描述，此处不再赘述。
[0108]
在本发明的又一个具体实施方式中，一种基于人饮工程的户日用水量预测装置，包括：
[0109]
存储器，用于存储计算机程序；
[0110]
处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上所述的基于人饮工程的户日用水量预测方法。
[0111]
在本发明的又一个具体实施方式中，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的基于人饮工程的户日用水量预测方法。
[0112]
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。