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申请/专利权人：扬州城控排水管网运维有限公司

摘要：本发明公开了一种污水泵站智能监控装置，涉及市政工程及智能控制技术领域，现有污水泵站的控制系统主要依赖于固定的控制策略和人工操作，难以适应复杂多变的运行环境，导致高能耗、设备磨损加剧和系统可靠性降低。随着人工智能技术的发展，有可能通过引入智能调控方法提升污水泵站的运行管理水平，本发明通过结合水力学模型和人工智能模型，提出了一种高效、智能的污水泵站调控方法，能够显著提升泵站的运行效率和节能效果，并具有广泛的应用前景。提高污水泵站的运行效率和节能效果。增强系统的适应性和鲁棒性，能够应对复杂多变的运行环境。降低设备磨损和维护成本，延长设备使用寿命。提高污水提升的可靠性和安全性。

主权项：1.一种污水泵站智能监控装置，其特征在于，包括：数据采集模块，在污水泵的关键节点安装传感器，实时采集水位、流量、压力和水泵功率；数据预处理模块，对来自传感器输出的数据清洗，对数据进行准确性和一致性统一；水力学模型构建模块，水力学模型构建模块包括：构建一维模型，管道流动纵向剖面模拟，收集管道相关的基础数据，确定断面的面积、水力半径；设定管道初始段到结尾段边界条件；参数敏感性分析，评估参数对模型输出的影响；水力学模型构建模块还包括：构建三维模型，根据多边形建模进行模型构建，设定合适的光照效果，进一步增强模型的真实感，模型交互为静态模型添加动画，在虚拟环境中测试模型，根据测试结果进行调整优化；人工智能模型训练模块，收集历史运行数据和水力学模型输出的数据，处理缺失值、异常值和标准化数据，确定关键特征中的水位、流量、压力和水泵功率用于模型训练，将数据分为训练集、验证集和测试集，比例为70%训练、15%验证、15%测试，选择LSTM神经网络，确定模型的超参数，使用训练集进行模型训练，利用优化算法最小化损失函数，监控训练过程的损失和准确率；LSTM神经网络，公式如下： ；输入： ；更新： ；输出： ；其中tan表示激活函数；w和b是权重和偏置矩阵；使用验证集评估模型性能，通过调整超参数提高模型的泛化能力，根据验证结果，调整模型架构和超参数，重复训练和验证步骤，在测试集上进行最终评估；混合模型集成模块，水力学模型和人工智能模型进行集成，形成混合模型，混合模型在不同时间尺度和空间尺度上对泵站的运行状态进行综合分析和预测；调控算法，实时监测数据，设计动态调整泵站运行参数的算法，其中包括泵的启停、变频调节、台套数调节；污水智能调控模块，将智能调控系统与云计算相结合，数据的实时处理和分析，将开发好的智能调控系统部署在实际的污水泵站中，配置现场的网络连接，确保传感器、控制设备与云端服务器的稳定通信；系统测试维护模块，对部署的系统进行全面测试，确保其功能和性能达到预期要求。

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