本发明涉及水务管理，尤其涉及一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法及装置。
背景技术：
1、排水系统流量预测对于城市水安全、污水厂优化运行具有重要意义。目前的传统水文水力学模型需要复杂建模和大量地理信息数据，在排水量预测以及调度优化的合理性上均存在不同，缺乏专业化和系统化的一体化运行模拟模型及调度方法。
2、鉴于此，有必要设计一种基于lstm模型和调度大模型的智慧水务调度优化方法，利用lstm模型对排水量进行准确预测以及利用ai大模型为水务项目实现高效运维、精准决策、人机交互提供解决方案，以解决上述问题。
3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法及装置，利用lstm模型对排水量进行准确预测以及利用ai大模型为水务项目实现高效运维、精准决策、人机交互提供解决方案，以至少解决上述技术问题之一。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，所述基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法包括以下步骤：
3、获取智慧水务系统的运行数据，所述运行数据至少包括气象数据、水流量数据、水位数据、排水设施数据、水质数据以及经济数据；
4、根据所述气象数据、所述水流量数据、所述水位数据进行排水量预测；
5、根据所述排水设施数据确定设施排水能力；
6、根据所述水质数据确定水质变化趋势；
7、利用调度大模型基于预测排水量、所述设施排水能力、所述水质变化趋势及所述经济数据对所述智慧水务系统进行调度优化，所述调度大模型为业务-数据-知识融合的水务ai大模型，所述调度大模型用于业务集成、数据融合以及知识管理；
8、通过所述调度大模型自动分析设施故障数据、水务数据以及调取水务政策相关法规政策知识库，并接收用户输入的查询信息，根据所述查询信息通过所述调度大模型基于所述设施故障数据、所述水务数据以及所述知识库向用户输出设施故障诊断与解决方案、排水量与水质变化以及决策方案，所述用户输入的查询信息包括文本查询语句或者语音查询信息。
9、可选地，所述根据所述气象数据、所述水流量数据、所述水位数据进行排水量预测之前，还包括：
10、获取所述智慧水务系统的历史排水量数据，所述历史排水量数据用于作为训练集进行模型训练；
11、根据所述历史排水量数据构建排水量时间序列，所述排水量时间序列由多个不同时间点对应的排水量构成；
12、设定预设模型的窗口长度，所述窗口长度为时间长度，所述预设模型为lstm神经网络模型，所述lstm神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层；
13、从所述排水量时间序列中选取任一时间点的排水量作为当前时刻的排水量，基于所述当前时刻的排水量进行模型训练，以得到排水量预测模型。
14、可选地，所述基于所述当前时刻的排水量进行模型训练，以得到排水量预测模型，包括：
15、通过所述输入层将所述当前时刻的排水量输入至隐含层；
16、通过所述隐含层基于所述窗口长度和所述前时刻的排水量得到下一时刻的预测排水量，并通过所述输出层输出所述下一时刻的预测排水量；
17、从所述排水量时间序列中获取所述当前时刻的排水量对应的下一时刻的实际排水量；
18、计算所述下一时刻的预测排水量与所述下一时刻的实际排水量之间的差值，并基于所述差值对所述预设模型的参数进行调整，直至所述差值小于设定阈值，以得到排水量预测模型。
19、可选地，所述根据所述水资源数据和所述排水设施数据确定预测排水量，包括：
20、根据所述气象数据、所述水流量数据以及所述水位数据确定降雨量以及进水流量；
21、利用所述历史排水量数据中的最后一组数据集以及所述降雨量和所述进水流量得到参考预测排水量；
22、根据所述初始预测排水量和所述最后一组数据集中的若干数量的数据构建新的数据集，所述若干数量由所述预设模型的窗口长度确定；
23、将所述新的数据集输入至所述排水量预测模型得到预测结果；
24、利用预设公式对所述预测结果进行反标准化处理，以得到预测排水量。
25、可选地，所述利用调度大模型基于预测排水量、所述设施排水能力、所述水质变化趋势及所述经济数据对所述智慧水务系统进行调度优化之前，还包括：
26、采集水务数据，所述水务相关数据至少包括水质、水量、气象、地理信息；
27、对采集到的水务数据进行预处理步骤，得到预处理后的水务数据，所述预处理至少包括清洗、去重以及缺失值处理；
28、分析水务管理业务流程，建立业务逻辑和规则；
29、利用数据挖掘或统计分析从预处理后的水务数据中提取有效的信息和知识；
30、将所述有效的信息和知识以及所建立的业务逻辑和规则输入至预设深度学习模型中进行训练，依次经过输入层、隐藏层和输出层得到模型的输出；
31、基于模型的输出与实际数据确定损失函数和梯度，所述损失函数为交叉熵损失函数；
32、根据所述损失函数和所述梯度利用随机梯度下降对更新所述预设深度学习模型的模型参数，直至达到设定迭代次数，以得到调度大模型。
33、可选地，所述利用调度大模型基于预测排水量、所述设施排水能力、所述水质变化趋势及所述经济数据对所述智慧水务系统进行调度优化，包括：
34、利用所述调度大模型根据所述排水设施数据和所述经济数据计算所述智慧水务系统的运行总费用；
35、根据所述运行总费用和所述预测排水量设定排水设施约束条件和进水量约束条件；
36、根据所述水质变化趋势设定清水池约束条件；
37、根据所述排水能力约束条件、所述进水量约束条件以及所述清水池约束条件对所述智慧水务系统进行调度优化。
38、可选地，所述排水设施约束条件至少包括管道运行流速及充满度约束条件、闸门控制水位约束条件、泵站抽排流量及控制水位约束条件，所述进水量约束条件至少包括污水厂进水流量，所述清水池约束条件至少包括蓄水池容量以及水质目标。
39、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置，所述基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置包括：
40、获取模块，用于获取智慧水务系统的运行数据，所述运行数据至少包括气象数据、水流量数据、水位数据、排水设施数据、水质数据以及经济数据；
41、计算模块，用于根据所述气象数据、所述水流量数据、所述水位数据进行排水量预测；
42、所述计算模块，还用于根据所述排水设施数据确定设施排水能力；
43、所述计算模块，还用于根据所述水质数据确定水质变化趋势；
44、优化模块，用于利用调度大模型基于预测排水量、所述设施排水能力、所述水质变化趋势及所述经济数据对所述智慧水务系统进行调度优化，所述调度大模型为业务-数据-知识融合的水务ai大模型，所述调度大模型用于业务集成、数据融合以及知识管理；
45、交互模块，用于通过所述调度大模型自动分析设施故障数据、水务数据以及调取水务政策相关法规政策知识库，并接收用户输入的查询信息，根据所述查询信息通过所述调度大模型基于所述设施故障数据、所述水务数据以及所述知识库向用户输出设施故障诊断与解决方案、排水量与水质变化以及决策方案，所述用户输入的查询信息包括文本查询语句或者语音查询信息。
46、可选地，所述基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置还包括构建模块；
47、所述构建模块，用于获取所述智慧水务系统的历史排水量数据，所述历史排水量数据用于作为训练集进行模型训练；
48、根据所述历史排水量数据构建排水量时间序列，所述排水量时间序列由多个不同时间点对应的排水量构成；
49、设定预设模型的窗口长度，所述窗口长度为时间长度，所述预设模型为lstm神经网络模型，所述lstm神经网络模型包括输入层、隐含层以及输出层；
50、从所述排水量时间序列中选取任一时间点的排水量作为当前时刻的排水量，基于所述当前时刻的排水量进行模型训练，以得到排水量预测模型。
51、可选地，所述构建模块，还用于通过所述输入层将所述当前时刻的排水量输入至隐含层；
52、通过所述隐含层基于所述窗口长度和所述前时刻的排水量得到下一时刻的预测排水量，并通过所述输出层输出所述下一时刻的预测排水量；
53、从所述排水量时间序列中获取所述当前时刻的排水量对应的下一时刻的实际排水量；
54、计算所述下一时刻的预测排水量与所述下一时刻的实际排水量之间的差值，并基于所述差值对所述预设模型的参数进行调整，直至所述差值小于设定阈值，以得到排水量预测模型。
55、本发明通过根据气象数据、水流量数据、水位数据进行排水量预测，根据排水设施数据确定设施排水能力，根据水质数据确定水质变化趋势，利用调度大模型基于预测排水量、设施排水能力、水质变化趋势及经济数据进行调度优化，利用lstm模型对排水量进行准确预测以及构建“业务-数据-知识”高度融合的水务ai大模型建设模式，面向污水厂、管网、流域水环境、城市水系统等应用场景，提供ai决策系统解决方案，为水务项目实现高效运维、精准决策、人机交互提供了技术支撑，形成了融合水务专业模型和领域知识的ai大模型建设方案。
1.一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法包括：
2.如权利要求1所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述根据所述气象数据、所述水流量数据、所述水位数据进行排水量预测之前，还包括：
3.如权利要求2所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述基于所述当前时刻的排水量进行模型训练，以得到排水量预测模型，包括：
4.如权利要求2所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述根据所述水资源数据和所述排水设施数据确定预测排水量，包括：
5.如权利要求1所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述利用调度大模型基于预测排水量、所述设施排水能力、所述水质变化趋势及所述经济数据对所述智慧水务系统进行调度优化之前，还包括：
6.如权利要求5所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述利用调度大模型基于预测排水量、所述设施排水能力、所述水质变化趋势及所述经济数据对所述智慧水务系统进行调度优化，包括：
7.如权利要求6所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化方法，其特征在于，所述排水设施约束条件至少包括管道运行流速及充满度约束条件、闸门控制水位约束条件、泵站抽排流量及控制水位约束条件，所述进水量约束条件至少包括污水厂进水流量，所述清水池约束条件至少包括蓄水池容量以及水质目标。
8.一种基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置，其特征在于，所述基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置包括：
9.如权利要求8所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置，其特征在于，所述基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置还包括构建模块；
10.如权利要求9所述的基于大模型的智慧水务系统的调度优化装置，其特征在于，所述构建模块，还用于通过所述输入层将所述当前时刻的排水量输入至隐含层；
