[1]袁乃华,王岚,曹静,等.基于云平台的智慧节水系统研发关键技术[J].江苏水利,2025,(12):57-60.
YUAN Naihua,WANG Lan,CAO Jing,et al.Key technologies for the research and development of smart water saving systems based on cloud platforms[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2025,(12):57-60.
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基于云平台的智慧节水系统研发关键技术(
)
《江苏水利》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]
- 卷:
-
- 期数:
-
2025年12期
- 页码:
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57-60
- 栏目:
-
水利信息化
- 出版日期:
-
2025-12-01
文章信息/Info
- Title:
-
Key technologies for the research and development of smart water saving systems based on cloud platforms
- 文章编号:
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1007-7839（2025）12-0057-0004
- 作者:
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袁乃华1; 王岚1; 曹静1; 顾爱军2; 李志强2
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（1. 镇江市水资源服务中心，江苏 镇江212000；2. 扬州大学，江苏 扬州225009）
- Author(s):
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YUAN Naihua1; WANG Lan1; CAO Jing1; GU Aijun2; LI Zhiqiang2
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（1. Zhenjiang Water Resources Service Center, Zhenjiang 212000, China；2. Yangzhou University, Yangzhou 225009, China）
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- 关键词:
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智慧节水系统; 云平台; 混合模型; 水表网络拓扑; 时间序列分析
- Keywords:
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smart water saving system; cloud platform; hybrid model; water meter network topology; time series analysis
- 分类号:
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TP399
- 文献标志码:
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A
- 摘要:
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针对传统节水管理系统存在数据建模僵化、实时分析滞后及漏损检测精度不足等问题，提出一种基于云平台的智慧节水管理系统。该系统以“混合模型”为核心架构，融合水表网络拓扑逻辑的总-分层级关系，实现从物理管网到数据模型的精准映射，克服了传统系统对水表数据孤立处理的局限性。创新采用多模态漏检算法，结合时间序列分析与流量突变检测技术，通过挖掘用水时序特征与流量异常模式，显著提升漏损识别的准确性与灵活性，实现用水数据的全生命周期管理与智能决策支持。实验表明，该系统有效提升节水效率，为城市及企业智慧节水管理提供了理论支持与工程实践方案。
- Abstract:
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Aiming at the problems such as rigid data modeling, lagging real-time analysis and insufficient accuracy of leakage detection in traditional water saving management systems, a smart water saving management system based on cloud platform is proposed. Taking the “hybrid model” as its core architecture, the system integrates the total-hierarchical relationship of water meter network topology logic, achieves accurate mapping from physical pipe networks to data models, and overcomes the limitations of traditional systems in the isolated processing of water meter data. An innovative multimodal leak detection algorithm is adopted, which integrates time series analysis and flow rate sudden change detection technology. By mining the temporal characteristics of water consumption and abnormal flow rate patterns, the accuracy and flexibility of leak identification are significantly improved, enabling the full lifecycle management of water consumption data and intelligent decision support. Experiments show that the system effectively enhances water saving efficiency and provides theoretical support and engineering practice solutions for smart water saving management in cities and enterprises.
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备注/Memo
- 备注/Memo:
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收稿日期：2025-09-17
基金项目：江苏省水利科技项目（2023055）
作者简介：袁乃华（1969—），男，高级工程师，本科，主要从事水资源与节水管理、泵站运行建设管理等方面的研究。E-mail：463999288@qq.com
更新日期/Last Update:
2025-12-01