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水务大数据背景下智能水表的应用

发布时间:2020/05/15

大数据概述

说起大数据,估计大家都觉得只听过概念,在维克托迈尔-舍恩伯格及肯尼斯库克耶编写的《大数据时代》提到了大数据的4个特征:

数量大:只有数据体量达到了PB级别以上,才能被称为大数据。1PB等于1024TB,1TB等于1024G,那么1PB等于1024*1024个G的数据。

价值大:你如果有1PB以上的全国所有20-35年轻人的上网数据的时候,那么它自然就有了商业价值,比如通过分析这些数据,我们就知道这些人的爱好,进而指导产品的发展方向等等。如果有了全国几百万病人的数据,根据这些数据进行分析就能预测疾病的发生,这些都是大数据的价值。

多样性:如果只有单一的数据,那么这些数据就没有了价值,比如只有单一的个人数据,或者单一的用户提交数据,这些数据还不能称为大数据,所以说大数据还需要是多样性的,比如当前的上网用户中,年龄,学历,爱好,性格等等每个人的特征都不一样,这个也就是大数据的多样性,当然了如果扩展到全国,那么数据的多样性会更强,每个地区,每个时间段,都会存在各种各样的数据多样性。


速度快:就是通过算法对数据的逻辑处理速度非常快,1秒定律,可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息,这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。


随着人们对生活水平的要求不断提升,大数据已被广泛应用于各行各业,相比来说,水务行业大数据近年才刚起步,对于数据的质量及挖掘还远远不够。现阶段,水务大数据更多的被应用于保障供排水的安全及 生产,与其他行业大数据的深层次挖掘还有较大差距,究其原因我认为有以下因素:


1、基础设施尤其是传感设备的部署及建设覆盖率仍然较低,目前仅分成块状,未形成网状;

2、感知数据的准确性及稳定性难以保障,导致计算结果与实际经常出现偏差;

3、数据之间的连接未有效打通,缺乏业务层与数据层的联动;

4、虽有海量数据,却缺乏统一的数据要求及标准,导致数据难以归类及整合。


上述问题,也是水务企业在智慧水务建设过程中亟需解决困扰。在如此海量的数据中,有一类数据是能够率先达到大数据分析要求,且该数据与民生、经营、生产等均有很大的关联性,这类数据就是用户水量。





智能水表发展

在智慧城市中,除地理信息外,每个用户节点数据则尤为重要,能够反应每个节点用户的动态数据即水、电、气三表的数据,其中水是生活的必需品,因此,水量数据在智慧城市感知层中则格外重要。


早在2000年,国内就有部分水务企业开始尝试智能抄表,随着需求的催生,智能水表行业得到了蓬勃的发展,如抄表方式有线抄表、IC卡预付费、光电直读式、摄像直读等,通信方式有GPRS、ZIGBEE、PDA、NB-iOT、LoRa等,各种技术层出不穷,也都风靡一时。随着技术的发展,近年来,大口径水表电子化也逐渐成为趋势,包括电磁式、超声式等水表逐渐成为市场主流。因此不管是用量还是电子化更新程度,水量数据无疑是最有潜力率先实现大数据分析的领域。

多维数据应用

随着智慧城市的建设加速,以及水务企业的逐渐转型,水量数据已从单一的抄收需求演变为具有多重应用意义的关键数据。


漏损分析

近几年,为了更好的控制漏损,国内大部分水务企业开始推行区块化管理,在部分区域更是实现了网状化管理,即根据各节点水量测算节点间的漏失,实现快速的定位漏损的管理效益,并且,基于各用水节点的水量能够实现多级水量校核,有效控制计量损失误差。


经济景气度

在大部分国家,非居民用水往往是一个城市经济景气度的风向标,在2008年全球金融危机时,当时尤其是沿海地区城市的用水量成为了景气度很好的写照。而目前来看,非居民用户用表电子化在未来将成为趋势


民生分析

2020年初,随着新冠疫情的爆发,我们史无前例的经历了社会危机。随着疫情的好转,大量企业开始复工,而此时,用水数据即是恢复秩序的晴雨表。通过水量动态统计,我们可以计算各城市复工率、统计复工时间、计算工商也恢复程度、保障长期停用用户的水质安全等。另外,对于居民用水而言,水量数据可以帮助我们了解小区居民的回流率、小区管网真实漏失水平、孤寡老人安全等,可见,水量数据非但能够作为水务企业安全生产的重要参考依据,更能直接深入到民生应用领域,作为水务企业对外输出的服务形式加以延展。这也许才是智慧水务乃至智慧城市的发展方向。


智慧计量的未来

当然,上述的应用挖掘还有很多,但应用越贴近民生对感知的数据要求则越高,这对于计量行业而言无疑也是更大的挑战。我们不能简单的将计量的智慧化理解为解决单个计量点的精度及传输问题,而是应该将整个城市的计量节点作为一个体系,在这个体系中,我们需要评价这个传递体系的数据质量、数据密度及数据维度,只有这样我们才能说智慧计量已经到来。


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