本发明涉及智能水表数据分析领域，具体涉及一种智能水表数据分析方法及系统。
背景技术：
1、在城市化快速发展的今天，智能水表作为现代化供水系统的关键组成部分，其稳定性和可靠性对于保障居民用水安全和供水系统的高效运行至关重要；然而，智能水表在使用过程中可能会因为多种原因出现故障，这些故障如果未能及时发现和处理，不仅会影响用户的正常用水，还可能导致水资源的浪费和供水系统的效率降低；传统的水表故障检测方法主要依赖于定期的人工检查或者简单的自动监测系统，这些方法存在检测效率低以及缺乏个性化评估等问题。
2、针对这些问题，本发明提出了一种智能水表数据分析方法，该方法能够根据每个用户的用水特点进行个性化的故障风险评估，从而实现更精准、更高效的故障检测和预警；本发明的核心在于通过收集和分析智能水表的多维度数据，来评估每个智能水表的故障风险，并给出相应的评估值；根据评估值与预设风险阈值的比较，将智能水表分为高故障风险和低故障风险两类，并执行差异化的故障检测策略；从而能够根据每个用户的用水特点进行个性化的故障风险评估，提高了故障检测的针对性和准确性；同时合理分配检测资源，提高检测效率，降低不必要的检测成本。
技术实现思路
1、本发明通过综合分析智能水表的总用水量、水质数据、用水行为数据以及历史故障次数，为每个用户定制化地评估其智能水表的故障风险；这种个性化的评估机制不仅提高了故障检测的准确性，而且能够针对不同用户的用水习惯和环境条件，提供更为精确的故障预警，从而有效避免了过于单一的检测方法可能带来的误报和漏报问题。
2、一种智能水表数据分析方法，包括：
3、在任意一个预设时间周期开始时，针对管理区域内n个用户对应的n个智能水表，获取任意一个用户智能水表在上一个预设时间周期内的总用水量数据、水质数据、用水行为数据和历史故障次数；其中，水质数据包括水硬度数据和水浊度数据，用水行为数据包括水阀启停总次数和每天的用水量数据；
4、针对任意一个用户对应的智能水表，分别基于获取的总用水量数据、水质数据、用水行为数据和历史故障次数进行影响程度评估，获取用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分；根据用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，获取故障风险评估值；
5、基于各个智能水表的故障风险评估值，将故障风险评估值大于或等于预设风险阈值的智能水表标记为高故障风险智能水表；将故障风险评估值低于风险阈值的智能水表标记为低故障风险智能水表；
6、针对所有高故障风险智能水表执行一级故障检测策略，针对所有低故障风险智能水表执行二级故障检测策略。
7、优选地，分别基于总用水量数据、水质数据、用水行为数据和历史故障次数进行影响程度评估，获取用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，具体操作如下：
8、获取用水量影响评分，具体操作为：分别获取所有智能水表对应用户在上一个预设时间周期内的总用水量数据，i=1，2，…，n：计算所有用户的总用水量数据的平均值；针对任意一个用户，若用户的总用水量数据小于平均值，则该用户对应智能水表的用水量影响评分为0；若用户的总用水量数据大于或等于平均值，则利用公式计算获取该用户对应智能水表的用水量影响评分；
9、获取水质影响评分，具体操作为：设置监测时间点，在任意一个监测时间点获取各个智能水表所处环境的水硬度数据和水浊度数据；设置最小水硬度标准值、最大水硬度标准值、最小水浊度标准值和最大水浊度标准值；
10、针对任意一个智能水表，基于上一个预设时间周期内获取的所有水硬度数据和水浊度数据，分别计算所有水硬度数据和水浊度数据的平均值，获取整体水硬度和整体水浊度；若整体水硬度小于最小水硬度标准值，则该智能水表的水硬度影响评分为0；若整体水硬度大于或等于最小水硬度标准值，则利用公式计算获取该智能水表的水硬度影响评分；若整体水浊度小于最小水浊度标准值，则该智能水表的水浊度影响评分为0；若整体水浊度大于或等于最小水浊度标准值，则利用公式计算获取该智能水表的水浊度影响评分；利用公式计算获取该智能水表的水质影响评分；
11、获取用水行为影响评分，具体操作为：分别获取所有用户在上一个预设时间周期内的水阀启停总次数，并计算所有用户的水阀启停总次数的平均值；针对任意一个用户，若用户的水阀启停总次数小于平均值，则该用户对应智能水表的水阀启停影响评分为0；若用户的水阀启停总次数大于或等于平均值，则利用公式计算获取该用户对应智能水表的水阀启停影响评分；
12、设置最大用水波动指数和最小用水波动指数；针对任意一个用户，获取用户在上一个预设时间周期内每天的用水量数据，j=1，2，…，n；n表示一个预设时间周期包含的天数；计算该用户在上一个预设时间周期内用水量数据的平均值；利用公式计算获取该用户的用水波动指数；若用户的用水波动指数小于最小用水波动指数，则该用户对应智能水表的用水波动影响评分为0；若该用户的用水波动指数大于或等于最小用水波动指数，则利用公式计算获取该用户对应智能水表的用水波动影响评分；
13、利用公式计算获取该用户对应智能水表的用水行为影响评分；
14、获取历史故障影响评分，具体操作为：分别获取所有用户在最近c个预设时间周期内使用智能水表的历史故障次数，针对任意一个智能水表，利用公式计算获取该智能水表的历史故障影响评分。
15、优选地，根据用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，获取故障风险评估值，具体操作如下：
16、针对任意一个智能水表，基于获取的该智能水表的用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，利用公式计算获取该智能水表的故障风险评估值；其中、、和分别为用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分的权重。
17、优选地，针对所有高故障风险智能水表执行一级故障检测策略，具体操作如下：
18、针对任意一个高故障风险智能水表，在第一故障监测时间点获取水流量、进水压力、出水压力和压力差；每两个相邻第一故障监测时间点的时间间隔为t；若水流量大于或等于预设流量阈值，说明当前第一故障监测时间点处于用水状态，则判断进水压力、出水压力和压力差是否分别处于对应的用水状态正常范围内，若是，则无操作；若否，则发出故障预警；若水流量小于预设流量阈值，说明当前第一故障监测时间点处于非用水状态，则判断进水压力、出水压力和压力差是否分别处于对应的非用水状态正常范围内，若是，则无操作；若否，则发出故障预警；
19、在当前预设时间周期内，以时间间隔为t的频率，获取智能水表自检数据，并判断是否存在异常，若是，则发出预警；若否，则无操作。
20、优选地，针对所有低故障风险智能水表执行二级故障检测策略，具体操作如下：
21、针对任意一个低故障风险智能水表，在第二故障监测时间点获取水流量、进水压力、出水压力和压力差；每两个相邻第二故障监测时间点的时间间隔为4t；若水流量大于或等于预设流量阈值，说明当前第二故障监测时间点处于用水状态，则判断进水压力、出水压力和压力差是否分别处于对应的用水状态正常范围内，若是，则无操作；若否，则发出故障预警；若水流量小于预设流量阈值，说明当前第二故障监测时间点处于非用水状态，则判断进水压力、出水压力和压力差是否分别处于对应的非用水状态正常范围内，若是，则无操作；若否，则发出故障预警；
22、在当前预设时间周期内，以时间间隔为4t的频率，获取智能水表自检数据，并判断是否存在异常，若是，则发出预警；若否，则无操作。
23、优选地，预设风险阈值通过遗传算法获取。
24、优选地，通过遗传算法获取预设风险阈值，具体操作如下：
25、步骤一：设置种群大小，在0到1的范围内随机生成若干个候选风险阈值，将随机生成的若干个候选风险阈值组成初始种群，并设置最大迭代次数；
26、步骤二：针对任意一个候选风险阈值，利用公式计算获取该候选风险阈值的适应度值k，其中，d表示应用该候选风险阈值进行风险划分时所产生的漏报率，漏报率为被评估为低风险但实际有故障的比例；该公式表示候选风险阈值的优化目标为最小化漏报率；计算获取的适应度值越高，则说明候选风险阈值的表现越好；
27、步骤三：对种群进行选择、交叉和变异操作，生成新一代种群；
28、步骤四：重复执行步骤三，对种群进行迭代更新，直至达到最大迭代次数，最后一代种群中适应度表现最好的即为预设风险阈值。
29、优选地，一种智能水表数据分析系统，包括：
30、数据获取模块，用于在任意一个预设时间周期开始时，针对管理区域内n个用户对应的n个智能水表，获取任意一个用户智能水表在上一个预设时间周期内的总用水量数据、水质数据、用水行为数据和历史故障次数；
31、故障风险评估模块，包括用水量影响评分单元、水质影响评分单元、用水行为影响评分单元和历史故障影响评分单元，用于根据获取的总用水量数据、水质数据、用水行为数据和历史故障次数进行影响程度评估，获取用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分；根据用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，获取故障风险评估值；
32、智能水表分类模块，用于根据各个智能水表的故障风险评估值，将故障风险评估值大于或等于预设风险阈值的智能水表标记为高故障风险智能水表；将故障风险评估值低于风险阈值的智能水表标记为低故障风险智能水表；
33、故障检测模块，用于对所有高故障风险智能水表执行一级故障检测策略，对所有低故障风险智能水表执行二级故障检测策略。
34、本发明具有以下优点：
35、1、本发明通过综合分析智能水表的总用水量、水质数据、用水行为数据以及历史故障次数，为每个用户定制化地评估其智能水表的故障风险；这种个性化的评估机制不仅提高了故障检测的准确性，而且能够针对不同用户的用水习惯和环境条件，提供更为精确的故障预警，从而有效避免了过于单一的检测方法可能带来的误报和漏报问题。
36、2、本发明通过对智能水表进行风险评估，本方法能够智能地区分出高故障风险和低故障风险的智能水表，并据此执行不同级别的故障检测策略；这种差异化的检测方法不仅提高了故障检测的效率，而且优化了检测资源的使用，确保了在有限的资源条件下，能够优先对那些更有可能发生故障的水表进行更频繁的检测，从而在保障供水系统稳定运行的同时，降低了维护成本。
1.一种智能水表数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能水表数据分析方法，其特征在于，分别基于总用水量数据、水质数据、用水行为数据和历史故障次数进行影响程度评估，获取用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，具体操作如下：
3.根据权利要求2所述的一种智能水表数据分析方法，其特征在于，根据用水量影响评分、水质影响评分、用水行为影响评分和历史故障影响评分，获取故障风险评估值，具体操作如下：
4.根据权利要求3所述的一种智能水表数据分析方法，其特征在于，针对所有高故障风险智能水表执行一级故障检测策略，具体操作如下：
5.根据权利要求4所述的一种智能水表数据分析方法，其特征在于，针对所有低故障风险智能水表执行二级故障检测策略，具体操作如下：
6.根据权利要求5所述的一种智能水表数据分析方法，其特征在于，预设风险阈值通过遗传算法获取。
7.根据权利要求6所述的一种智能水表数据分析方法，其特征在于，通过遗传算法获取预设风险阈值，具体操作如下：
8.一种智能水表数据分析系统，其特征在于，所述系统应用于上述权利要求1-7任一项所述的智能水表数据分析方法，包括：
