一种基于机器学习的水厂水量管理方法及装置

本申请属于水厂管理技术领域，公开了一种基于机器学习的水厂水量管理方法及装置，通过结合气象数据以及日期数据来得到适应不同环境的高精度水厂需水量，接着可利用机器学习模型来保障水厂资源的合理分布，并根据所得到每个水厂的目标供水量以及历史供水数据来智能化的生成水泵站的目标调度数据；其次，还可根据目标调度数据以及水泵站的历史运行参数得到多种水泵状态参数，以通过所有水泵状态参数来控制水泵站实现水厂水量的智能化调度，还可降低整体能耗，且在机器学习的基础上有效降低调度频率，同时提高原水调度的效率以及控制精度。