原水智能調度系統的建設與應用

匡海鷹 曹麗華 張淑敏(上海城投原水有限公司，上海 200135)

0 引言

水資源的優化配置和高效利用支撐經濟社會持續健康發展，而水資源的優化配置和高效利用需要系統的、科學的統籌全局域的取用水，物聯網、大數據、云計算的快速發展，為水資源的智慧化運營提供了理論和技術支撐，現階段原水供應的調度方式以人工經驗方法進行生產調度管理，導致運行效率低，運營成本高，能耗不精簡，另外，預警監測都是由人工完成的，對異常情況反應力極低，極大影響生產，通過開發一套集預測、預警、調度于一體的智能化調度系統[1,2]，實現精準高效敏捷的調度模式。

1 系統架構

整個軟件系統的框架采用B/S 的架構設計，開發平臺采用JAVA 平臺，服務器端為Web Server 和相應的中間件，后端應用大型關系數據庫。水量預測、原水預警和泵組尋優的模型訓練和算法開發通過R 和Python 實現。前端采用HTML5 進行開發，可兼容各種瀏覽器，同時使用WebSocket 技術，實現生產數據的實時展示，方案推送，警報提醒，客戶端只需瀏覽器即可訪問。所有的系統維護和管理工作通過服務器端進行，客戶端實現零維護。

2 算法介紹

原水智能調度系統整個算法流程(如圖1 所示)。

在原水智能調度系統的每個環節都有監控機制，全面保障原水調度支線的安全性。

2.1 城市用水量預測[3]

采用BP 神經網絡模型對城市用水量進行預測，對2019 年11 月1 日到2019 年11 月30 日的預測值和實際值進行對比分析，平均誤差為3.88%，為降低城市用水量的短期波動偏離長期靜態模型的程度，引進誤差校正算法對BP 神經網絡的預測值進行修正，經過修正后平均預測誤差為2.86%，預測誤差降低了1.02%。

2.2 自來水水廠原水需水量預測[4]

原水需水量預測根據運籌學庫存論的原理，由城市用水量預測值反向推導水廠原水需水量，結合水廠的制水工藝，在保障自來水水廠的清水庫庫存安全的條件下，開發一套可以預測24 小時原水需水量的算法。同時輔助一套獨立運行原水水量調節程序，當水廠清水水庫達到設置限值時，會立即觸發原水水量調節程序，確保水廠安全生產。

因自來水廠原水需水量為分階段恒定不變數據，故原水需水量算法只需預測需要調整需水量的時間節點和水量，需水量預測結果，如表1 所示。

2.3 原水預警

原水預警技術路線圖，如圖2 所示。

圖1 原水智能調度算法流程圖

表1 原水需水量預測結果

圖2 原水預警技術路線圖

原水預警通過實時監測原水異常信息，及時反饋到原水需水量預測算法中，并及時調整原水需水量，維持供需平衡和降低管網運行負荷。

2.4 泵組尋優[4]

2.4.1 泵組間流量分配

原水泵站有4 臺水泵負責金海川沙支線的原水供應，合理的安排單泵流量，是降低水泵負荷，降低整體能耗的關鍵。

泵組尋優算法從單臺泵運行的健康性和高效性出發，避免水泵高負載運行和過度的開停泵。從管線的層面出發，分析原水輸送損耗和泵站運行機理，在泵站向水廠傳輸數據時，必然會由于管線過長等原因導致傳輸時水量損耗，故在流量分配時，加入管損因素。最后，在使整個系統安全穩定運行的前提下，運用非線性規劃模型求取最佳的單泵流量。

2.4.2 確定單泵轉速

變頻泵是通過轉速控制，已知泵需要輸出的流量，不能直接控制泵。通過擬合新的水泵特性曲線和管路特性曲線，確定變頻泵的高效區間，最終把泵需要輸出的流量代入水泵的高效區間內，求出泵的轉速。

最后由機泵尋優算法計算出原水泵站泵組的開停和調速信息，并由PLC 監控和微調機泵尋優算法調速的精確度。

3 系統應用

3.1 原水智能調度系統首頁設計

原水智能調度系統首頁匯總全部重要模塊，通過首頁可以總覽需水量預測值、預測方案執行情況、原水預警信息及各支線實時的流量壓力參數等信息。

3.2 原水需水量預測方案展示

原水需水量在實際需水量變動后30 分鐘頁面展示下次需水量變化時間和水量，并每隔30 分鐘更新預測方案。

3.3 原水需水量預測方案彈框推送

系統時間到了預測時間時，立即彈窗推送需水量調度方案，調度員可以根據實際情況接收、修改、拒絕系統推送的需水量調度方案。

3.4 機泵尋優方案彈框推送

調度員同意系統推送的需水量方案后，立即彈框推送機泵尋優方案，確認后指令直接下發，直接對機泵進行調速和開停操作。

4 結語

原水智能調度系統的建設與應用，促進原水調度領域進行智慧化運營，切實提高原水調度的智能化水平，同時，改革現有的人工經驗調度的方法，用科學的高精度模型精準調度，并在原水智能調度的各個環節加入保障機制程序，確保原水管網安全、穩定、優質、經濟的運行。