水利泵站信息監測預警系統的評估分析

石 欣

(宿州市水利局儲運站,安徽 宿州 234000)

0 引 言

水利泵站是保障農田灌溉和城市供水的重要設施,監測和預警其運行狀態對于保障水資源的有效利用和安全供應至關重要[1]。但由于水利泵站一般位于偏遠地區,監測和預警系統的建設和管理存在一定的困難[2]。為了提高水利泵站的運行效率和安全性,評估分析水利泵站信息監測預警系統的性能和可行性十分重要[3-4]。

本文旨在研究評估水利泵站信息監測預警系統的效果和作用,探討該系統在提高泵站運行效率和減少事故風險方面的潛力。通過團結閘水利樞紐泵站的工程現狀,分析該泵站存在的問題,然后對信息監測預警系統進行評估并給出改進的方案。改進后的水利泵站信息監測預警系統,利用現代信息技術,實時監測泵站的運行狀態、流量、水位等關鍵參數,并通過預警系統及時報警和指導操作人員采取相應的措施,提高泵站的運行效率,降低事故風險,進而提高水利工程的工作效率和經濟效益。因此,水利泵站信息監測預警系統對于提高泵站運行效率和保障供水安全具有重要意義[5-6]。

1 水利泵站信息監測預警系統建立及評估

1.1 水利樞紐泵站工程概況

團結閘樞紐工程是新汴河最末級大型水利樞紐工程,坐落于江蘇省泗洪縣車門鄉陳龍村境內,集防洪、灌溉、供水于一體,整個樞紐工程主要由節制閘、翻水泵站、變電站等組成,通過控制水位和水流,實現對水資源的合理利用和調配,還可根據需要調節上游的蓄水量和釋放量,確保上游農田的灌溉需求及城市供水供應。翻水泵站主體由進水口、泵房、控制室、出水口等部分組成,主要建設內容為水泵安裝、輸變電設備安裝、管道工程、道路工程等。團結閘水利樞紐泵站主要設備包括水泵、電動機、變壓器、開關柜等。水泵型號由國內知名水泵生產廠家制造,性能優良,運行穩定;電動機為高壓電機,能夠滿足泵站正常運行的需求;變壓器也能夠保證泵站用電的安全可靠;開關柜為真空開關柜,能夠實現對泵站設備的遠程控制和監測。團結閘水利樞紐泵站工程的主要功能見圖1。

圖1 團結閘水利樞紐泵站主要功能

圖1中,團結閘水利樞紐泵站的主要功能包括通過控制水泵的啟停和水流的調節,使新汴河上游的水位保持在合適的范圍內,以滿足農田灌溉、城市供水等需求。團結閘水利樞紐泵站工程的建設對于宿州市的農業生產、城市供水具有重要意義,不僅提供了可靠的水資源調節和保護措施,還推動了地方經濟的發展和社會的進步。泵站在運行過程中,還需要考慮環境保護和生態平衡,盡量減少對周圍環境的影響。泵站可以采用噪音隔離、振動控制和防止水污染等措施,保護周邊生態環境和水生物資源的安全。

為了及時發現和解決團結閘水利樞紐泵站運行中的問題,確保泵站的正常運行,水利泵站需要性能優良的信息監測預警系統。一個好的水利泵站監控預警系統,其結構設計是重要因素。現場資料的收集和處理、水利工程泵機組的實時監控、故障預警、相關設備的控制調整等都是水利泵站信息監測預警系統的重要組成部分,該系統還可存儲并查詢歷史資料,以便及時與上級部門進行信息交換。水利樞紐泵站監測的內容及預警的觸發條件見表1。

表1 監控內容和警報觸發條件

水利泵站信息監測預警所監測的內容大致分為:

水位監測指監測泵站周邊的水位變化情況,包括水位上升、下降的趨勢和幅度等。水位變化率為:

式中:Rw為水位變化率;Cw為當前水位;Pw為上一時刻的水位;T為時間間隔。

流量監測指監測泵站進出水口的流量變化情況,包括流量增加、減少的趨勢和幅度等。流量變化率為:

式中:Rf為流量變化率;Cf為當前流量;Pf為上一時刻流量t為時間間隔。

壓力監測指監測泵站中各管道、閥門的壓力變化情況,以及泵的出水壓力等。運行狀態監測指監測泵站設備的運行狀態,包括泵的運行情況、電機的負荷、溫度等。在周圍水位超出或接近一定程度時,發出警報。當進出水口的水量超出預先設定的安全值或超過一定的閾值時,發出警報。當管路和閥門的壓力超出預先設定的安全界限或者在一定的壓力下,警報就會被觸發。在水泵故障、電機過載等工況不正常時,報警信號也會被觸發。

1.2 水利泵站信息監測預警系統構建及評估指標選擇

目前,我國大多數水利泵站普遍存在低效率、高能耗的問題,長期大規模的排水操作造成大量的資源浪費。如何在節約能源、減少能源消耗的同時,提升工作效能,更好地發揮最大效能,是目前水利泵站運營管理工作中的重要課題。

研究針對某水利樞紐泵站的運行效率,建立基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統,通過分析泵站數據,發現異常模式和規律,及時預警并采取相應措施[7-8]。實施步驟為收集水利泵站的運行數據,包括泵機工作狀態、水位、流量等關鍵參數的實時監測數據。通過對頻繁項集和關聯規則進行分析,可以發現一些異常模式,即與正常模式不符的數據組合。這些異常模式可能是設備故障、水位異常、流量異常等問題的先兆。根據發現的異常模式和規律,設計預警系統。該系統可以設置不同的預警級別和觸發條件,一旦檢測到異常模式,系統就會發出相應的預警信號,提醒相關人員采取相應措施。同時,對預警系統進行測試和驗證,及時根據實際情況進行反饋和改進。通過不斷優化預警系統,提高準確性和響應速度。基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統,可有效識別和預測泵站異常情況,幫助相關人員及時采取措施,保障水利工程的安全運行。

研究針對團結閘水利樞紐泵站存在的問題,建立基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統,然后對水利泵站信息監測預警系統進行評估。水利泵站信息監測預警系統評估內容見圖2。

圖2 水利泵站信息監測預警系統評估

圖2中,水利泵站信息監測預警系統評估包括評估系統是否能夠準確、及時地采集泵站的關鍵數據,包括水位、流量、壓力、設備狀態等,并將數據傳輸到監測中心或相關人員。評估系統在監測數據分析和處理過程中,是否能夠準確判斷出潛在的問題和風險,并及時觸發預警,需要考慮系統的算法準確性、靈敏度和特異性。預警響應與處理包括評估系統預警信息的傳遞方式和反應速度,以及預警信息的準確度和詳細程度,系統應能夠迅速將預警信息傳遞給相關人員,并提出相應的應對措施和建議。評估系統的穩定性和可靠性包括硬件設備的穩定性、數據傳輸的可靠性、系統的故障恢復能力等,系統應能夠長時間穩定運行,對關鍵數據進行保護和備份。用戶界面與操作性包括評估系統的用戶界面設計和操作性是否易于使用和理解,系統應提供直觀、簡潔、易于操作的界面,方便用戶查看監測數據和預警信息。評估系統的可擴展性和適應性是否能夠適應不同規模和類型的泵站,以及應對不同的監測需求和環境條件[9-10]。

綜合上述方面可知,對水利泵站信息監測預警系統進行評估,可以全面了解系統的性能和可行性。研究通過對當前水利泵站信息化監控與預警體系的評價,提出當前信息化建設中存在的問題及其成因,具體見表2。

表2 水利泵站信息監測預警系統存在的問題及原因

由表2可知,水利泵站信息監測預警系統存在的問題總結為數據質量問題,系統可能存在數據采集不完整、準確性不高、實時性不佳等問題,導致監測數據的可靠性和準確性受到影響。系統的預警算法可能存在不精確、誤報、漏報等情況,導致對泵站運行狀態的預警判斷不準確或不及時。系統可能存在故障率高、系統崩潰、運行不穩定等問題,導致系統無法正常運行或出現斷電、斷網等情況,影響監測預警的連續性和穩定性。系統的數據展示界面可能存在信息呈現不清晰、操作不便等問題,導致用戶無法直觀獲取泵站運行狀態信息和預警信息。

上述問題的原因可能包括數據采集設備質量不高、數據傳輸環節存在干擾或延遲、預警算法不夠精確或未能及時更新、系統硬件或軟件故障等因素。此外,缺乏全面、系統的維護和管理也可能導致這些問題的存在,特別是在主汛期,作業人員的工作量較大,而且準確性和及時性得不到保證,造成一定的安全隱患。因此,水利建設項目管理中存在大數據分析與評估能力不足、信息共享不足、公共服務缺失等諸多問題,嚴重制約了水利項目管理工作的開展。

2 水利泵站信息監測預警系統的性能和效果評估

基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統性能和效果,評估需要選擇合適的評估指標。常用的評估指標有:準確率是系統發出的預警結果與實際情況相符的比例;靈敏度是系統檢測到真正預警的能力;特異度是系統正確判斷無預警的能力;誤報率是系統錯誤地發出預警的比例;預警延遲時間是系統發出預警與實際事件發生之間的時間差;預警漏報率是系統未能發出預警的比例;預警準確性是系統發出的預警中真正預警的比例。評估指標具體見表3。

表3 水利泵站信息監測預警系統評估指標

由表3可知,基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統的準確率平均值為93.04%;靈敏度平均值為90.95%;特異度平均值為91.69%;誤報率平均值為6.96%;預警延遲時間平均值為0.74s;預警準確性平均值為92.37。結果表明,該水利泵站信息監測預警系統的準確率較高,性能優良,能夠滿足水利泵站的日常監測預警。

研究選取某一天的水利泵站信息監測情況進行分析,將水利泵站的水位監測報警情況真實值與預測值進行對比,具體見圖3。

圖3 某一天的水利泵站信息監測報警情況

圖3(a)為全天的水位報警實際數據與預測數據的擬合曲線。由圖3(a)可知,預測值與實際值擬合較好,擬合精度在90%以上,殘差的波動較小。圖3(b)為實際水位監測報警值與預測值之間的散點圖。顯然,這些散點都位于測量線附近,沒有較大的偏差,表明某一天的水利泵站信息監測報警情況的預測效果較好。

水利泵站對水質的監測也極為重要。研究分析了該水利泵站某五日的各監測因子、水質類別的優劣程度,監測因子類別的等級越大,代表水質越劣。該水利泵站監測水質情況見圖4。

圖4 某五日水利泵站監測水質的情況

圖4中,水利泵站監測了某五日水質的水溫、渾濁度、pH值及電導率。由圖4可知,水溫和電導率處于一個正常的區間;渾濁度在第四天有超過正常區間出現異常情況,但是波動在可控范圍內;pH值在第一天有超過正常區間出現異常情況,但異常波動較小。以上結果表明,這五日該水利泵站的水質屬于正常情況。

3 結 論

為了解決水利泵站故障監測和預警的問題,本文提出了基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統。結果顯示,基于Apriori算法的水利泵站信息監測預警系統的監測預警平均準確率為96%,準確率平均值為93.04%,靈敏度平均值為90.95%,特異度平均值為91.69%,誤報率平均值為6.96%,預警延遲時間平均值為0.74s,預警準確性平均值為92.37。研究表明,該系統能夠判斷泵站是否存在故障風險,并及時發出預警信號,保障水利工程的正常運行,提高了泵站運行效率和保障供水安全。