企业简介
苏州工业园区清源华衍水务有限公司成立于2005年，由中新苏州工业园区市政公用发展集团有限公司与香港中华煤气有限公司合资组建。公司承担苏州工业园区行政区域内自来水、污水厂网的建设和运行管理，为园区经济、社会发展和人民生活提供一体化的水务服务。公司秉承“用心为公，以客为尊”的服务理念，为园区客户提供安全可靠的饮用水、接纳处理污水，并提供亲切、专业和高效的服务，同时致力于改善和保护环境，重视企业社会责任，保持与社会经济协调发展。公司重视节约资源的能耗，是一流的环保领先型企业。
我司目前运行两个水厂和两个污水厂：星港街水厂于1998年投入运行，总占地面积25公顷，现供水能力45万立方米/日；阳澄湖水厂于2014年投入运行，总占地面积18公顷，现供水能力20万立方米/日；第一污水处理厂于1998年投入运行，现处理能力20万立方米/日，2009年被评为江苏省优秀污水处理厂，排名全省第二；第二污水处理厂于2009年投入运行，现处理能力15万立方米/日，是省内第一座完全按照太湖流域排放标准建设的新建污水处理厂，与园区第一污水处理厂管网连通、互可调用。
场景背景
给水系统是城市的重要基础设施，在给水系统运行中传统的经验调度方式随意性大，能量效率低，不适应现代社会发展的需要。
在这种背景之下，越来越多的水务企业打算采用智能优化调度的方式，来实现降本增效。但是面对日益复杂的给水系统，如何在满足供水量、水压及水质要求的前提下，进一步提高系统经济效益和社会效益，是所有给水部门面临的重要课题。因此在进行智能优化调度的同时，需要供水管网进行智能化的管理，统筹好水量分配和管网压力的关系。
多维监控视图
模型建立
在线模型的构建需要精确的管网数据作为支撑。将GIS中的完整资产数据根据情况进行简化，简化后模型结构或者保留原资产系统管网结构以服务于不同建模需求。
通过标准化接口的方式获取各种所需数据：
不同统计时间精度的数据接口
此数据接口主要提供不同频次数据的调用需求。比如管理层需要查询年数据和月数据；厂长需要查询日数据；现场调度员需要查询小时级级分钟级的数据。
水质水量数据接口
此数据接口主要提供水质水量数据的调用服务。水质水量是水厂和泵站关注的重要运行数据，查看实时数据和历史数据可以辅助相关人员进行生产决策。
设备信号数据接口
此数据接口主要提供设备运行、故障、停机等信号数据，支撑设备的管理与维护。
通讯状态数据接口
次数据接口提供各采集点与数据中心的通讯状态数据，可以实时掌握各泵站及水厂的数据采集通讯状态，对通讯中断的对象采取修复措施。
1. 水量模型
进行智能调度需要做到清楚历史及当前的水量数据，并且可以对未来的水量情况进行预测。因此进行智能调度的第一步是建立水务公司的水量预测模型。
水量预测是优化调度的前提条件，只有准确的水量预测才能保证管网调度的科学合理性。水量预测的关键在于准确的数据以及合适的预测方法。根据用水量的历史数据及影响用水量的因素对未来某时段（调度时段）的用水量做出较为准确的预测，以此为管网系统优化运行提供依据。例如需要根据历史和当前的SCADA系统运行数据，预测城市24小时内各时段的用水量。
2. 给水优化流程
智能优化调度的流程分为这几个步骤：
1）由数据采集开始，通过在线监测，实时将基础数据传输到调度系统。
2）调用数据库数据，进行预测模型计算，生成预测用水量数据。
3）调用预测数据并设置模型约束条件，通过不同的运行组合方式进行模拟计算，在满足用户水压、水量需求的同时，进行优化调度模型计算，并自动生成调度方案。
4）系统经过决策运算给出相应的供水方案辅助调度人员进行调度。
通过智能优化调度可以实现的效果如下图所示。可以实现这样的效果：在单个水厂生产约束的情况下预测水厂供水工况，并据此确定优化的送水泵房开泵组合。根据管网实时的状态变化，自动调整优化方案。
系统调度指令
3. 管网水力模型
3.1 背景
在对水量进行智能优化调度调控之后，需要对管网的压力进行调控。随着城市化进程的建设发展，供水管网也逐年扩建，为公众带来用水便利的同时，当前供水管网存在的主要问题有以下几点：供水管道陈旧化、管网运行调度不明朗等。
解决这些问题的困难之处在于：如果进行大面积的管道修复、更新，不仅受制于城市建设，施工难度大，并且所需费用极高。如果拟定水力调度方案，就过于依赖老员工的从业经验。因此，面对结构复杂、规模庞大的城市地下管网系统，供水企业急需建立一套科学的供水管网水力模型，为水力调度、管网改扩建提供智能的技术支持和科学的决策支撑。通过建立水力模型，帮助供水企业优化管网水力性能、保障供水质量和安全，降低供水成本和漏损风险，从而优化生产，提高社会和经济效益。
3.2 建立过程
供水管网水力模型的建立的主要过程有如下：
1) 数据整合：对当地地理状况进行踏勘调查，收集并整理相关GIS数据、用户数据等基础资料。将GIS数据一键导入水力模型系统，自动进行简化，建立拓扑结构并对其进行排错。
2) 对接各系统接口：数据服务接口模块实现生产管理系统与其它信息系统的数据主动推送与被动访问，将关键运行数据和监管数据实时或者定时推送至相关管理部门，实现信息的高效共享与交互，提高数据的使用效率。
3) 驱动模型：管网模型软件平台嵌入成熟的EPANET模型。通过EPANET，可以执行有压管网水力和水质特性延时模拟的计算机程序，来模拟管网中的水头、水质、水量等多项指标，具备管网模型模拟分析
4) 数据校验：在系统的架构中，认为所有的不确定性都是可以通过参数间接反映的，模型的不确定性（水量、结构等因素）难以完全通过现场测试得到确定，因此，做出一定程度的折中处理，将水量分配甚至管网结构的不确定性通过管网的参数来反映，从而使校验可以通过计算机自动率定来完成。
5) 模型编辑：并对管网进行多种方式拓扑检查，保证管网结构准确、可靠性
6) 节点水量分配模式配置：在进行模型模拟操作前，需要对给水模拟条件进行设置。系统与营业收费系统集成，针对营业收费系统提供相关水量获取接口，定期导出营收数据实现水表节点水量的分配；同时与SCADA系统对接，实现监测点水水量分配；部分有规律的用水户，系统可以对其设置其用水模式和用水量。
7) 对系统中的节点赋予高程值，给管道粗糙系数赋值，逐步完善管网图形和组件属性信息，并对水力模型进行初始流量分配。经过水力计算和一系列模型与数据的校验，才能使水力模型达到工况分析所需的精度，使模拟结果更加准确的趋近于真实管网的运行状况。
3.3 建模关键点
在建立水力压力模型过程中，有下面几个技术关键点。
1) 模型拓扑结构的确立和修正是模型构建过程中至关重要的一步。根据地理信息系统统一标准，利用GIS系统和模型间的数据转换模块，从GIS系统中分别提取各区块管网图形、附属设备位置及属性信息、参数等管网静态数据，通过接口直接导入管网模型中，初步生成各区块模型的拓扑结。由GIS系统中提取的管网数据准确度和完整度是达不到水力模型要求的，因此还需要进行检查和修正，以确保管道连通，并且管道的主要属性数据准确完整。
2) 在供水管网系统建模中，节点流量分配是供水管网模型开始运行的基础，供水管网节点流量分配的合理性会直接影响模型计算精度和后续应用效果。用户的日用水变化规律是研究节点流量计算方法的必要条件，虽然存在随机性，但在一定周期内也具有规律性，因此可以利用用户日用水变化规律来实现对节点流量的模拟。
3.4 模型效果
实时模型能够自动预测未来24小时管网运行工况，并将总水量的预测结果以趋势图的形式展现出来，如下图所示：
产水量预测趋势图
模型校验是建模过程中非常重要的环节，主要是通过对粗糙系数、节点流量等参数进行反演，使管网模型与实际管网的运行状况达到最大程度的吻合。
本项目系统设定中采用了自动率定的方式确定管网粗糙系数，一方面自动化的过程减少了人工干预，大大增强了模型的可维护性；另一方面也将管网结构错误、水量分配偏差等难以杜绝的问题以粗糙系数修正的方式得以解决。
问题解决
1. 解决思路
目标：搭建双水厂生产环节智能调度
思路：
1）水量预测模型的分析与搭建---水量预测是优化调度的前提条件，只有准确的水量预测才能保证管网调度的科学合理性。
2）实时数据仓库搭建---通过已建的在线监测系统，实时将基础数据传到数据仓库中，依据模型预测用水量数据
3）设置模型约束条件---如设置管网最不利压力点、管网节点水量分配等，模拟各种工况情况下管网节能方案，指导我司供水过程。
4）进行优化调度模拟计算---针对在线数据进行实时模拟计算，辅助指导取水、制水量及供水压力
2. 解决过程
具体实施的过程有如下几个步骤：
2.1 抽取用水量的历史数据及影响用水量因素（用户数、天气、节假日、管网漏损等）
数据来源众多，通过制定取数规则，将各个业务系统的数据取到帆软平台，打通数据壁垒。
基于帆软抽取的数据进行水量预防方法的研究，并将此科学的方法用于模型系统的构建。通过选择一年的历史数据进行分析，其后采用数据进行验证。
1）相关性分析
相关性矩阵如上表所示，可见，流量与温度存在显著正相关，与降雨存在弱正相关，与湿度和日期类型存在若负相关。
2）流量与平均温度回归分析
根据先验知识，分别假设流量与平均温度一次相关和二次相关进行比较。拟合方程及系数显著，但效果较差R2在0.5左右，DW统计量为0.56，残差相关；经二次拟合，方程显著，二次项系数与0无显著差异，R2与DW统计量无显著改善。修正残差相关项修改，经试验，残差二阶相关。方程为：
FLOW=376.481342925*AVETEMP+601443.212183+[AR(1)=0.470590742159,AR(2)=0.359920867892]
此时单位根的逆在单位圆内。各准则数据减小，R2增大将近0.8，DW统计量接近于2，方程及各系数显著，总体回归效果较好。
拟合误差总体在5%以内，拟合误差和用昨日数据相比较的误差相对应，直接用昨日流量数据进行估计效果较差，本模型优于直接用昨日数据估计。
3) 流量与湿度回归分析
选择一次项、二次项、滞后7阶回归都不明显；选择残差项2阶自相关回归明显。
FLOW=-737.625832783*SHI+715178.840376+[AR(1)=0.51539016032,AR(2)=0.401997422522]
相对误差在5%左右，拟合效果较好。
4) 流量与降雨量回归分析
FLOW=-35.9788089963*RAIN+664588.147974+[AR(1)=0.526357848666,AR(2)=0.386991766027]
降雨拟合方程同样显著，只是和降雨本身变量的关系不是很显著。模型拟合效果同样较好。
5) 流量与日期类型回归分析
结构同上，2阶残差自回归项方程显著，结果方程如下：
FLOW=-10904.7887417*DATETYPE+666500.827907+[AR(1)=0.529768473797,AR(2)=0.381134111453]
6) 模型结构猜测与回归
假设流量与平均温度、湿度、日期类型相关，残差2阶自相关，回归方程如下：
FLOW=361.679393817*AVETEMP-742.832096501*SHI-10477.187206*DATETYPE+659451.246366+[AR(1)=0.433797171023,AR(2)=0.410344201838]
残差序列平稳，方程显著，各系数显著，R2大于0.8，DW统计量接近2，对数似然函数相对较大，AIC与SC准则数据相对较小，模拟效果较好。
总体误差在5%左右，方程模拟效果好。
7) 模型验证
动态预测后两天的数据，用预测值作为新值进行之后的再预测。
大部分点相对误差在5%以内，模型验证较好。假设相对误差〉100%认为是数据错误造成的，修改这样的数据为0，结果如下：
模型相对误差较大的点都是天与天之间有显著趋势，急速变化的点。
基于以上研究，初步构建水量预测模型，根据历史和当前的SCADA/生产管理系统运行数据、天气气象信息、节假日等，能够实现城市的日用水量和各时段的用水量的预测。
2.2 实时数据仓库搭建
对不同数据源进行数据抽取与清洗，包括基础档案数据、实时在线仪表数据等。
1) 从不同系统中进行取数后，根据不同计算规则，形成统一的数据格式
2) 针对数据异常，进行有规则的清洗与处理，保证数据计算的质量
3) 基于历史厂站供水量与管网节点监测数据关系，建立水量分配规则等
2.3 设置模型约束条件，进行优化调度模拟计算
通过帆软填报功能设置最不利压力点基础要求、泵房设备基础参数等。结合EPANET模型，模拟管网节点的流量与压力
整个优化调度由数据采集开始，系统通过在线监测系统，实时将基础数据传输到管理系统；调用先前已收取到数据仓库的管网、节点和历史数据，进行预测模型计算，生成预测用水量数据；调用预测数据或人工输入数据，并且设置模型约束条件，通过不同的运行组合方式进行模拟计算，在满足用户水压、水量需求的同时，进行优化调度模型计算，并自动生成调度方案，由系统经过决策运算给出相应的能耗较低的供水方案辅助调度人员调度。
3. 场景价值
3.1 均衡管网压力
管网运行时因为多种原因会出现高压区和低压区，当管网压力不均匀时，管网运行也会不稳定，可能会出现高压区爆管或低压区水压不足的情况。通过阀门调控并且以不同的运行组合方式进行模拟计算后，对高压区进行降压处理，对低压区适当增压，以此来均衡管网压力，使管网运行更加稳定，减少事故发生。同时，对高压区进行降压时，可以减少漏失水量，因为供水压力和漏损量之间是正相关。
3.2 节能降耗
由于水泵长期运行，其特性曲线已发生偏离，根据经验很难得出最佳的节能方案，通过配置在日常情况下不用工况条件下的水泵运行方案，结合水力模型进行最优模拟运算，形成优化供水调度方案，达到既满足供水要求又节能降耗的目的。
3.3 水质
通过采集到的余氯、PH值、浊度等水质数据以及水量、水压与静态管网模型、用户用水规律等信息，依据建立的动态模型进行水质变化分析，可分析小区管网、二次供水对终端水质的影响，分析从小区入口至用户终端水质变化的原因，以此来改善并保障终端用户的用水水质。
3.4 提高应急响应速度
我司是双水厂供水，通过水力模型可分析出各水厂的供水范围，并分析出混合供水区域，若发生水质污染，能准确分析出是哪个水厂。如发生爆管，也可分析出爆管影响的服务区域，并迅速制定相应的应急策略，提高了管网事故处理能力，同时也提升了管网服务质量。
项目总结/心得
在项目实施的整个过程中，我们有以下的心得体会：
1. 开展管网建模工作的基础是具备完整和准确的基础数据，包括静态数据、动态数据和节点流量计算的数据。
2. 通过水力模型的分析，持续完善GIS系统，因为两者是密切相关的，只有完整、准确的GIS数据才能给水力模型提供有效的数据支持。
3. 管网的系统布置形式建议采用环状管网较好，虽然投资高于树状管网，但供水可靠性较高。
4. 要实现供水系统的科学化管理，水司必须建立供水管网动态水力模型，只有这样才能对城市中庞大复杂的供水管网系统进行有效的分析评估，为安全供水、经济调度、科学决策和优化配置提供技术手段。
5. 用户用水量随着季节、天气、每天的时间段等都会有波动，借助供水管网动态水力模型，我司实现双水源科学平衡调度，在保障生产安全的前提下最大程度上节约生产成本，故，我司建立了水压、水量分时段控制策略、季度控制策略、余氯控制策略等，并将策略控制方式落实到制度中合规生产，同时依据管理要求和模型控制程度等制定生产应急管理制度，确保生产持续稳定。譬如某水厂的生产异常，我们可以借助模型来合理调度两个水厂的出厂水量、水压等，最大程度上减轻水流方向的变动对管网水质的扰动，确保用户用水安全。
川公网安备51015602000223号
