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(yōu)化配置和高效利用支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)健康發(fā)展，而水資源的優(yōu)化配置和高效利用需要系統(tǒng)的、科學(xué)的統(tǒng)籌全局域的取用水，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的快速發(fā)展，為水資源的智慧化運(yùn)營提供了理論和技術(shù)支撐，現(xiàn)階段原水供應(yīng)的調(diào)度方式以人工經(jīng)驗(yàn)方法進(jìn)行生產(chǎn)調(diào)度管理，導(dǎo)致運(yùn)行效率低，運(yùn)營成本高，能耗不精簡，另外，預(yù)警監(jiān)測都是由人工完成的，對(duì)異常情況反應(yīng)力極低，極大影響生產(chǎn)，通過開發(fā)一套集預(yù)測、預(yù)警、調(diào)度于一體的智能化調(diào)度系統(tǒng)[1,2]，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)高效敏捷的調(diào)度模式。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

整個(gè)軟件系統(tǒng)的框架采用B/S 的架構(gòu)設(shè)計(jì)，開發(fā)平臺(tái)采用JAVA 平臺(tái)，服務(wù)器端為Web Server 和相應(yīng)的中間件，后端應(yīng)用大型關(guān)系數(shù)據(jù)庫。水量預(yù)測、原水預(yù)警和泵組尋優(yōu)的模型訓(xùn)練和算法開發(fā)通過R 和Python 實(shí)現(xiàn)。前端采用HTML5 進(jìn)行開發(fā)，可兼容各種瀏覽器，同時(shí)使用WebSocket 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)展示，方案推送，警報(bào)提醒，客戶端只需瀏覽器即可訪問。所有的系統(tǒng)維護(hù)和管理工作通過服務(wù)器端進(jìn)行，客戶端實(shí)現(xiàn)零維護(hù)。

2 算法介紹

原水智能調(diào)度系統(tǒng)整個(gè)算法流程(如圖1 所示)。

在原水智能調(diào)度系統(tǒng)的每個(gè)環(huán)節(jié)都有監(jiān)控機(jī)制，全面保障原水調(diào)度支線的安全性。

2.1 城市用水量預(yù)測[3]

采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)城市用水量進(jìn)行預(yù)測，對(duì)2019 年11 月1 日到2019 年11 月30 日的預(yù)測值和實(shí)際值進(jìn)行對(duì)比分析，平均誤差為3.88%，為降低城市用水量的短期波動(dòng)偏離長期靜態(tài)模型的程度，引進(jìn)誤差校正算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測值進(jìn)行修正，經(jīng)過修正后平均預(yù)測誤差為2.86%，預(yù)測誤差降低了1.02%。

2.2 自來水水廠原水需水量預(yù)測[4]

原水需水量預(yù)測根據(jù)運(yùn)籌學(xué)庫存論的原理，由城市用水量預(yù)測值反向推導(dǎo)水廠原水需水量，結(jié)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(fā)一套可以預(yù)測24 小時(shí)原水需水量的算法。同時(shí)輔助一套獨(dú)立運(yùn)行原水水量調(diào)節(jié)程序，當(dāng)水廠清水水庫達(dá)到設(shè)置限值時(shí)，會(huì)立即觸發(fā)原水水量調(diào)節(jié)程序，確保水廠安全生產(chǎn)。

因自來水廠原水需水量為分階段恒定不變數(shù)據(jù)，故原水需水量算法只需預(yù)測需要調(diào)整需水量的時(shí)間節(jié)點(diǎn)和水量，需水量預(yù)測結(jié)果，如表1 所示。

2.3 原水預(yù)警

原水預(yù)警技術(shù)路線圖，如圖2 所示。

圖1 原水智能調(diào)度算法流程圖

表1 原水需水量預(yù)測結(jié)果

圖2 原水預(yù)警技術(shù)路線圖

原水預(yù)警通過實(shí)時(shí)監(jiān)測原水異常信息，及時(shí)反饋到原水需水量預(yù)測算法中，并及時(shí)調(diào)整原水需水量，維持供需平衡和降低管網(wǎng)運(yùn)行負(fù)荷。

2.4 泵組尋優(yōu)[4]

2.4.1 泵組間流量分配

原水泵站有4 臺(tái)水泵負(fù)責(zé)金海川沙支線的原水供應(yīng)，合理的安排單泵流量，是降低水泵負(fù)荷，降低整體能耗的關(guān)鍵。

泵組尋優(yōu)算法從單臺(tái)泵運(yùn)行的健康性和高效性出發(fā)，避免水泵高負(fù)載運(yùn)行和過度的開停泵。從管線的層面出發(fā)，分析原水輸送損耗和泵站運(yùn)行機(jī)理，在泵站向水廠傳輸數(shù)據(jù)時(shí)，必然會(huì)由于管線過長等原因?qū)е聜鬏敃r(shí)水量損耗，故在流量分配時(shí)，加入管損因素。最后，在使整個(gè)系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，運(yùn)用非線性規(guī)劃模型求取最佳的單泵流量。

2.4.2 確定單泵轉(zhuǎn)速

變頻泵是通過轉(zhuǎn)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(qū)間，最終把泵需要輸出的流量代入水泵的高效區(qū)間內(nèi)，求出泵的轉(zhuǎn)速。

最后由機(jī)泵尋優(yōu)算法計(jì)算出原水泵站泵組的開停和調(diào)速信息，并由PLC 監(jiān)控和微調(diào)機(jī)泵尋優(yōu)算法調(diào)速的精確度。

3 系統(tǒng)應(yīng)用

3.1 原水智能調(diào)度系統(tǒng)首頁設(shè)計(jì)

原水智能調(diào)度系統(tǒng)首頁匯總?cè)恐匾K，通過首頁可以總覽需水量預(yù)測值、預(yù)測方案執(zhí)行情況、原水預(yù)警信息及各支線實(shí)時(shí)的流量壓力參數(shù)等信息。

3.2 原水需水量預(yù)測方案展示

原水需水量在實(shí)際需水量變動(dòng)后30 分鐘頁面展示下次需水量變化時(shí)間和水量，并每隔30 分鐘更新預(yù)測方案。

3.3 原水需水量預(yù)測方案彈框推送

系統(tǒng)時(shí)間到了預(yù)測時(shí)間時(shí)，立即彈窗推送需水量調(diào)度方案，調(diào)度員可以根據(jù)實(shí)際情況接收、修改、拒絕系統(tǒng)推送的需水量調(diào)度方案。

3.4 機(jī)泵尋優(yōu)方案彈框推送

調(diào)度員同意系統(tǒng)推送的需水量方案后，立即彈框推送機(jī)泵尋優(yōu)方案，確認(rèn)后指令直接下發(fā)，直接對(duì)機(jī)泵進(jìn)行調(diào)速和開停操作。

4 結(jié)語

原水智能調(diào)度系統(tǒng)的建設(shè)與應(yīng)用，促進(jìn)原水調(diào)度領(lǐng)域進(jìn)行智慧化運(yùn)營，切實(shí)提高原水調(diào)度的智能化水平，同時(shí)，改革現(xiàn)有的人工經(jīng)驗(yàn)調(diào)度的方法，用科學(xué)的高精度模型精準(zhǔn)調(diào)度，并在原水智能調(diào)度的各個(gè)環(huán)節(jié)加入保障機(jī)制程序，確保原水管網(wǎng)安全、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)、經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行。