楊位偉 于忠清

【摘? 要】傳統(tǒng)意義上的城市供水調(diào)度系統(tǒng)是以人工經(jīng)驗(yàn)決策、傳統(tǒng)的通訊方式發(fā)布指令，SCADA數(shù)據(jù)難以系統(tǒng)全面地反映水力狀態(tài)，人工經(jīng)驗(yàn)可繼承性差，指令發(fā)布難以追溯統(tǒng)計(jì)，存在供水調(diào)度不精準(zhǔn)、能源浪費(fèi)問(wèn)題。為此，論文設(shè)計(jì)了一個(gè)城市供水優(yōu)化調(diào)度方案，以人工智能AILab算法庫(kù)為核心，通過(guò)搭建水司調(diào)度中心大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)、構(gòu)建城市供水優(yōu)化調(diào)度模型框架以及對(duì)泵設(shè)備的能源優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)城市供水調(diào)度系統(tǒng)的高效、智能以及節(jié)能目標(biāo)。

【Abstract】In the traditional sense， urban water supply dispatching system uses manual experience to make decisions and traditional communication methods to issue instructions. SCADA data is difficult to systematically and comprehensively reflect the hydraulic state. The inheritance of manual experience is poor， and instruction release is difficult to trace and statistics. There are existing problems of inaccurate water supply dispatching and energy waste. To this end， this paper designs an urban water supply optimal dispatching scheme， which takes the artificial intelligence AILab algorithm library as the core， through constructing the dispatching center big data network platform in water supply company， constructing the urban water supply optimal dispatching model framework and optimizing the energy of the pump equipment， so as to achieve the goal of high efficiency， intelligence and energy-saving of the urban water supply dispatching system.

【關(guān)鍵詞】AILab算法庫(kù);大數(shù)據(jù)平臺(tái);調(diào)度模型框架;節(jié)能

【Keywords】AILab algorithm library; big data platform; dispatching model framework; energy-saving

【中圖分類號(hào)】TU991;TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2020）11-0194-03

1 引言

近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，我國(guó)城市化水平不斷提高，城市供水能耗的問(wèn)題越來(lái)越面臨更大的挑戰(zhàn)。在國(guó)家節(jié)能減排政策的號(hào)召下，積極推動(dòng)城市供水工業(yè)化和信息化的融合，提高城市供水服務(wù)能效，利用人工智能技術(shù)解決城市供水調(diào)度優(yōu)化已成為核心技術(shù)[1]。傳統(tǒng)的城市供水調(diào)度系統(tǒng)，是通過(guò)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)（SCADA）進(jìn)行數(shù)據(jù)的采集，通過(guò)人工經(jīng)驗(yàn)決策以及傳統(tǒng)的通訊方式進(jìn)行指令發(fā)布。由于人工經(jīng)驗(yàn)可繼承性差，指令發(fā)布難以追溯、統(tǒng)計(jì)、分析，因此，造成能源過(guò)于消耗、資源浪費(fèi)問(wèn)題。針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了構(gòu)建實(shí)時(shí)的、多變量的、非線性的近最優(yōu)城市供水優(yōu)化調(diào)度模型，以達(dá)到城市供水優(yōu)化調(diào)度以及節(jié)約能源的目的。

2 城市供水系統(tǒng)流程

隨著城市化的進(jìn)程不斷推進(jìn)，城市供水系統(tǒng)經(jīng)過(guò)不斷的完善，供水管網(wǎng)規(guī)模日益龐大。城市供水系統(tǒng)主要由四部分組成：水源確定、取水工程、凈水工程、輸水工程。

水源確定：在我國(guó)大多數(shù)的城市供水是以地下水作為主要的水源，對(duì)水量、水質(zhì)滿足國(guó)家飲用標(biāo)準(zhǔn)。

取水工程：為了提高取水的效率，取水頭放置在水源直流段，取水頭部以菱形取水，有效進(jìn)水面積最大，并且可以有效地減少泥沙的進(jìn)入。取水泵房以靠近水源為準(zhǔn)則，并綜合考慮當(dāng)?shù)氐牡乩硪蛩?，提高資源利用率。

凈水工程：凈水工藝包括混合、絮凝、預(yù)沉池、濾池、添加混凝劑、添加消毒劑、廢水處理等。使用混凝劑使水中膠體提高凝聚效率，經(jīng)過(guò)絮凝使凝聚性的顆粒具有良好的沉降性，并在預(yù)沉池中投加助凝劑（PAM）和混凝劑（PAC），在沉淀池除去懸浮物，使出水達(dá)到水質(zhì)要求，之后在濾池中過(guò)濾，添加消毒劑進(jìn)入清水池，同時(shí)，排出廢水進(jìn)行處理，如圖1所示。

輸水工程：主要包括送水泵房以及輸水管網(wǎng)系統(tǒng)，將水輸送給用戶。

3 城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)

隨著城市化水平的不斷提高，智慧城市供水的概念越來(lái)越得到廣泛的關(guān)注，智慧供水所承載的信息化應(yīng)用涵蓋了人們生活的方方面面，與人們的生活息息相關(guān)。城市供水優(yōu)化調(diào)度促進(jìn)了供水產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級(jí)，降低經(jīng)營(yíng)成本，促進(jìn)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，通過(guò)簡(jiǎn)便的移動(dòng)設(shè)備也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)供水管網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)。智能化的供水大數(shù)據(jù)建設(shè)有助于提升城市信息化水平，促進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)基礎(chǔ)平臺(tái)的建設(shè)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排，綜合提高城市的整體服務(wù)能力。通過(guò)對(duì)水司調(diào)度中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建設(shè)，對(duì)城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)模型的建立以及城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)泵設(shè)備的能源優(yōu)化，以此為先導(dǎo)搭建城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)架構(gòu)，建設(shè)智慧城市供水系統(tǒng)。

3.1 水司調(diào)度中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

城市供水系統(tǒng)是大型復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，供水網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的搭建是以對(duì)水泵、閥門(mén)等控制部件進(jìn)行精準(zhǔn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控并根據(jù)反饋?zhàn)赃m應(yīng)調(diào)整，使總運(yùn)行成本最小化[2]。水司調(diào)度中心通過(guò)監(jiān)測(cè)城市供水管網(wǎng)測(cè)點(diǎn)的壓力、加壓泵站的工作狀態(tài)以及直供水泵的工作狀態(tài)等輔助管理管網(wǎng)管道、閥門(mén)等設(shè)備。水司調(diào)度中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策方法，對(duì)原始設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并上傳給服務(wù)器[3]。圖2為水司調(diào)度中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)，其首先是對(duì)供水廠前端設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，并預(yù)留出其他設(shè)備接入網(wǎng)絡(luò)的接口，將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)（DDN）傳輸?shù)秸{(diào)度中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)，最后將實(shí)時(shí)通信服務(wù)器、接口服務(wù)器、預(yù)警服務(wù)器、地理信息系統(tǒng)（GIS）服務(wù)器、SCADA操作員站、Web發(fā)布服務(wù)器、智能終端（PDA）、數(shù)字光處理（DLP）服務(wù)器、Web遠(yuǎn)程客戶端等連接到大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

實(shí)時(shí)通信服務(wù)器負(fù)責(zé)快速采集現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，與SCADA平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)交互并存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。接口服務(wù)器負(fù)責(zé)提供多種的接口方式，搭建連接其他服務(wù)器接口通道，并可以將數(shù)據(jù)傳輸給其他的數(shù)據(jù)平臺(tái)。預(yù)警服務(wù)器采用多類別的檢測(cè)方式，當(dāng)發(fā)生故障時(shí)以最快的速度響應(yīng)，將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)。GIS服務(wù)平臺(tái)更直觀地顯示各測(cè)點(diǎn)位置分布以及以不同的顏色表示警戒狀態(tài)。Web發(fā)布平臺(tái)將收集到的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)以及反饋信息向廣域網(wǎng)或局域網(wǎng)進(jìn)行發(fā)布以供用戶查閱。智能終端PDA存儲(chǔ)各測(cè)點(diǎn)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更高效、實(shí)時(shí)的智能化管理。通過(guò)各平臺(tái)子系統(tǒng)之間的信息采集、信息共享以及信息的反饋機(jī)制，使整個(gè)水司調(diào)度中心大數(shù)據(jù)平臺(tái)更好地完成信息的實(shí)時(shí)交互，提高水司運(yùn)行監(jiān)管工作效率，提升整體的信息化管理水平。

3.2 城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)模型的建立

城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)（WOS）在能源優(yōu)化系統(tǒng)（EOS）的基礎(chǔ)上以AILab算法庫(kù)為核心開(kāi)發(fā)。WOS系統(tǒng)由數(shù)據(jù)預(yù)處理、供水量預(yù)測(cè)、供水建模、水廠優(yōu)化控制、泵站優(yōu)化控制以及WOS大數(shù)據(jù)平臺(tái)六個(gè)模塊構(gòu)成。最佳調(diào)度的建立必須基于實(shí)時(shí)、真實(shí)和可靠的在線監(jiān)視數(shù)據(jù)，然后討論數(shù)據(jù)是否具有可擴(kuò)展性，建立全面、深入、系統(tǒng)的在線數(shù)據(jù)監(jiān)控系統(tǒng)是進(jìn)行最佳計(jì)劃的前提[4]。

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊是以人工智能算法庫(kù)AILab為核心，采用AILab中的多種算法，對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化的數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)分析以及特征提取。

用水量預(yù)測(cè)是城市供水優(yōu)化調(diào)度的第一步，用水量預(yù)測(cè)分為短期預(yù)測(cè)（日、時(shí)）以及長(zhǎng)期預(yù)測(cè)（季度、月度）。用水量預(yù)測(cè)分析采用的算法是以AILab算法庫(kù)為基礎(chǔ)，通過(guò)單個(gè)或多個(gè)算法的組合對(duì)數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)用水量的短期預(yù)測(cè)以及長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。城市單每日的供水量是巨大的，供水管網(wǎng)的水力模型更加復(fù)雜，相應(yīng)地，水力模型算法的計(jì)算量就越大，通常使用最優(yōu)算法來(lái)獲得最優(yōu)解[5]，智能AILab算法庫(kù)為此提供了更優(yōu)的解決方案。

供水建模是城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)的核心模塊，供水管網(wǎng)是一個(gè)多變量的、非線性的、時(shí)滯性的復(fù)雜性系統(tǒng)。WOS采用模型預(yù)測(cè)控制（MPC）技術(shù)，將機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸入變量分為控制變量、可控變量以及不可控變量，通過(guò)人工智能算法庫(kù)AILab提供的優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行大量的訓(xùn)練學(xué)習(xí)，能夠精準(zhǔn)地輸出每一個(gè)可控變量與控制變量的預(yù)測(cè)值。其中，時(shí)滯性是供水管網(wǎng)建模的一個(gè)難題，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的MPC技術(shù)解決了管網(wǎng)水壓長(zhǎng)距離傳遞帶來(lái)的時(shí)間延遲預(yù)測(cè)問(wèn)題。將控制變量與可控變量的若干周期的延遲采用AILab算法進(jìn)行預(yù)處理，可以精確計(jì)算出每一個(gè)變量的時(shí)滯周期。此外，泵站用水量的預(yù)測(cè)還需要將整個(gè)供水管網(wǎng)的多個(gè)參數(shù)加入進(jìn)來(lái)，共同進(jìn)行建模學(xué)習(xí)，以增加泵站的應(yīng)變響應(yīng)能力，使用戶端的水壓能夠總是處于安全運(yùn)行狀態(tài)。

傳統(tǒng)的水廠泵站控制采用PID算法完成，但由于管網(wǎng)供水的復(fù)雜度不斷提升，PID算法已不能滿足泵站人工智能控制的目標(biāo)。將管網(wǎng)供水的用水量預(yù)測(cè)、泵站能耗的最小化等因素加入水廠泵站的優(yōu)化控制系統(tǒng)中，同時(shí)，加入泵站能耗預(yù)測(cè)，使整個(gè)模型更加完整。由于泵站是通過(guò)變頻驅(qū)動(dòng)（VFD）控制的，此外，加上轉(zhuǎn)速的組合，可以篩選出多種組合的泵站的能源最小化方案，再通過(guò)采用AILab人工智能算法庫(kù)對(duì)每一階段的能源最小化方案尋最優(yōu)解。

WOS大數(shù)據(jù)平臺(tái)是對(duì)數(shù)據(jù)的綜合管理平臺(tái)，提供對(duì)數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)的分析、數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及任務(wù)調(diào)度管理。通過(guò)WOS大數(shù)據(jù)平臺(tái)，能夠?qū)?shí)時(shí)數(shù)據(jù)更直觀地觀測(cè)變化趨勢(shì)，并且根據(jù)數(shù)據(jù)的分析以及預(yù)測(cè)量參數(shù)，發(fā)布更為精準(zhǔn)的用水量調(diào)度信息等。

3.3 城市供水優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)泵設(shè)備的能源優(yōu)化

泵站優(yōu)化系統(tǒng)分為泵的能源優(yōu)化系統(tǒng)（EPM）與泵的健康管理系統(tǒng)兩部分，并相互獨(dú)立運(yùn)行。將采集的數(shù)據(jù)通過(guò)使用AILab算法庫(kù)中的組合優(yōu)化算法進(jìn)行分析處理后，經(jīng)過(guò)智慧節(jié)能終端傳輸給主控PC機(jī)，主控PC機(jī)收到傳輸?shù)男畔⒑蟾鶕?jù)信息中包括的參數(shù)信息，將不同的調(diào)度指令通過(guò)PLC控制器對(duì)不同的變頻器發(fā)出指令。

在主控PC機(jī)中運(yùn)行三種不同的軟件模式，并根據(jù)不同的輸入、輸出信息進(jìn)行模式的切換，包括數(shù)據(jù)信息預(yù)處理訓(xùn)練學(xué)習(xí)模式、原有系統(tǒng)能源消耗檢測(cè)模式以及優(yōu)化運(yùn)行模式。原有系統(tǒng)能源消耗檢測(cè)模式是在能源優(yōu)化系統(tǒng)啟用之前的一段時(shí)間內(nèi)，監(jiān)控原有系統(tǒng)的總能耗。通過(guò)在原有泵組系統(tǒng)的每一個(gè)電機(jī)之前安裝一個(gè)智能電表，將該智能電表通過(guò)LoRa無(wú)線通訊模塊傳送到控制室的能源管理系統(tǒng)中，主控PC機(jī)保留能源數(shù)據(jù)庫(kù)并隨時(shí)可以進(jìn)行分析與對(duì)比。

4 結(jié)語(yǔ)

伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，城市供水需求量以及能源消耗不斷增加，能夠精準(zhǔn)地對(duì)城市供水調(diào)度進(jìn)行優(yōu)化，是高效推進(jìn)城市化供水系統(tǒng)建設(shè)以及減少能源消耗的重要舉措。本文通過(guò)在城市供水調(diào)度系統(tǒng)中搭建WOS框架并嵌入設(shè)備的智能節(jié)能系統(tǒng)，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)近最優(yōu)的供水調(diào)度體系。智慧城市的概念越來(lái)越受到廣泛的關(guān)注，智慧城市供水大數(shù)據(jù)建設(shè)借助先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，同時(shí)，站在新的層次和高起點(diǎn)之上，并采用國(guó)內(nèi)外更為先進(jìn)的計(jì)算機(jī)硬件系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)信息網(wǎng)絡(luò)的軟件開(kāi)發(fā)理念，不斷對(duì)其更新升級(jí)，保證其先進(jìn)性。智慧城市的建設(shè)隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展、科技的進(jìn)步必將進(jìn)入一個(gè)嶄新的階段，城市供水系統(tǒng)未來(lái)的發(fā)展道路是數(shù)字化及智能化，最終發(fā)展為無(wú)人化的智能城市供水系統(tǒng)。

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