城市供水优化调度系统的设计与实现

刘阳

2天津泰达津联自来水有限公司

摘要 现阶段，我国的综合实力得到稳步的上升，城市化水平的发展也在发展中进步，与此同时所面临的供水问题也在不断的增多，基于此，我国相关部门也在不断关注和解决问题，目前，推行的方案是将城市供水的工业化以及信息化进行合理的结合，确保城市供水的服务性能得到提升。

关键词：AILab算法库；大数据平台；调度模型框架

1、城市供水系统流程

确定水源：在中国，绝大多数的城市中，在供水时，都是依靠着地下水来维持供水的，水的数量和质量符合国家饮用水标准。

取水工程：在保证取水的工作质量得到有效的提高，则要将吸水头放入到水源流速较快的位置，吸水头用于抽取菱形水。最大程度地减少了泥沙进入。取水泵房是根据接近水源的标准以及对当地地理因素的综合考虑来改善资源利用的。

净水项目：净水过程包括混合，絮凝，沉淀池，过滤池，混凝剂添加，消毒剂添加，废水处理等。在通过混凝剂将水中的胶体进行有效的凝结。凝结完成后，所产生的颗粒是有一定的沉降功能，将凝结助剂（PAM）和凝结剂（PAC）添加到沉淀池中并除去到沉淀器中。该物质使废水达到水质要求，然后将其在滤池中过滤，并在净水池中添加消毒剂，同时将废水排放进行处理。

输水项目：主要包括输水泵和用于供水的网管系统，以向客户输送水。

2、城市供水优化调度系统架构

2.1水司调度中心大数据平台网络结构

在整个城市的供水系统当中，它的特点在于规模较大，覆盖范围较广。供水网络结构旨在实时准确地监控水泵，阀门和其他控制组件，并根据反馈进行调整以降低总体运营成本。在供水的调度中心出对整个城市的供水网的压力进行测量和控制，增压泵站的工作状况和直接供水的工作状况，协助管理管网中的管道，阀门和其他设备。在水务调度中心进行实际的决策命令时都需要通过准确的数字进行的，这种方法收集设备上的原始数据并将其传输到服务器。第一步是要将供水厂的前部分的系统数据信息进行获取，并保留一个接口以访问其他设备网络，然后再利用DDN信息网络系统将所有获取到的信息全部输入到调度中心的大数据平台中，然后就是对服务器进行相互的连接。主要连接的系统设施为警报服务器，服务器地理信息系统（GIS），SCADA控制站，Web发布服务器，智能终端（PDA），数字光处理服务器（DLP），Web远程控制客户端等。

能够将实际现场的数据信息进行准确的获取是通过通信服务器来进行的，它主要和SCADA平台两者进行有效的融合，然后将获取的信息全部储藏在一个数据库当中。而接口服务器的特点是能够采取不同的方式，对每个服务器进行接口的连接，同时还能够将获取的信息内容传入到数据平台中。而预警服务器的特征在于可以利用不同的检测方式，对获取的信息内容进行实施的检查包括出现故障现象，检测完毕，采取有效的措施，将有效的信息传输到数据库中。GIS技术能够充分将每个测量的位置精准定位，并使用不同的颜色指示警告状态。 Web发布平台在广域网或局域网上收集收集的数据和实时反馈，以便用户可以查阅。 PDA智能终端存储每个计量点的实时数据，以实现更高效和智能的实时控制。通过平台不同子系统之间的信息收集，信息交换和反馈机制，整个水务调度中心的大数据平台可以更好地实时完成信息交互，提高水务监督效率，以及总体水平的计算机化管理的提高。

2.2城市供水优化调度系统模型的建立

基于能源优化系统（EOS），以AILab算法库为核心，开发了城市供水优化调度系统（WOS）。 WOS系统由六个模块组成：数据预处理，供水预测，供水建模，水厂优化控制，泵站优化控制和WOS大数据平台。建立最佳计划必须基于真实可靠的实时网络监控数据，然后讨论数据是否可伸缩。建立全面，深入，系统的网络数据监控系统是制定最佳计划的前提。

数据预处理模块基于AILab人工智能算法库，使用AILab中的多种算法对实时数据执行智能数据清理，数据分析和特征提取。

用水量预测是优化城市供水的第一步，用水量预测分为短期（天，小时）和长期（季度，每月）。用水量预测和分析中使用的算法基于AILab算法库，并结合一种或多种算法对数据进行分析，以实现短期和长期用水量预测。城市的每日供水量很大，供水网络的水力模型更为复杂。因此，水力模型算法的计算量较大，通常采用最优算法来获得最优解。为此，有一个AILab算法的智能库，它提供了更好的解决方案。

传统的水泵站控制采用PID算法来完成，但是由于管道供水的复杂性不断增加，PID算法已不能满足泵站人工泵控制的目的。优化的水泵站管理系统中加入了诸如管网供水预测和泵站能耗最小化等因素。同时，对泵站增加了功耗预测，以使整个模型更加完善。由于泵站是由变频驱动器（VFD）控制的，具有一定的速度组合，因此可以从各种泵站组合中过滤出能量最小化方案，然后使用AILab人工智能库算法来计算能量。每个阶段。最小化解决方案以找到最佳解决方案。

WOS大数据平台是一个全面的数据管理平台，可提供数据收集，数据分析，数据存储和任务计划管理。通过WOS大数据平台，可以更直观地观察实时数据趋势，并基于数据和预测参数发布有关用水量计划的更准确的信息。

2.3城市供水优化调度系统泵设备的能源优化

泵站优化系统分为两部分：泵的能量优化系统（EPM）和泵运行状况管理系统，它们彼此独立运行。使用AILab算法库中的组合优化算法对收集到的数据进行分析和处理后，可通过智能节能终端将其传输到主机。主机接收到发送的信息后，它将不同于信息中包含的参数信息。 PLC控制器布局指令向各种变频器发出指令。

在主机控制器上运行三种不同的软件模式，并根据不同的输入和输出信息切换模式，包括数据处理培训和学习，本机系统电源检测模式和优化模式。检测系统功耗的源方法监视在激活能量优化系统之前的特定时间段内对源系统的总功耗的监视。通过在原始泵送系统的每个引擎之前安装一个智能电表，该智能电表将通过LoRa无线通信模块传输到控制室中的能源管理系统。主机保留能源数据库，并可以随时对其进行分析和比较。

结语

总而言之，在城市化发展的进程中，智慧城市的发展理念得到人民群众的广泛关注，特别是在供水建设发展的中，优先采取的措施是信息化技术，有效的利用了国外先进的设备系统以及软件的创建经验，对我国城市供水的调度工作进行优化和调整，使得智慧城市的发展有条不絮的前进者，因此，这有将供水系统进行优化整改，才能够保证城市的和谐发展。

参考文献

[1]任永良，张国鹏，高胜，姜民政，王妍，张瑞杰，孙凯，王玮.基于供水模拟系统的高精度动态数据采集[J].化工自动化及仪表，2019，46(09):721-724+748.

[2]王秦飞.城市智慧水务优化调度系统的设计与实现[D].西安科技大学，2019.

[3]吕茜彤.城市供水系统优化调度的研究[D].西安科技大学，2019.

[4]冯雪峰.城市供水系统两级优化调度研究[D].长安大学，2018.

[5]王东晓.城市供水系统的优化调度与智能控制策略探析[J].中国市场，2017(17):301-302.

[6]张冰.城市供水生产运行调度系统设计与实现[D].山东大学，2014.