净水技术 | 智慧水务漫谈——供水调度系统

SMART WATER TALK

在我们发布了供水调度产品WaterDesk®–Vision后，好几个朋友问我为什么用Vision这个词，而不是大家常说的智慧（Smart），优化（Optimized）调度。供水调度系统一直都是供水企业数字化建设的刚需，供水企业作为城市供水系统的运营者和供水服务的提供方，始终怀有实现按需调度、优化调度的愿景，行业会议上也经常有综合调度、智慧调度系统的介绍。

调度的本质是全面掌握供水企业的各种生产运营情况，包括水厂生产、泵站运行、管网维修、工程进度、甚至用户投诉等，从而更好的提供安全高效的城市供水服务。有鉴于此，调度系统天然有打通供水各个信息系统的动力，包括地理信息系统、物联网、监测系统、工单系统和热线系统等。随着供水企业数字化转型工作的推进，打造具备自主决策能力的调度系统往往是智慧水务建设的最后一块拼图，令人瞩目。

我曾在行业会议上用下面的示图来阐述智慧化建设的四个步骤，包括数据的开采、粗炼的信息、精炼的知识，以及最终聚合形成智慧。

对应到智慧调度系统的建设，如大家熟知的SCADA系统，主要通过简单的上下限报警设置来粗略感知供水系统运行变化情况，从这个角度讲，大量的基于在线监测数据集成的调度系统还处在数据获取的阶段，提取的信息有限，至多算是信息粗炼的初期。从调度工作的需求来说，调度指令发布前需要了解警告背后，管网究竟发生了什么：是监测仪表故障？是爆管？或者管网工程导致？以及处置带来的影响，本质上已经是知识的范畴。行业内当前的主要调度系统，其实并没有经过充分有效的信息提取和知识整合精炼的过程，直接追求系统的智慧，例如自动开泵决策的智慧调度，从项目实际落地的角度看，鲜有值得推广的案例。

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供水调度可以和自动驾驶做个简单类比，在明确分级从L0级到L5级的发展路径后，经过多年的发展，完全自动化的L5级仍在研发阶段。回到水行业的场景，具备自主决策能力的调度系统要实现并得以大规模的推广应用也还有很长的路要走。无论名称是“智慧”还是“科学”，调度系统首先要解决信息的充分有效获取，和知识的高效准确供给。具体到调度业务，主要体现为以下两个方面：

事件报警

随着物联网的普及，供水监测设备数量不断增多，传统的基于监测点阈值的上下限报警，误报率高，甄别费时费力，有效性不足。把调度人员从对海量的监测数据报警信息的人眼识别中解放出来，由系统主动推送有效信息，从监测单点报警到运行事件报警，成为调度工作的当务之急。

工程仿真

供水系统随着城镇化的进程而变得日益庞大和复杂，日常的各类厂站、管网的阀门操作或工程施工配合等调度需求，以及由此带来的供水安全问题和客户服务质量诉求，给调度部门带来了很大的压力。面对日益复杂的供水运营挑战，供水企业亟待从传统的依靠调度人员的经验调度转变为由系统支持下的调度决策。

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近年来，越来越多的供水企业成功建立了供水实时在线模型系统，调用实时模型的计算和仿真能力为调度系统提供决策支持，为上述问题提供了可行的解决方案。实时在线模型和传统的在线监测相比，其优势主要在于：

信息有效获取：智能报警

供水实时在线模型基于模拟数据和监测数据的相关度分析，通过多个相关度高的监测点（压力、流量和水质）的模型误差诊断，有效甄别管网中的异常事件，包括爆管、异常操作，水质事件等，从而实现智能报警。

知识的体现：工程仿真

在由实时水力模型赋能的调度系统中，调度人员可以利用模型的实时仿真能力，随时查看管道实时水流走向；进行方案模拟，实时计算管网维修等操作的影响范围和获取受影响客户信息等。

一个好的调度系统不仅把调度员从日常枯燥且低效的“盯”报警的工作中解放出来，而且可以通过不断积累的调度事件和方案模拟分析，助力于调度人员对供水系统的深入理解和业务水平的提升，更好的实现供水调度在安全前提下的智慧和高效。

以“事件”做牵引，利用在线模型能力实现调度方案模拟、受影响客户分析，调度指令、关阀操作、日志管理和交接班等所有调度业务的数字化；通过事件处置形成闭环管理的调度模式，使得所有调度事件和信息可复盘、可追溯、可统计、可分析，这同时也在不断为企业沉淀自己的“知识”库。

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回到文章开始的问题，为何用Vision指代调度系统？调度从业务对象的角度来说，是面向整个供水系统，透明化和可视化是对调度系统的基本要求，WaterDesk®-Vision还希望在汇聚供水业务大数据的基础上，为供水企业开启全新的视野，具备前瞻性的业务洞察和决策辅助能力；这同时也是慧水科技努力打造WaterDesk系列产品的愿景所在。

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https://space.bilibili.com/28500449

模型Q&A汇总：

https://www.zhihu.com/people/waterdesk/posts

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排版：《净水技术》 编辑 李滨妤

审核：《净水技术》社长/执行主编 阮辰旼

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