行业领域

新一代信息技术产业,互联网与云计算、大数据服务

需求背景

供水系统是城市水网的核心基础设施，承担着保障城市居民生活用水、工业生产用水和城市消防安全的重任。然而，传统水务运营调度长期面临四大突出痛点。

一是韧性不足。 调度指令长期依赖个别岗位的经验判断，缺乏预见性模拟和系统化预案，面对突发爆管、极端天气、用水量骤变等干扰事件时，调度决策容易陷入混乱被动。城市供水系统面临管网老化、需求激增与突发污染等多重挑战，现有管理模式难以实现资源精准配置与风险主动防控。

二是安全不足。 风险预警滞后，安全防线薄弱。传统水务管理方式已难以满足高效管理要求，对管网运行状态缺乏实时、精准的感知能力。供水管网爆管、压力骤降、水质异常等安全隐患难以及时发现和预警，容易酿成区域性停水事故。

三是联动不足。 部门间信息共享不畅，协同效率低下。SCADA、GIS、营收、客服等系统数据孤立，异构系统之间数据格式各异、接口互不兼容，形成严重的"数据孤岛"和"信息壁垒"。水务系统涉及供水多个子系统，多源异构数据整合难度大。感知设备覆盖率低，老旧管网传感器部署不足，水质、水量、漏损等实时监测存在盲区，难以支撑精准决策。

四是效能不足。 长期以来，供水调度依靠高能耗、高水耗的保守运行方式，电能消耗大、漏损率高。传统泵房为维持供水压力稳定，让水泵常年高负荷运行，造成巨大的能耗浪费。传统人工调度不仅导致能源浪费，还因泵站出口水压设定过高加剧管网漏损。

在"双碳"目标驱动下，水务行业的数字化考核指标更加严苛。以公共供水管网漏损率为例，"十五五"规划目标普遍设定在8%—9%之间。行业共识已从硬件铺设转向数据资产的价值挖掘。与此同时，数据孤岛严重、调度效率低下、跨部门协同困难等问题普遍存在，供水调度缺乏全局实时依据，决策滞后。

政策层面也在加速推动。各级水务发展规划明确提出"因地制宜发展水务新质生产力，推动数字孪生、人工智能、物联网等技术与水务业务深度融合，提升预报预警、调度管控、辅助决策智慧化水平"。多地已启动数字孪生水网建设专项计划。然而，水务行业数字化、智慧化转型原生动力不足，转型进程明显滞后于其他行业，亟需系统性技术突破。

需解决的主要技术难题

（1）传统经验调度向自适应调度升级

长期以来，供水调度指令依赖个别岗位经验判断和静态调度方案，缺乏精准的水量预测和全局优化算法支撑，难以实现科学的供需平衡。当用水量随季节、天气、节假日等因素动态变化时，传统调度方式无法快速响应，往往出现"高峰供水不足、低谷能耗浪费"的两难局面。

高精度水量预测。 需水量受人口密度、气象条件、季节变化、节假日、经济活动等多重因素影响，传统基于历史平均值的预测方法精度低、适应性差。需构建融合多源数据的智能预测模型，实现对未来24—48小时用水量的精准预估。已有实践证明，结合人口密度、气象数据等多维信息构建预测模型，可将日调度误差率大幅压缩。基于长短期记忆网络等深度学习算法的需水量预测模型，可提前模拟高位水池储水情况，动态调节泵站机组启停。

全局最优调度方案搜索。 供水系统涉及多座水厂、多级泵站、数千公里管网的协同运行，调度决策空间巨大。传统人工调度只能考虑有限方案，难以穷举全局最优解。需引入智能优化算法，如粒子群算法、遗传算法、强化学习等，在满足供水压力、流量、水质等约束条件下，自动搜索能耗最低、漏损最小、运行最稳定的全局最优调度方案。已有研究证明，基于多智能体深度强化学习的调度框架可在提升能源效率的同时大幅降低水损；基于强化学习的泵站调度模型可在未见场景下仍满足压力约束并显著降低能耗成本。

高性能水力仿真。 供水管网水力模型是调度决策的"数字底座"，但传统水力模型计算速度慢、无法满足实时调度需求。需突破高精度水力模型与实时数据快速融合的技术瓶颈，实现在线水力模型的秒级计算与实时推演。通过将SCADA实时监测数据与水力模型动态耦合，让管网的每个节点、每条管道都能在虚拟空间中精确映射，实时模拟不同调度方案下的水压、流量分布。

（2）多源数据融合与数字孪生平台构建

供水系统运行涉及水源地、水厂、输水管网、配水管网、二次供水设施、用户终端等多个环节，各环节产生的数据分散在不同的业务系统中——SCADA系统记录实时运行数据，GIS系统管理管网空间数据，营收系统存储用户用水数据，客服系统记录用户报修信息。这些系统由不同厂商建设、采用不同数据标准，彼此之间缺乏有效的数据互通机制。

数据孤岛的存在，使得决策者难以获得全局、实时、精准的系统状态认知，决策缺乏有力数据支撑。需解决的核心难题包括：

异构数据标准化与融合。 需制定统一的数据标准和接口规范，将SCADA、GIS、营收、客服、物联网等多源异构数据汇聚到统一的数据中台，实现跨系统的数据互联互通。这要求建立涵盖设备接入、数据传输、数据存储、数据服务等全链路的标准化体系，破解多厂商协议壁垒与数据孤岛困境。

全链条数字孪生模型构建。 需构建从水源地、水厂、管网到用户的全链条数字孪生模型，实现物理供水系统与虚拟数字系统的精准映射、同步仿真和虚实交互。数字孪生模型应融合GIS地理信息、SCADA实时数据、水力模型和历史运行数据，形成一个可模拟、可推演、可优化的"数字沙盘"。以GIS与SCADA数据为支撑，依托智能算法构建高精度在线水力模型，打造供排水管网综合感知平台，实现"厂站网河"统一联调联控。

（3）智能控制与自动化执行

供水调度最终要落实到水泵启停、阀门调节、压力控制等具体操作上。当前，这些操作高度依赖人工经验——调度员根据屏幕上的数据判断是否需要启泵、调阀，然后手动下发指令。这种模式存在明显缺陷：一是响应滞后，从数据异常到人工判断再到指令执行，往往需要数十分钟甚至数小时；二是操作质量因人而异，不同调度员的经验水平直接影响调度效果；三是无法实现精细化调控，人工操作往往是"大开大合"式的粗放调节。

智能终端自动完成水力模型率定。 水力模型的精度直接影响调度决策质量，但模型参数率定传统上依赖人工反复试算，耗时耗力。需开发智能率定算法，利用实时监测数据自动校正模型参数，保持模型与物理系统的高度一致。

调度策略自动生成与优化。 需构建"感知—分析—决策—执行"的自动化闭环，由系统自动完成数据感知、状态评估、方案生成、方案优选、指令下达的全流程。通过建立"无人干预、实时调度、秒级计算、智能优选、精准控压"的供水自适应调度模式，结合泵站能效、管网压力等实时传感数据，实现运行方案的自动生成与持续优化。

分钟级精确调度。 从传统人工经验调度升级为分钟级精确调度，要求系统的每个环节——数据采集、模型计算、方案生成、指令执行——都具备极高的速度和可靠性。通过实时融合用水量预测、管网压力、智能优化算法等多维数据，自动生成送水泵组最优启停组合与变频参数方案。

期望实现的主要技术目标

（1）构建供水系统数字孪生平台。 实现水力模型与实时SCADA数据的毫秒级同步，模拟推演精度达到95%以上。数字孪生平台应具备从水源地到用户龙头的全链条覆盖能力，支持"取水—输水—净水—配水—用水"全流程的数字映射、智能模拟和前瞻预演。通过将SCADA监测数据与水力模型动态耦合，实现对供水系统运行状态的实时感知、精准模拟和优化决策。

（2）实现高精度水量预测。 预测平均误差控制在±3%以内。行业领先实践已证明这一目标的可行性——通过结合人口密度、气象数据等多维信息构建预测模型，日调度误差率可进一步压缩至更低水平。基于深度学习的水量预测模型应融合历史用水数据、气象预报、节假日信息、人口流动等多源数据，实现对未来24—48小时用水量的精准预测，为调度决策提供可靠依据。

（3）调度决策时间从数天压缩至数分钟级。 传统模式下，制定一套完整的供水调度方案往往需要数天时间——从数据收集、模型计算到方案评审、指令下发，流程冗长。通过自适应调度系统的建设，调度决策时间应压缩至数分钟级，实现对供水系统运行状态的快速响应。节能降耗目标不低于15%—20%。实践案例已证明这一目标的可行性——智能供水系统可实现泵站能耗降低20%以上；基于多智能体深度强化学习的调度框架可实现能源效率提升25%以上；采用智慧管控模式的泵房实测能耗可降低30%以上。系统还应实现供需平衡自动调节，在保障供水安全的前提下最大限度降低能耗与水耗。

（4）建立面向供水、排水、燃气等多场景的自适应调度系统。 实现供需平衡自动调节。自适应调度系统应具备跨场景的通用性和可扩展性，不仅适用于城市供水系统，还能推广至排水系统、燃气系统等城市生命线基础设施。系统应自动适应用户的水量和水压需求变化，实现从"被动响应"到"主动预判"、从"人工经验"到"智能决策"的跨越。在供水调度中，还应厘清多水源（如南水北调水、地表水、地下水等）的供水优先级与协调规则，实现多水源的联合优化调度。

（5）形成全链路数据打通的一体化智能运营管理平台。 彻底打破数据孤岛，实现"一张图"全域管理。平台应实现以下核心能力：一是大规模水务物联网设备的统一接入，破解多厂商协议壁垒与数据孤岛困境；二是覆盖数千公里管网的GIS平台，实现原水、供水、排水管网的"一网统管"可视化调度；三是整合SCADA、GIS、营收、客服等系统的统一数据中台，日处理数据能力达到TB级别；四是AI算法深度赋能管网漏损识别、智能加药、多水厂协同调度等关键场景，推动水务管理从"人治"向"智治"跨越。平台建设应坚持"统一标准、统一设计、统一研发、统一部署"的原则，构建从"源头"到"龙头"的全链条数据贯通体系。通过一体化智能运营管理平台的建设，实现供水系统运行状态的可视、可算、可控，让每一滴水都有"数"可依。