供水管网在线水力模型系统开发应用研究

张坤林 柏静远 郭剑桥

（1 上海勘测设计研究院有限公司 2 上海积成慧集信息技术有限公司）

1 问题的提出

城市管理智慧化进程的推进，对供水服务行业的管理水平提出了新的更高的要求。国内部分设计院和水务公司，已经开始运用离线水力模型辅助供水管网的规划设计以及运行评估工作。但是，离线模型固有的数据滞后性弊端，导致其只能用于历史工况演算，不能及时推算供水管网当前的运行状态和未来的预测情形，难以应用于水务企业的日常运营及调度管理。随着GIS （Geographic Information System）、AMR（Automatic Meter Reading）和SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）等信息化应用系统的不断发展，以及计算机硬件性能的快速提升，开发和应用供水管网在线水力模型系统辅助生产运营管理已成为可能，为智能化调度奠定了基础。本项研究对此进行探讨。

2 总体技术开发路线设计

参考相关研究，我们提出了供水管网在线水力模型系统总体技术开发研究路线架构设计（图1）。该架构主要由数据处理模块、模型计算模块和分析决策模块三大部分组成。

2.1 数据处理模块

利用不同的数据接口，接入各厂家和设备采集的SCADA以及远传水表实时数据。其中的数据清洗重构模块，可对异构数据进行归一化处理，并对异常数据分类进行修正和重构。所有实时数据，按照预设的格式统一存储于标准数据中心。

2.2 模型计算模块

在线水力模型运行的基础，是经过率定且精度满足要求的离线模型。模型计算模块以EPANET开源引擎为计算核心，按照配置的计算时间步长，从数据中心读取所需的实时数据流，写入模型后调用计算引擎执行滚动模拟。

2.3 分析决策模块

利用模型计算的结果，以专题图和数据曲线图的形式，帮助用户掌握和评估管网运行态势。在水量预测的基础上，结合各水源配水能耗水平，自动推送节能降耗的水泵调度方案。

3 基础水力模型构建

3.1 基础模型

项目试点L市城区供水管网口径DN200及以上共约200 km，日供水量约为12万m3。供水区域有三座水厂，管网上共安装流量计55台，压力计74台，大客户远传表75块。

对管网基础GIS数据中存在的各类问题，如管线缺失、重叠、排向错误等，进行逐项修正，并在模型中根据实地勘察的信息构建水力设备（水泵、阀门等）。

建模过程中，综合分析远传水表数据、营收数据以及漏损数据，进行水量分配。大用户远传水量占供水总量比例为19.3%，按照其实际地理坐标，分配到模型中的对应节点；营收水量剔除远传水量后占69.2%，按照营收表册分配到对应的区域；各DMA分区漏损水量占11.5%，在对应的区域中平均分配到节点。

3.2 模型率定

图1 在线水力模型系统架构

评估率定结果，各水源出口流量、压力，模拟结果与实测结果较为吻合。管网一级流量计瞬时流量平均误差约为90 m3/h，占日平均流量的5%。管网压力监测点平均误差小于2 m。模型流量和压力率定结果总体误差均在可接受范围之内。

4 在线水力模型系统应用

4.1 实时数据清洗重构

长期以来，由于SCADA数据类型特征和厂家来源不同，采集设备和传输质量各异，数据采集和传输时间不规律，造成数据缺失、平值、零值、极值等问题。因此，实时数据质量问题一直是水务企业进行数据分析和应用的痛点。在线水力模型开发应用过程中，异常数据会影响模型模拟的精度，降低系统的可靠性，严重时甚至还会造成系统崩溃。为了提高在线模型运行的时效性和准确性，系统首先对采集到的实时数据进行标准化处理，对所有数据的时间戳按照用户实际需求进行配置和归一化。对SCADA系统、远传抄表系统接入的管网流量、压力、水质和大客户远传表水量等数据指标，分别配置适当的清洗规则；对原始数据存在的不同类型的问题，迅速识别并分别采取对应的清洗和重构策略。

表1总结了系统应用的各项数据清洗重构的基本规则。

某监测点瞬时流量数据由于设备原因，一段时间内数据采集不到，一直传回相同的数值，出现平值现象。后台算法根据过去相同时段历史数据，对这一时段进行数据插补重构，结果合理，应用效果明显。

4.2 运行态势掌控

系统通过ArcGIS Server，自动发布模型实时计算的结果，以关键指标动态专题图和连续曲线的方式，展示当前以及过去一段时间供水管网运行的整体态势，帮助管理人员从监测点位的局部数字化管理转向全面可视化管理，加深了其对管网运行状况的直观认识，有利于及时发现问题，消除隐患。如通过流量图和流速图，了解管道水量与管径的匹配关系以及水流流向；通过压力图，掌握不同时段区域内高压区与低压区的分布；通过压降图，获知水头损失较大的管道位置；通过需水量图，了解区域内用水分布。如管网压力图，供水区域西部压力较高（>0.2 MPa），可以满足供水服务压力要求；东部压力偏低（<0.15 MPa），用水高峰时段压力可能达不到服务标准，需针对相关区域采取对应解决措施，如建设增压泵站或提高东部水厂出厂压力等。

表1 数据清洗重构规则

由于监测设备存在供电方式和数据传输频率的差异，各地管理机构对系统运行实时性要求也不同。因此，在线模型系统计算模块，可以自行配置滚动计算的时间间隔以及模拟的时间步长。

4.3 优化调度应用

4.3.1 智能调度方案

长期以来，国内供水公司在供水调度方面，大多依靠历史经验和本地实际情况提前规划总体调度规则，调度人员根据管网监测点位实时采集的数据，按照现有规则发出调度指令。这种方式参考的信息来源有限，难以及时掌握管网运行的整体情况，特别是在发生事故的情况下，不能进行科学的应急调度反应。在线水力模型系统，可消除此缺陷。

首先，在线水力模型系统依据各个水厂供水水量、压力以及能耗的历史数据，分别分析其配水单耗，在满足供水服务要求的情况下，可进行各水厂之间的水量宏观调度，达到节能降耗的作用。

其次，系统使用大数据分析技术，根据实际采集的SCADA数据，对水泵性能曲线进行调整和修正，使其始终能够反映水泵真实的运行效果。应用机器学习技术进行水泵启闭、水泵频率和出厂压力、流量的相关性分析，同时生成所有工况下对应的水泵组合调度方案，存储于方案数据库，以支持通过接口的方式来获取特定条件下所需的调度方案。调度人员按照本地实际，输入一天中各时段各个水厂出口所需的压力，水力模型系统则根据未来一段时间内需水量预测数据以及压力要求，从调度方案库中查询对应的调度方案，生成调度指令并提交计算引擎进行模拟。模拟的结果如果满足目标要求，系统将把这条调度指令以及管网的整体模拟结果，推送给调度人员作为参考。

4.3.2 应急调度分析

在线水力模型系统，在管网发生爆管或水质事故的情况下，可以为应急指挥调度提供有力支持。在获悉爆管点位置和大致漏损情况后，可利用水力模型进行实时工况模拟；同时，系统能够迅速查找出控制事故点的阀门，再次进行关阀模拟，展现“事故前—事故时—事故后”管网整体态势。从而帮助管理人员，及时掌握事故造成的影响（如降压、停水）范围以及影响程度，制定合理有效的抢险维修措施方案，并及时通知受影响的用水户做好应对准备，提高供水公司的业务能力和服务水平。

另外，管理人员还可以提前制定好各种事故应急预案，一旦发生真实爆管或水质污染事件，可以根据模拟的结果迅速掌握情况，降低事故造成的损失。

5 结论与建议

在GIS、SCADA、AMR等信息化系统的数据支持下，建立和率定了供水管网水力模型，开发了在线水力模型系统并在L市投入运行。系统不断进行实时滚动模拟，帮助管理人员有效掌握管网整体运行状况，为运营决策提供了科学依据。随着远传水表安装工作的推进，系统实时模拟结果的精度也在逐步提高。系统以需水量预测为基础，运用大数据和机器学习技术，为调度人员推送节能降耗的水泵组合优化方案，实现了智能调度的目标。同时，应急调度方案的应用，有助于针对突发事故执行演练，保障供水安全和生产的正常开展。

实现准确的漏损定位、预警和漏量核算的前提条件是高精度、及时的实时数据和准确的管网信息。为了提高在线水力模型系统在实际应用过程中的使用效果，提出以下几项建议：

（1）实现自动更新在线水力模型系统中管网及设备的变更信息，保证基础模型的可靠性；

（2）持续推动DMA分区工作的细化，提高远传监控水量占总用水量的比例，实现动态水量分配，提高系统模拟结果的准确性；

（3）实现在线水力模型系统与巡检维修系统的整合对接，发现管网或设备出现问题及时生成工单，安排人员进行处置，实现对管网运行维护的闭环管理；

（4）优化管网压力管理，一方面能够保障高峰时段的供水量和供水压力，另一方面也可以有效控制管网漏失水量。