济南水务集团生产调度系统建设

张 倩， 张 菁， 满晓文

(济南水务集团有限公司， 山东 济南 250000)

1 生产调度系统的建设背景

随着现代化建设的发展，城市供水区域日渐扩大，需水量不断增加[1]。济南水务集团原有各系统功能单一、操作不便且相互独立，系统数据来源于多个数据库，无统一展示界面，也缺少数据关联与分析；原有SCADA系统基于C/S结构且存在部分监测点的数据上发错误、连续性差、传输延迟甚至无法上传等问题，导致系统与现场的实际工况情况脱离，无法实现实时监控；面向生产信息化的移动生产调度功能未作整合，数据查阅也无完整的体系，无法实现移动办公。整体上，原有系统无法满足现代化企业运作的需要。

2 生产调度系统的建设

2.1 建设思路

首先建立一个数据仓库，将各个独立系统数据抽取后整合成一个数据中心，对系统所需数据进行统一的存储、分析和管理。然后对现有系统进行功能整合，建立起集数据采集与监视控制于一体的生产调度系统，依托相应传输网络，从数据仓库中读取水厂、泵房、加压站的生产数据，以及管网压力、流量、水质等监测数据，对部分数据进行深层分析和数据挖掘，实现统一、集中、全面展示各项数据。

2.2 整体设计

系统建设遵循“架构统一、标准统一、规范建设”的整体设计原则，采用模块化设计手段，做到了可靠性、先进性、经济性、适应性、灵活性的协调统一，从根本上提升生产调度系统的整体功能。

2.2.1数据仓库设计

生产调度系统是一个包含海量数据的多功能系统，建立一个大数据仓库，通过对各层系统数据的梳理与规划，选择性的抽取关键数据进入数据仓库，使数据得到充分分析和计算，从而实现共享与正确利用。数据仓库是由计算机系统、数据、数据库管理系统组成的整体。数据仓库的数据类型主要有用于管理的关系数据、用于实时监控的实时数据、用于存储地理信息的空间数据等，其体系结构如图1所示。

图1 数据仓库体系结构

2.2.2系统组织架构

新建系统采用面向服务的架构(SOA)应用集成，利用Web服务技术实现基础功能。为了将集团原有各类异构系统集成到新的SOA应用中，搭建起遵循SOA的应用集成适配框架，如图2所示。

图2 生产调度系统组织框架

2.2.3系统功能架构

新建系统的功能全面，架构清晰，主要功能包括系统总览、在线监控、综合报警、综合分析、报表统计、调度管理、生产填报以及系统设置，具体功能架构如图3所示。

图3 生产调度系统功能架构

2.2.4系统特点

新建基于WEB的SCADA系统，具有良好的开放性、兼容性和容错能力，且易于功能和用户量的扩充。通过引进先进的数据仓库理念和高性能的前端渲染技术，采用轻量级前端框架，彻底解决数据加载缓慢的问题，集成多种不同类型数据，增加手机端系统，可以随时随地查看生产调度数据。

建设生产运行数据仓库，制定统一、标准的对外接口，从根本上解决了数据传输及数据监测的问题，确保了数据有效性、实时性、准确性。同时为未来的生产过程自动化建设预留标准接口，使未来新建或其他生产系统能够无缝接入。

3 生产调度系统建设的内容与实现的功能

本次系统建设内容包括两大部分：一是建设数据仓库；二是搭建集数据采集与监视控制于一体的生产运营平台。数据仓库为生产调度系统的展示提供了强有力的数据支撑。生产调度系统通过PC端调度系统、大屏展示系统及其配套的APP系统3个途径进行综合展示。

3.1 数据仓库建设

建立统一的水务数据仓库，加强各系统的综合管理，转变原有的分散数据存储和管理为物理上分布存储，逻辑上统一管理的模式，对共享数据进行统一存储，提高数据集成、共享水平，方便数据访问和提取。实现济南水务数据的分布存储、逻辑整合和管理自治，大大提升数据资源的安全性、可靠性和可用性，以及数据库系统运行效率。由表1可知，该系统的数据来源主要可以分为两种：直接来源于底层硬件设备的协议接入、来源于第三方软件系统的数据接口。根据原有系统的特征，选择最合适的数据接入方式，包括Web Service 接口接入、消息中间件数据交换接入、开发数据库访问以及设备协议解析。

表1 整合数据的来源、类型与接入方式

3.2 生产调度系统的平台搭建

3.2.1PC端调度系统

PC端调度系统是生产调度系统的核心，采用B/S架构，实现了在网页上监测供水管网、供水泵房、水厂等各类生产数据；实时分析各流量、压力数据，并有各种报表统计，包括日报、月报、季报、年报等报表形式；以GIS地图为底图，实现了主干管网的缩放展示；实现了水厂整体工艺流程和泵房内机组运行状态的直观显示，并可按实际情况设置各类异常报警等。

PC端调度系统除了具备基本的数据采集和监视控制功能，还具备综合分析的能力，可以对生产、流量、压力和水质数据进行综合分析。

(1)生产分析

通过将水量历史数据、气候数据、节假日等数据进行算法分析、处理，建立水量预测模型，预测误差控制在5%以内。通过该预测模型可以预测分析各水厂、加压站以及各分区水量，可预测未来日、周、月各时段的供水量，帮助工作人员提前了解供水量变化趋势，为城市的用水规划、计划、合理调度提供参考依据，对减少供水能耗和资源浪费，提高供水效率和供水服务具有非常重要的意义，也是实现智慧调度及智慧水务的重要组成部分。以玉清水厂水量预测为例，从图4可以看到预测水量与实际供水量曲线拟合度非常高，通过对比预测数据与实际数据得知当日水量预测误差为3.9%，预测数据较为准确，具有很好的参考价值。

图4 玉清水厂预测水量与实际供水量对比曲线

(2)压力分析

通过分析各个压力数据，展示各个压力数据的合格率情况，可以对压力数据进行过滤和筛选，去除异常数据，形成压力合格率报表。

(3)流量分析

通过对流量数据的分析，展示夜间最小流量情况，分析最小流量发生的时间是否在用水规律中经验值较低的时间段内，以及夜间最小流量占平均流量的比重。进一步明确该监控范围内是否存在漏损点，为公司查找漏损点、控制漏损提供数据支撑。

(4)水质分析

通过分析各个监控点的水质(pH、余氯、浊度)，可以对水质数据进行过滤和筛选并形成水质合格率报表。水质分析功能支持高级查询对象管理、刷新、过滤、排序、导出等基本操作。

此外，系统在GIS地图中添加片区及供水区域图，展示了该市范围内所有供水流向、各厂站所在位置、供水压力及供水范围，GIS地图中图层要素包括压力、流量、水质等，可专题展示流量一张图、压力一张图、水质一张图等信息。GIS地图中实现管线的层级显示，可对管线、站点、供水区域进行叠加，实现管线与地图的高度融合，便于快速了解本市供水格局，准确掌握供水动态。如图5所示，通过片区、水厂、加压站供水区域图，可以方便地了解各厂站、片区的实际供水范围，及时对发生突发事件的区域进行供水调度调整，保证居民正常生活用水不受影响。

图5 济南水务集团水厂供水区域

同时，在GIS地图上标注了各水厂、加压站以及各监测点的位置，并对其上传的数据(压力、流量、浊度、余氯)以及各厂站机组运行状态进行监测。以鹊华水厂为例，在地图上标注水厂具体位置同时还可监测供水量在内的各项实时数据如图6所示，极大地方便了调度人员对各厂站供水动态的掌握。

图6 鹊华水厂监测点

系统还以GIS地图为底图，实现了主干管网的缩放展示，如图7所示。对主干管网的供水流向进行标注，清楚地展示出主干管网的供水方向，便于快速了解本市供水格局。

图7 济南水务集团主干管网流向

在生产调度系统中，地图总览在融合供水管网地理信息系统(GIS)地图功能的同时，还添加了“MapGIS供水管网地理信息系统”的免登录跳转链接，点击链接可直接进入。该系统具有非常强大的功能，包括：查询定位功能，可根据地名、道路名称、坐标、缓冲区，以及设施属性进行查询；统计汇总功能，可完成管点数量、管线长度、消防栓等各种设施的统计汇总；管网分析功能，可实现连通、爆管分析、关阀搜索等，其中管网的爆管分析如图8所示。调度技术人员跳转到该系统，可以对爆管、停水以及漏损等事件做到准确分析。

图8 供水管网GIS中的爆管分析

3.2.2大屏展示系统

济南水务中心调度室采用LED室内小间距1.2mm技术大屏，显示分辨率达到6K，使用寿命约10万小时，达到国内大屏幕显示技术行业先进水平。为结合智慧水务建设理念，依托并适应先进的显示技术建设的生产调度大屏展示系统，以视频、流程图、表格、曲线等多种方式，直观、具体地展示各类生产运营数据，并支持部分内容的联动，增加“水厂-加压站-监测点”的拓扑图等功能。生产调度大屏展示系统便于调度人员快速准确地了解现场情况并分析利弊，从而做出正确的决策，极大提高了调度中心的工作效率。

图9所示的生产运行界面包含水厂、加压站的关键数据，并能显示济南水务集团地图概况。选中某个水厂，界面右侧即会显示该厂站的工艺流程图、水量分析和能耗分析数据。

图9 大屏系统水厂和加压站的生产运行界面

3.2.3APP系统

APP系统采用了原生+H5的混合架构模式，有效提升了整体性能，同时保障APP运行的稳定性。APP界面整体以九宫格形式排列，支持界面颜色切换，支持天气信息展示，支持地图查阅、实时报警、厂站、管网监控等功能。若发生压力报警、流量报警等相关紧急事件，系统可以自动将报警信息推送到管理人员手机上，实现随时、随地办公，推动各级部门的精确化、高效化管理，具体界面如图10至图12所示。

图10 APP首页

图11 水厂实时参数

图12 瞬时进水流量对比曲线

4 结论

① 数据仓库的建设，提高了数据的准确性、稳定性、可靠性，实现了数据资源共建共享，避免了重复投资。

② 通过搭建新的生产运营平台，实现对供水区域的整体监控，达到集中控制和管理，保证各厂站安全、可靠、平稳、高效运行。

③ 济南水务集团生产调度系统建设突出了数据把控与数据流程贯穿，由数据分散改为数据集中、由分散管理改为集中管理、由人工判断逐步成为智能决策。系统的建成使生产更加智能化、管理更加精细化、决策更加科学化、运营更加高效化，实现公司信息资源整合，为未来建立和完善供水信息资源合理配置和高效利用体系提供了智慧保障。