供水智能调度系统解决方案
一、方案概述
本方案聚焦供水全链条智能化管理，构建覆盖水源取水、水厂处理、管网输配的智能调度体系，实现从源头到末端的动态优化与协同控制。系统通过物联网技术实时采集水源水位、水厂工艺参数（如混凝剂投加量、滤池反冲洗周期）及管网压力、流量数据，依托AI算法进行供需平衡分析，自动生成最优调度指令。例如，当水源水位下降或水质异常时，系统联动水厂调整取水量并优化制水工艺；管网压力异常时，智能调节水厂二泵运行或阀门开度，保障供水稳定性。同时，系统支持多目标调度策略，兼顾水质达标、能耗优化与漏损控制，通过可视化平台展示调度效果，辅助管理人员快速决策。该方案显著提升供水效率，降低运营成本，为城市水务提供可靠、高效的智能化支撑。
二、方案特点
全流程协同调度
系统实现从原水取水到水厂清水池液位的精准调控，通过实时监测原水水质水量变化，自动调整水厂处理工艺参数，优化清水池储配能力，确保供水源头稳定可控
管网压力智能拟合
基于管网监测点目标压力设定，系统通过AI算法动态分析管网负荷分布，自动调节水厂二泵房出水压力，实现管网压力的精准拟合与平衡，有效降低爆管风险和漏损
多泵联动优化控制
针对水厂二泵房机泵组，系统根据管网需水量变化智能匹配最优运行组合，通过变频调速与启停策略优化，实现多台机泵的协调运行，显著提升能效比
数据驱动决策支持
集成SCADA、GIS与水力模型技术，构建"监测-分析-调度-反馈"闭环管理体系，支持调度人员快速制定科学决策，提升供水系统整体运行效率
三、功能展示
智能调度管网参考点目标压力拟合
通过供水管网压力和流量的历史运营数据和安全调度规则，构造出市区水量和监测点压力之间的动态变化关系，然后利用历史数据，构造均方误差函数，采用随机梯度下降算法求出模型参数，构造管网参考点目标压力
水厂出厂水压力自动设定功能
根据各个水厂的出厂水流量和压力的海量历史数据分析，结合实时电耗和药耗成本和水量动态负荷分配策略。根据AI算法自动进行出厂压力设定调整
基于机泵曲线的优化控制功能
结合机泵特性曲线，根据出水水量、压力，计算能耗最优泵组搭配及频率设定值，并实时监测机泵电流、压力、流量等数据，及时发现机泵特性改变的异常情况