一、 问题的提出：传统调度的困境
该水司长期以来依赖调度员的经验进行泵组启停操作。这种模式存在明显的局限性： 首先，调度滞后，往往是用户端出现压力投诉后才增加泵机频率； 其次，能耗浪费，在电价高峰期为了维持高液位而全速开泵，未充分利用清水池的调蓄能力； 最后，压力波动大，频繁的泵组启停对管网和设备造成冲击，增加了爆管风险。
二、 解决方案：数据驱动的智慧调度
项目团队构建了一套“预测+优化”的智能控制系统。核心逻辑是先“算”后“控”： 基于历史数据预测未来24小时的需水量，再根据峰谷电价时段，反向推导最优的开泵方案。
基于 ML 的智慧调度闭环流程
历史数据清洗
- 历年供水量
- 节假日因子
- 气象数据
负荷预测 (ML)
LSTM / XGBoost
未来24h水量预测
多目标寻优
- 错峰填谷策略
- 千吨水能耗最低
- 清水池液位约束
调度指令下发
泵组启停变频调节
能耗成本 ↓ 12.5%
压力合格率 99.8%
三、 关键技术路径
1. 多维度特征工程与负荷预测
不仅考虑历史流量数据，还引入了气象因子（温度、降雨）、日历因子（节假日、周末）作为输入特征。 采用 LSTM（长短期记忆网络） 算法，能够有效捕捉用水数据的非线性规律和长时序依赖。 实测表明，未来 1 小时预测准确率（MAPE）达到 98.2%，未来 24 小时预测准确率保持在 95% 以上。
2. 基于峰谷电价的“错峰填谷”策略
建立了以“全天运行电费最低”为目标函数，以清水池液位上下限、出厂压力恒定为约束条件的数学模型。
- 谷电时段（0:00-8:00）： 系统指令多开泵，不仅满足夜间微量用水，更将清水池蓄满，储存廉价能源。
- 峰电时段（8:00-12:00）： 优先利用清水池高位水重力流供水或变频低速运行，减少高价电消耗。
四、 华中某水厂应用成效
该系统于2023年底正式投入运行，覆盖一、二水厂及加压泵站。对比运行前后的数据：
1. 经济效益： 通过错峰用电，平均吨水制水电耗下降 0.03 kWh，综合电费成本降低约 12.5%，年节省电费逾 80 万元。
2. 运营安全： 出厂压力标准差从 0.04 MPa 降至 0.01 MPa，管网压力更加平稳，爆管率同比下降 15%。
3. 劳动解放： 实现了泵房无人值守，调度员从“操作员”转型为“监管员”。
五、 总结与展望
基于机器学习的调度优化系统，本质上是用算法的确定性来应对需求的不确定性。 该案例证明，对于中小型水司而言，数字化转型无需追求大而全，找准“降本增效”的切入点，利用成熟的 AI 技术解决具体痛点，即可产生可观的经济价值和社会效益。