智慧水厂管控平台
随着城镇化进程加速，供水系统面临供需波动加剧、能耗成本攀升、设备损耗突出的三重挑战。传统经验调度难以匹配日内用水峰谷，导致峰期压力大、谷期产能浪费。本平台引入数据驱动的机器学习技术，通过挖掘历史用水、气象、日期等多源数据规律，精准预测峰谷时段，指导水泵启停与清水池蓄水策略，实现“错峰生产、降本增效”。
30%
泵站电能节约
数十万
单站年节约电费(元)
用水峰谷预测
机器学习精准预测峰谷，动态优化泵组运行
三大核心功能模块
覆盖调度、工艺、模拟全流程
水量智能调度
- 用水峰谷预测：利用机器学习算法分析历史数据，精准预测未来用水峰谷时段。
- 泵组优化调度：以能耗最低和管网压力稳定为目标，动态优化泵组启停组合。
- 多水厂联动：通过遗传算法优化多水厂供水分配，平衡区域供水负荷。
工艺优化决策
- 智能投加计算：基于水质数据，利用回归分析或神经网络算法确定最优药剂投加量。
- 能耗成本分析：自动生成能耗与成本分析报告，识别高耗能环节。
- 运营决策支持：为水厂精细化管理和成本控制提供科学的数据支撑。
模拟推演系统
- 数字孪生模型：构建高保真数字孪生体，实时映射水厂运行状态。
- 工况变化预测：模拟水源突变、设备故障等工况变化对系统的影响。
- 应急方案预演：评估不同应急预案的执行效果，提高突发事件应对能力。
技术架构与原理
从数字化感知到智能化决策的闭环体系
系统技术架构
数字化 (Digitalization)
构建数据底座，实现全要素感知
- 仪器仪表校准
- 智能设备接入
- 信号采集与清洗
- 数据规整与标准化
模拟化 (Modeling)
构建数字孪生，模拟工况演变
- 进出水数据模型概化
- 管网压力分布模拟
- 突发工况情景推演
- 应急预案预演评估
智能化 (Intelligent)
AI 驱动决策，实现闭环控制
- 前馈算法控制 (预测)
- 反馈算法控制 (修正)
- 机器学习峰谷预测
- 遗传算法供水分配