数据驱动的城市供水实时调度策略分析

数据驱动的城市供水实时调度策略分析

樊锦凯

天津塘沽中法供水有限公司 天津市滨海新区 300450

摘要：城市供水系统运行环境复杂、需求动态性强，传统调度策略难以满足实时性与精细化管理要求。数据驱动方法通过多源信息整合与建模优化，实现对供水过程的动态感知与智能控制，提升系统响应速度与运行效率。在调度系统中引入机器学习、流处理架构与优化算法，有助于构建高鲁棒性与高时效性的智能决策机制。本文旨在系统探讨数据驱动的城市供水实时调度策略的关键技术与构建路径。

关键词：数据驱动；城市供水；实时调度策略

引言

随着城市基础设施智能化水平不断提升，供水系统面临运行压力增大与资源调配复杂化的双重挑战。调度方式需从静态经验式向动态智能型转变。数据驱动理念借助实时数据与算法模型协同作用，为供水系统提供更具适应性的控制手段，已成为智慧水务建设中的重要方向。

1.城市供水系统的组成与运行特性

城市供水系统由水源调度、水处理设施、输配管网与终端用水设备等多个功能子系统构成，其运行特性体现为高度耦合性、非线性动态性及多目标约束。水源系统负责保障原水的持续性与稳定性，常见形式包括地表水、地下水及非常规水资源；水处理环节通过多级净化工艺实现水质达标，涉及混凝、沉淀、过滤及消毒等关键过程。输配系统构建于复杂拓扑网络基础之上，通过加压泵站与调蓄设施协调运行，以维持压力平衡与时空供需匹配。终端用水侧则呈现高频波动与空间异质性，显著影响系统的调度响应策略设计。整个供水系统在运行过程中需兼顾水量、水质、水压与能耗的多重优化目标，同时面临外部环境扰动与内部设备老化等因素带来的不确定性，需依赖精准的系统建模与实时控制算法以保障调度决策的科学性与鲁棒性[1]。

2.数据驱动方法在城市供水调度中的应用机制

2.1 数据采集与感知层设计

城市供水系统的数据采集与感知层基于多源异构传感网络构建，主要涵盖流量计、压力传感器、水质监测节点与智能水表等终端设备。典型系统采样频率为1~10分钟/次，数据传输延迟需控制在30秒以内以满足调度实时性需求。SCADA系统作为数据采集中枢，通过Modbus、DNP3等通信协议实现多终端数据汇聚，并借助边缘计算节点进行初步处理以降低中心计算负载。感知层布局应充分考虑管网分区特性与用户密度分布，提升监测覆盖度与关键节点响应能力。高频传感与异步采样协同机制可用于捕捉瞬时水压波动与突发事件特征，增强系统动态建模精度，为后续调度策略提供高置信度的数据支撑。

2.2 数据预处理与融合技术

城市供水系统实时数据面临时序不一致、缺失片段与异常噪声等问题，需通过系统化的数据预处理流程实现数据完整性与可信度提升。时间同步采用NTP协议统一采样时钟，缺失值修复采用基于局部回归（LOESS）与卡尔曼滤波相结合的插补策略，可有效降低5%以上的数据丢失误差率。异常检测方面引入孤立森林算法与季节性分解方法，增强对突变性水压与非线性用水异常的识别能力。数据融合技术采用主成分分析（PCA）进行降维处理，并融合贝叶斯网络模型实现多源信息的时空一致性优化，在多变量输入条件下保持预测误差在±3%以内。高质量的数据融合机制显著提升调度模型的稳定性与实时预测能力。

2.3 数据驱动建模方法

数据驱动建模方法在城市供水调度中以实时预测与状态评估为核心，依托历史运行数据构建系统行为模型，提升调度策略的智能化水平。采用的主流模型包括长短期记忆网络（LSTM）、梯度提升决策树（XGBoost）与支持向量回归（SVR），可用于高精度预测短期水量需求与水压波动。建模过程中，输入特征维度需覆盖至少10类以上关键变量，包括时段用水量、区域人口密度、历史气象数据及设备工况状态等。模型训练采用滑动窗口法，预测步长一般设置为15分钟至1小时，误差控制在MAPE＜3%。为提高模型的泛化能力与鲁棒性，需结合交叉验证与参数调优技术，并引入集成学习机制融合多个子模型的输出结果。此外，建模流程中需部署GPU加速训练平台，以满足日均上百万条数据样本的训练计算需求，实现供水系统在复杂运行状态下的精细化预测支持[2]。

2.4 决策支持系统架构

决策支持系统（DSS）架构在城市供水调度中承担多源信息集成、实时计算与智能决策输出的关键角色，整体架构通常包括数据管理层、模型分析层与可视化交互层三部分。数据管理层基于时序数据库（如InfluxDB）与关系型数据库（如PostgreSQL）构建，支持每秒超10万条数据的高并发写入。模型分析层集成优化调度算法模块，包括线性规划、多目标粒子群优化（MOPSO）与深度强化学习策略（如DQN），并通过容器化部署（如Docker + Kubernetes）实现快速调度与弹性计算。可视化层基于GIS平台与动态图表引擎实现水压、水质及能耗状态的多维呈现，刷新间隔低于5秒，确保调度员实时掌握系统状态。系统需具备异常报警机制与策略自适应反馈通道，确保在突发事件中维持供水连续性与调度稳定性，全面支撑面向数据驱动的城市供水智能管理。

3.数据驱动实时调度策略的关键要素分析

3.1 供需动态预测精度

供需动态预测精度直接决定调度策略的前瞻性与执行有效性，是构建高性能供水调度模型的核心前提。在城市供水系统中，需采用细粒度时间序列模型对不同区域的瞬时需水量进行预测，常用模型包括变分自编码器（VAE）与图神经网络（GNN），以适应空间异质性与时间非平稳性特征。模型训练数据需涵盖至少一年以上的高频历史记录，并融合节假日、气候变化与突发事件等扰动变量，以降低短期预测误差。通过引入滑动预测窗口机制与动态特征嵌入方法，可将15分钟粒度预测的MAPE控制在2%以内。预测结果作为调度优化输入参数，需满足在线更新与自适应能力，以支撑基于滚动时域优化（RTO）的策略执行机制，从而确保系统在负荷扰动下的高响应性与资源配置合理性。

3.2 目标函数构建与多目标优化

在实时调度策略中，目标函数构建需综合考虑供水安全性、经济性、能效性与水质保障等多维性能指标，形成多目标优化模型以指导调度决策。典型目标函数包括最小化泵站能耗（单位能耗约为0.45 kWh/m³）、最大化系统水压稳定度（目标波动率低于±2%）、最小化调度成本与确保关键节点水质指标合规率不低于99%。多目标优化采用Pareto前沿搜索方法与加权多准则决策模型（MCDA），以量化各目标间的权衡关系。调度策略执行过程中，通过设定约束条件如储水池容量限值、管网临界压力下限与时间窗内调度频次限制，实现可行解空间的精准控制。结合智能优化算法（如多目标进化策略NSGA-II），可动态生成满足全局最优性与实时性要求的调度路径，有效应对系统运行状态的不确定扰动[3]。

3.3 模型实时性与系统响应能力

模型的实时性与系统响应能力决定城市供水调度体系的灵敏性与稳定性，直接影响突发事件下的调度响应效率。调度算法在执行中需满足毫秒级计算反馈要求，在线优化模块执行周期应控制在500毫秒以内，调度调整步长保持在5分钟内以兼顾精度与系统平衡。高实时性要求调度平台采用低延迟消息队列（如Apache Kafka）与内存计算框架（如Apache Ignite）协同，实现快速数据传输与结果回写。调度模型需嵌入前馈控制与闭环反馈机制，在参数扰动下实现策略自适应更新，并利用动态模型预测控制（DMPC）方法提高系统收敛速度。通过构建响应时间＜1秒的调度指令通道，并结合GPU并行推理引擎，可在保证系统稳定运行的前提下，完成复杂多约束环境下的高频次智能调度。

4.结语

总而言之，数据驱动技术为城市供水实时调度提供了高效、智能的支撑路径。通过多源数据感知、深度建模与智能优化的有机结合，能够实现对复杂供水系统的精准调控与动态响应，显著提升运行效率与资源利用水平，为智慧水务体系的构建奠定坚实基础。

参考文献

[1]沈春山.城市供水中的智慧水务系统探析[J].设备管理与维修,2024,(14):104-106.

[2]潘仲良.考虑电能消耗成本的城市供水系统优化调度方法研究[J].水利科技与经济,2024,30(03):48-53.

[3]林峰,李旭,曾翰,等.某大型城市智能供水调度优化算法研究与模拟实践[J].中国给水排水,2023,39(09):109-115.