发布时间：2023-07-24 浏览量：572
“科技的力量并非命运，而是轨迹
他们提供的并不是我们将去往何方的预测
只是告诉我们，在不远的将来
我们会向哪些方向前行，必然而然”
——互联网预言大师凯文*凯利在他《必然》这本书的开篇，如是描述科技的力量。
随着“互联网+、人工智能+”时代的到来，城镇供水行业也因科技的力量正在发生变革，生活供水泵房的运行智能化也被重新定义。今天，让我们一同走进全国首个智慧水务试验基地，走进瑞昂智慧水务实验室，看看人工智能领域的“黑科技”正如何一步步将我们的生活泵房变得更智能、更高效、更安全。
模型预测控制，实现泵房按需供水
降低泵房运行的能耗是供水行业不断的追求，传统恒压供水存在其先天局限性，通过模型预测控制来实现泵房出口压力按时、按需调整，从而按需供水、降低能耗。
模型预测控制
从经验出发，泵房的工作目标是要结合用水量变化而调整出口压力，用水量会在不同的时段里表现为不同的数值，比如早高峰为100，晚高峰为120，夜间低峰期为20。根据这样的需求，分时段设定出口压力。这就是一种经验式的模型预测控制，模型在这个场景下就对应着随时间而变化的用量曲线方程：Q=f(t)；预测行为其结果就表现为100，120，20……；控制就是根据预测结果为水泵设定不同的工作目标。这种供水方式可称之为经验模型预测控制。通过提高模型的精度，细化模型的颗粒度，提升模型运算的速度，进而实现每时每刻（从小时级提升到分钟级、秒级）为泵组分配一个最优的出口压力的控制指令。
多泵房联动控制，缓解全网高峰用水需求
从城市供水系统的角度看每一个生活泵房，尤其是带有水箱的泵房，就如同千军万马，如何实现整体供水的高效，缓解部分区域可能存在的高峰用水紧张的局面，是泵房联动控制的目标，也是唯一途径。
“自律协同”控制
供用水系统需求则具有分散性强、负荷变化大的特点，千家万户会在不同位置、不同时间点消耗不同流量的水。如何让水厂与各二次加压泵房高效配合，从而满足多样性的需求呢？当下的做法自然是分级供水方案下的一次供水和二次供水相结合。二次供水把“散户”的多样性需求归纳为一个需求，一次供水的目标简化为面对多个二次供水需求点。这就需要二次供水自治化地服务好千家万户，这可称之为“自律”；一次供水为二次供水及时“供货”，可称之为“协同”。
“云边协同”架构
面临需求侧多样性的负荷变化，要采用一种什么样恰当的方式来做响应呢？Cloud-Based Demand Response——基于云计算的需求响应机制应运而生。每一个生活泵房的信息处理将不再全都拿到云端处理，而是将在离数据发生地更近的“边缘”——泵房内进行数据的处理、本地预测、调度控制，然后在云端做所有“边缘”的全局统筹，进而让全网供水井然有条。
水箱水龄控制，确保水质安全
水箱，作为调蓄环节存在于生活泵房中可谓意义重大，但水箱内的水滞留时间过长，水质就可能存在风险，“水箱水体24小时水龄”一直是熊猫智慧水务实验室的重点研发技术。为此，熊猫集团针对性地研发了一款水龄控制仪，来控制水箱95%水体严格实行24小时水龄。如何精准把握用户未来24小时内需求用量，是水龄控制的关键。水龄控制仪内设有用水数据深度学习“芯片”，将不断修正用户的用水需求规律模型，让泵房完全了解其服务的用户。
“跟踪与自适应”机制
但任何基于预测的控制方式必然涉及到预测值不准和突发异常的有效处理。跟踪控制是为了解决眼下的、秒级的异常，自适应控制是为了解决天级（以每天——每个供水周期）的预测偏差。对于更短时间范围的用水过程来说，其可近似为马尔可夫过程（即建立当下与未来特定函数关系），目前在实验室内，已经实现了“分钟级”的未来用水适配。有了这样不断优化的精准需求曲线，水箱进出水量的调控便有了依据，最终让80%以上的水体在水箱内停留时间不超过4个小时，一天2次-3次的充分循环。
