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基于信息化系統(tǒng)的水廠智慧化建設(shè)研究

2022-05-30 07:15王先紅
關(guān)鍵詞:供水管網(wǎng)信息化系統(tǒng)

王先紅

關(guān)鍵詞 信息化系統(tǒng) 水務(wù)項目 供水管網(wǎng) 智慧水廠

智慧水廠屬于智慧水務(wù),而智慧水務(wù)屬于智慧城市,智慧城市的建設(shè)已經(jīng)有10 多年的歷史。智慧水廠響應(yīng)國家相關(guān)政策,致力于精細(xì)化運營,以減少人員投入、促進(jìn)節(jié)能降耗、幫助提高產(chǎn)能,從而提高水處理效率和水資源利用率,為人與自然的和諧共處做出貢獻(xiàn)。

智慧水廠涉及污水處理、凈水處理、數(shù)據(jù)采集、設(shè)備監(jiān)控、模型預(yù)測、智能調(diào)度等工作,而這必須依賴一套強(qiáng)大且功能完善的信息化系統(tǒng)。信息化系統(tǒng)是水廠的數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施,從水廠的業(yè)務(wù)出發(fā),致力于支撐和優(yōu)化水廠運行。同時,構(gòu)建水廠健康狀態(tài)評價體系,并通過對工藝和設(shè)施的控制、管理來提升水廠績效,借助數(shù)字化技術(shù)使運維更加精細(xì)化。

1信息化面向的對象

1.1污水廠或自來水廠

污水廠或自來水廠及泵站是信息化系統(tǒng)的直接客戶,將從精細(xì)化運營、降低成本和提高效能中受益[1] 。

1.2水務(wù)集團(tuán)

信息化系統(tǒng)面向水務(wù)集團(tuán),為多個水廠提供統(tǒng)一管理服務(wù)。

2對水廠智慧化的解讀

2.1自動化采集與監(jiān)控

傳統(tǒng)供水企業(yè)在城市用水壓力較小的情況下勉強(qiáng)可以運行,但如今面臨城市化進(jìn)程加快、城市人口增多等情況,城市供水企業(yè)為適應(yīng)城市發(fā)展進(jìn)程,不得不提升出口流量、加大管網(wǎng)建設(shè)力度,對其運營管理來說無疑是一個巨大的挑戰(zhàn)。

水廠設(shè)備數(shù)據(jù)的自動采集與監(jiān)控就是對自來水廠、供水管網(wǎng)、廢水和污水管網(wǎng)以及污水處理等現(xiàn)場運行設(shè)備進(jìn)行監(jiān)視和控制,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、設(shè)備控制、測量、參數(shù)調(diào)節(jié)以及各類信號報警等功能,從而減低了生產(chǎn)人員面臨惡劣工作環(huán)境的可能性,減少不必要的人工浪費,提高水廠的競爭力和預(yù)測突發(fā)事件的能力,減少生命和財產(chǎn)損失。

2.2智能預(yù)測與模擬

供水管網(wǎng)或壓力輸水管涵最常見的故障是漏損,由此帶來的管網(wǎng)跑、冒、滴、漏一直是全球供水行業(yè)的熱點問題。世界銀行對世界范圍的城市飲用水供水系統(tǒng)的漏損狀況統(tǒng)計表明,在約3000 億m3 年供水量中,城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏損水量占近500 億m3,各國管道漏損率差別較大,漏損率最低的是德國(9%) ,最高的是馬來西亞(43%),美國相對新的城市管網(wǎng)漏損率為25%,英國為30%左右。隨著我國城鎮(zhèn)化率從2000年的36.22%增加到2014 年的54.77%,供水管網(wǎng)漏損問題日益突出。城鎮(zhèn)供水協(xié)會調(diào)查表明,近年來我國城市供水管網(wǎng)平均產(chǎn)銷差率達(dá)到18%左右,部分城市甚至超過25% ,一些供水管網(wǎng)水量凈漏損率達(dá)14%,因供水管網(wǎng)漏損導(dǎo)致的年損失水量超過60 億m3,相當(dāng)于上海、北京、天津、廣州、深圳五個特大型城市的年供水總量之和。而我國農(nóng)村由于管道漏損監(jiān)測和防控的意識薄弱、技術(shù)和資金投入少,致使漏損率遠(yuǎn)高于城市,多數(shù)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的漏損率達(dá)40% ~ 50%。2015年,相關(guān)部門頒發(fā)了《水十條》,要求到2017 年,全國供水管網(wǎng)漏損率控制在12%以內(nèi),到2020 年,控制在10%以內(nèi)。

水資源的節(jié)約保護(hù)、綜合節(jié)水一直是我國建設(shè)節(jié)水型社會的一項重要工作,綜合節(jié)水需要從農(nóng)牧業(yè)灌溉、工業(yè)用水、城鎮(zhèn)用水、農(nóng)村用水四大方面實施“節(jié)水優(yōu)先”的治水方針,其中城鎮(zhèn)節(jié)水則需要通過攻克輸水管道、供水管網(wǎng)的漏損控制來實現(xiàn)。

管網(wǎng)模型智能預(yù)測與模擬就是要根據(jù)水廠泵站歷史、實時數(shù)據(jù)來識別漏損和定位;預(yù)測用戶未來一天、一月、一年的用水變化曲線;實時模擬告警;模擬污染物溯源;爆管的識別與定位;智能推送關(guān)閥方案,并分析和評價關(guān)閥帶來的影響,分析水質(zhì)、壓力、流速、流量是否正常,影響的用戶名單,做到停水范圍最小,關(guān)閥數(shù)量最少。

2.3智能運維

智能化巡檢,自動生成巡檢任務(wù),實現(xiàn)無人值守,機(jī)器人巡檢;針對運維人員的日常維護(hù),自動生成維護(hù)計劃、任務(wù)自動下達(dá)、相關(guān)人員領(lǐng)到任務(wù)并執(zhí)行、自動產(chǎn)生臺賬;靈活的值班排班、人員人組、交接班、調(diào)班管理。

2.4智能故障診斷

設(shè)計自動診斷流程,當(dāng)收到診斷請求時,自動獲取相關(guān)監(jiān)控數(shù)據(jù),針對各類數(shù)據(jù)分別建立單項分析模型,最后綜合多種監(jiān)控數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合診斷,并處理監(jiān)控數(shù)據(jù)中的模糊信息,快速定位故障原因,提出解決方案。

2.5全面工作協(xié)同

通過對某些業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)按某種預(yù)定規(guī)則自動傳遞信息或者任務(wù),實現(xiàn)水廠不同角色、不同部門的多個成員之間高效協(xié)同工作,從而實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。

2.6工單管理流程化

工單是水廠計劃執(zhí)行的憑證,工單描述了什么時間、什么地點、什么人、針對什么對象、做什么事情、達(dá)到什么目標(biāo)、消耗什么資源,工單整合了計劃、執(zhí)行和驗收三個主要環(huán)節(jié),是水廠設(shè)施設(shè)備管理的重要載體。其中,包括維修工單、維保工單、重置工單、臨時通用工單、預(yù)警工單、防腐工單、巡檢工單、超時工單、安全工單等。

2.7大數(shù)據(jù)專家知識庫

建立水廠三種設(shè)備類型庫,包括設(shè)施、設(shè)備、管道;各種應(yīng)急預(yù)案類型文檔庫;設(shè)備臺賬庫、備品備件庫、缺陷庫、工具庫、巡檢庫、防腐庫、維保庫等。

3解決方案

3.1SCADA 系統(tǒng)

水廠需要監(jiān)控哪些物理量? 怎樣獲取廠泵的實時數(shù)據(jù)、水泵曲線? 如何合理(最?。?布設(shè)監(jiān)測點?DMA 分區(qū)計量如何布模糊聚類壓力點優(yōu)化布置監(jiān)測點? 如何接入現(xiàn)有的設(shè)備或系統(tǒng)?

隨著以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的智慧水廠的發(fā)展建設(shè),SCADA 系統(tǒng)以其獨特的優(yōu)勢在各地智慧水廠的建設(shè)中被廣泛應(yīng)用。SCADA 是英文Supervisory ConrolAnd Data Acquisition 的縮寫,即數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)。通過操作信號連接信道通信,為用戶提供既定系統(tǒng)中任何設(shè)備的遠(yuǎn)程控制,可以實現(xiàn)對現(xiàn)場運行設(shè)備的遙測、遙信、遙控、遙調(diào)。SCADA 系統(tǒng)幫助供水企業(yè)實現(xiàn)智慧供水,包括:實時數(shù)據(jù)監(jiān)控,即對供水各工藝流程實時監(jiān)控,從水源到用戶的水龍頭,包括傳輸管道、處理廠、水槽和供水管網(wǎng);遠(yuǎn)程集中控制,即不用相關(guān)人員親自到現(xiàn)場,就可以對現(xiàn)場設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測、控制;多渠道預(yù)警,即當(dāng)達(dá)到預(yù)警條件時,利用短信、郵件等向相關(guān)人員發(fā)送預(yù)警信息。

3.2管網(wǎng)水力模型

管網(wǎng)水力模型是用數(shù)學(xué)的形式來模擬實際水流在管網(wǎng)的運行情況。在智慧管網(wǎng)建設(shè)中,可以利用水力模型進(jìn)行壓力分區(qū)、DMA 規(guī)劃、風(fēng)險評估、爆管分析、改造方案比選、預(yù)測預(yù)警、能耗管理、應(yīng)急管理、維護(hù)措施等。在管網(wǎng)漏損控制系統(tǒng)中,水力模型主要用來評估DMA 分區(qū)是否合理、管網(wǎng)的流量和壓力分布監(jiān)測、爆管評估與預(yù)警、壓力管理的優(yōu)化調(diào)度、爆管和滲漏的應(yīng)急措施等[2] 。

3.2.1管網(wǎng)水力模擬軟件

目前,市面上常用的供水模擬軟件可以分為兩大類,即免費軟件和商用軟件。免費軟件主要是美國環(huán)保署發(fā)布的EPANET,商用軟件有Innovyze 軟件公司發(fā)布的Infoworks WS,Bently 公司發(fā)布的WaterGEMS和DHI 軟件公司發(fā)布的MikeUrban,它們之間的詳細(xì)對比如表1 所列。

3.2.2管網(wǎng)水力模型建模

對于不同的管網(wǎng)項目,我們需要建立不同的管網(wǎng)模型,完整、準(zhǔn)確地將實際管網(wǎng)用數(shù)字模擬出來。

(1)根據(jù)管網(wǎng)分區(qū)與漏失分析的要求,采用壓力驅(qū)動節(jié)點流量原理(PDD)進(jìn)行水力建模,基于實測參數(shù)及實驗室模擬求解壓力指數(shù),所建立的壓力驅(qū)動模型更匹配實際管網(wǎng)。

(2)根據(jù)調(diào)壓設(shè)備的壓力控制算法,遠(yuǎn)程下發(fā)調(diào)控策略,利用自適應(yīng)優(yōu)化能力。一般可將單個壓力分區(qū)降低物理漏失3%~5%。

(3)提取GIS 管網(wǎng)空間拓?fù)鋽?shù)據(jù)及SCADA 實時監(jiān)測數(shù)據(jù),基于遺傳算法和貝葉斯決策理論定位漏失區(qū)域,并采用盲源分離算法計算漏失水量。

3.3用水量預(yù)測模型

利用時間序列法,即ARIMA 模型(AutoregressiveIntegrated Moving Average model),差分整合移動平均自回歸模型,又稱整合移動平均自回歸模型,利用歷史數(shù)據(jù)、特征工程,最終得到一套相對準(zhǔn)確的用水量預(yù)測模型[3] 。

3.3.1ARIMA 建模

ARIMA 模型建模的基本步驟可以分為四步。

(1)序列的平穩(wěn)性:使原序列滿足ARIMA 模型平穩(wěn)可逆的要求。對變量進(jìn)行差分,使其平穩(wěn)化,最終參數(shù)d 取平穩(wěn)次數(shù)。進(jìn)行檢驗,判斷時間序列是否已經(jīng)平穩(wěn)化。由于日用水量基本處于平穩(wěn)波動狀態(tài),所以在模型預(yù)測中取d =0。

(2) 模型識別:主要是通過讀ACF(自回歸系數(shù))、PACF(偏回歸系數(shù))和CCF(互相關(guān)系數(shù))把握模型的大致方向,為目標(biāo)序列定階,提供幾個粗模型以便進(jìn)一步分析完善。首先利用ACF 和PACF 表對參數(shù)進(jìn)行預(yù)判斷(表2),觀察回歸系數(shù)的變化趨勢,選擇p,q 參數(shù)的可能數(shù)值。

(3)參數(shù)估計和模型診斷:參數(shù)估計是對識別階段提供的粗模型參數(shù)進(jìn)行估計并假設(shè)檢驗,據(jù)此診斷模型。嘗試設(shè)定p,q 的多種配對方式,通過比較AlC(信息準(zhǔn)則擬和優(yōu)度),取AIC 較小的模型。模型預(yù)測的好壞最終看是否和實際的數(shù)據(jù)相符,是否在置信區(qū)間之中。

(4)預(yù)測:模型實際應(yīng)用價值的體現(xiàn)。用0 確定的ARIMA 模型進(jìn)行日用水量預(yù)測,得到預(yù)測值。進(jìn)行還原差分之后,得到的數(shù)值結(jié)果才是日用水量值。

3.3.2 ARIMA 模型評估標(biāo)準(zhǔn)

(1) AIC: 赤池信息準(zhǔn)則( Akaike InformationCriterion,AIC)AIC=2k?2ln(L)

(2) BIC:貝葉斯信息準(zhǔn)則(Bayesian InformationCriterion,BIC)BIC=k?ln(n)-2ln(L)

3.3.3預(yù)測結(jié)果

圖1 為時間序列法預(yù)測結(jié)果,取某水廠三個月92天的實際用水量數(shù)據(jù),藍(lán)色曲線為實際用水量,紅色曲線為預(yù)測用水量,從圖中可以看出對于未來日用水量的預(yù)測,其相對誤差不超過6%,在可以接受的范圍內(nèi)。

3.4知識圖譜

當(dāng)前,在故障診斷、預(yù)測與健康管理領(lǐng)域主要有兩類產(chǎn)品,一是系統(tǒng)級,多以監(jiān)控、統(tǒng)計、展示為主,缺乏智能化分析能力;二是針對單類設(shè)備或故障,如振動分析、變壓器故障診斷等,具備一定的智能分析、預(yù)測能力。針對系統(tǒng)級的智能故障分析產(chǎn)品暫時空白[4] 。

3.4.1知識圖譜管理工具開發(fā)

包括知識圖譜Schema 管理、知識錄入編輯、可視化展示與編輯、權(quán)限控制與審核、存儲管理等。

3.4.2水廠設(shè)備知識圖譜建設(shè)

水廠設(shè)備知識圖譜設(shè)計:采用“Schema?概念圖?實例圖”三層架構(gòu)設(shè)計,實現(xiàn)知識圖譜在空間上快速拓展。包含以下部分:主設(shè)備,包括水輪機(jī)、調(diào)速器、勵磁;輔助設(shè)備,包括油、氣、水等輔助設(shè)備;電氣設(shè)備,包括變壓器、開關(guān)柜、保護(hù)及監(jiān)控。

3.4.3智能故障診斷模型與算法

單故障分析模型:針對不同類別的故障,建立其與相應(yīng)監(jiān)控數(shù)據(jù)之間的關(guān)系,輸出單個故障的置信度,為系統(tǒng)故障診斷提供輸入。

系統(tǒng)故障診斷算法:基于知識圖譜,綜合利用圖推理、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、信息論、模糊理論等技術(shù),對一個或多個輸入的故障現(xiàn)象進(jìn)行分析,得出可能的故障原因及排查建議。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法:利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),對故障診斷的反饋信息進(jìn)行學(xué)習(xí),不斷優(yōu)化知識圖譜中的定量數(shù)據(jù),提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

3.5工作流管理系統(tǒng)

工作流管理系統(tǒng)將實際工作過程中反復(fù)、嚴(yán)格按照某個固定的步驟進(jìn)行的業(yè)務(wù)過程,按照在計算機(jī)中預(yù)先定義好的工作流邏輯推進(jìn),并按工作流實例執(zhí)行。包括我的工作臺、工作流引擎、工作流與業(yè)務(wù)模塊的接口三大板塊。

3.6智能巡檢系統(tǒng)

巡檢是每個水廠的日常任務(wù),系統(tǒng)規(guī)定了巡檢的內(nèi)容模板、巡檢的工單模板,而具體巡檢內(nèi)容和執(zhí)行方式允許水廠存在差異。因此,每個水廠將有自己的巡檢配置、自己的巡檢工單和工時數(shù)據(jù)。具體包括巡檢庫建立、巡檢類型配置、巡檢計劃、巡檢工單生成、巡檢計劃執(zhí)行。

3.7設(shè)備全生命周期管理系統(tǒng)

設(shè)備分屬大區(qū)、業(yè)務(wù)區(qū)、水廠三級管理;包括一般設(shè)備、設(shè)施、管道三種類型。其下包含七大庫,分別是維修庫、巡檢庫、防腐庫、潤滑庫、維保庫、大修庫、重置庫。

五大流程,分別是維修流程、巡檢流程、維保流程、委外流程、出入庫流程。

3.8統(tǒng)計分析

主要包括工單分析、員工分析、設(shè)備完好率統(tǒng)計、設(shè)備工作分析等。

3.9APP應(yīng)用

APP 是工作人員重要的業(yè)務(wù)和運維支撐工具,便于隨時隨地獲取數(shù)據(jù)支撐或者提交工作資料。主要包括我的工作臺、工作協(xié)同、計劃管理、工單管理、報修、設(shè)備等。

4結(jié)束語

為建設(shè)智慧水廠,實現(xiàn)整體管控水廠運營,可采用基于信息化系統(tǒng)的數(shù)字支撐和優(yōu)化運營技術(shù),從而最小化人員配置、最優(yōu)化解決問題。建立智慧水廠運行標(biāo)準(zhǔn),用以評判水廠運行狀況,基于該標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)開設(shè)更多水廠或者優(yōu)化其他水廠運行,從而在生產(chǎn)監(jiān)控、智能運管中心、工藝運行管理和設(shè)施設(shè)備管理等方面更快、更好地推動水廠的自動化、智慧化、智能化發(fā)展。

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