当前位置: 首页 > ds >正文

御控县级供水调度系统:数字化整合,构建全流程智能调度体系

一、系统建设背景与核心目标

县级供水系统普遍面临设备分散、数据孤岛、调度效率低等问题。传统模式下,水厂、泵站、管网等环节独立运行,缺乏统一监控与协同调度能力,导致漏损率高、能耗大、应急响应慢。

御控县级供水调度系统的建设以数据整合和智能决策为核心,通过物联网、大数据等技术,实现从水源地到用户终端的全流程监控与优化调度,提升供水安全性和经济性。

二、系统架构与技术实现

1.分层架构设计

数据采集层:部署传感器、监测仪表(如压力变送器、流量计、水质检测仪)和御控网关,实时采集水源地、水厂、管网、泵站等关键节点的数据。

传输网络层:御控网关采用4G、LoRa等通信技术,确保数据稳定传输至御控调度中心。例如,某县通过御控4G无线网关通讯解决无线网桥传输不稳定问题,提升数据可靠性。

平台服务层:构建统一御控智慧水务云平台,集成大数据分析、AI算法(水量预测模型)、空间分析等功能,支持实时数据处理与决策。

应用展示层:通过调度大屏、御控APP、Web端等界面,直观展示供水系统运行状态,支持远程控制与报警管理。

2.关键技术支撑

物联网(IoT):御控网关实现设备互联与数据采集,如某县通过中间件打破数据壁垒,集成自控系统、二供系统等历史数据,形成“一张图”管理。

GIS与可视化:集成地理信息系统,直观展示管网布局、压力分布、漏损点等信息,辅助快速定位故障。某县通过GIS地图实现爆管快速定位,缩短抢修时间50%。

三、核心功能模块

1.实时监测与预警

监控管网压力、流量、水质等参数,设置阈值报警。例如,某县通过御控可视化平台实时感知水质、水压变化,异常时自动推送报警信息至管理人员手机APP。

支持历史数据查询与趋势分析,辅助故障诊断与预测性维护。

2.智能调度与优化

联合调度:整合水厂、泵站、管网数据,实现水量、水压的协同控制。例如,御控智慧水务系统通过智能算法生成最优调度方案,减少爆管漏损率15%。

能耗管理:分析泵机启停记录、功率、单耗等数据,优化运行策略。某县通过加装御控网关模块,降低设备故障率。

3.应急管理与决策支持

建立应急预案库,支持突发事件的快速响应。例如,某县通过御控平台模拟管网故障,生成关阀方案,缩短停水时间。

提供领导驾驶舱功能,整合生产、运营、财务等数据,辅助高层决策。

4.移动化与便捷管理

支持PC端与御控APP双端操作,实现远程监控、工单派发、报警处理等功能。某县通过APP同步监管水源井、水厂运行状态,提升管理效率。

四、典型应用案例

1.某水务公司

挑战:原有系统数据分散,新增设备未纳入管理,报警信息查收不及时。

解决方案:构建“一条链”(数据互通)、“两张网”(物理设备网+数据采集网)、“三幅图”(电子沙盘+业务驾驶舱+报表分析)的智能调度体系。

成效:实现全流程监控,漏损率下降8%,调度决策效率提升30%。

2.某自来水公司

挑战:无线网桥传输不稳定,管网压力数据未远传。

解决方案:升级为御控4G无线网关通讯,集成水源井、水池、加压站等数据至统一的第三方平台。

成效:实现无人值守,年节约人力成本50万元,供水保障率提升至99%。

五、建设建议与未来趋势

1.分步实施:优先解决数据采集与传输问题,再逐步完善分析决策功能。

2.标准化接口:御控网关预留API等接口,兼容省级、国家级平台,避免信息孤岛。

3.安全防护:加强数据加密、访问控制,防范网络攻击。

御控县级供水调度系统的建设以数据整合为基础,以智能决策为目标,通过分层架构、物联网、AI等技术实现全流程监控与优化。典型案例表明,御控县级供水调度系统可显著提升供水安全性、经济性和管理效率,为城乡供水一体化提供有力支撑。未来,随着数字孪生、碳中和等理念的深入,御控县级供水调度系统将向更智能、更绿色的方向发展。

http://www.xdnf.cn/news/15750.html

相关文章:

  • day055-Dockerfile与常用指令
  • OPS飞腾主板:开启教与学的深层次互动
  • [IRF/Stack]华为/新华三交换机堆叠配置
  • onenote千年老bug,字体bug (calibri微软雅黑) 的解决
  • 神经网络构建
  • AI+医疗!VR和MR解剖学和针灸平台,智能时代如何重塑健康未来
  • Java常用命令汇总
  • Windows10笔记本电脑开启BIOS
  • (四)OpenCV——特征点检测与匹配
  • 6. 工程化实践类:《Webpack 5 性能优化全指南:从构建速度到输出质量》
  • Flutter状态管理篇之ChangeNotifier(一)
  • 使用 docker 安装 openldap
  • 板凳-------Mysql cookbook学习 (十二--------1)
  • 从零开始的云计算生活——第三十三天,关山阻隔,ELK日志分析
  • 【Leetcode】栈和队列算法题(逆波兰表达式、二叉树层序遍历、最小栈、栈的压入弹出序列)
  • MySQL详解一
  • Oracle 成本优化器(CBO)与数据库统计信息:核心原理与实践
  • 【前端】Power BI自动化指南:从API接入到Web嵌入
  • docker安装与简单项目上手
  • 使用docker安装、启动jenkins服务(mac系统)
  • 3D工业相机是什么?如何选择和使用它?
  • 如何构建一个基于大模型的实时对话3D数字人?
  • 3D Gaussian Splatting (3DGS) 从入门到精通:安装、训练与常见问题全解析
  • c++:类型转换函数
  • 【神经网络在MATLAB中是如何实现的?】
  • 什么是 M4A 和 WAV?这两种音频互转会导致音质发生变化吗
  • kimi故事提示词 + deepseekR1 文生图提示
  • 不同相机CMOS噪点对荧光计算的影响
  • day23——Java网络编程终极指南:从基础到实战,全面掌握CS/BS架构通信
  • 【RL强化学习】Policy-Based Reinforcement Learning 策略学习