数据驱动的泵站智能调度技术及其应用

引言

泵站作为水资源调配重要设施，在城市供水、农业灌溉、防洪排涝等领域具有重要作用。伴随城市用水需求增长，传统泵站调度方式难以满足效率、能耗、复杂工况运行等工作需求。数据驱动泵站智能调度技术将机器学习、大数据分析、人工智能、物联网等技术相融合，提升泵站运行智能化水平、为精准调度提供支持。应用数据驱动泵站智能调度技术能够实现能源优化、运营成本降低，使泵站在不同工况下运行的适应能力得到增强，为水资源合理供应提供保障。

1 数据驱动泵站智能调度技术类型

1.1 机器学习算法

1.1.1 监督学习

根据泵站运行流量、扬程、能耗等参数对模型进行训练，通过提取数据特征、进行预处理，在此基础上构建输入算法中的数据集，实现对不同工况下泵站最佳运行参数进行预测，将数据标签的准确性、模型参数优化作为重点，使用交叉验证对模型进行调整，以此提升泛化能力、预测精度，为泵站调度提供准确的参数指导[1]。

1.1.2 无监督学习

运用 K-Means 算法对泵站运行数据进行聚类分析，挖掘潜在运行模式。对水位、流量、能耗、设备状态等数据进行处理，在此基础上确定合适的聚类数，并对运行状态进行分类，为调度决策、预判潜在问题提供支持。结合实际情况合理制定设备维护计划，使泵站运行可靠性得到提升。

1.1.3 强化学习

智能体以实时水位、流量、能耗等数据为依据采取调度措施，并根据能源消耗、供水满足率等指标反馈对策略进行调整。在不同工况下持续进行试错学习，以此实现能源消耗、供水效率、设备维护间的平衡，提升泵站整体运行效益[2]。

1.2 大数据分析

1.2.1 关联规则挖掘

采用 FP-Growth 算法对泵站的水位、流量、能耗、设备状态等数据进行处理，在此基础上发现数据彼此间关联关系，包括挖掘出水位、流量、设备能耗间联系，以关系为依据制定调度策略提前预防设备故障，对泵站运行进行优化，避免设备在高能耗状态下运行。

1.2.2 趋势分析

运用 Prophet 模型对城市用水需求历史数据进行时间序列分析，在此过程中充分考虑城市人口增长、经济发展等因素，在此基础上预测未来用水需求。根据预测结果提前规划泵站扩建、升级方案，调整泵站运行状态，以保障城市稳定供水[3]。

2 数据驱动的泵站智能调度技术应用-以 A 项目为例

2.1 项目概况

A 项目为城市供水泵站智能调度项目，其所在城市共拥有 5 个供水泵站，服务人口 50 万人。由于城市快速发展，导致用水需求持续增加，使原有泵站调度方式难以满足用水需求，且能源消耗呈现上升趋势。A 项目运用数据驱动的智能调度技术对泵站运行进行优化，以此提高城市供水效率、降低泵站运行能耗。

A 项目在正式实施前，对城市用水需求、泵站运行情况进行详细、充分调研。A项目通过对历史用水数据进行分析，发现夏季用水高峰期用水需求超过冬季水平。A项目对泵站设备运行情况进行充分检查，发现部分泵站设备老化严重，为此需要进行升级改造。A 项目实施过程中对泵站的设备进行智能化改造，改造过程中安装物联网传感器、智能控制器。A 项目建立数据中心，对泵站运行数据进行实时采集、分析。

2.2 技术应用

2.2.1 机器学习算法的应用

A 项目采用监督学习算法对泵站 3 年历史数据进行分析，分析内容包括流量、扬程、能耗等，累计收集有效数据 1000 组，对这些数据进行训练。A 项目建立支持向量机（SVM）模型，据此预测不同工况下泵站最优运行参数。A 项目利用无监督学习的K-Means 算法对泵站运行模式进行聚类分析，发现 4 种主要运行模式，根据这些模式并结合强化学习算法，对泵站在不同运行模式下运行进行尝试、调整，并不断优化调度策略。

A 项目在 SVM 模型训练过程中，对数据进行特征工程处理，提取与泵站运行相关的关键特征。A 项目对流量、扬程、能耗等数据进行归一化处理，使模型训练速度、准确性得到提升。A 项目 K-Means 算法聚类过程中，通过多次试验确定合适的聚类数，在此基础上确保聚类结果的合理性。在强化学习过程中，A 项目合理设置奖励函数，

以此优化泵站节能调度策略。

2.2.2 大数据分析的应用

A 项目对泵站近 4 年的历史运行数据进行分析，分析内容包括水位、流量、能耗、设备状态等，累计数据量 1200 条，对这些数据进行关联规则挖掘、趋势分析，在此基础上发现水位、流量、能耗与设备状态间的关联性，以此提前预防设备故障。A 项目以历史数据预测未来用水需求趋势分析为依据，对泵站运行状态提前进行调整。

A 项目使用 FP-Growth 算法对关联规则进行挖掘，以此提高数据挖掘的效率、准确性。A 项目通过对挖掘关联规则进行分析，分析结果显示当水位超过阈值且流量较大的情况下，泵站能耗呈现显著增加趋势。A 项目在此基础上制定相应的调度策略，避免泵站在高能耗状态下运行。A 项目使用 Prophet 模型对泵站运行趋势进行分析，对未来用水需求进行预测。鉴于城市人口增长、经济发展等因素影响，对预测结果进行修正。

2.2.3 人工智能算法的应用

A 项目结合实际情况建立专家系统，对泵站运行历史、设备维护记录、泵站现阶段运行状态数据进行综合•分析，并根据分析结果对泵站潜在故障进行预测并提出调度建议。A 项目利用长短期记忆网络（LSTM）对泵站的复杂动态进行建模，在此基础上对泵站运行状态进行有效预测，为有效调度决策提供支持。由 A 项目领域专家、工程师共同构建专家系统知识库，知识库中包括泵站运行知识、经验。A 项目结合正向推理、反向推理，在此基础上以现阶段泵站运行数据、知识库中知识为依据对故障开展推理、判断。当泵站设备出现异常时，专家系统能够快速判断故障原因，并在此基础上提出相应的维修建议。A 项目运用大量的历史数据 LSTM 网络开展训练，并根据训练结果持续调整网络参数，以此提高模型预测精度。实际工作中 A 项目运用 LSTM 网络准确预测泵站的水位、流量等参数变化趋势，为泵站调度决策提供支持。

2.3 效果分析

表 1 所示为 A 项目泵站数据驱动泵站智能调度技术应用相关数据。通过对表 1 数据进行分析发现，A 项目通过应用数据驱动的智能调度技术，供水效率提高 25% 、能源消耗降低 20% 、设备故障率下降 60% 、供水压力波动减少 40% 、用水需求满足率提升至 95% 、设备维修成本降低 40% 、人工干预次数降低 66.7% 、数据采集频率提高 40% 、数据传输延迟降低 80% 、调度决策时间降低 66.7% 。由此可见数据驱动的智能调度技术使泵站运行效率、服务质量得到有效提升、运行成本显著降低，数据采集和处理能力得到显著提高，加快调度决策速度，为城市安全供水提供保障。

表 1 A 项目泵站数据驱动泵站智能调度技术应用相关数据