作為業(yè)界領先的大數(shù)據(jù)行業(yè)解決方案專家
美林數(shù)據(jù)已經(jīng)為電力行業(yè)、制造行業(yè)、金融行業(yè)提供了
具有數(shù)據(jù)應用一體化、產(chǎn)品化的大數(shù)據(jù)整體解決方案
一、項目背景
近年來,某大型水務公司的數(shù)字水務信息化建設取得了諸多成果,積累了大量的制水生產(chǎn)、工程建設、供水服務等方面的業(yè)務數(shù)據(jù)。同時,正確合理的運行調(diào)度方案對確保供水安全、維持全線流量平衡、實現(xiàn)節(jié)能節(jié)水和梯級泵站經(jīng)濟運行均具有重要意義。
大數(shù)據(jù)、人工智能以及高維數(shù)據(jù)可視化等前沿技術的發(fā)展,為實現(xiàn)決策智能化提供了技術基礎,通過大數(shù)據(jù)、人工智能技術構(gòu)建峰谷經(jīng)濟用能梯級調(diào)度優(yōu)化解決方案,最終實現(xiàn)“數(shù)字供水”向“智慧供水”跨越。
二、問題與挑戰(zhàn)
1.項目所在的水務公司缺乏精確預測需水量的手段。
2.站點機組設備檢修、設備維護、設備更換缺乏參考依據(jù)。
3.運行調(diào)度方案制定依靠人工經(jīng)驗,缺乏有效的優(yōu)化手段。
三、解決方案
原水輸配智能調(diào)度決策支持系統(tǒng)包括三個相關業(yè)務模型的建設,分別是:需水量預測模型、泵站機組效率分析模型、峰谷經(jīng)濟用能梯級調(diào)度優(yōu)化模型。
1.需水量預測方案
綜合氣溫、濕度、天氣狀況、是否降雨、節(jié)假日類型等外部因素與內(nèi)部因素的影響構(gòu)建需水量預測模型,對未來一段時間的需水量進行預測。下圖為需水量預測模型總體方案設計:
2.泵站機組效率分析方案
利用泵站機組運行效率相關的數(shù)據(jù)包括機組的揚程、運行角度、實際流量和有功功率,計算不同流量分組下的各站點各泵組機組效率。
3.峰谷經(jīng)濟用能梯級調(diào)度優(yōu)化方案
該模型可定義為復雜約束條件下的最優(yōu)化求解問題,首先充分分析歷史抽水調(diào)度方案,構(gòu)建各站點的滯后模型,結(jié)合各站點的泵組裝機臺數(shù)、單機設計流量以及機組設計功率,確定各站點的時間可行域和流量可行域,然后基于粒子群算法迭代計算約束條件下的最優(yōu)解,也即最優(yōu)調(diào)度方案。
四、應用價值
1.綜合內(nèi)外部因素,準確預測需水量,為企業(yè)制訂經(jīng)濟合理的運行調(diào)度方案提供數(shù)據(jù)支撐。
2.幫助業(yè)務人員快速判斷機組是否存在運行故障、故障類型以及故障發(fā)生站點。同時可減少機組運行成本,降低供水量達不到需水要求的風險。
3.保障梯級泵站供水系統(tǒng)全線安全運行、滿足供水用戶需求的前提下,以最小的運行成本完成供水調(diào)度。
五、相關案例
某大型水務公司梯級調(diào)水智能調(diào)度研究與應用項目