2023智慧水务运营解决方案

1智慧水务运营解决方案——通过新一代软件技术支撑水务运营新模式

对水务行业信息化的认识与理解水源生产管理系统能耗管理系统居民区污

水

处

理

厂流量监测系统排水户管理系统排

水

管

网客

户

管

理居民区大用户

企业污水

处理厂供水供水排水收集取水泵站排水抢修养护系统分压漏损系统设备养护系统计量管理系统客服热线系统工程管理系统安全防护系统收费管理系统用户管理系统能耗管理系统液位监测系统安全防护系统管网调度系统管网水力模型水质管理系统设备养护系统管网GIS系统二次供水系统生产控制系统抢修养护系统计量管理系统管网巡查系统管网巡查系统管网监测系统视频监控系统水质管理系统工程管理系统客服热线系统用户报装系统管网水力模型抄表管理系统管网监测系统加压泵站供水制水2水质检测仪压力监测点供

水

管

网制

水

厂排

水

户液位计流量计流量计泵

站3 理想中的智慧水务 智慧水务：充分利用新一代信息技术，深入挖掘和广泛运用水务信息资源，通过水务信息的采集、传输、存储、处理服务，全面提升水务管理的效率和效益，实现更全面的感知，更主动的服务，更科学的决策，更主动的控制，更及时的应对——王浩院士水处理达标排水平衡用水节约、优化供水安全、柔性水资源集约、高效映射水循环机理城市水量平衡循环/处理 现实中的智慧水务决策难：数据很多但是无从下手不知道怎么用，最终往往束之高阁管理难：业务系统相互割裂，信息资源无法共享——水不再循环采集难：监测点少，安装环境恶劣，数据容易失真指挥调度分析决策监测运行4(集团级城市级 对智慧水务的认识与理解：新一代水务运营模式 数据技术：对城市/水司积累的海量数据进行治理，形成数据资产中心，并通过数据挖掘/多维分析/机器学习等技术手段，挖掘水务大数据的价值，为城市水务管理提供支撑水务集团/物联网技术：通过物联传感设备，结合仿真模拟计算，反映水体状态及其运行态势，从而为城市水资源/水环境或水安全调度等提供支撑厂级(自来水厂/检测计量在线监测传感设备……检测计量在线监测传感设备。。。末梢端：智能水表、传感器、边缘计算设备水务数据治理厂站网河联动城市供排水监管/河长制应急指挥海绵城市管网巡检养护城市片区联调 流域水环境治理集团管控平台高级控制决策支持系统生产数据管理城市防汛水资源管理营收客服供排一体化调度表务管理工艺仿真设备管理专家系统污水厂流域级5公司))智慧水务的上层(城市决策层D)基于城市层面的涉水系统整合，从水资源、水安全、水环境、水生态、社会影响、管理模式等方面形成统一协同的整体，从水循环的角度推进城市水量平衡，从而实现人与水、城市与水的和谐持续发展。智慧水务的中层(水务运营层O)城市中各个与水相关的职能部门或某个单独成体系的环节，如水源地、供水、排水、河道管理、水环境治理、防洪排涝、节水用水。将智慧水务作为一种新的运营模式，通过数据分析+高级控制的智慧技术，实现各类涉水系统的创新运营管理。智慧水务的底层(采集执行层C)以现场的工作为主，包括生产现场及数据采集现场等，如厂站级的业务或某个水质监测点。智慧水务解决优化执行问题，将人从各类简单重复的工作中解放出来，实现少人或无人化运行。 对智慧水务的认识与理解：新一代水务运营模式 感知——>分析——>决策——>执行总结规律维护优化6多传感器融合(性质、空间)数据融合人机交互界面数据预处理数据存储数据分析数据可视化 智慧水务落地重点：以采集监测为基础的物联网应用 ⚫DDS：高可靠及实时——泵站机组的控制⚫AQMP：互操作性——智能水表远传⚫MQTT：低带宽——管网设施/监测设备的巡检维护⚫RestFul/HTTP：松耦合服务调用——互联网公众信息服务⚫XMPP：即时通信——远程设备监控业务逻辑层帐户设置用户注册访问控制支付处理设备交互数据验证错误处理日志记录在线监测数据采集7水务管理关键绩效指标城市水量平衡挖掘分析ODS决策支持建立指标体系、厘清数据数据仓库基础数据水务数据中心专题数据水循环调度管网维护能耗分析设备健康度分析水质 智慧水务落地重点：老数据新数据的集成—数据资产关联分◆析

变化的明聚细类数分(

型自OLTP的现势数据)◆少量维度的报表性应用间侧序重列分

，

面向机主器题学，习算法反映历史变化◆对进入的数据做快速处◆统一的全局数据模型访。。。问异构数据库、遗留系统及Web资源提供应用接口◆数据访问适配器、元数大数据局据、数据模型和ETL虚拟数据中心，逻辑上的数据集成实时性和获取便利/关键设施运行预测数据转换的效率及数据质数据准备量较差确立挖掘模型◆唯一权威性共享交换数据经济民生分

隐藏分

据细节，数据可视化技术◆其实并不关注数据挖掘数据集成中间件理及汇总，生成主题库◆逻辑视图+南北向，同时侧重索引和分区能耗分析，南北向数据仓库数据联邦交通、规划、园林决策支持数据集市8业务数据◆◆◆规模区域设计重现期降雨历时径流过程城市排水小系统范围较小较小短历时前端大系统范围较大较大长历时末端 智慧水务落地重点：对业务的理解 排涝泵站排水管网内河最高水位内河最高水位河道面广线长系统现状调蓄有限点状枢纽城市防排汛水能力提高排水标准增大排涝流量排水管口高排出渍水调蓄传递收集雨水正向作用反向作用逆向作用降低水位9涝流量面高程程排地 智慧水务落地重点：选择合适的应用技术衔接业务(运营)•实时数据流计算(复杂事件处理)•物联网数据冗余•监测采集数据时空分析•遥感影像智能识别反演•水动力仿真计算•基于窄带物联网+广域VPN网络的传输管理•物联网多协议支持•时钟同步和时间解耦•机器学习⚫基于截留合流制的优化调度，减少溢流对受纳水体的冲击⚫基于监测实时数据(局部离散数据汇聚)及仿真模型的调度规则⚫基于监测数据+遥感影像+模型仿真→时空点面数据同化提取→水质变化规律湖泊水库河流污水厂降雨水体污染10调蓄池

智慧水务是以业务应用为核心的运营模式

水资源监测保护流域水资源配置管理城市供排水运营漏损与产销差工艺过程控制厂站网河联合调度黑臭水体、海绵城市流域水环境治理。。。物联感知传输数据治理大数据分析云计算及原生应用仿真计算时空云及遥感GIS+BIM人工智能。。。应

用技术业务监测

→分析

→调度

→处置

→统计规律管理、制度、经验、规则、知识111、数据采集预处理应用，对收集到的数据进行格式化、清洗，建立正常访问基线；2、水体状态分析应用评估出点位重要性及属性，结合平台已有的业务系统获得该监测点关联时空信息；3、监测设备管理应用获得设备上传的实时日志；4、OEBA(ObjectandEntityBehaviorAnalytics)应用将上述多维度的信息和访问记录还原成可理解的水质数据和站点信息，从而找到如溢流等异常事件。敏捷处置：在出现某种状态时进行智能化的判断和决策，自动化地产生处置策略，并通过智慧水务平台快速分发到具有控制能力/边缘计算能力的设施对象 随需应变：当智慧水务运营状态或业务发生变化时，能够通过软件自动化的方式进行资源弹性调配及应用扩展与集成编排软件定义智慧水务：有机结合多种封装好的应用服务，实现智慧水务运营从监测到、调度、控制的协同、冗余(鲁棒性)，通过多应用协同皮安排实现面向不同场景的、复杂的智慧水务功能 软件定义智慧水务：应用持续集成04 持续集成平台(微服务/容器/Devops)010302组件/模块/框架12MDASOA 软件定义智慧水务：应用持续集成如果说现在的水务信息化平台是功能机，系统和硬件出厂时就被捆绑在一起，那么持续集成架构就是Android系统，可以在很多智能手机上安装、升级，同时还能安装更多更强大的手机APP营收系统管网GIS监控与通知日志与优化集成微服务Rest流程微服务数据微服务ReactReduxImmutable…移动应用Web应用物联网设备自动化服务JumitKarmaSelemiumHudson测试自动化…HTTPHTTPSMQTTAMQ安全策略APIGateway访问认证MiddlePipeMiddleBoxPortalProtocolBuffersAutoThrift…SalfstackKubernetesRepository…部署自动化DockerOpenstack…平台自动化LogstashElasticsearchcAdvisorInfluxDBStormISMGJemkinsNexusGitlabBamboo构建自动化StashRestMongoDBHadoopOracle/DB2…原有系统集成接入服务监控服务元数据服务ReactNativeMQTT…LDAPOAuthKeystone…BPMCEBPSMSSNSMail…MOFSchemospy…EtcdZookeeper…SSLVPCMDMCEP…服务路由协作服务RFIDNB-IOT…KafkaRedis…13服务发现消息中心软件资产ESB… 软件定义智慧水务：持续集成平台技术路线数据清洗基于欧几里德距离聚类及k-NN近邻填充技术的数据清洗；基于ECA的数据融合平台诊断+调度技术(评价与报警的时效性)：基于BP神经网络+WNN的CEP平台智慧水务持续集成平台基于云原生应用及软件自动化仿真技术模型数据与GIS的耦合模型平台与应用接口的耦合2012

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2018-2019预测技术Arima时序模型+遥感数据智能应用+空间分析控制技术高级控制软芯片监测体系软测量技术14UIBrowserServiceConsoleServiceCloudOSOperationAPIOSSOpenStack/CloudFoundry/Vmware存储资源PaaS及SaaS服务(GIS/数据库中间件…)IaaS基础服务(ECS/EVS/IAM/CES/OBS/CSBS) 业务即代码(APP)：支撑城市的水水质监测、数据采集、管网养护…云服务Console上层应用服务路由云服务层云OS及虚拟化层APIGatewayManagerAPI二次应用开发15计算资源系统视角用户视角网络资源API网关云服务云OSAPIAPPSBSSAPIAPI应用APPS

业务即代码(APP)：感知城市的水设备认证⚫监测数据预处理及存档⚫水质/流量/液位分析⚫水体状态/空间/设施关联⚫数据实时计算/展示⚫监测环境恶劣⚫设备不稳定⚫数据中断⚫指令无法执行Web端用户消息通信物联网中间件自动化服务设备影子规则引擎Telemetry移动端用户大数据后台水体监测Command16服务路由管理策略

业务即代码(APP)：集成城市的水多源融合数据中心库不符合条件条件评估

评估结果

ECA规则库一致性检测与处理更新操作事件调度事件调度终止性分析

事件库

触发对应的操作若重新触发事件提交对应的结果17提交事件符合条件规则匹配监

测提

交 业务即代码(APP)：计算城市的水城市水循环系统水资源环境蓄水变量=城市汇入水量+降水量+外调入水量-用水量-水处理耗水量-蒸散发量-城市汇出水量水处理系统存水变量水处理系统消耗水量蒸散发量◆排水平衡模型◆水处理平衡模型◆水环境平衡模型◆原水平衡模型◆供水平衡模型◆用水平衡模型用水系统存水变量供水系统供水量用水系统渗漏损失排水子系统存水变量供水系统蓄水变量水源地蓄水变量水处理达标排水量排水系统直接回用量水源开发水量用水系统排水量达标直排排水量排水系统分散渗漏排水系统处理量用水系统耗水量供水系统渗漏损失城区汇出水量城区汇入水量调入水量回用水量18循环回用降水量原水水量流程调度平台核心服务：ETL、排序、质检ETL服务：任务定义、流程调度、增删改查、监控、日志描述性诊断性预测性规范性。。。。。。大数据交换组件数据存储NAS业务系统数据交换组件水表管网资产压力流量产销差能耗。。。可视化及价值数据可视化对象特征画像 业务即代码(APP)：分析城市的水⚫管网/最不利点压力实时监测分析⚫测压点/泵站负荷估算及过载预警⚫管网/设备损耗计算与分析⚫短期需水量预测实时分析数据服务操作性聚合数据管理分析数据服务负荷管理数据集市能耗管理数据集市基础计算平台(Hadoop)贴源整合区：按照数据源划区段临时缓冲区：数据集市建模通用服务：权限、配置、监控、消息、流程、日志、审计、协同SqoopODBC⚫客户关注热点分析/客户满意度分析操作性明细数据OLAP报表安全指标定义分发策略数据交换分析平台数据源基础服务：分析服务：元数据服务：采集、增删改查基于XMPP的数据推送19数据产品APIHiveLoadOGGFTPOGGFTP大数据区大数据区指挥调度分析决策ODBC门户HDFSHTTPHTTP规则管理(增删改查)Kmodule普通事件发送输出告警Working

MemoryCEP引擎事中告警分析应用实时数据/中间集数据/预处理数据流计算集群CEP规则计算引擎CEP规则中心大数据分析消息队列事中告警分析接入层规则管理

告警管理

处置指令大数据分析⚫上游管网节点流量低，下游管网节点流量大⚫河道断面相距几百米但PH值相差过大⚫特定天气内河还没有到最高水位，但管网排口水位超高

业务即代码(APP)：调度城市的水调度指令工单系统⚫泵组方案未变，但A小区的供水进口没有流量基准数据/中间集数据/预处理数据告警事件

发送事前预警分析接入层20事前预警应用事后处置应用CEP规则计算引擎DRL规则规则库规则包数据库接收事件接收规则自控系统仿真模型特征提取POM温度反演待识别影像多源图像融合X卫星整体对比图应用和分析：大气、热岛效应、下垫面、生态岸线、水环境/水生态时空变化、管线。。。大型湖泊区域左：测试影像；中：水体真值；右：深度学习水体提取结果Client工作分支工作分支样本库+ S模型持久化及调用接口开发

XW水体等信息提取及矢量化

b基于tensorflow的深度学习模型及精度验证Masterer/task:0)er/task:0)

现有水体、植被相关数据评价指标深度学习方法真值预处理与质量改善899768988711214920241447202519962443023437指标名称计算方法整体精度样本合成=1-水体提取面积水体真值面积水体真值面积98.55%提取水体长度精度RegisterGraph()水体等影像81.29%斑块漏检率 斑块漏检个数 水体真值斑块总个数0%边界偏差精度正偏差面积(km2)(Job:/work(Job:/work负偏差面积(km2)水体提取结果小于真值部分的面积60.29715边界偏差总面积(km2)水体提取结果正偏差与负偏差之和149.09839边界偏差面积比边界偏差总面积真值水体总面积7.47%边界正偏差水体面积比边界正、总偏差面积比

边界负偏差水体面积比边界负、总偏差面积比40.44%像元精度像元精度(PA)96.89%均交并比(MIoU)=88.24%集集并交体体水水值值真真与与体体水水值值测测预预大型湖泊区域原始样本=边界负偏差面·积真值水体总面积水体智能提取结果预处理与质量改善影像传感器Landsat

8

OLI几何校正辐射校正地理配准影像总面积12771.26km2影像子块划分影像数据。。。武汉113。33′3.081″E31。0′55.974″N114。41′38.997″E29。58′8.81″N多源遥感影像位置X卫星影像分辨率15m水体像元数95.76%提取水体斑块精度=88.80124水体提取结果大于真值部分的面积提取水体面积精度=1-水体提取长度水体真值长度水体真值长度====水体斑块个数4.45%结果统计边界偏差总面积6%边界正偏差面积边界正偏差面积水体面积(km2)=1-水体提取斑块个数水体真值斑块个数水体真值斑块个数=

识

数数个个元总像元的像确像正影别边界负偏差面积3.02%边界偏差总面积影像总像元数7534*7534=56761156真值水体总面积岸线长度(km)多源光学遥感影像 业务即代码(APP)：验证城市的水21•市民人均用水量•节水器具普及率•市民生活用水户表率•工业万元GDP增加值取水量•工业用水重复利用率•主要行业用水定额•第三产业万元GDP增加值取水量•监测物联网络•应急调度•计算机仿真模型：WASP、SWAT、QUAL2