智慧水務漫談——供水調度系統
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摘要：在我們發布了供水調度產品WaterDesk–Vision后，好幾個朋友問我為什么用Vision這個詞，而不是大家常說的智慧（Smart），優化（Optimized）調度。
在我們發布了供水調度產品WaterDesk®–Vision后，好幾個朋友問我為什么用Vision這個詞，而不是大家常說的智慧（Smart），優化（Optimized）調度。供水調度系統一直都是供水企業數字化建設的剛需，供水企業作為城市供水系統的運營者和供水服務的提供方，始終懷有實現按需調度、優化調度的愿景，行業會議上也經常有綜合調度、智慧調度系統的介紹。
調度的本質是全面掌握供水企業的各種生產運營情況，包括水廠生產、泵站運行、管網維修、工程進度、甚至用戶投訴等，從而更好的提供安全高效的城市供水服務。有鑒于此，調度系統天然有打通供水各個信息系統的動力，包括地理信息系統、物聯網、監測系統、工單系統和熱線系統等。隨著供水企業數字化轉型工作的推進，打造具備自主決策能力的調度系統往往是智慧水務建設的最后一塊拼圖，令人矚目。
我曾在行業會議上用下面的示圖來闡述智慧化建設的四個步驟，包括數據的開采、粗煉的信息、精煉的知識，以及最終聚合形成智慧。
對應到智慧調度系統的建設，如大家熟知的SCADA系統，主要通過簡單的上下限報警設置來粗略感知供水系統運行變化情況，從這個角度講，大量的基于在線監測數據集成的調度系統還處在數據獲取的階段，提取的信息有限，至多算是信息粗煉的初期。從調度工作的需求來說，調度指令發布前需要了解警告背后，管網究竟發生了什么：是監測儀表故障？是爆管？或者管網工程導致？以及處置帶來的影響，本質上已經是知識的范疇。行業內當前的主要調度系統，其實并沒有經過充分有效的信息提取和知識整合精煉的過程，直接追求系統的智慧，例如自動開泵決策的智慧調度，從項目實際落地的角度看，鮮有值得推廣的案例。
供水調度可以和自動駕駛做個簡單類比，在明確分級從L0級到L5級的發展路徑后，經過多年的發展，完全自動化的L5級仍在研發階段。回到水行業的場景，具備自主決策能力的調度系統要實現并得以大規模的推廣應用也還有很長的路要走。無論名稱是“智慧”還是“科學”，調度系統首先要解決信息的充分有效獲取，和知識的高效準確供給。具體到調度業務，主要體現為以下兩個方面：
隨著物聯網的普及，供水監測設備數量不斷增多，傳統的基于監測點閾值的上下限報警，誤報率高，甄別費時費力，有效性不足。把調度人員從對海量的監測數據報警信息的人眼識別中解放出來，由系統主動推送有效信息，從監測單點報警到運行事件報警，成為調度工作的當務之急。
供水系統隨著城鎮化的進程而變得日益龐大和復雜，日常的各類廠站、管網的閥門操作或工程施工配合等調度需求，以及由此帶來的供水安全問題和客戶服務質量訴求，給調度部門帶來了很大的壓力。面對日益復雜的供水運營挑戰，供水企業亟待從傳統的依靠調度人員的經驗調度轉變為由系統支持下的調度決策。
近年來，越來越多的供水企業成功建立了供水實時在線模型系統，調用實時模型的計算和仿真能力為調度系統提供決策支持，為上述問題提供了可行的解決方案。實時在線模型和傳統的在線監測相比，其優勢主要在于：
供水實時在線模型基于模擬數據和監測數據的相關度分析，通過多個相關度高的監測點（壓力、流量和水質）的模型誤差診斷，有效甄別管網中的異常事件，包括爆管、異常操作，水質事件等，從而實現智能報警。
在由實時水力模型賦能的調度系統中，調度人員可以利用模型的實時仿真能力，隨時查看管道實時水流走向；進行方案模擬，實時計算管網維修等操作的影響范圍和獲取受影響客戶信息等。
一個好的調度系統不僅把調度員從日常枯燥且低效的“盯”報警的工作中解放出來，而且可以通過不斷積累的調度事件和方案模擬分析，助力于調度人員對供水系統的深入理解和業務水平的提升，更好的實現供水調度在安全前提下的智慧和高效。
以“事件”做牽引，利用在線模型能力實現調度方案模擬、受影響客戶分析，調度指令、關閥操作、日志管理和交接班等所有調度業務的數字化；通過事件處置形成閉環管理的調度模式，使得所有調度事件和信息可復盤、可追溯、可統計、可分析，這同時也在不斷為企業沉淀自己的“知識”庫。
回到文章開始的問題，為何用Vision指代調度系統？調度從業務對象的角度來說，是面向整個供水系統，透明化和可視化是對調度系統的基本要求，WaterDesk®-Vision還希望在匯聚供水業務大數據的基礎上，為供水企業開啟全新的視野，具備前瞻性的業務洞察和決策輔助能力；這同時也是慧水科技努力打造WaterDesk系列產品的愿景所在。
