近日，在广东省城镇供水协会第九届第二次会员大会暨2025年水务技术交流大会上，深水宝安水务集团副总经理戴雄奇就自适应供水调度探索与实践作了专题报告。本文根据嘉宾发言内容整理，系统梳理了自适应供水调度探索与实践的要点，为供水行业管理者提供参考，经过专家本人审阅后发布。

戴雄奇 深水宝安水务集团副总经理

一、研究背景

（一）传统人工经验调度的四个痛点

1.韧性不足

依赖个人经验，缺乏预见性的模拟和预案，在应对突发干扰（如爆管、检修等）容易陷入混乱，恢复速度慢、适应能力弱，难以快速适应外部变化。

2.安全不足

传统调度主要以少数最不利点调控为主，难以实时、全面监控复杂的管网运行变化，对压力异常等可能造成设备损害或管网漏损的风险预警滞后，安全防线薄弱。

3.联动不足

调度指令依赖个别岗位的经验判断，部门间（如调度中心、水厂、泵站、管网维护）信息共享不畅、协同效率低。缺乏统一的数据驱动指挥平台，难以实现水源、水厂、管网、用户端的全局联动优化，容易出现局部决策与整体最优的冲突。

4.效能不足

以“保障供应”为优先目标，往往依靠高能耗、高水耗的保守运行方式（如维持管网过高压力）。缺乏精准的供需预测和优化算法，导致电能消耗大、管网漏损率高、制水成本控制粗放，整体运行能效和经济性偏低。

（二）物联网、大数据与AI驱动供水调度迈向新格局

1.物联网：通过遍布水源地、水厂、泵站、管网和关键用户的传感器与智能仪表，彻底改变了信息的获取方式。

2.大数据：物联网产生了海量、多类型、高频率的数据，大数据技术提供了处理这些“数据洪流”的能力。

3.人工智能：AI技术的引入，特别是机器学习和优化算法，利用大数据提供的“知识”，实现了调度决策的质变。

（三）智能调度探索的三大进程

1.经验调度：基于人工历史运行数据，形成经验总结规则，按照规则执行人工经验调度；

2.科学调度：应用离线水力模型模拟未来24小时调度方案，经过量化分析与优化，辅助人工决策、提升方案科学性的调度模式。

3.自适应调度：以人工智能、大数据分析和智能控制技术为核心构建的供水调度管理系统，通过集成多源数据与智能算法实现供水系统的自适应优化运行，可自动适应用户的水量和水压需求，实现科学的供需平衡。

二、技术探索

（一）技术路线

自适应调度系统整体技术路线由水量预测、方案择优、方案执行、感知反馈四个步骤循环执行。

（二）核心算法

1.高精度水量预测

结合历史数据、节假日与气象等外部因素，采用时间序列预测模型进行机器学习训练，实现对未来日供水量的精准预测，平均误差控制在±3%以内，为调度计划提供可靠依据。

2.智能优化搜索算法

应用先进的AI算法（退火遗传算法），能在复杂的约束条件下，快速搜索全局最优的调度方案。算法通过融合历史数据与调度经验进行初始化，并利用并行计算大幅提升搜索效率，确保得出能耗最低的泵组启停与压力控制策略。

3.高性能水力仿真引擎

基于管网水力模型内核进行深度优化，通过重构计算流程与引入并行分布式计算技术，解决了传统模型计算速度慢的瓶颈，为高频次的优化模拟提供了实时、可靠的水力结果支撑。

4.工况聚类与智能存储

利用机器学习对优化过程中产生的大量相似工况进行自动聚类与存储。同类工况只需计算一次，后续可直接调用结果，从而避免了大量重复计算，在保证精度的同时显著提升了整体优化求解速度。

5.融合经验的多目标函数

构建了可灵活组合的科学目标函数，不仅追求能耗最低，还将设备特性、人工调度经验等实际因素转化为数学模型中的惩罚或约束条件，使优化结果既理论最优，又切实可行，有效衔接了理论与现场操作。

（三）安全保障

1.网络隔离与单向通信

调度指令经办公网、工业防火墙单向写入集控平台，通过工控网下发，实现物理隔离与数据传输单向可控。

2.执行过程多级校核与约束

在模型与控制侧设置多重安全边界，包括压力阈值、流量保护、趋势预判、执行偏差监测及设备联锁逻辑，防止误操作与工况越界。

3.故障实时感知与双路告警

部署网络与系统状态监测，在模型界面与自控系统中同步触发异常报警，实现故障的快速定位与响应，保障系统持续平稳运行。

三、实践成效

应用区域：深圳市宝安区福永供水区域

供水面积：70平方公里

服务人口：92万

供水能力：31万吨/天

管网长度：721公里

（一）“3”提升

1.提升调度运行效率

系统实现从依赖人工经验的小时级调节，转变为模型驱动的分钟级自动决策与执行，全过程无需人工干预，大幅提升响应速度与调度精度。

2.提升供水安全能力

管网主控点压力波动范围由2–2.5米缩小至1米以内，压力调控更平稳。爆管事件与管道维修单数显著减少，压力相关投诉同比下降34.8%，有效保障了供水系统稳定与设施安全。

3.提升科学调度水平

系统依据“高峰高供、低峰低供”原则，动态优化水源配置，推动低能耗水厂产能释放，供水格局由5:5调整为4:6，增强了系统整体韧性。

（二）“2”降低

1.降低生产运行成本

通过优化泵组启停时序与优先调用高效机组，在满足用水需求前提下，实现电耗下降约5%，能耗结构持续改善。

2.降低人力投入成本

基于机器学习智能决策，自动运行，推动岗位整合，水厂人力成本节约35.6%，岗位架构得到优化。

（三）“1”转变

转变运营管理模式：自适应调度机制由局部经验判断转向全局数据驱动，形成“集中监控、智能决策、自动执行”的新型管理模式，已成功应对多次故障、检修等复杂工况，系统适应性得到验证。

四、未来展望

未来，我们将深化机理模型与数字模型的融合，构建从原水到二次供水的全流程自适应调度体系。同时，探索基于机器学习的水量异常预警技术，提升爆管识别与风险预控能力，以持续推动供水系统的数字化、智能化转型。