国内智慧水务现状及国外智慧水务发展趋势&案例解析

       国家或行业层面都明确提出了对城市供水企业在自动化、信息化技术的建设和应用要求，努力实现 “以信息化带动工业化，以工业化促进信息化”的技术进步发展目标。

      （1） 国家对水务企业技术进步的要求 ： 国家住建部、发改委2012年5月印发的 《全国城镇供水设施改造与建设“十二五” 规划及2020年远景目标》提出：依靠科技，提升水平。加大科技对城镇供水发展的支撑力度，增强科技创新能力， 推进生产运行自动化、业务管理信息化，提升城镇供水行业的现代化水平。

      ：、、推动新型城镇化、全面建成小康社会的重要举措。各地要高度重视，抓住机遇，通过积极开展智慧城市建设，提升城市管理能力和服务水平，促进产业转型发展。

      （3） ：发展智能水务，构建覆盖供水全过程、保障供水质量安全的智能供排水和污水处理系统。发展智能管网，实现城市地下空间、地下管网的信息化管理和运行监控智能化。

      （4）国家发改委、住建部等八部委印发《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》发改高技[2014]1770号：智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术，促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。建设智慧城市，对加快工业化、信息化、城镇化、农业现代化融合，提升城市可持续发展能力具有重要意义。

      （5）行业标准《城镇供水管网运行、维护及安 全技术规程》（CJJ207-2013）提出要求：有条件的供水单位应开展管网优化调 度工作，在保证城镇供水服务质量的前提下， 应降低供水能耗。明确优化调度工作应包括：① 建立水量预测系统；② 建立调度指令系 统；③ 建立管网数学模型；④ 建立调度预案 库；⑤ 建立调度辅助决策系统。

       国内大部分水务公司信息化技术的发展经历了从早期无纸化办公、局域网、OA办公系统建设到后期信息化技术在运营管理业务应用的跨越。水系统信息化主要归纳成四个阶段历程。

第一阶段：水系统信息化的基础建设，包括：基础物联网构建，数字化信息系统建设如： SCADA监测系统、营收系统等；

第二阶段：完善信息化数据建设，建立GIS地理信息系统、以GIS为基础完善管网资产管理系统、完善SCADA在线监测系统等；

第三阶段：实现信息化业务应用系统模块，基于精准的管网资产数据实现分区计量管理、基于GIS地理信息系统建立移动化巡查系统、建立离线水力模型及水质模型等应用；

第四阶段：数据融合实现一体化信息调度平台，利用物联网、实时水力模型、大数据分析等技术，整合各类数据源的数据，建立数据中心，通过各类应用算法的支持实现智慧决策的实时综合调度平台。

       中国近几年发展起来物联网，互联网等产业背后是海量数据的支持与发展。然而，这些产业在水务行业的应用及对企业管理模式的影响速度却没有这些技术本身发展的那么快速，甚至，还存在着一定的距离。比如：数据应用前的基础构建不完善导致的数据质量不高、各模块之间数据没有形成互联互通，同时，行业对物联网，互联网及大数据应用带来的企业管理模式这种理念的转变还存在不一致的看法等。

       1）数据不完善问题：数据不精准、不及时，会限制系统的应用，包括对数据分析以及通过数据分析提供的决策。国内大部分水务企业的技术水平处于上述的第二阶段或者第三阶段，具备了地理信息系统以及水力模型等信息化工具，但仍然有许多水务企业信息化的基础建设还处于第一阶段，甚至还在为地理信息系统（GIS）数据的精准性做努力。处于第一阶段的水务公司如果要实现智慧水务，至少需要完善地理信息系统，完善管网资产数据，建立SCADA监测系统，只有基于SCADA监测系统，地理信息系统、管网资产数据才能建立精准的水力模型，才能跨越到第二、三阶段的平台。没有这样完善、准确的基础数据想要实现智慧水系统是不现实的。

       2）数据孤岛问题：从当前国内水务行业的普遍问题看，虽然一些水司建立了各类模块，但是数据是孤立的，没有实现资源共享。实现智慧水系统主要的瓶颈在于信息“孤岛”的整合，信息互联互通欠佳，限制、阻碍了更高层次的智慧应用。国内大部分水司具备了几个模块数据源，例如：SCADA系统、地理信息系统GIS、管维系统、水力模型等等，但是却无法实现实时调度、事故预警等效果，其原因是因为数据并未实现有效的整合，即使有“数据中心”也只是将各类源的数据从一个模块“机械”地拷贝或导入到另一个模块数据库中，当历史数据过于庞大时，就会导致系统运行缓慢、数据丢失等各类问题。因此，要想最终实现“智慧”的效果，首先要利用高效的数据管理软件实现数据的统一、分类、分层管理；其次，要重视算法研究的应用，即针对各类生产运营产生的实际问题（如爆管预警、漏损控制、水量预测等）通过数据分析研究精准有效的算法，为水系统平台提供有效的决策依据。

       3）智慧水务认知问题：智慧水务推行的最终目的之一是实现企业管理架构与管理模式的调整。智慧水系统平台之所以可以实现“智慧”的效果，并不仅仅因为它投入了传感器等监测硬件，或者建立了庞大的软件整合平台，它的智慧是在建立统一的数据中心前提下，通过对海量数据信息进行及时分析与处理，从而获得解决业务问题的应用算法，将这些算法集成到软件平台上应用，使数据分析结果发挥“大脑”的作用，起到预警、预测等效果，实现更加精细和动态的管理方式以支持水系统的整个生产、管理和服务流程。

       智慧水系统绝不是买软件或硬件可以实现，而是要解决“know-how”的问题。智慧水系统平台建设的组成包括硬件设备公司（提供智能水表，传感器等），软件公司（提供数据库软件），还有提供系统全套产品的公司，及科技互联网企业。

       1）数据库软件产品的选择：借助于高效的数据库软件实现对各信息系统（不同时期、不同模块）的整合与集成，实现对各信息系统中数据、信息的抽取和调用， 从而形成一个统一的信息共享平台。一个企业如果通过信息化手段实现数据、功能的灵活应用，也就可以解决因管理职能划分导致的业务不统一管理问题。

根据调研，目前国内外实时数据库产品比较多，如国外的有OSISoft公司的PI系统、GE公司的IHistory系统、施耐德的InSQL系统、霍尼韦尔的PHD系统；国内的有三维力控的pSpace、亚控科技的KingHistorian。一般对于一个数据库产品的分析，可以从系统架构、数据采集、资产框架、数据存贮、数据管理与查询、数据展示、系统开放性和稳定性几个方面综合分析。

       2）智能算法研究团队：水信息技术算法在整个系统平台中发挥着“大脑”的智慧作用，是实现智慧水务不可缺少的一部分内容，在数字信息化的环境下，企业已经无法通过购买现有的软件模块、或者通过长期依赖于咨询机构提供的技术服务来维护技术的发展和可持续的应用，企业需要存储、利用生产经营数据进行分析，使数据发挥作用，为生产运营提供可靠的支持。 企业要实现算法，可以通过于高校、咨询机构合作，共同参与研发，以此提高企业自身的技术水平。

       国内外陆续发展起很多水务信息化科研机构：如英国埃克塞特大学水系统研究中心、西班牙科学院、巴塞罗那水研究中心、清华大学、浙江大学、同济大学等研究团队均有针对水务信息化技术算法研究的科研团队。

       与国内快速发展的形式相比，国外从经验模式到智能自控模式的转变经过了一个较长的探索和发展历程，国外的水务技术发展重点不是在市场上去寻找智慧系统模块化或者现成软件平台的方向，而更加注重于企业自身数据的采集、分析和应用，包括对硬件如何实现优化布局、如何采用科学技术解决实际运营难题、数据应用的分析研究等等，经历了一个从生产到研究、从研究到应用的历程。

       大部分国外智慧水系统由两块技术组成即计算机辅助（IT）和业务技术支持（OT），加强IT-OT的融合是国外水司的主要工作，OT 是提供水系统的智慧技术，不仅仅是数据的采集，还需要可视化和分析；在OT应用方面，英国联合水务的业务包括了监测和报告、事件检测、事件预防、事件诊断、自动应急及优化等应用。

       国外信息化的发展应用，除了在水系统本身，还延伸到用户用水量预测、分析等服务。例如欧盟支助的iWIDGET智慧水务项目，研究内容不仅仅在水系统方面的技术，更在于用户消耗水量的数据分析，分析不同类型用水的实时数据、获得为提高水费发票精准度和灵活性的信息、基于数据分析获取水的消费趋势等。 事实上越来越多发达国家对未来水务提倡一个概念即：建立一个有弹性理念的水务系统。

       国外的信息化应用比国内早，尤其是数据的深度挖掘与分析，英国部分水司在早期信息化建设中就重视生产数据的分析及应用，水力模型的建立也比中国较早发展应用，目前国内水司应用较多的几个水力模型软件如Infoworks、DHI、KYPIPE、Bently等都是来自英国、丹麦或者美国的软件。英国很多水司通过建立数据库，布设大量压力或流量传感器来采集生产运营中的数据，例如：英国联合水务在硬件方面投入的流量计和压力传感器有8000多个。水司通过与高校联合的研究项目实现数据分析算法的应用，这种数据整合、智慧平台建设、智能算法应用最终带来的效果就是实现企业管理模式的转变，一个从依靠经验化的管理模型转变成高效智能的自动化管理模式。

1）OSIsoft 

       OSIsoft 的 PI系统，包括交互系统，服务器和数据处理工具，能够实时管理数据，对用户可视化。根据从国内外水务公司使用的产品调研，PI在全球的应用超过20个国家，超过150家水务公司的客户正在使用PI。包括：英国Thames Water、英国Yorkshire Water、英国United Utilities（联合水务）、荷兰Evides、荷兰 Vitens 、 荷兰Oasen、菲律宾Mynilad Water Service，澳洲Melbourne Water，美国San Francisco PUC, 美国Los Angeles Wastewater, 美国 New York DEP, 美国South Florida Water等水务。

图1 PI 系统用户界面

       应用实例：英国泰晤士水务（Thames Water）

       Thames Water 是英国最大的供水公司之一，其之前的水务管理系统面临超过40天历史数据不能保存，无法将数据可视化，不同类型数据需要不同分析软件处理等问题。而更换PI系统后，达到更快更准确的数据应用，同时避免了水管老化可能造成的风险[1]。

图2 泰晤士水务对PI系统的评价[2]

2） Sensus

       Sensus 是一个很大的智能水表设备供应商，它的产品还包括数据传输系统（ FlexNet® 通信）分析软件（Sensus 分析）等。

       应用实例：美国加州芳泉谷（Fountain Valley）部署了 Sensus 智能水网，其中包括 FlexNet® 通信系统、iPERL™ 民用和 OMNI™ 商用水表。组合使用后，整个城市和居民能够更加清楚地了解从何处减少用水并先行一步判定漏水点，达到了减水20%的目标。

3）Innovyze

       前身MWH Soft，是一家提供饮用水/污水水力模型和模拟技术的公司。其产品Innovyze Smart Water Network （SWN）通过高级分析、GIS，实时模型等工具，分析供水需求，水质，天气，能量消耗和运行条件等数据，为水厂提供实时运行数据。

图3 Innovyze SWN 管理示意图

       应用实例：美国拉斯维加斯（Las Vegas）应用智慧水系统后，成功减少了运输损耗和能源消耗。 

4）GE Water

       在大数据时代到来之际，老牌水务公司GE Water 也将目光投向了智慧水务市场。GE 在Predix平台发布了软件服务Software-as-a-Service (SaaS) ，来提高水厂运营效率和水量水质。这种软件服务使得水厂不用购买专门的服务器储存数据，满足了很多小型水厂的需求。GE 在Predix平台上的软件还包括管道健康（Pipeline Health），数字水厂（Digital Water Plant）等。

       智慧水系统在国外的发展不仅为水司节约了成本费用，也为水务企业做出一个长期战略的决策，以下是利用数据分析为水司带来的利益调研数据：

•    旧金山公共事业局（San Francisco PUC）在系统维护方面每年年为员工节省9600个小时；

•    马尼拉水务公司（Maynilad Water）：通过实时数据的泄漏检测，每天回收6.4亿升水；

•    加拿大卡尔加里城市（City of Calgary）：通过用大数据管理城市防洪，提供河流系统的高度一览图, 实时掌握流量与水位, 并能够细化了解重要区域的详情，整个系统采集的数据包括： 流量、深度、水位、流向 (分流或合流)、温度、湿度、雨量、天气数据等，基于洪水风险的预测，卡尔加里市就能完成分流，有效的为防洪排涝提供技术支持。

•    Vitens公司：智慧水系统可以在2分钟内实现爆管事件的识别；

•    英国联合水务（United Utilties）：数据分析可以实现第二天的用水量预测；

•    IBM工业用户：通过数据分析提供的帮助，半导体制造工厂的水和能源每年可以减少1000万美元。

       而且，国外很多水务系统升级改造是问题导向的，从这些案例来看，每一个水务企业都是为了解决所在地区的实际问题，例如洪涝，干旱，损耗严重等，从而推动了信息化系统的应用。虽然该系统有很多成功的实践，应用时也不能生搬硬套。