濟南水務集團生產調度系統建設

張 倩， 張 菁， 滿曉文

(濟南水務集團有限公司， 山東 濟南 250000)

1 生產調度系統的建設背景

隨著現代化建設的發展，城市供水區域日漸擴大，需水量不斷增加[1]。濟南水務集團原有各系統功能單一、操作不便且相互獨立，系統數據來源于多個數據庫，無統一展示界面，也缺少數據關聯與分析；原有SCADA系統基于C/S結構且存在部分監測點的數據上發錯誤、連續性差、傳輸延遲甚至無法上傳等問題，導致系統與現場的實際工況情況脫離，無法實現實時監控；面向生產信息化的移動生產調度功能未作整合，數據查閱也無完整的體系，無法實現移動辦公。整體上，原有系統無法滿足現代化企業運作的需要。

2 生產調度系統的建設

2.1 建設思路

首先建立一個數據倉庫，將各個獨立系統數據抽取后整合成一個數據中心，對系統所需數據進行統一的存儲、分析和管理。然后對現有系統進行功能整合，建立起集數據采集與監視控制于一體的生產調度系統，依托相應傳輸網絡，從數據倉庫中讀取水廠、泵房、加壓站的生產數據，以及管網壓力、流量、水質等監測數據，對部分數據進行深層分析和數據挖掘，實現統一、集中、全面展示各項數據。

2.2 整體設計

系統建設遵循“架構統一、標準統一、規范建設”的整體設計原則，采用模塊化設計手段，做到了可靠性、先進性、經濟性、適應性、靈活性的協調統一，從根本上提升生產調度系統的整體功能。

2.2.1數據倉庫設計

生產調度系統是一個包含海量數據的多功能系統，建立一個大數據倉庫，通過對各層系統數據的梳理與規劃，選擇性的抽取關鍵數據進入數據倉庫，使數據得到充分分析和計算，從而實現共享與正確利用。數據倉庫是由計算機系統、數據、數據庫管理系統組成的整體。數據倉庫的數據類型主要有用于管理的關系數據、用于實時監控的實時數據、用于存儲地理信息的空間數據等，其體系結構如圖1所示。

圖1 數據倉庫體系結構

2.2.2系統組織架構

新建系統采用面向服務的架構(SOA)應用集成，利用Web服務技術實現基礎功能。為了將集團原有各類異構系統集成到新的SOA應用中，搭建起遵循SOA的應用集成適配框架，如圖2所示。

圖2 生產調度系統組織框架

2.2.3系統功能架構

新建系統的功能全面，架構清晰，主要功能包括系統總覽、在線監控、綜合報警、綜合分析、報表統計、調度管理、生產填報以及系統設置，具體功能架構如圖3所示。

圖3 生產調度系統功能架構

2.2.4系統特點

新建基于WEB的SCADA系統，具有良好的開放性、兼容性和容錯能力，且易于功能和用戶量的擴充。通過引進先進的數據倉庫理念和高性能的前端渲染技術，采用輕量級前端框架，徹底解決數據加載緩慢的問題，集成多種不同類型數據，增加手機端系統，可以隨時隨地查看生產調度數據。

建設生產運行數據倉庫，制定統一、標準的對外接口，從根本上解決了數據傳輸及數據監測的問題，確保了數據有效性、實時性、準確性。同時為未來的生產過程自動化建設預留標準接口，使未來新建或其他生產系統能夠無縫接入。

3 生產調度系統建設的內容與實現的功能

本次系統建設內容包括兩大部分：一是建設數據倉庫；二是搭建集數據采集與監視控制于一體的生產運營平臺。數據倉庫為生產調度系統的展示提供了強有力的數據支撐。生產調度系統通過PC端調度系統、大屏展示系統及其配套的APP系統3個途徑進行綜合展示。

3.1 數據倉庫建設

建立統一的水務數據倉庫，加強各系統的綜合管理，轉變原有的分散數據存儲和管理為物理上分布存儲，邏輯上統一管理的模式，對共享數據進行統一存儲，提高數據集成、共享水平，方便數據訪問和提取。實現濟南水務數據的分布存儲、邏輯整合和管理自治，大大提升數據資源的安全性、可靠性和可用性，以及數據庫系統運行效率。由表1可知，該系統的數據來源主要可以分為兩種：直接來源于底層硬件設備的協議接入、來源于第三方軟件系統的數據接口。根據原有系統的特征，選擇最合適的數據接入方式，包括Web Service 接口接入、消息中間件數據交換接入、開發數據庫訪問以及設備協議解析。

表1 整合數據的來源、類型與接入方式

3.2 生產調度系統的平臺搭建

3.2.1PC端調度系統

PC端調度系統是生產調度系統的核心，采用B/S架構，實現了在網頁上監測供水管網、供水泵房、水廠等各類生產數據；實時分析各流量、壓力數據，并有各種報表統計，包括日報、月報、季報、年報等報表形式；以GIS地圖為底圖，實現了主干管網的縮放展示；實現了水廠整體工藝流程和泵房內機組運行狀態的直觀顯示，并可按實際情況設置各類異常報警等。

PC端調度系統除了具備基本的數據采集和監視控制功能，還具備綜合分析的能力，可以對生產、流量、壓力和水質數據進行綜合分析。

(1)生產分析

通過將水量歷史數據、氣候數據、節假日等數據進行算法分析、處理，建立水量預測模型，預測誤差控制在5%以內。通過該預測模型可以預測分析各水廠、加壓站以及各分區水量，可預測未來日、周、月各時段的供水量，幫助工作人員提前了解供水量變化趨勢，為城市的用水規劃、計劃、合理調度提供參考依據，對減少供水能耗和資源浪費，提高供水效率和供水服務具有非常重要的意義，也是實現智慧調度及智慧水務的重要組成部分。以玉清水廠水量預測為例，從圖4可以看到預測水量與實際供水量曲線擬合度非常高，通過對比預測數據與實際數據得知當日水量預測誤差為3.9%，預測數據較為準確，具有很好的參考價值。

圖4 玉清水廠預測水量與實際供水量對比曲線

(2)壓力分析

通過分析各個壓力數據，展示各個壓力數據的合格率情況，可以對壓力數據進行過濾和篩選，去除異常數據，形成壓力合格率報表。

(3)流量分析

通過對流量數據的分析，展示夜間最小流量情況，分析最小流量發生的時間是否在用水規律中經驗值較低的時間段內，以及夜間最小流量占平均流量的比重。進一步明確該監控范圍內是否存在漏損點，為公司查找漏損點、控制漏損提供數據支撐。

(4)水質分析

通過分析各個監控點的水質(pH、余氯、濁度)，可以對水質數據進行過濾和篩選并形成水質合格率報表。水質分析功能支持高級查詢對象管理、刷新、過濾、排序、導出等基本操作。

此外，系統在GIS地圖中添加片區及供水區域圖，展示了該市范圍內所有供水流向、各廠站所在位置、供水壓力及供水范圍，GIS地圖中圖層要素包括壓力、流量、水質等，可專題展示流量一張圖、壓力一張圖、水質一張圖等信息。GIS地圖中實現管線的層級顯示，可對管線、站點、供水區域進行疊加，實現管線與地圖的高度融合，便于快速了解本市供水格局，準確掌握供水動態。如圖5所示，通過片區、水廠、加壓站供水區域圖，可以方便地了解各廠站、片區的實際供水范圍，及時對發生突發事件的區域進行供水調度調整，保證居民正常生活用水不受影響。

圖5 濟南水務集團水廠供水區域

同時，在GIS地圖上標注了各水廠、加壓站以及各監測點的位置，并對其上傳的數據(壓力、流量、濁度、余氯)以及各廠站機組運行狀態進行監測。以鵲華水廠為例，在地圖上標注水廠具體位置同時還可監測供水量在內的各項實時數據如圖6所示，極大地方便了調度人員對各廠站供水動態的掌握。

圖6 鵲華水廠監測點

系統還以GIS地圖為底圖，實現了主干管網的縮放展示，如圖7所示。對主干管網的供水流向進行標注，清楚地展示出主干管網的供水方向，便于快速了解本市供水格局。

圖7 濟南水務集團主干管網流向

在生產調度系統中，地圖總覽在融合供水管網地理信息系統(GIS)地圖功能的同時，還添加了“MapGIS供水管網地理信息系統”的免登錄跳轉鏈接，點擊鏈接可直接進入。該系統具有非常強大的功能，包括：查詢定位功能，可根據地名、道路名稱、坐標、緩沖區，以及設施屬性進行查詢；統計匯總功能，可完成管點數量、管線長度、消防栓等各種設施的統計匯總；管網分析功能，可實現連通、爆管分析、關閥搜索等，其中管網的爆管分析如圖8所示。調度技術人員跳轉到該系統，可以對爆管、停水以及漏損等事件做到準確分析。

圖8 供水管網GIS中的爆管分析

3.2.2大屏展示系統

濟南水務中心調度室采用LED室內小間距1.2mm技術大屏，顯示分辨率達到6K，使用壽命約10萬小時，達到國內大屏幕顯示技術行業先進水平。為結合智慧水務建設理念，依托并適應先進的顯示技術建設的生產調度大屏展示系統，以視頻、流程圖、表格、曲線等多種方式，直觀、具體地展示各類生產運營數據，并支持部分內容的聯動，增加“水廠-加壓站-監測點”的拓撲圖等功能。生產調度大屏展示系統便于調度人員快速準確地了解現場情況并分析利弊，從而做出正確的決策，極大提高了調度中心的工作效率。

圖9所示的生產運行界面包含水廠、加壓站的關鍵數據，并能顯示濟南水務集團地圖概況。選中某個水廠，界面右側即會顯示該廠站的工藝流程圖、水量分析和能耗分析數據。

圖9 大屏系統水廠和加壓站的生產運行界面

3.2.3APP系統

APP系統采用了原生+H5的混合架構模式，有效提升了整體性能，同時保障APP運行的穩定性。APP界面整體以九宮格形式排列，支持界面顏色切換，支持天氣信息展示，支持地圖查閱、實時報警、廠站、管網監控等功能。若發生壓力報警、流量報警等相關緊急事件，系統可以自動將報警信息推送到管理人員手機上，實現隨時、隨地辦公，推動各級部門的精確化、高效化管理，具體界面如圖10至圖12所示。

圖10 APP首頁

圖11 水廠實時參數

圖12 瞬時進水流量對比曲線

4 結論

① 數據倉庫的建設，提高了數據的準確性、穩定性、可靠性，實現了數據資源共建共享，避免了重復投資。

② 通過搭建新的生產運營平臺，實現對供水區域的整體監控，達到集中控制和管理，保證各廠站安全、可靠、平穩、高效運行。

③ 濟南水務集團生產調度系統建設突出了數據把控與數據流程貫穿，由數據分散改為數據集中、由分散管理改為集中管理、由人工判斷逐步成為智能決策。系統的建成使生產更加智能化、管理更加精細化、決策更加科學化、運營更加高效化，實現公司信息資源整合，為未來建立和完善供水信息資源合理配置和高效利用體系提供了智慧保障。