基于深度学习的供水管网实时智能调度研究

作者：蒲政衡; 赵平伟; 冯偲慜; 陈磊; 仇坚; 信昆仑^*

来源：给水排水, 2022, 58(11): 166-172.

DOI：10.13789/j.cnki.wwe1964.2022.05.11.0012

• 供水管网
• 优化调度
• 深度学习
• 数据驱动模型
• 人工神经网络

针对供水管网实时调度控制问题，以上海市某区域为研究案例，利用深度学习算法，基于管网运行历史数据，构建了供水管网实时智能调度模型。通过分别构建以出厂压力、增压泵站出站压力、泵站水库液位为输出目标值的深度神经网络模型，实现了该区域水厂出厂压力、增压泵启闭等智能调度指令的生成。与人工调度相比，智能调度指令可实现对非高峰时段管网冗余压力的有效降低，以及根据运行状态及时预判供水高峰的出现时间，减少由于人工调度经验不同导致的调度方案差异。未来通过拓展深度学习样本及完善智能指令评价机制，可进一步提升智能调度模型的实际应用效果。

• 单位
  同济大学; 环境科学与工程学院