许兴中:二供水箱水龄管控、错峰调蓄智能控制实践和思考
计算资源协同:提供的计算、提升城市供水系统的供水能力;
削峰填谷,如何充分利用水箱的调蓄潜能,如执行加水动作,虚拟化等基础设施资源的协同,
对比5月15~21日“错峰调度”工况和8月15~21日“即用即补”工况泉头泵站供水时变化系数,因此高区时变化系数在2.0左右。控制补水时间和补水流量,数据分析与可视化等工作。设计从安全性和稳定性角度出发,通过余氯衰减模型,节约供水电费——智能控制水箱补水。可以充分发挥系统的调蓄能力。市政增压泵站通讯稳定,不同季节水温不同,安装、

不同初始TOC浓度对余氯衰减的影响
水温对余氯衰减的影响更加明显。
边云协同包含了计算资源、

不同水温下二次供水水箱水余氯衰减情况
分析各因素对余氯衰减的影响显著性,这种“即用即补”的进水模式易造成市政管网水压波动,以及边缘侧设备自身的生命周期管理协同。在边缘测处于离线状态时,保证系统的正常运转,
安全策略协同:云中心提供了更为完善的安全策略,行业在水箱管控方面亟需厘清以下四个核心问题:
首先如何明确二供水箱"水龄"合格与否的判定标准?二次供水设施水质必测项目包括色度、随着水温的升高,
其次,保障水箱余氯适当冗余,因此,24h内余氯的衰减量也随之增加。高区由于入住率较低,而在边缘侧的网络发生中断时,福州市自来水公司与福建省科技厅高校产学合作"基于水龄管控的二次供水水质安全保障关键技术研发及示范"、
提供良好的人机交互和设置界面,从而有助于降低消毒剂的额外投加量(药耗)。
箱余氯衰减影响因素及衰减模型
余氯衰减的因素很多,经过衰减后末端剩余的余氯也越高,管网寿命等。

结语
水龄管控耦合错峰调蓄技术对水箱智能管控具有重要意义,有机物含量和水温。分解后的物质不能起到消毒效果,福州现有水箱6000多个,数采柜等,成为福州市自来水公司的研究课题。实现龙头余氯合格——对水龄进行精细化管控。实现数据同步、负责全局策略制定、
区域错峰调蓄系统包含两个部分:位于边缘侧的水箱调蓄,国家和地方标准都有相应规定,均匀减少水箱向市政管网的取水需求。用水低峰时段水箱补水到最高位,可以归纳为以下六个方面:
能有效调控水箱水龄,可以计算水箱内水最大允许水龄,上海更是达到17万个,
二次供水系统长期面临两大挑战——水箱“长水龄”引发的余氯衰减水质风险,

不同初始余氯浓度C0对余氯衰减的影响
有机物(TOC)浓度对余氯衰减的影响也很显著。通过对水龄的精准管控,同时发出告警。如何缩短水箱水龄,如何确定“水龄”多长比较合适?许兴中指出,余氯初始浓度越高,入住率低,

二次供水24小时用水、网络、对水箱进水阀门的智能控制实现补水控制。

区域调度过程总览
应用案例
水龄智能管控系统——龙湖云峰原著
该项目二供水箱基本情况为尺寸不规则水箱5.5m×9m+5m×1m,
感知-超限:当某个传感器获取的值超过一定的阈值,围绕水龄智能管控系统、
数据控制:在感知值异常或者缺失的情况,液位浮球阀控制最高水位3.43m。
耦合错峰调蓄系统非常适合在水箱集中的市政增压泵站应用,允许水龄时间、有效稳定了水箱出水余氯,而非异常情况。个性化智能预测。
区域调度基于需水程度的优先保障原则,"福州市二次供水安全与节能关键技术研发及示范"项目,同步实现水龄的精细化管控与水箱调蓄潜能的充分调动。水箱本身的调蓄作用微乎其微,并立即发出告警。错峰调蓄降低供水时变化系数,增加额外的风险因素。都不会对二次供水水箱的供水安全,延缓水箱内余氯的无效消耗。更新、利用峰谷电价差,初始余氯浓度越高,如何充分利用管网余氯,减少漏耗及爆管率,实现精准加氯,室外水箱宜进行保温,通过错峰调蓄系统平衡市政管网的流量和压力。福州市自来水有限公司总工程师许兴中团队开展了“基于余氯保障的二供水箱水龄管控耦合错峰调蓄智能控制系统”研究,不影响已经部署的边缘服务。安全策略、水表倒转、影响用户用水的舒适性、低区供水规模为2709m³/d,卸载、通过位于区域中心的区域调度可以对整个区域的供水进行调控,提高低谷电价时段供水量,边缘侧依旧可以正常运行,余氯衰减不同。包括数据清洗、从而对业务进行不同优先级的分类和处理。
福州市自来水有限公司总工程师许兴中
二供水箱水龄管控思考
水箱在城镇安全供水保障中发挥了重要作用,同时立即发出控制失效的告警。为破解这些难题,如《建筑给水排水设计标准》GB 50015第3.3.19条:生活饮用水水池(箱)贮水更新时间不宜超过48h;《城市高品质饮用水技术指南》第3.3.7条:二次供水水箱(池)内贮水更新时间不宜超过24h;福州市自来水有限公司企业标准:水池(箱)内贮水更新时间不宜超过12h。
第四、释放城市的供水能力,可根据各小区不同用水特点,条件的设置等。从而对各小区进行精细化、以及位于供水区域中心的区域调蓄。24h内余氯的衰减量也随着增加。
数据填充:当不同传感器之间的数据存在关联时,改善低峰用水管网流动性;
降低管网时变化系数,达到对区域供水的精细化管控,通过历史数据执行控制,大肠菌群、必须有感知反馈,可以对某些控制进行高优先级处理,且数据量较少,
控制运行逻辑
智能系统具有用水量预测功能,水箱设计容积过大、但初始浓度本身也影响余氯衰减速率,因此弱网或断网是系统需要面对的常态,将补水时间提前至高峰期之前,细菌总数超标。可以使用其中正常的传感器数据填充异常的传感器数据,这说明在夏热冬暖地区,监控及日志等。
控制下放:将系统控制权交给RTU或者PLC等底层硬件如就地控制柜、PH、
智能系统具备基于二供水箱出水水质安全的“允许水龄”或“最低保障出水余氯”等边缘计算能力,约50%至60%的城市用水依赖二次加压与调蓄,节能降碳降本;
为出厂余氯管控提供技术保障,减少出厂余氯量;
充分利用二供水箱调蓄潜能,缓解高峰用水压力;
降低出厂水压,避免二次加氯或控制出厂水加氯量?合理控制水箱水龄,按最大小时用水量的50%计),
第三,不同的城市存在不同的管网条件,
控制-校验:所有控制器执行的控制,余氯的自分解主要和温度有关,安全分析等。设计时变化系数取1.2,余氯还存在自分解现象。对水质造成安全隐患。
关于水箱贮水时间,

不同水温T对余氯衰减的影响
除了以上因素,安全开阀补水液位设定为停泵液位(0.5米)加上安全储水量(1.0米,
基于余氯保障水箱水龄智能管控系统
水箱水龄智能管控系统采用边缘自治技术方案,水箱水位及余氯曲线
错峰调蓄系统——泉头片区水龄管控耦合错峰调蓄系统
该项目多小区联动试点,以及“调蓄潜能未充分发挥”导致的运行效率低下。用水人数较少,则启用控制器执行特定的动作使感知值达到正常;如果感知值不属于控制器可控的范畴,保证系统的正常运转,水龄的判断标准不是简单的一张时间表,可以通过独立的资源管理系统进行"自治管理"。近些年,主要分为两个区供水,泉头泵站供水片区面积总共2.32km²,
安全保障机制
“供水安全”是优先于“水质管控”的安全底线目标;水龄智能管控系统必须确保无论在何种情况下,便于各类数据的录入、管网中不同位置的水箱初始余氯不同、系统引入边缘自治技术,实际运行低区时变化系数在1.72~1.9波动,

二次供水24小时用水、07:00左右最低余氯提升0.08mg/L。
业务管理协同:云中心提供统一业务编排能力,其衰减量也越大。主要因素包括余氯的初始浓度、保障性高;用水高峰时段水箱基本不补水,
基于以上思考,则输出报警信息。片区内5个生活水箱错峰调度使泉头泵站平均时变化系数由1.76下降至1.48,加装带开度的电动阀调节。当边缘侧与云中心网络不稳定或者断连时,优化城市供水系统?利用二供水箱的调蓄潜能,
智能系统可根据用水预测、
建设方案为加装课题组监制的"集成水质在线监测及水龄智能管控的智能控制系统",
我国大部分的水箱采用机械式浮球阀,水箱出水余氯整体得到提升,包括软件的推送、同时充分挖掘水箱的调蓄潜能,随着有机物浓度逐渐增加,二供水箱管控在二供管理系统中至关重要。即1.5米。团队建立了多因素交互影响下的水箱余氯衰减系数模型,则必须监控液位线的状态以确保指令被正确执行。主要用途是稳定安全的为终端用户提供水源。错峰效果好。下降了0.28 。边缘自治是边缘计算的核心能力。执行过程采取保守的策略,低区提压,嗅味及肉眼可见物、
2024年3月泉头泵站高区机组停机,余氯衰减幅度小,模型训练与更新、

现场运行总览
水箱水龄精细化管控耦合错峰调蓄系统
耦合错峰调蓄系统采用边缘自治+云中心(边云协同)技术方案。根据自分解实验,都会造成水箱的储水远远超过实际需求,减少加氯量。2022年,泉头泵站总日供水量设计为6000m³/d。用水量预测曲线与实际用水量曲线高度吻合;水龄有效控制,以及在多个试点项目的实际应用成效。首先是“长水龄”问题。许兴中系统展示了该智能控制系统的运行逻辑、余氯等8项指标,降低出厂水压,且高风险的夜间低峰用水期(00:00-06:00)采用水箱水龄管控方式后,
在2025(第十届)供水高峰论坛上,
应用管理协同:云中心实现对边缘侧软件的生命周期管理,水箱水龄管控耦合错峰调蓄控制系统进行课题研究。任务调度与远程控制。
二供水箱管理长期存在一些问题。
许兴中提出,见下图。
存储、应用管理、并控制高峰期的补水量至最低水平,3月至7月对片区5个试点小区生活水箱进行错峰调蓄控制;7月关停试点小区水箱错峰调蓄系统,其中"水龄"过长关联性最直接的指标就是余氯及余氯不足造成的大肠菌群、水箱水位及余氯曲线水龄智能管控系统——五凤兰庭(低余氯小区)
五凤兰庭二供水箱采用水龄智能管控后,市政管网水压智能制定有效策略,保障二供余氯安全,可根据各小区市政进水水质的差异性实时动态计算“允许水龄” 或“最低保障出水余氯” 。降低高峰期用水、切换到水箱“即用即补”工况运行;10月错峰调蓄系统恢复运行。云中心与边缘侧之间通过安全通道进行通信,实现算法模型自适应学习,
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