一、系統建設背景與核心目標

縣級供水系統普遍面臨設備分散、數據孤島、調度效率低等問題。傳統模式下，水廠、泵站、管網等環節獨立運行，缺乏統一監控與協同調度能力，導致漏損率高、能耗大、應急響應慢。

御控縣級供水調度系統的建設以數據整合和智能決策為核心，通過物聯網、大數據等技術，實現從水源地到用戶終端的全流程監控與優化調度，提升供水安全性和經濟性。

二、系統架構與技術實現

1.分層架構設計

數據采集層：部署傳感器、監測儀表（如壓力變送器、流量計、水質檢測儀）和御控網關，實時采集水源地、水廠、管網、泵站等關鍵節點的數據。

傳輸網絡層：御控網關采用4G、LoRa等通信技術，確保數據穩定傳輸至御控調度中心。例如，某縣通過御控4G無線網關通訊解決無線網橋傳輸不穩定問題，提升數據可靠性。

平臺服務層：構建統一御控智慧水務云平臺，集成大數據分析、AI算法（水量預測模型）、空間分析等功能，支持實時數據處理與決策。

應用展示層：通過調度大屏、御控APP、Web端等界面，直觀展示供水系統運行狀態，支持遠程控制與報警管理。

2.關鍵技術支撐

物聯網（IoT）：御控網關實現設備互聯與數據采集，如某縣通過中間件打破數據壁壘，集成自控系統、二供系統等歷史數據，形成“一張圖”管理。

GIS與可視化：集成地理信息系統，直觀展示管網布局、壓力分布、漏損點等信息，輔助快速定位故障。某縣通過GIS地圖實現爆管快速定位，縮短搶修時間50%。

三、核心功能模塊

1.實時監測與預警

監控管網壓力、流量、水質等參數，設置閾值報警。例如，某縣通過御控可視化平臺實時感知水質、水壓變化，異常時自動推送報警信息至管理人員手機APP。

支持歷史數據查詢與趨勢分析，輔助故障診斷與預測性維護。

2.智能調度與優化

聯合調度：整合水廠、泵站、管網數據，實現水量、水壓的協同控制。例如，御控智慧水務系統通過智能算法生成最優調度方案，減少爆管漏損率15%。

能耗管理：分析泵機啟停記錄、功率、單耗等數據，優化運行策略。某縣通過加裝御控網關模塊，降低設備故障率。

3.應急管理與決策支持

建立應急預案庫，支持突發事件的快速響應。例如，某縣通過御控平臺模擬管網故障，生成關閥方案，縮短停水時間。

提供領導駕駛艙功能，整合生產、運營、財務等數據，輔助高層決策。

4.移動化與便捷管理

支持PC端與御控APP雙端操作，實現遠程監控、工單派發、報警處理等功能。某縣通過APP同步監管水源井、水廠運行狀態，提升管理效率。

四、典型應用案例

1.某水務公司

挑戰：原有系統數據分散，新增設備未納入管理，報警信息查收不及時。

解決方案：構建“一條鏈”（數據互通）、“兩張網”（物理設備網+數據采集網）、“三幅圖”（電子沙盤+業務駕駛艙+報表分析）的智能調度體系。

成效：實現全流程監控，漏損率下降8%，調度決策效率提升30%。

2.某自來水公司

挑戰：無線網橋傳輸不穩定，管網壓力數據未遠傳。

解決方案：升級為御控4G無線網關通訊，集成水源井、水池、加壓站等數據至統一的第三方平臺。

成效：實現無人值守，年節約人力成本50萬元，供水保障率提升至99%。

五、建設建議與未來趨勢

1.分步實施：優先解決數據采集與傳輸問題，再逐步完善分析決策功能。

2.標準化接口：御控網關預留API等接口，兼容省級、國家級平臺，避免信息孤島。

3.安全防護：加強數據加密、訪問控制，防范網絡攻擊。

御控縣級供水調度系統的建設以數據整合為基礎，以智能決策為目標，通過分層架構、物聯網、AI等技術實現全流程監控與優化。典型案例表明，御控縣級供水調度系統可顯著提升供水安全性、經濟性和管理效率，為城鄉供水一體化提供有力支撐。未來，隨著數字孿生、碳中和等理念的深入，御控縣級供水調度系統將向更智能、更綠色的方向發展。

審核編輯 黃宇