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传统泵站面临节能和运维可靠性两大难题
从原水到入户的自来水，水厂承担着搬运和净化处理的重任。而泵站作为水厂的“心脏”，其稳定运行则是供水系统高效运作的重要保障。
通常水厂的泵站有多台水泵，在用水的不同时段，水厂会按既定的分段调度方案用不同的水泵组合来满足不同的供水需求。在传统的调度方案里，水厂无法适应大幅变化的供水需求，不能及时适应实际情况的变动，而且作为水厂电力消耗的主要设备，水泵的调节都依赖管控人员的人工经验，不能做到最优化调节，不能保证水泵的高效率运行导致的高能耗成本。
除此之外，早期水厂囿于传统的定期保养和维护方式，基础设施的建设水平不高，泵组缺乏预测性维护技术，缺少数字化的设备管理，运维效率低下，由此引发的水泵宕机和损坏，会给水厂带来巨大的经济损失和供水安全隐患。而且，泵站操作工人常年在高噪音环境中工作，会影响人体健康，付出高昂的人工成本。
因此，泵组的节能优化和健康运维成为了传统泵站当前面临的两大难题，亟需采用新的技术来解决。
泵房数字孪生+优化算法实现泵组节能
西门子在水行业拥有专业的技术知识和丰富的项目经验，凭借其在全球市政供水污水处理等多个水处理环节丰富的领域知识，以及其在数字孪生和工业数据分析方面的技术积累，推出了专门解决泵组节能优化和健康运维两大难题的数字化泵站系统DPS。
数字化泵站，就是运用数字化技术，为泵站和每台水泵在虚拟世界建立一个数字孪生体，并且通过机理模型、传感器和通讯网络与物理世界互相连通，实时交换数据，实现物理世界和数字虚拟世界交互融合。
在西门子的数字化泵站系统中，为了实现泵组的最优化运营，首先会建立整个泵房的数字孪生模型，包括收集泵房的结构信息，工程数据以及历史数据来对泵房进行水力建模，整理水泵组合白名单，计算水泵扬程曲线参数控制工程网版权所有，水泵功率曲线参数以及损失系数等。
有了这个和实时数据连接的数字孪生模型后，用户只需要输入调度需求和泵站运行状况作为系统“计算输入”给到计算引擎，计算引擎使用了数学优化算法模型，用以直接计算出满足输入条件的所有可行方案中的最佳点CONTROL ENGINEERING China版权所有，智能优化泵组群控策略，在保障泵站流量与压力输出的同时，使所选择的水泵都尽可能运行于其特性曲线的高效区间上，基于能源的同时延长动机寿命，助力数字化泵站实现降本增效。
数字化泵站实现实时泵站运行状态监控
根据算法和工业评估www.cechina.cn，在符合工况的条件下，使用数字化泵站系统的泵组优化后，整个泵站的预期节能将达到3%或以上，这对于水厂最主要的电力消耗来说具有很高的经济效益。
水泵数字孪生+人工智能实现泵组健康运维
通过实时监测设备的运行状态，提前预测设备可能发生的各种故障，有计划地安排设备停机维修维护时间，是目前最为先进的和最佳性价比的设备维护策略。
对于水泵的健康运维，西门子DPS数字化泵站系统提供了深度融合数字孪生与机器学习等技术CMS系统（在线振动监测系统）。该系统可以整合控制系统数据、设备监测数据、故障通知与分析数据、工艺设计相关数据、维修报告日志等数据，并结合设备制造相关机理与专业知识，并从中找出关联关系构建每台水泵的数字孪生模型。
在此基础上采用智能机器学习与模型训练，在平时各个工况下，对状态进行学习，使得模型能够自动从设备运行历史数据中学习不同运行状态对应的模式，通过实时的数据和建模的数据进行比较，实现预测预警。水泵的运行状况和潜在的故障风险，通过可视化图表一目了然，针对系统检测到的异常风险，用户可基于系统的智能诊断结果与便捷的交互分析功能，高效的定位故障的潜在根源。
西门子DPS数字化泵站系统除了能够深入分析设备关键参数指标的细节情况外，还能用AI技术对实时数据进行扫描分析，实现设备运行趋势和状态预测。
实时泵机状态监控，包括泵机运行的可监测关键参数、工作状态、健康度评估和设备维护信息以辅助决策设备控制方案
数字化的核心在于挖掘数据的价值
无论是数字孪生还是人工智能，其实都是数字化的技术手段，而数字化的核心在于挖掘数据的价值，为客户的业务持续创造价值。西门子的数字化泵站系统，通过数字孪生和人工智能，可以实现泵站运行状态的实时监控，实时优化泵组运行方案使泵组维持在高效运行，基于测点状况预测性健康诊断模块以降低设备非计划性停车风险，这些都能给泵站带来降低成本、节能提效、减少人工操作、延长泵机寿命等价值，从而达到更高效、更安全的供水控制的目的。
其实，这样基于数字孪生和人工智能的数字化泵站系统已经不只是理论上的解决方案，而是已经在多个水厂得到应用。
比如在重庆的某水厂送水泵站，在采用西门子数字化泵站系统改造后，为4台开关泵和4台变频泵做了优化调度，不仅大大较少了人为调度的工作量CONTROL ENGINEERING China版权所有，而且泵站的节能效果超过3%。在泵组健康运维方面，西门子利用泵组上的振动传感器进行实时监测，系统能能够对包括轴承早期润滑不良、转子动不平衡、轴承内外圈磨损等9种常见的水泵潜在故障类型进行识别。在新系统的助力下，该水厂在改造后至今未出现过由于运维不当导致的任何事故，为重庆市的13个街镇实现了数字化智能化安全供水。
同样，在位于上海以西100公里的苏州太湖水利枢纽泵站，DPS系统也为该长江连接太湖的重点水利工程实现智能化升级，其技术先进性与可行性受到了水务专家的一致认可与高度评价。
从西门子数字化泵站系统的落地应用，我们可以看出，数字孪生和人工智能其实已经在工业中得到应用，而且已经发挥了其他技术不可比拟的作用。正所谓，当我们还在谈数字化的未来之时，未来已经悄然而至。
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