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深圳水务如何用AI实现智慧水务运营案例
📌 摘要
深圳水务，运用AI智能调度与管网调控系统，解决原水调度依赖人工、设备频繁启停能耗高的难题，实现智能控制率超99%、大幅减少水泵和阀门频繁启停。
📖 本案例根据 深圳市发改委官网报道整理 · 查看原文 →
企业背景
深圳市环境水务集团（简称"深圳水务"）是深圳市属国有企业，负责深圳全市的供水、排水、水环境治理等业务。集团下辖10余家子公司，日供水能力超过600万立方米，服务人口超过2000万。
作为超大型城市的"水管家"，深圳水务面临巨大挑战——如何确保2000万人的用水安全？如何降低水务运营的能耗和成本？如何应对极端天气下的城市内涝？AI技术为这些难题提供了全新的解方案。
面临的问题
传统水务运营的痛点：
1. 原水调度依赖人工：多数供水厂的原水调度主要依赖人工操作，常出现调度不及时、调度频繁等问题，导致清水池溢流或抽空
2. 水质波动：原水调度不当会影响工艺流程，造成水质波动甚至异常
3. 设备寿命缩短：频繁启停水泵和阀门，缩短设备使用寿命
4. 能耗高：水务行业是典型的高能耗行业，水泵、曝气系统等设备消耗大量电力
5. 内涝风险：城市排水管网复杂，极端天气下难以及时预警和应对
6. 数据孤岛：河、库、厂、网、站、线等各类水务对象数据不连通，难以协同优化
解决方案
深圳水务的AI解决方案围绕"数据治理+模型驱动"两大核心：
1. 基于数据治理的城市六水共治综合管理平台
• 编制地方标准《水务对象分类与编码》，完成6大类30小类约5300个重点水务对象的赋码及基础数据归集
• 初步形成"一物一码"的数字底座
• 搭建水旱灾害防御、水量平衡、水环境达标、工单管理、水土保持等重点业务场景
2. 东湖水厂AI深度赋能智慧化集约化运营改造
• 构建"全要素安全管控、全流程供水保障、全过程效率提升、全时空低碳运行"的"四全"新型智慧水厂
• AI赋能智能工艺、安全管控和智慧运营
3. 产供水量平衡智能系统助力无人干预水厂建设
• 通过动态预测供水量、清水池液位及原水进水量
• 实现水厂进水与出水水量的精细化智能控制
• 大幅减少了水泵和阀门的频繁启停
4. "数据+模型"双驱动下的城市排水管网运营管理平台
• 利用多源数据与综合流域模型，构建城市内涝风险评估体系
• 结合LSTM需水量预测与气象局降雨预测，开展风险预测、积水成因、抵御能力、内涝风险以及突发事件等分析
• 采用XGBoost预测未检测管道风险，形成管网健康评估预测体系
实施效果
据信源披露，深圳水务推进AI智慧水务建设，在闸站智联智控、故障提前预测等方面取得成效；但本文所述水厂智能控制率、水量调节频次下降、清水池液位提升、用地指标等具体量化指标，信源未予披露。
业务价值：
• 供水安全保障能力提升：AI动态预测供水量，避免清水池溢流或抽空，保障供水稳定性
• 能耗降低：精细化智能控制减少水泵频繁启停，降低能耗
• 运维成本降低：管网健康评估预测体系，降低运维成本，减少内涝损失
• 决策效率提升：基于水务数据底板的业务场景，提升跨部门涉水业务协同效率
经验启示
1. 数据治理是AI应用的前提
深圳水务先花大量时间做数据治理——编制标准、归集数据、建立数字底座。没有高质量的数据，AI模型就是"垃圾进，垃圾出"。
深圳水务先花大量时间做数据治理——编制标准、归集数据、建立数字底座。没有高质量的数据，AI模型就是"垃圾进，垃圾出"。
2. 从"最容易见效"的场景切入
深圳水务先从"原水调度"这个痛点场景切入，AI应用后效果立竿见影，为后续推广奠定基础。
深圳水务先从"原水调度"这个痛点场景切入，AI应用后效果立竿见影，为后续推广奠定基础。
3. "数据+模型"双驱动是智慧水务的核心
单有数据没模型，无法智能化；单有模型没数据，模型不准确。两者必须协同。
单有数据没模型，无法智能化；单有模型没数据，模型不准确。两者必须协同。
4. 可复制性是典型案例的关键
深圳水务的4个项目都强调"可复制、可推广"。其他城市的水务集团可以参考深圳的经验，避免重复造轮子。
深圳水务的4个项目都强调"可复制、可推广"。其他城市的水务集团可以参考深圳的经验，避免重复造轮子。
5. 行业标准很重要
深圳水务编制的地方标准《水务对象分类与编码》，为全市水务数据互联互通奠定了基础。行业标准的缺失是很多AI应用无法推广的根本原因。
深圳水务编制的地方标准《水务对象分类与编码》，为全市水务数据互联互通奠定了基础。行业标准的缺失是很多AI应用无法推广的根本原因。