智慧水务漫谈 | 实时在线模型成功的条件

SMART WATER TALK

很多供水企业对实时在线水力模型抱有很高期待，寄希望它成为管网数字孪生的核心引擎，解决调度优化、漏损控制、应急响应等一系列现实难题。但行业现实却是：有不少项目投入不菲，最终效果却不尽如人意，在线模型是建“好”了，但往往只是用作汇报展示用途，难以真正融入日常生产运行，自然也就算不上“成功”。

在行业会议和项目交流中，我经常会被问到：到底什么样的供水企业，适合做实时在线模型？

我曾经给过一条比较简单粗暴的判断标准：产销差超过30%，不建议上实时在线模型，优先做离线模型。

前段时间一位供水企业总工还问我：我们的产销差已经降到12%以下了，上在线模型肯定没问题吧！

但其实进一步思考就会发现，产销差率低只能算是必要条件，并不是产销差低于30%的供水企业，上实时在线模型就一定能成功。

建好实时在线水力模型这件事并没有一条简单的评分线，更像一段连续的光谱，有一系列关键条件需要进行综合审视。很多条件在模型项目启动前其实很难给出一个量化评估结果，比如大家常说的 “GIS数据质量要好”，但怎样的GIS质量叫做好？甚至在模型建成之后，都很难直接给出GIS精度的统一评价，很容易陷入 “没来的请举手” 式的困境。

结合大量项目实践，我把落地实时在线模型的核心条件梳理为四大维度。

数 据

阀门操作的高频闭环记录，是检验GIS真实质量的一把标尺

评估GIS好不好，通过纸面统计、台账检查都有局限。我现在更看重一个落地指标：所有阀门操作，有没有完整的实时记录，并且及时回写到GIS系统。

以省会级水司为例，一年阀门的操作往往超过3000次。如果每一次关阀、开阀操作，都能如实记录、实时回传，就能形成一套高频抽样校验机制。通过大量阀门操作记录的比对分析，哪些阀门在GIS中缺失、哪些阀门状态标注错误、哪里的拓扑连接有问题等，就会一个个暴露出来。

这就带来两方面的价值： 第一，GIS整体准确率不再是凭空猜想，通过阀门实操记录与系统数据比对，就能统计出真实的问题数量，从实际运维角度评判GIS质量；第二，这项工作是一个持续迭代的过程，每一次现场作业都是在修正系统，GIS的准确率会随着管网运维业务的开展，逐步得到补全提升，而不是指望一次性项目把数据做到完美。

地下管网资料的完善，从来不是一劳永逸的事；GIS 的生命力，来自现场业务的持续反哺。

感 知

成熟的分区计量体系，补齐水表管理与流量感知短板

很多人会纠结：做管网实时在线模型，到底需要布置多少监测点够用？压力监测相对容易达成共识，一般3-5平方公里布设一个压力点，基本可以满足在线模型的基础条件。但流量计的数量，很难在建模之前就给出标准答案。

我的建议是：不必单纯为了模型，大规模新增监测点位。管网在线监测点建设要结合调度运行、产销差治理的业务需求等进行统筹规划。

如果供水企业已经落地完整的一、二、三级分区，并且分区产销差纳入正式考核，就代表两件很关键的事实：

管网主要连接关系、水表位置可信，分区管理经过业务部门校验；

配合分区计量的流量监测已经就位，天然解决了管网流量测点不足的痛点。

在此基础之上，再依托校核后的模型，反向评估调度运维、压力管控等所需的监测点缺口，针对性补装少量点位即可，从而避免前期盲目大规模的硬件投入。

人 才

模型持续运转的先决条件

再好的软件、再优秀的乙方实施团队，都解决不了实时在线模型可持续运行的问题。

实时在线模型项目不是交钥匙工程，项目验收只是起点。如果供水企业没有专职的模型工程师岗位，完全依赖外部乙方的服务，在线模型大概率很难在长期生产应用中跑的长远。

因此，在模型项目推进阶段，我一直坚持一个原则：项目汇报应该由甲方项目经理为主，乙方补充；而不是由乙方主讲、甲方来做听众和裁判。

这么做的本质，就是倒逼甲方深度参与项目全流程，并在项目实施过程中借助经验丰富的乙方实施团队完成人才培养和沉淀。对模型的理解、利用模型进行问题甄别、模型的日常维护工作等，终究要落在甲方自己的团队身上。外部服务商可以做技术支撑，但不能替代甲方应有的能力建设。

制 度

模型活下去的底层保障

在数据、感知和人才之外，最容易被忽视的，是配套的管理制度。模型不是建完了就可以自动发挥价值，需要流程和制度把它嵌入管网的日常运维中去。

这里要特别提到福州水务，其在模型运维管理制度建设方面的经验非常值得行业借鉴。他们不仅建立起完整的管网在线数据管理流程、模型运行维护流程，还配套了对应的奖罚机制，把模型相关的数据更新、问题发现和解决闭环落到明确的岗位职责上。

有制度约束，阀门操作记录、管网变更、现场发现的拓扑错误等，才会有责任人主动去落实更新；有考核机制，才不会出现 “现场已经改了，系统还是老样子”，模型精度也就不会因为管网数据更新滞后而快速失真。

回到本篇的主题，实时在线模型项目的成功并没有一条简单的 “评分线”，不是看单一指标，而是一套综合条件评估。

产销差率是个参考，但不是唯一门槛；GIS数据质量好不好，更适合通过阀门操作的持续闭环管理来衡量；在线监测点数量也不必为了上在线模型而想着“一步到位”，配合漏损控制不断完善分区计量体系，有效的在线监测管理也会水到渠成；尤其容易被忽视、却最关键的一环，是在项目实施期间建立和完善内部人才培养与管理制度，从而确保模型项目可持续的融入生产。

说到底，实时在线模型的成功，好的软件和乙方决定的是“能不能建好”，而数据、感知、人才、制度决定的是“能不能进生产、能不能持续用好”！

模型的价值，从来不在报表里，不在演示中，而在于真正走进生产运维的日常，在发现问题和解决问题的路上。

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排版：李滨妤

审核：孙丽华

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