- 您前面讲到了基于模型的智能调度和基于AI算法的智能调度两种方式，您觉得未来哪一种会成为主流趋势呢？
答：不是说未来某一种方式会成为一个主流，而是说未来的需求是怎样的，需求决定了我们采用什么样的方式。基于模型有模型的优点，因为管网的机理模型计算的结果更加准确也更加详实，它能够获得整个管网压力分布情况，基于人工智能算法呢，它是历史数据的一个驱动，那么这种算法它的实效性很高，准确率呢，如果说这个管网不发生太大变动的情况下，或者是管网的阀门连通情况没发生什么变化，那么这个历史驱动的数据它所带来的模型也是能够起到很好的效果，最主要还是取决于需求。现在科研方面走的比较前沿的是将这个机理模型和人工智能算法进行结合，比如清华大学就在尝试在一个较大的中心城区采用机理模型，周围的一些边界的乡镇或是管网相对粗糙点的地方，采用数据驱动模型来进行计算，两者相结合，也能够起到一定很好的效果。
- 请问一下智能调度是建立在水力动态模型基础上吗？
答：智能调度里面有一个简化的机理模型，是依据于水力学基本原理去制定相应算法的，它不算是有一个动态模型在里面，这个也是我们这次分享里面和传统意义上调度这块做的不一样的地方，我们这边摆脱了水力模型对数据的要求以及更新这一块的短板，相当于我们有一套智能的算法去解决我们在智能调度上面的需求，跟以往相比，最主要区别就是我们采用了一个简化的机理模型，基于达西定律这样的水利学经典公式去制定相应算法的技术路线。
- 您讲到智能调度系统具备智能控制的能力，在这块如何保障调度安全？
答：关于供水智能调度安全这方面，首先我们设置了很多种报警机制，有刚刚提到单点报警、
多点联动报警以及现在的一些数据分析挖掘来实现智能预警，基于这些常规的管网异常情况来进行设定。智能调度并不能完全摆脱人，还是需要人的干预和参与，当管网发生一些异常情况，比如说系统已经分辨不出它的异常问题是什么的时候，可能全管网发生了一些较大面积的爆管事件，那么这个时候就要切换回手动调度模式，由人工来进行接管，通过多重联动报警以及单点报警来保证调度安全，其次，当发生异常以及这个系统判别不出来的时候，切换回手动调度模式，通过系统算法加人工方式来保证调度安全。
- 请问适用于几个水源、多少台泵组运行、多少供水量的应用场景？县级水司可否做到投入产出比平衡？
答：其实我们在研发这个系统的时候并不是专门针对苏州自来水的情况而研发的，而是按照一个普适性的产品来进行定位的，比如说我刚刚提到这个管网中的压力监测点、目标压力设定，它是根据这个区域的供水量来进行实时动态调整，因为我们是建立了一个区域供水量和这个压力监测目标的数学模型，这个数学模型它是具有一定的普遍适用性的，多少规模水司其实都可以适用的，以苏州为例，它是110万方的供水量，在江浙沪地区，这样一个县级的供水量，也是非常大的，比如说常熟一天也能够到80万方，所以说，我们设计这个产品，它没有地域以及供水量的严格限制。
- 智能控制算法调优花了多长时间，如果要应用到其他水司，需要具备哪些前置条件？
答：这个智能算法调优其实花了很长时间，整个智能调度从项目立项到现在基本投入运行已经耗时将近两年时间，智能算法这部分用时更是占据了其中80%以上的时间，先后否定了几版技术路线，并进行了多种算法的尝试，我们做了很长时间的探索，成效以及未来应用场景，都是根据不同需求来进行差异化的设定。
- 智能调度算法在调优的过程需要引入哪些参数，人工参与标定的有哪些环节？
答：我们有一些前置条件，最主要的一点就是我们水泵的一些特性曲线，比如说流量扬程曲线、效率曲线，算法依据水泵的特性曲线来进行的，所以说前期最主要的一部分就是水泵参数的获定，可以通过监测数据来进行，比如单泵的流量、压力这些数据，或者委托专业的第三方来进行水泵特性曲线测试，更推荐采用历史检测数据以及实时检测数据，最好能够基于实时在线监测数据来不断进行水泵曲线的更新，因为水泵是有损耗的，它的曲线在一段时间之后会发生相应的漂移或是偏移，如果能够进行自动更新的话，会保证整个算法的准确性，至于说参数调整方面，我们把整个算法设定好之后，其实可调东西不多，因为我们的约束条件很多，只要是我们的曲线是相对准确的，我们整体的计算结果也是能得到相应的实际数据验证。
- 刚才提到是控制的乐桥管网压力点压力值控制在多少，是刚才提到的分时段6个压力值吗？
答：是的，这个就是我们分时段的六个压力值，这是以往的一个压力控制的目标，那现在我们基于这个算法来做，它全天是有四五十个压力控制梯度，整体压力控制得更加密集，调整得更加频繁。
- 压力降低1m对漏损降低的收益有没有量化评估
答：漏损和压力的确是有相关性的，科学文献当中也有明确的数学函数关系，压力降低一米对整体漏损率的降低是能够进行量化的，但是我们目前在这个调度系统当中更多是以这个管网的压力控制目标来保证管网的一个压力的用水安全，并没有将这个漏损这一部分纳入到
这个控制目标当中，但是这个漏损属于边界收益，我们通过控制调整这个管网的压力也能够相当的去降低一定的漏损，至于说降低多少呢，我们这个系统应用时间也不长，所以说这方面没有做特别明确的量化。
- 关于调度节省的人工成本方面是如何测算的？从哪方面进行的人力成本降低？
答：以前我们调度室是三班倒，每班至少要两到三个人，我们做了一个特别保守的测算，以往每一班需要三个人员的话，现在就减少到两个人员，通过这样一种简单粗暴的方式来进行测算，如果系统运行时间长的话，我们得到进一步的数据验证，我们可以进一步去缩减调度人员数目，一方面节约的人力成本会更高一些，如果说未来真的实现全流程自动化无人监管，那调度人员数量每一班可能一个人就可以了。
- 您提到放弃epanet模型，开发压力水量对应的机理模型，那么这个模型的准确度如何？
答：我们放弃epanet模型，是因为我们认为采用传统的这样一套算法去驱动计算它整个得出一个计算结果，周期会比较长，所以我们放弃epanet，我们做的是基于水利学，通过构造区域水量和目标压力数学模型，然后再去构造目标监测点和水厂出厂压力之间的一个数学模型来去实现的，它仅仅就是一个计算公式而已，它的计算效率很高，基本是在毫秒内就能完成。
- 除了计算效率之外，我们在做模型这个校准这块模型精准度，结合实际的监测点，我们有没有去评估他的这个模型的准确度大概能够达到一个什么级别？
答：以往大家认为的模型是epanet这种模型，有模型建立、模型校核的过程。这里说的这个模型，不是传统的这种epanet模型，而仅仅是一个数学公式，也是一个数学模型，是基于实测数据来进行数据的一个计算，并不是去建立传统的水力学模型，这个模型仅仅是一个计算公式，相当于是我们放弃了复杂的水力模型的建模，通过一些底层算法去支持、支撑调度。最开始我分享时也提到人工智能算法纯粹是一种黑箱模型，就是通过大量的历史数据进行梳理，然后去总结提炼相应的一些数学公式，在公式基础上再进行算法设计，我们做的最好的一点就是我们提炼出了相应的一些数学公式。
- 请问多水厂调度时也是按这个智能调度的思路吗？
答：是的，多水厂调度是很多城市以及地区的都会面临的一种情况，我们肯定不可能做成单一水厂的，首先在确定目标水厂这个流量和压力的基础前提下，我们要确定调哪一个水厂，
比如一个城市有abc三个水厂，它的监测点只有现在的几个，通过监测点的压力目标来确定调哪个水厂，这里面有很多限制因素，比如说两个水厂和三个水厂之间，要设定相应的压力差的一个范围，不能a厂出的压力特别高，b厂出的压力特别低，那么会导致b厂的水泵供不出去水，这属于一个安全准则，需要在算法当中进行相应的设置，还有这个不同水厂之间流量的分配也是实现实时动态的一个分配策略，也要保证不同水厂之间的流量差在一定范围之内，所有这些都是一些安全边界准则，都会放在算法的一个基础层当中。
- 您所讲的智能调度系统是叠加在原有的水厂自控系统上还是替换？
答：是叠加在水厂自控系统之上的，直接从PLC取数据，设备指令直接下达到PLC，目前，我们也是并没有说实现完全的全自动，属于半自动的形式，部分时间段我们会拿这个系统来进行全自动的运行和测试，因为这个系统研发成功时间也并不长，所以说我们并没有实现全天候全自动。
- 工频水泵和变频水泵可以综合优化调度吗？特性曲线用泵出厂数据还是要实验所得？
答：工频和变频都是有一些优化区间的，那变频开满频的时候，就变成一台工频，所以在泵组优化的时候，我们这个目标函数是能耗最低，那么决策变量是各个水泵起停状态以及变频更先的频率数，所以说这个工频和变频都可以纳入到优化调度这个算法当中的。
- 特征曲线的数据我们一般用的是这个出场的这个参数就可以了，对吧？
答：不是的，关于特征曲线这一部分，由于苏州的数据监控情况比较好，我们是有单泵的流量计和压力计，我们会很好的监控到每一台水泵的历史运行状况，并从历史数据当中拟合出现在的运行曲线，根据它的实时监测数据，也会对这个曲线进行更新，保证数据的准确性，但如果没有相应的流量计和压力计，我们就可以采用一种水泵曲线测试的方式，是委托第三方还是自己去测也好，如果自己测的话，可以在夜间去单开一台泵，根据出厂的压力和流量去拟合这一台泵的曲线状况。
- 张博士你好，我这边想咨询一下：如果说是多水厂的模式，您分享的智能调度模式适用吗？
答：这个多水厂和单水厂都是适用的，多水厂的话我们首先会决策我们应该调整哪个水厂，
取决于实施制水成本或者二泵房的电耗，这些都可以作为调整的基准，也可以取决于数据情况，因为实时制水成本很多水厂是没有的，包括苏州是县级别的实时制水成本，所以在这个系统，目前我们是采用了二泵房的电耗，有a b c三个水厂，要确定去调整哪个水厂好，根据二泵房的制水电耗来去做相应的判断，去选择电耗成本低的水厂，这样就能实现不同水厂之间切换了。
- 张博士，您好，机理模型和数据模型在调度系统中怎么做到有效结合？对模型中调参的频率是多久一次？
答：我们的机理模型没有采用epanet，我们是提练出来一个自己的模型，并不是有管道、有节点的这种epanet类型，而是通过海量历史据数据来总结凝炼出的一些管网特征方程，根据特征方程来做相应的一些匹配和相应的一些计算，结合数学公式，再结合混合整数线性规划这样一个算法，来去做相应的技工搭配以及做优化调度。
- 压力降低了，水量也降低了，每个水司都有水量考核指标，这个怎样考虑的？
答：我们没有要水量去降低，我们是保证整个的压力的一个供水安全，那么水量和压力是有一定关系，但是我们是不同水厂之间进行一个相互协调运作的，更多是保证全市的一个用水安全，并没有说一定会让水量会有所降低，相当于还是保障这个用水需求的前提条件下面尽可能的考虑这个节能降耗，而不是为了降低压力而去降压力。
- 有个疑问，频繁调泵应该会增大水泵设备的寿命损耗，而且会增加能耗，这部分要如何平衡？
答：频繁调泵主要是针对变频泵而言，以往变频泵使用过程中是设定泵后压力，由变频泵自行调整，其实质同样是泵的频繁调整。只不过我们的算法是直接对水泵频率进行设定，并非以往的设定目标压力。此外，变频泵的优势就在于其可灵活调节频率。因此，并不会因为变频泵的调整而减少其寿命。
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