在全球气候变化与城市化进程加速的双重作用下，城市内涝已成为威胁居民生活安全、制约城市可持续发展的突出问题。据住建部数据显示，我国 62% 的城市在暴雨天气中会出现内涝，其中 30% 的城市内涝积水深度超过 50 厘米，严重影响交通通行与基础设施安全。智慧水务解决方案作为应对城市水务管理难题的系统性技术体系，通过物联网感知、大数据分析与人工智能决策的深度融合，为破解内涝治理困境提供了全新路径。其中，利用 AI 算法分析历史排水数据，精准预测不同降雨量下的管网负荷，并据此提前调度泵站运行，已成为智慧水务在防汛减灾领域的核心应用方向。

数据基础：构建多维度历史数据库

AI 算法的有效运行依赖于高质量、多维度的历史数据支撑。在智慧水务解决方案中，需构建涵盖气象、管网、泵站及内涝事件的综合数据库，为模型训练与预测分析奠定基础。

气象数据方面，需整合过去 10 年以上的降雨记录，包括降雨量、降雨强度、降雨时长、降雨分布等关键指标。例如，通过对接气象部门的雷达监测数据与地面雨量站数据，可精确到每小时、每平方公里的降雨情况，同时标注极端天气（如短时强降雨、台风过境）的特殊案例。这些数据不仅能反映区域降雨的季节性规律，还能捕捉异常降雨事件的特征，为不同降雨情景的模拟提供依据。

管网数据是预测模型的核心输入，包括管网拓扑结构、管径、材质、敷设年代、历史淤积记录等静态参数，以及实时监测的管网水位、流速、压力等动态参数。例如，通过在排水管网关键节点安装物联网传感器，可采集过去 5 年以上的分钟级运行数据，结合管网 GIS 地图，构建 “物理管网 - 数字孪生” 映射关系。此外，还需纳入管网改造、维修记录，以修正模型中因管网状态变化导致的参数偏差。

泵站运行数据包括泵站的设计参数（如扬程、流量、功率）、历史运行记录（如启停时间、运行频率、能耗数据）、故障记录等。例如，某泵站过去 3 年的运行数据显示，在降雨量达 50mm/h 时，泵站需满负荷运行才能避免管网溢流，而在降雨量 30mm/h 时，70% 负荷即可满足需求。这些数据可帮助 AI 算法学习泵站运行与管网负荷的关联性，为优化调度策略提供依据。

内涝事件数据则需记录历史内涝发生的时间、地点、积水深度、持续时长、影响范围及诱因（如管网堵塞、泵站故障、超标准降雨）。通过将内涝事件与同期降雨、管网、泵站数据关联分析，可识别导致内涝的关键因素，例如某区域在降雨量超过 80mm 时，若泵站响应延迟超过 15 分钟，内涝发生概率将提升至 90%。

AI 算法模型：从数据关联到负荷预测

在智慧水务解决方案中，AI 算法通过多层级模型架构实现从历史数据到管网负荷预测的转化，核心包括数据预处理、特征提取、负荷预测与情景模拟四个环节。

数据预处理环节旨在消除噪声、填补缺失值并统一数据格式。由于管网监测数据常因传感器故障、通信中断出现异常值，需采用孤立森林算法识别并剔除异常数据，同时通过 LSTM（长短期记忆网络）模型对缺失数据进行时序填补，确保数据连续性。例如，某区域传感器因暴雨中断 2 小时数据，可基于前 3 小时降雨趋势与管网历史响应规律，通过 LSTM 模型精准还原缺失时段的管网水位变化。

特征提取环节通过挖掘数据间的深层关联，提取对管网负荷影响显著的特征变量。采用随机森林算法对气象、管网、泵站等多维度数据进行特征重要性排序，结果显示降雨量、降雨时长、管网初始水位、泵站当前负荷是影响管网负荷的四大核心特征，累计贡献度达 85%。此外，通过 Pearson 相关性分析发现，管网负荷与前 1 小时降雨量的相关性系数达 0.92，与泵站启动延迟时间呈负相关（系数 - 0.78），这些特征为后续预测模型提供了关键输入。

负荷预测环节采用组合模型架构提升预测精度。基础层采用 GRU（门控循环单元）模型学习管网负荷的时序变化规律，例如通过分析过去 3 年雨季数据，GRU 模型可捕捉到 “降雨开始后 30 分钟管网负荷快速上升，1 小时后达到峰值” 的时序特征；中间层引入图神经网络（GNN），利用管网拓扑结构信息，模拟上游管网对下游负荷的传导效应，例如某主干道管网负荷增加 10%，将导致下游支线管网负荷上升 8%；输出层通过注意力机制对 GRU 与 GNN 的预测结果进行加权融合，对关键节点（如易涝点上游）赋予更高权重，最终实现 5-24 小时管网负荷的分钟级预测，误差控制在 5% 以内。

情景模拟环节通过蒙特卡洛算法生成多维度降雨情景，测试管网负荷的响应特征。例如，基于历史降雨数据，模拟降雨量 20mm/h（小雨）、50mm/h（中雨）、100mm/h（暴雨）、200mm/h（特大暴雨）四种情景，结合不同降雨时长（1 小时、3 小时、6 小时）与降雨分布（集中降雨、分散降雨），生成 12 种组合情景。AI 算法通过模拟每种情景下的管网水位、流速变化，输出管网最大负荷、负荷峰值出现时间、溢流风险点等关键指标，为泵站调度提供多情景决策依据。

泵站智能调度：从预测到行动的闭环

基于 AI 算法的管网负荷预测结果，智慧水务解决方案通过构建 “预测 - 决策 - 执行 - 反馈” 的闭环调度系统，实现泵站的提前优化运行。

调度决策模型以 “最小内涝风险 + 最低能耗” 为双目标函数，采用强化学习算法生成最优调度策略。在强化学习框架中，将泵站的启停状态、运行频率作为动作空间，将管网负荷达标率、能耗成本、内涝损失作为奖励函数，通过与环境（管网系统）的持续交互，学习不同降雨情景下的最优动作序列。例如，在预测到 3 小时后将出现 50mm/h 降雨时，模型会提前 1 小时启动二级泵站，将管网初始水位降低 20%，在降雨峰值来临时启动一级泵站协同运行，既避免管网溢流，又比传统调度方式节省能耗 15%。

实时响应机制通过边缘计算与云端协同实现调度指令的快速执行。边缘节点部署在泵站本地，可基于 AI 算法的短期预测（15 分钟 - 1 小时）实时调整运行参数，例如当实际降雨量超出预测值 10% 时，边缘节点可在 30 秒内自动提升泵站负荷 10%；云端平台则负责中长期调度策略（1-24 小时）的优化与跨泵站协同，例如当某区域管网负荷超限，云端系统可指令周边闲置泵站分担排水压力，通过管网互联互通实现负荷均衡。

应急调度模块针对极端降雨情景制定预案库。AI 算法通过分析历史特大暴雨事件，预先生成 “降雨量 150mm/h 以上”“泵站故障”“管网破裂” 等极端情景的处置方案，包括应急泵站启动顺序、临时排水路径规划、人员疏散路线等。当监测到极端情景触发条件时，系统可在 1 分钟内调出对应预案并自动执行，比人工决策响应速度提升 80%。

效果反馈机制通过对比预测值与实际值，持续优化模型参数。每次降雨过程后，AI 算法会分析管网负荷预测误差、泵站调度效果与内涝发生情况，通过梯度下降算法修正模型权重，例如若某次预测中管网负荷低估 10%，则在后续训练中增加该类降雨情景的样本权重，使模型逐渐适应区域降雨特征与管网变化，预测精度持续提升。

实践价值与未来展望

在智慧水务解决方案中，AI 算法驱动的管网负荷预测与泵站调度系统已在多个城市试点中展现出显著价值。某南方城市应用该系统后，内涝预警准确率提升至 92%，泵站能耗降低 18%，暴雨期间道路积水消退时间缩短 30%，每年减少内涝造成的经济损失超亿元。

未来，随着数字孪生技术的成熟，AI 算法将实现管网物理状态与数字模型的实时同步，通过模拟管网淤积、腐蚀等老化过程，提升长期负荷预测的准确性；同时，结合 5G 与物联网的全域感知能力，算法将纳入更精细的微观气象数据（如街区尺度降雨）与人文活动数据（如交通流量），使调度策略更贴合城市实际运行场景。

在气候变化与城市化持续推进的背景下，AI 算法在智慧水务解决方案中的深度应用，不仅为城市内涝治理提供了技术支撑，更重构了水务管理的决策模式，从 “被动应对” 转向 “主动防控”，为建设韧性城市注入了智慧动能。