在城市排水系统日益复杂、极端降雨频发的背景下，排水管网、泵站、调蓄池等设施的孤立运行已难以应对全域排水需求。智慧排水平台以 “数据打通、模型驱动、协同调度” 为核心，整合多设施运行数据，打破 “信息孤岛”，构建全域排水智能调度体系，实现从 “单点被动处置” 到 “全域主动防控” 的转型，大幅提升城市排水系统的运行效率与抗风险能力。

一、数据整合：构建全域排水 “数据中枢”

智慧排水平台的核心基础是实现排水管网、泵站、调蓄池数据的全面整合与标准化管理，为智能调度提供可靠数据支撑。

（一）多源数据采集：覆盖全设施运行维度

针对不同设施的运行特性，部署多类型监测设备，实现数据全方位采集。排水管网层面，在主干管、支管、关键节点及易涝区域布设水位、流量、流速传感器，部分复杂管段配备管道检测机器人（CCTV），实时采集管网液位变化、水流速度、淤积状态等数据，精准掌握管网运行负荷；泵站层面，通过 PLC 控制系统采集水泵启停状态、运行功率、出水流量、集水井水位等核心数据，同时监测电机温度、轴承振动等设备健康指标，确保泵站运行状态可感可知；调蓄池层面，安装水位、容量、水质传感器，实时监测蓄水量、进水流量、污染物浓度等数据，掌握调蓄池的实时可用库容与水质状况。

此外，平台还整合气象数据（降雨量、降雨时长、降雨强度）、地理信息数据（管网 GIS 地图、地形高程、易涝点分布）、污水处理厂运行数据（进水负荷、处理能力）等外部关联数据，形成 “设施运行 + 外部环境” 的多维度数据采集体系，为全域调度提供全面参考。

（二）数据标准化处理：打破格式壁垒

不同设施、不同厂家的监测设备数据格式各异，需通过标准化处理实现数据互通。智慧排水平台建立统一的数据采集规范，明确各类数据的采集频率、精度要求与传输格式，例如管网水位数据采集间隔≤5 分钟，泵站运行数据实时传输；通过数据网关与 API 接口，将不同来源的原始数据转化为统一格式（如 JSON、XML），消除数据格式差异；同时建立数据清洗机制，自动过滤异常值、缺失值，通过算法补全不完整数据，确保数据的准确性与完整性。例如，某城市智慧排水平台通过标准化处理，成功整合 2000 余台监测设备、120 座泵站、30 座调蓄池的数据，实现数据统一管理与调用。

（三）数据存储与共享：搭建安全高效的数据中台

采用 “边缘计算 + 云端存储” 的混合存储架构，满足数据存储与调用需求。边缘节点负责临时存储实时监测数据，避免网络中断导致的数据丢失，网络恢复后自动同步至云端；云端搭建分布式数据中台，采用大数据存储技术（如 Hadoop、Redis），支撑海量数据的长期存储与快速检索，同时设置数据备份机制，确保数据安全。

建立跨部门数据共享机制，通过权限管控向市政、水利、应急管理等部门开放相关数据，例如向应急部门共享易涝点水位数据与预警信息，向水利部门共享河道水位与管网排水数据，实现跨部门协同联动，为全域排水调度提供协同支撑。

二、智能调度：模型驱动的全域协同优化

依托整合后的多源数据，通过构建数学模型与 AI 算法，实现排水管网、泵站、调蓄池的协同调度，最大化提升排水系统整体效能。

（一）构建全域排水数学模型：精准模拟运行状态

基于管网 GIS 地图、地形数据与设施参数，构建 SWMM（暴雨管理模型）、InfoWorks 等全域排水水力模型，精准模拟不同降雨场景下的管网水流演进、泵站运行负荷、调蓄池蓄水过程。模型融合历史运行数据与实时监测数据，通过机器学习算法持续迭代优化，可准确预测不同降雨量下各区域的内涝风险、管网过载节点、泵站运行压力与调蓄池供需缺口，为调度决策提供科学依据。例如，通过模型模拟可预判某区域 30 分钟后降雨量将导致管网液位超标，提前启动调度方案。

（二）动态调度策略：适配全场景排水需求

根据不同场景（日常运行、小雨、中雨、暴雨、极端降雨）制定差异化调度策略，实现动态优化。日常运行场景下，平台根据管网流量与泵站负荷，优化水泵运行组合，在满足排水需求的同时降低能耗，例如通过调整泵站运行功率，避免单台水泵长期满负荷运行，延长设备使用寿命；小雨场景下，优先利用调蓄池收纳初期雨水，减少雨水直接排入管网，降低管网运行压力，同时根据调蓄池水质数据，将清洁雨水用于城市绿化灌溉，实现水资源循环利用；中雨场景下，结合管网液位数据与调蓄池库容，调度泵站适度提升运行效率，同时控制调蓄池进水流量，确保调蓄池与管网协同排水，避免局部管网过载；暴雨及极端降雨场景下，启动应急调度模式，根据气象预警与模型预测，提前调度调蓄池腾空库容，最大化提升雨水滞蓄能力；同时联动全域泵站，按照 “先易涝区域、后普通区域，先主干管、后支管” 的原则，优化泵站启停顺序与运行功率，提升整体排水效率；对超出管网与泵站排水能力的区域，通过平台向市民推送预警信息，引导避涝绕行。

（三）AI 算法赋能：实现调度决策智能化

引入 AI 算法（如遗传算法、强化学习算法），提升调度决策的精准性与实时性。通过分析历史降雨数据、设施运行数据与内涝处置案例，AI 模型可自动学习最优调度策略，在不同工况下快速生成调度方案，例如根据实时降雨量与管网液位，自动计算各泵站的最优运行台数、调蓄池的最佳进水流量；同时，AI 算法可实现动态优化调整，当某区域管网突发堵塞或泵站故障时，模型快速重新计算调度路径，将排水负荷分配至周边空闲管网与泵站，避免局部内涝加剧。某城市智慧排水平台通过 AI 算法调度，暴雨天气下泵站运行效率提升 30%，调蓄池利用率提高 45%，内涝点积水消退时间平均缩短 60%。

三、调度落地：全流程管控与协同联动

智慧排水平台不仅提供调度决策，还通过全流程管控与多部门协同，确保调度指令高效落地，形成 “决策 - 执行 - 反馈” 的闭环体系。

（一）指令自动下达与执行

平台生成调度方案后，通过物联网技术实现调度指令的自动下达与执行。对泵站、调蓄池等具备自动控制功能的设施，调度指令直接下发至现场 PLC 控制系统，自动调整水泵启停、闸门开合度等运行参数，无需人工干预；例如，当调蓄池蓄水量达到预设上限时，平台自动下发指令，开启出水闸门，将雨水排入管网或污水处理厂。对暂不具备自动控制的设施，通过平台向运维人员推送调度任务（如启动备用泵站、清理管网淤积），并明确完成时限，运维人员通过移动端 APP 接收任务并反馈执行结果，确保调度指令落地见效。

（二）实时监控与动态调整

调度执行过程中，平台实时监测各设施的运行状态与数据变化，验证调度效果。通过可视化界面（如数字孪生地图）直观展示管网液位、泵站运行、调蓄池容量等实时数据，动态跟踪排水过程；若发现某区域调度效果未达预期（如管网液位持续上升），平台自动触发二次调度，调整调度策略，例如增加周边泵站运行台数、加大调蓄池进水流量，确保排水系统稳定运行。

（三）多部门协同联动：形成调度合力

建立跨部门协同调度机制，打破 “各自为政” 的管理格局。平台设置多部门联动模块，市政部门负责设施运维与现场处置，水利部门负责河道水位调控与水资源调度，应急管理部门负责内涝应急救援与人员转移，气象部门提供精准气象预警。调度过程中，平台自动向相关部门推送所需数据与调度建议，例如向水利部门推送管网排水流量数据，便于河道水位调控；向应急部门推送内涝风险预警信息，助力提前部署救援力量。某城市在暴雨应急处置中，通过平台实现多部门实时联动，仅用 2 小时就完成了 15 处易涝点的积水抽排，未造成大面积交通瘫痪与人员伤亡。

四、保障体系：技术、管理与运维三重支撑

（一）技术保障：强化平台核心能力

持续进行技术迭代升级，优化平台功能。加强 AI 算法与数学模型的研发，提升调度决策的精准性；引入数字孪生技术，构建城市排水系统虚拟模型，模拟不同调度方案的运行效果，为决策提供更直观的参考；强化网络安全防护，部署防火墙、入侵检测系统，定期开展安全漏洞扫描，保障平台数据与运行安全。

（二）管理保障：建立规范化运行机制

制定平台运行管理办法，明确各部门、各岗位的职责分工，规范数据采集、调度执行、应急处置等流程；建立调度效果考核机制，将内涝发生率、积水消退时间、能耗降低率等指标纳入考核，推动调度工作提质增效；定期组织跨部门联合演练，模拟不同降雨场景下的调度流程，提升协同处置能力。

（三）运维保障：确保平台持续稳定运行

组建专业化运维团队，负责监测设备、平台系统的日常维护与故障处置；建立设备定期校准与检修制度，确保监测数据准确；对平台系统进行定期升级与 bug 修复，保障系统运行稳定；开展运维人员技术培训，提升其数据解读、调度操作与故障排查能力。

结语：以智慧调度筑牢城市排水安全防线

智慧排水平台通过整合排水管网、泵站、调蓄池等设施数据，以模型驱动实现全域智能调度，有效破解了传统排水系统 “各自为战”“响应滞后” 的痛点，大幅提升了城市排水系统的运行效率与抗风险能力。从日常运行的节能优化到暴雨天气的应急处置，平台为城市排水管理提供了全场景、全流程的智慧支撑。

未来，随着数字孪生、AI 大模型、6G 等技术的持续发展，智慧排水平台将朝着 “更智能、更协同、更自愈” 的方向迈进，实现排水调度的精准化、自动化与前瞻性，为建设宜居、韧性、智慧城市筑牢排水安全屏障。