0 引言

随着数字化、智能化时代的到来，传统的泵站水利工程面临着能源消耗大、人力成本高、管理效率低等问题。为了响应国家节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力的治水方针，以及加快水利工程补短板、强监管、提效能的改革发展总基调，亟需将新一代信息通信技术与泵站水利工程建设运行深度融合^[1]。智能技术与泵站水利工程的结合，通过数字孪生、智能控制、大数据分析等方式，可以有效提升水资源配置效率，保障泵站安全经济运行，推动传统泵站的数字化转型和智能化升级。本文将重点探讨智能技术在泵站水利工程中的应用，以期为智能水利的发展提供有益参考。

1 水利工程中泵站分类及作用

泵站是水利工程的重要组成部分，按照功能可分为排涝泵站、灌溉泵站、供水泵站等。排涝泵站用于汛期排除洪涝，维持区域防洪安全，如长江流域的大型泵站多采用卧式轴流泵，设计流量可达50m³/s，配套电机功率2000kW以上。灌溉泵站提升水位，输配农业灌溉用水，典型的大型灌区采用立式混流泵，扬程在20—50m，配套电机功率500-1000kW^[2]。供水泵站输送原水至水厂，或直接加压供水，多采用离心泵，流量10—30m³/s，扬程30—100m。不同泵站对水泵及电机的型式、参数、材质等有严格要求，例如灌溉泵站常采用铸铁叶轮，耐磨蚀性能好；供水泵站对叶轮及泵体内外防腐有更高要求，可选不锈钢等材质，且须满足饮用水卫生标准如GB 5749-2022《生活饮用水卫生标准》。此外，大中型泵站还须严格控制泵站的汇流条件、前池底板高程、水流流速流向等水工参数，优化进水流场，配合泵的高效区运行，以提高装置效率，降低能耗。泵站规模越大，工况调节越复杂，对泵及电机的选型匹配、运行控制的要求越高，因此亟需智能技术赋能泵站建设运维，推动泵站节能增效和安全智控。

2 智能技术在泵站水利工程中的具体应用

2.1 数字孪生泵站

数字孪生泵站的建设需要通过高精度传感器、物联网设备采集泵站的实时运行数据，包括水位、流量、压力、振动、温度等参数，形成全面的数据流。这些异构数据通过数据清洗、融合、关联分析，在云端重构泵站的多物理场仿真模型^[3]。模型采用有限元、计算流体动力学等数值模拟方法，对水泵的三维几何外形、流道内部的速度场、压力场进行高保真求解，并与实测大数据动态校核，搭建起虚实映射、实时交互的孪生系统。系统中的智能算法如机器学习、深度学习等，可对泵站的关键状态量进行智能分析，如通过支持矢量机等算法判别水泵的汽蚀状态，通过卷积神经网络等算法对振动频谱进行疲劳预估，实现泵站健康诊断。同时，基于强化学习等智能优化算法，数字孪生系统可对水泵群、阀门、启停机等组合工况进行多目标寻优，生成全局最优的能效控制策略，并传递给现场控制系统执行。通过迭代闭环的全生命周期孪生，可显著提升泵站的实时感知、智能分析、自主决策能力。

2.2 智能水位控制

智能水位控制的核心是根据泵站的实际工况，动态调节水泵的转速和启停机组合，使上下游水位维持在目标范围内，传统的水位控制多采用PID控制，通过调节水泵转速来减小水位偏差，但控制精度和响应速度受限。为了实现更加精准高效的调节，可引入模型预测控制（MPC）算法。该算法以泵站的数学模型为基础，包括水泵曲线、水锤方程、池系统水量平衡方程等，形成状态空间表达式。在每个控制时步，MPC根据当前状态和未来的水位预测，优化未来一段时间内的控制序列，使预测水位轨迹最接近目标值，并满足泵站的约束条件如水泵转速范围、启停机频率限制等。优化计算采用序列二次规划等数值方法求解，得到未来若干时步的最优控制量，将首个时步的控制量施加到泵站，其余作为预测用于滚动优化。该优化过程实时滚动进行，使控制可根据实际工况变化自适应调整^[4]。对于现场实施，需要部署水位测控单元，通过雷达液位计、压力变送器等传感器采集上下游水位，控制单元根据MPC生成的控制指令，驱动变频器调节水泵转速，或开停泵控制启停机组合，同时监测设备运行状态，与调度系统交互。通过MPC等智能控制策略，可在保证水位控制精度的同时，降低水泵能耗，延长设备寿命。

2.3 基于大数据的泵站能耗分析

泵站能耗分析需要从海量的运行数据中提取有价值的信息，传统的统计分析方法难以应对数据量大、维度高、格式多样的特点。大数据分析技术如Hadoop、Spark等，可以对分布式存储的结构化、非结构化数据进行高效处理。首先，通过ETL工具从数据库、SCADA系统等异构数据源中提取水泵的运行数据，如实时功率、流量、扬程、效率等参数，以及设备台账、维修记录、能耗账单等业务数据，通过数据清洗、转换和集成，形成统一的数据模型。然后，利用数据挖掘算法对多源异构数据进行关联分析，发掘水泵能效的影响因素和规律^[5]。例如，采用多元线性回归分析水泵功率与流量、扬程、转速等参数的相关性，建立回归模型：

其中，P为水泵输入功率（kW），Q为流量（m³/s），H为扬程（m），n为转速（r/min）,为回归系数，为随机误差。

通过显著性检验和交叉验证，评估模型的拟合优度和泛化能力。进一步，采用聚类、异常检测等算法，从时间序列数据中识别水泵性能退化的模式，或从批量历史数据中挖掘不同型号水泵的能效差异，结合设备健康评估模型，分析能耗与设备故障、维护不当等因素的关系。最后，基于数据分析结果，生成泵站能效报告、节能改造方案等，通过可视化仪表盘、移动APP等形式呈现，助力泵站管理决策。同时，将数据分析流程固化为算法模型，封装成Web服务，与泵站生产管理系统集成，实现能耗分析的自动化和可复用。

2.4 智能闸门控制

智能闸门控制旨在根据泵站的水位调节需求，自动调节闸门开度，优化泵站的进出流条件。闸门控制的核心是建立闸门开度与泵站水位、流量的数学模型，传统的闸门控制多采用定值控制或PID控制，难以适应复杂的水流条件变化。为了实现更加精确和自适应的控制，可引入智能优化算法如遗传算法。首先，根据闸门的物理结构和水力特性，建立闸门开度与流量的函数关系，如典型的闸门流量公式：

其中，Q为闸门流量（m³/s）,C_d为流量系数，B为闸门宽度（m）,a为闸门开度（m）,g为重力加速度（m/s²）,h为闸门上下游水头差（m）。

在此基础上，结合泵站的调节目标，如恒定上游水位、恒定流量等，构建闸门控制的优化模型，目标函数可设置为实际值与目标值的偏差平方和，约束条件包括闸门开度范围、开关频率限制等。然后，采用GA对优化模型进行求解，将闸门开度编码为基因，通过选择、交叉、变异等遗传操作，不断迭代优化，直至收敛到全局最优解。在实际控制中，优化计算与现场反馈相结合，GA根据实时水位、流量测量值，在线更新闸门开度，并将控制指令下发给PLC或RTU，通过电动执行机构驱动闸门开合。同时，闸门控制系统还需具备故障诊断和容错能力，如通过机器视觉、振动监测等方式，实时监测闸门的运行状态，发现卡阻、液压泄露等异常情况，及时切换到备用控制通道或启动应急预案。智能闸门控制充分利用泵站的实时监测数据，结合智能优化算法，可显著提高水位流量控制的精度和效率，同时减轻人工值守的负担。

3 智能泵站水利工程案例分析

3.1 工程概况

以我国东部沿海地区一泵站为例，该泵站地处平原，河网密布。近年来，随着城市化进程的加快，防洪排涝压力不断增大。市区西部有一座大型排涝泵站，装机容量为8台单机流量为50m³/s的立式轴流泵，配套8台单机功率1600kW的电动机，设计扬程6.5m。泵站集水面积约500km²，汇水河道10余条，总长度超过50km。汛期泵站需24小时连续运转，日均抽水量超过400万m³。目前，泵站存在设备陈旧、效率低下、管理粗放等问题。8台水泵中有2台已运行超过30年，其余也接近设计寿命，受长期磨损和腐蚀影响，水力性能显著下降，实际效率不足75%。泵站自动化程度低，主要依靠人工值守，运行工况凭经验判断，缺乏优化调度手段。能耗居高不下，单位水量电耗超过0.4kW·h/m³。此外，受上游来水不均匀影响，泵站易发生溢流或空载运行，存在水力失稳和设备损坏的风险，因此亟需对泵站进行智能化改造，以提高防洪排涝效率，降低运维成本。

3.2 智能技术应用方案与成效

针对该泵站存在的问题，设计单位与施工项目部提出了一套智能化改造方案。首先对8台水泵进行全面检测和评估，更换2台老旧水泵，并对其余6台水泵的叶轮、导叶等关键部件进行修复或更新，使其水力性能恢复到设计值的95%以上。其次，在泵前与泵后安装高精度智能压力传感器，量程0～1MPa，精度等级0.5级，配合电磁流量计，实时监测泵站的进出口压力与流量。在泵室与电机室安装振动传感器与温度传感器，监测水泵与电机的运行工况。在集水明渠安装雷达水位计，量程0～10m，精度±1cm，监测上游来水情况。各类传感器通过工业以太网与泵站的数据采集系统连接，采样频率1kHz，实现泵站运行数据的实时采集与传输。

在数据采集的基础上，施工单位搭建了泵站智能监控系统，系统采用B/S架构，将采集的海量数据存储到关系型数据库与分布式文件系统中，使用Hadoop框架进行大数据处理。系统利用机器学习算法，建立水泵性能退化诊断模型，对水泵的工况异常进行实时判别和预警，诊断准确率达90%以上。同时，系统集成了泵站优化调度模型，使用混合整数规划等方法，在满足泵站工艺约束的前提下，进行水泵组合与启停优化，使泵站的综合效率达到最优。此外，系统还具备3D可视化展示、移动端访问等功能，极大地提高了泵站运维的智能化水平。

智能化改造后，泵站的运行效率与管理水平得到了显著提升，水泵综合效率由原来的75%提高到85%以上，单位水量电耗下降了20%，节能效果明显。智能监控系统实现了泵站的无人值守，运维人员从原来的10人减少到2人，人力成本大幅降低。此外，泵站优化调度使得水量调配更加科学合理，基本避免了溢流和空载等异常工况，设备故障率下降了50%，泵站的防洪排涝能力得到提升。由表1可见，智能化改造使得泵站的水泵效率、能耗指标、人力成本、设备可靠性等方面都得到明显改善，综合效益十分显著。

表1 智能化改造前后泵站性能对比

4 结语

智能技术与泵站水利工程的深度融合，是提升泵站现代化管理水平，实现节能增效目标的关键举措。本文梳理了智能泵站建设的核心技术体系，包括数字孪生、智能控制、大数据分析等，阐述了各项技术的基本原理、实施流程与关键参数，为智能化改造提供了理论指引。通过案例分析，证实了智能技术在优化泵站系统效率、降低运维成本、提高设备可靠性等方面的综合效益，验证了智能泵站的建设模式与实施路径。未来，还需进一步突破智能感知、工业大数据、人工智能等共性技术瓶颈，建立完善智能泵站标准规范体系，推动形成可复制、可推广的智能泵站建设运营模式，为水利工程高质量发展提供科技支撑。

参考文献

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[2] 江如春,邱晓侨,周颖.浅谈精细化在大型水利泵站工程机电管理中的应用[J].中国设备工程, 2022(004):000.

[3] 张生琴.农业水利工程中泵站安全运行的规范化管理[J].新农业, 2022(5):2.

[4] 高发磊.信息化技术在电力提灌水利工程泵站的实践与应用[J].中国管理信息化, 2023, 26(21):151-154.

[5] 刘振兴.农业水利工程中高扬程提水泵站节能降耗技术研究[J].南方农机, 2023, 54(17):187-189.