浅谈DMA分区漏损管理6:LMS全域整合与漏损控制【腾越科技】
一个重要趋势是构建覆盖整个供水管网的综合性平台,而非只是局限于DMA(独立计量区域)。通过更深层次的数据整合,真正打破业务壁垒。支持多层级分区管理(如大区、二级分区等),形成嵌套结构,更符合大型水务企业实际组织架构和内部考核需求,将管理目标与责任层层落实。比如专门的大用户管理模块,主要就是监控那些用水量特别大而且通常装了远传水表的大客户,分析数据上传质量、流量模式有没有异常、抄表准确性高不高、甚至水表选型合理性。
一个好的LMS(漏损控制系统)必须包含全面的仪表资产管理和数据治理功能。不只是记录水表信息,更要提供数据补录、数据清洗、异常数据模拟等工具,处理现实中普遍存在的传感器数据缺失、异常问题,确保后续分析可靠性。最具变革性的应该还是人工智能应用: 利用AI算法预测流量异常,基于模型实现爆管监控甚至提前预警,自动进行报警判断和智能诊断,给出处理建议。这极大降低了对人员专业能力的要求,显著提高响应效率,是从被动监测向主动预测和智能分析的飞跃。还有易用性方面:现在手机移动端支持已成标配, 管理人员和外勤人员在外可以随时随地查看报警、处理工单、浏览地图和分析数据,大幅提升系统实用性和现场效率。
接着算法的本土化非常重要: 基于本地积累的数据和实践经验,开发或优化更适合当地管网特性和环境的算法。例如:更精准的本地夜间合理用水量模型、针对本地情况的多角度漏损评估方法(存量、新增漏失,考虑压力影响的物理漏失率)、根据抄表日期修正营销数据等。这些本土化算法比通用算法更能准确反映实际情况。一个先进的LMS,是在IWA坚实理论基础之上,通过更广泛的数据整合、更深入的智能分析以及更贴合实际操作的扩展功能,将漏损管理提升到全新水平。它不只是工具箱,更是管理模式的进化。它为供水企业提供了强大武器,实现持续漏损控制并显著提升运营效率,将海量沉睡数据转化为驱动决策的洞察力。在全球水资源紧张、基础设施老化的背景下,这对于保障供水安全和节约水资源至关重要。
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