浅析泵站自动化技术的发展趋势

摘要：基于泵站对我国水利及水务事业的重要性，文章以城市供水行业大型泵站为对象，分析了泵站自动化技术 发展现状，结合泵站自动化技术的发展需求，从管控一体化、系统自诊断、运行信息实时化管理等方面展望了泵 站自动化技术的发展趋势。

关键词：大型输配水泵站；自动化技术；城市供水；管控一体化；运行信息管理

0 前言

大型输配水泵站是我国城市供水行业重要的工程设施，是输供水的动力来源，承担着为城市及地区供水的重任，随着科学技术的飞速发展，我国大型供水泵站自动化技术也已经初步实现了集散控制，并向着测量、控制、管理一体化方向发展。

1 泵站自动化技术的发展现状

1.1 数据采集和处理技术

数据采集和处理技术是整个泵站信息化系统的基础，主要承担着泵站信息的采集和数据处理功能。通过现场控制单元来采集泵站日常运行过程中的各类电气量信息（电压、电流、功率等）、非电气量信息（测点的温度、压力、流量等）、状态量信息（机组的工作及检修状态等）、开关量信息（主变及线路的投退、机泵的启停、排水泵和风机等附属设备的控制等）、继电保护信息（各类继电保护的动作情况），采集信息后经过数据处理和逻辑判断，对设备进行控制并输出相应的告警信息。

目前，在监控信息化方面，新建的泵站都配备了计算机监控系统，基本实现了先进的视频监控技术，同时结合包括Wincc、intouch等在内的众多国际品牌计算机监控软件及网络等共同完成泵站监控系统架构。

1.2 运行调度技术

运行调度系统是泵站自动化的“神经”，能够根据泵站实际运行情况来进行实时调度。在满足泵站扬程与流量的前提下，寻找较优的运行方式，在成本较优的情况下实现泵站效益的较大化。运行调度系统通过计算机技术建立泵站控制对象模型，包括泵机经济运行模型、泵站调度管理模型等，并结合效率、成本、流量等相关约束条件，根据目标函数实施优化控制、科学调度，通过对数学模型求解选择较优的机组联合运行模式，确定不同时段、不同流量的较优运行状态，实现泵站的高效、优质、经济运行。

目前，在运行调度方面，供水泵站都基本实现了不同水平的半自动化，数据通信已经实现“四遥”，有些大中型泵站可以达到以机待人、少人值守，甚至无人值守的自动化水平。

1.3 运行信息管理技术

泵站在运行中将产生大量信息，做好运行信息管理是泵站自动化的基础。泵站实时运行信息管理包括实时数据采集和显示、历史数据综合统计、泵站运行数据管理三大环节。其中实时数据采集主要包括泵站压力、流量、水位等信息，能够通过这些数据进行泵站可靠性分析，一旦发现异常能够实时报警。数据信息综合统计主要监测和存储历史数据，包括设备操作记录、故障录波等，便于进行统计、查询和故障回溯。泵站运行数据管理主要包括泵站设备的配置维护和监测数据库维护，为泵站正常运行提供数据和平台支撑。

随着计算机信息技术、数据库技术、现场总线技术等的发展，很多泵站已经建设了光纤环网形式的站级测控局域网，实现了泵站数据的高速采集，并与上级信息中心可靠地联网，进行统一的运行信息管理。

2 泵站自动化技术的发展需求

2.1 功能需求

（1）基本功能：泵站自动化技术发展的较低层次需求，主要包括泵机控制、异常报警、数据采集、

办公自动化等，目前已经实现。

（2）高级功能：包括泵站自动化系统的自调节、自诊断、自恢复功能，基于SQL Server与Visual Studio等数据库开发平台，构建更适合泵站自动化的信息管理系统。

2.2 性能需求

（1）可靠性：泵站自动化水平与供水安全息息相关，泵站可靠性包括系统的稳定性、鲁棒性、抗干

扰性、防误操作能力、短时故障恢复能力等。

（2）适用性：泵站运行具有自身的特殊性，自动化系统的运行必须能够适应泵站运行的实际情况，

为泵站开展水情测报、调度计划、供水计量、信息管理等业务服务。

（3）节能性：泵站运行优化以低能耗、供水效率高为目标，因此，自动化系统应该在运行时

间、启机次数、工艺选择、算法优化等方面加强研究，提升节能性。

3 泵站自动化技术的发展趋势

基于上文对泵站自动化技术的发展现状和需求的分析，结合泵站自动化技术的发展情况，将泵站自动化技术的发展趋势总结如下：

3.1 测量、控制、管理一体化

高速发展的科学技术为泵站自动化的业务集成提供了良好条件，嵌入式智能控制器以及集PLC、HMI、I/O 及通信于一体的“显触控一体化”OCS控制器等技术不断出现，泵站自动化朝着测量、控制、管理的一体化方向发展，新型的综合自动化监控系统在能够测量与控制泵站内关键机电设备的同时，还能够以多泵站整体运行较优为目的进行调度优化，集成泵站工作各个环节，将信号采集、设备控制、远程监控、调度优化、运行管理进行一体化管理。

3.2 自诊断功能不断完善

响应泵站自动化技术发展的高级功能和可靠性需求，新型的泵站自动化应不断完善自诊断功能，实现智能故障诊断和自愈控制。目前，我国正在进行大规模的大中型泵站升级与改造工作，BP神经网络、模糊运算、频谱分析、状态检修、多信息融合等新技术将不断应用于泵站故障诊断领域，提升泵站自动化的人机协作水平，推动泵站管理系统向自动化和智能化方向不断发展，从简单的数据监测向故障诊断、智能分析、专家会诊等深层次应用转变。

3.3 运行信息实时化管理

运行信息的实时化管理有助于更加便捷、高效地掌握泵站运行情况，进行科学决策，辅助泵站管理。未来泵站运行信息的实时化将能够实现泵站运行实时监测、新卫星云图实时接收、实时在线巡视、设备状态实时上送，基于实时性平台实现数据信息多方共享，数据中心和各个子站之间以专线接入，泵站检测库、水情库、设备库、决策支持库等数据库集成管理、专人维护。

审核编辑黄宇