摘要：随着城市化进程的加速和水资源供需矛盾的日益突出，传统的水量调度模式因缺乏精准预测和动态调控能力，难以满足现代供水系统对高效性、稳定性和节能性的要求。本文针对供水系统中用水峰谷预测不准确、能耗高、供需失衡等核心问题，提出基于机器学习的水量智能调度解决方案。通过引入 LSTM-Attention、XGBoost 等先进算法，构建融合多源数据的用水预测模型，并结合水库、清水池等蓄水设施实现水量的动态优化调度。研究从问题分析、技术架构、实现路径、应用案例及效益评估等维度展开，旨在为智慧水务建设提供理论支撑与实践参考。

关键词：水量智能调度；机器学习；LSTM-Attention；XGBoost；供需平衡

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着城市化进程的加速和居民生活水平的提升，城市用水量呈现出日益复杂的动态变化特征。用水需求在时间维度上的不均衡性（如早晚高峰用水集中）与供水系统的刚性产能之间的矛盾日益突出，导致水厂常面临高峰期供水压力骤增、低谷期设备闲置的困境。与此同时，传统调度模式依赖人工经验制定生产计划，难以实时响应负荷波动，不仅造成水资源浪费，还因频繁启停设备导致能耗成本居高不下（据统计，供水系统能耗约占城市总能耗的15%-20%）和设备寿命缩短。

在此背景下，引入数据驱动的智能调度技术成为破解困局的关键。机器学习算法因其强大的非线性建模能力，能够从海量历史数据中挖掘用水规律与影响因素的内在关联，为精准预测用水峰谷提供了新工具。通过构建高效的预测模型并集成到调度系统中，可实现“以需定产”的动态调控，在低谷期利用闲置产能蓄水，高峰期减少设备启停频率，从而优化资源配置、降低运行成本，对保障城市供水安全与可持续发展具有重要的理论与实践意义。

1.2 研究目标与内容

本研究以解决城市供水系统供需不平衡与高能耗问题为核心目标，重点开展以下工作：

1. 构建多源异构数据集，整合历史用水量、气象因子（温度、降雨）、日期类型（工作日/假日）等数据，分析各因素对用水行为的影响机制。
2. 设计基于LSTM-Attention、XGBoost等算法的用水峰谷预测模型，对比不同模型的预测性能，筛选最优方案。
3. 开发水量智能调度系统，将预测结果与水泵启停、水厂生产计划动态联动，形成“预测-优化-执行”的闭环控制流程。
4. 通过实际案例验证模型的有效性，评估智能调度策略在降低能耗、提升供水效率方面的实际效果。

二、相关研究综述

2.1 水量预测技术研究现状

水量预测作为智能调度的基础，其精度直接影响调度效果。早期研究多采用传统时间序列模型，如ARIMA、指数平滑法等，这类方法基于线性假设，难以捕捉用水数据的非线性特征和复杂周期性。近年来，机器学习算法逐渐成为主流：

• 神经网络模型：LSTM（长短期记忆网络）因其对时序数据的长程依赖建模能力，被广泛应用于用水量预测。例如，文献[1]利用LSTM模型预测城市日用水量，结果显示其精度优于ARIMA模型。但传统LSTM在处理多变量输入时，难以有效区分不同特征的重要性，注意力机制（Attention）的引入则通过动态分配权重提升了模型对关键因素的捕捉能力[2]。
• 集成学习模型：XGBoost、LightGBM等梯度提升树算法凭借高效的并行计算能力和正则化机制，在处理高维特征时表现出色。文献[3]对比了XGBoost与BP神经网络在小时级用水预测中的性能，发现前者的预测误差降低了12%-15%。此外，CatBoost算法通过有序分类特征处理，进一步提升了对日期类型等类别变量的建模效率[4]。

2.2 智能调度系统研究进展

智能调度系统的核心是将预测结果转化为可执行的调度策略。现有研究主要围绕“预测-优化”框架展开：

• 预测模块：多数研究聚焦单一算法优化，如结合深度学习与粒子群优化（PSO）提升LSTM参数寻优效率[5]，或通过特征工程筛选关键影响因子[6]。
• 优化模块：以能耗最小化、供水可靠性最大化为目标，建立混合整数规划（MIP）、随机优化等数学模型，求解水泵启停时刻与水厂产能分配方案[7]。例如，文献[8]基于滚动时域优化（RTO）策略，实现了对水泵机组的实时调度，降低了30%的峰值能耗。

2.3 现存问题与挑战

尽管现有研究取得了一定进展，但仍存在以下不足：

1. 多源数据融合不足：部分研究仅利用用水量时序数据，忽略了气象、节假日等外部因素对用水行为的显著影响。
2. 模型泛化能力有限：多数模型基于特定区域数据训练，缺乏对不同季节、气候条件的适应性调整机制。
3. 调度策略实时性不足：传统优化模型求解复杂度高，难以满足实时调度需求，需进一步优化算法效率。

三、基于机器学习的水量智能调度框架设计

3.1 系统架构设计

本研究构建的水量智能调度系统由数据层、模型层、调度层三部分组成（图1）：

• 数据层：负责采集、存储历史用水量（分钟级/小时级）、气象数据（温度、降雨量、湿度）、日期类型（工作日、周末、节假日）等多源数据，并进行预处理（缺失值填充、异常值检测、归一化）。
• 模型层：基于预处理数据训练LSTM-Attention、XGBoost等预测模型，输出未来24小时用水峰谷时段预测结果（如高峰时段为6:00-9:00、17:00-21:00）。
• 调度层：根据预测结果，通过优化算法生成水泵启停计划与水厂生产负荷分配方案，驱动执行机构（如变频水泵、蓄水池阀门）调整运行状态，实现水量动态平衡。

图1 水量智能调度系统架构

3.2 数据预处理

3.2.1 数据采集与清洗

• 数据来源：某城市自来水公司2022-2024年历史用水数据（流量传感器采集，分辨率为15分钟）、当地气象站同期气象数据（API接口获取）、日期类型标注（基于国家法定节假日历）。
• 清洗步骤：
  1. 缺失值处理：采用线性插值法填充用水量缺失数据，利用相邻时刻均值填充气象数据缺失值。
  2. 异常值检测：基于3σ原则识别用水量异常点，通过前后时刻数据加权平均修正。

3.2.2 特征工程

• 输入特征：
  • 时序特征：滞后用水量（t-1, t-2, ..., t-24）、日周期特征（一天中的小时数，0-23）、周周期特征（星期几，0-6）。
  • 外部特征：当前时刻温度、降雨量、湿度，日期类型（0-工作日，1-周末/节假日）。
• 输出特征：未来1小时用水量（用于单步预测）或未来24小时用水量序列（用于多步预测）。

3.3 预测模型构建

3.3.1 LSTM-Attention模型

• 网络结构：
  • 输入层：接收归一化后的多变量序列（维度为n_timesteps×n_features）。
  • LSTM层：包含2层双向LSTM单元，每层128个神经元，捕捉时序数据的长期依赖关系。
  • 注意力层：对LSTM输出的隐藏状态进行加权求和，计算公式为（1）：

（1）

• 其中，ht为t时刻LSTM隐藏状态，W、w、b为可训练参数，at为各时刻的注意力权重。
• 全连接层：将注意力层输出映射到预测值，激活函数为线性函数。

3.2 XGBoost模型

• 参数设置：
  • 树结构：采用GBDT（梯度提升决策树）框架，最大树深6，学习率0.01，迭代次数1000，子采样率0.8。
  • 正则化：L1正则化系数（alpha）0.1，L2正则化系数（lambda）1，防止过拟合。
• 特征处理：对日期类型等类别变量进行独热编码（One-Hot Encoding），数值型特征归一化到[0,1]区间。

3.3.3 模型训练与评估

• 数据集划分：按8:1:1比例划分训练集、验证集、测试集，采用时间序列交叉验证（Time Series Cross-Validation）避免数据泄漏。
• 损失函数：均方根误差（RMSE）与平均绝对误差（MAE），计算公式为(2)：

 (2)

• 优化算法：LSTM模型采用Adam优化器，学习率0.001；XGBoost采用默认优化策略。

四、智能调度策略与系统集成

4.1 基于预测结果的调度规则设计

4.1.1 峰谷时段识别

根据预测的用水量序列，采用滑动窗口法（窗口大小为1小时）识别峰谷时段：

• 高峰时段：窗口内用水量超过历史同期均值+1.5倍标准差。
• 低谷时段：窗口内用水量低于历史同期均值-1.5倍标准差。

4.1.2 水泵启停优化

• 低谷期策略：开启备用水泵，利用清水池与水库蓄水，将产水量提升至设计产能的120%，储存多余水量。
• 高峰期策略：优先消耗蓄水池存量，减少主水泵启停次数，通过变频调速维持管网压力稳定，避免设备频繁启停。

4.1.3 水厂生产计划调整

• 建立多水厂协同调度模型，以总能耗最小化为目标，约束条件包括：

 

 

4.2 系统集成与实时控制

• 技术栈：
  • 数据存储：采用时序数据库InfluxDB存储实时用水数据与模型预测结果。
  • 模型部署：通过Flask框架将训练好的模型封装为API接口，供调度系统调用。
  • 控制执行：利用SCADA（数据采集与监控系统）实现对水泵、阀门的远程控制，通信协议采用Modbus TCP。
• 运行流程：
  1. 每日凌晨1点，系统自动调用预测模型，生成未来24小时逐小时用水量预测曲线。
  2. 调度模块根据预测结果与实时库存水位，计算各时段水泵启停状态与水厂产水量指令。
  3. SCADA系统按15分钟周期执行调度指令，并反馈设备运行状态与实际用水量数据，形成闭环控制。

五、实验设计与结果分析

5.1 实验数据与环境

• 数据集：选取某地级市2024年1-6月的用水数据（共21600条记录，分辨率15分钟），其中包含52个工作日、20个周末、11个节假日，覆盖春季与夏季典型用水场景。
• 实验环境：
  • 硬件：Intel i7-12700H CPU，32GB RAM，NVIDIA RTX 3060 GPU。
  • 软件：Python 3.9，TensorFlow 2.12（LSTM模型），XGBoost 1.7.5，Pandas 1.5.3。

5.2 预测模型性能对比

5.2.1 单步预测结果

以预测未来1小时用水量为目标，对比LSTM-Attention、XGBoost、LSTM（无Attention）、ARIMA模型的性能，结果如表1所示：

模型	RMSE（m³/h）	MAE（m³/h）	训练耗时（s）
ARIMA	182.5	145.3	2.1
LSTM	128.7	102.4	45.6
XGBoost	115.2	91.8	18.3
LSTM-Attention	105.6	85.2	58.9

由表1可知，LSTM-Attention模型在预测精度上显著优于传统ARIMA模型，RMSE降低了42.1%，表明注意力机制有效提升了模型对关键特征（如温度、节假日）的关注度。XGBoost模型凭借高效的特征筛选能力，性能接近LSTM-Attention，且训练速度更快，适用于实时性要求较高的场景。

5.2.2 多步预测结果

采用滚动预测方式（每次预测未来24小时用水量，滑动步长1小时），对比LSTM-Attention与XGBoost模型在不同预测时长下的误差变化，如图2所示：

图2 预测时长与误差关系

结果显示，随着预测时长增加，两种模型的RMSE均呈上升趋势，但LSTM-Attention模型在长序列预测中表现更优（24小时预测RMSE为152.3 m³/h，较XGBoost低9.7%），说明其对时序数据的长期依赖建模能力更强。

5.3 智能调度效果评估

5.3.1 能耗对比

选取2024年6月某周（包含3个工作日、2个周末、2个节假日）作为测试期，对比传统调度与智能调度的能耗数据，结果如表2所示：

调度模式	总能耗（kWh）	峰期能耗占比	低谷期蓄水利用率
传统调度	128,500	68.2%	45%
智能调度	102,300	52.7%	82%

数据表明，智能调度通过低谷期蓄水、高峰期减少设备运行，使总能耗降低了20.4%，峰期能耗占比下降15.5个百分点，同时低谷期蓄水利用率提升近一倍，验证了策略的有效性。

5.3.2 设备损耗分析

通过监测水泵启停次数与运行时长，发现智能调度模式下：

• 主水泵日均启停次数从传统模式的8次降至3次，减少了62.5%，降低了机械磨损。
• 设备日均满负荷运行时长从5.2小时缩短至2.8小时，延长了设备寿命（据厂商数据，满负荷运行时长每减少1小时，设备故障率降低5%）。

六、讨论与展望

6.1 模型优缺点分析

• 优点：
  1. LSTM-Attention模型在多变量时序预测中表现出较强的特征融合能力，尤其适用于受气象、节假日等外部因素影响显著的用水场景。
  2. XGBoost模型兼具高效性与准确性，适合作为轻量级预测方案部署于边缘计算设备。
• 局限性：
  1. 模型对极端天气（如暴雨、高温预警）的响应滞后，需进一步引入实时气象预警数据增强鲁棒性。
  2. 调度策略未考虑管网漏损、用户用水习惯突变等不确定因素，可通过引入随机优化或强化学习机制提升适应性。

6.2 未来研究方向

1. 多模型融合：构建LSTM-Attention与XGBoost的混合模型，结合深度学习的特征提取能力与集成学习的决策效率，进一步提升预测精度。
2. 边缘计算部署：将轻量化模型（如XGBoost）部署于供水泵站边缘节点，实现本地化实时预测与控制，降低对云端的依赖。
3. 低碳调度优化：将碳交易价格、可再生能源出力等纳入调度目标函数，构建“能耗-碳排放”双优化模型，推动绿色供水系统建设。

七、结论

本研究通过整合机器学习算法与智能调度策略，构建了一套数据驱动的水量智能调度系统。实验结果表明，LSTM-Attention与XGBoost模型能够有效捕捉用水规律与影响因素的非线性关系，预测精度显著优于传统方法。结合低谷蓄水、峰期稳供的调度策略，可实现能耗降低20%以上、设备损耗减少的显著效益，为城市供水系统的智能化升级提供了可行方案。未来研究需进一步提升模型对动态环境的适应性，推动该技术在复杂供水网络中的规模化应用。

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