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边缘AI管网漏损管控系统

作者:上海上实龙创智能科技股份有限公司


1    目标和概述

 1.1  行业所面临的挑战

传统的供水管网漏损治理方法多以人工排查的方式 进行,存在的问题主要集中在以下几个方面:

(1)传统的管网漏损治理主要采用声波技术进行 检漏,这种方法在很长的一段时间内都发挥了显著的成 效,但从过程和方式来看,属于被动式的漏损控制方 法,对漏水点不能做到及时发现,导致泄漏时间延长和 水损增大;

(2)随着供水管网的不断扩大,人工检漏的盲目 性愈发明显,许多地方的管线探测属于监测盲区;

(3)传统检测方式不仅工作效率较低,而且也造 成了人力和物力的浪费。

1.2  主要目标

(1)实现自动化监测,人员工时节约50%;

(2)漏损率降至10%以下;

(3)治理漏损效率提高15%~20%;

(4)运行成本节约20%~30%。

1.3  总体概述

边缘AI管网漏损管控系统,该系统基于DMA分区系 统,在每个分区内构建了管网结构的数学模型,并在此基 础上建立机器学习模型,训练好的算法模型能够准确检测 漏水情况、定位漏损点,以及控制水压稳定,保持需水端 正常用水, 如图1所示。该方案与传统DMA方案相比, 成 本低、效率高、较为灵活,具有广泛的应用价值。

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图1 边缘AI管网漏损管控系统模型图 

1.4  方案功能与创新

该方案使用海燕边缘网关(上实龙创自主研发的

硬件平台)可直接部署于边缘侧。通常供水管网多布置于地下或野外,网络信号存在盲区,而本系统已直接 将EdgeStudio部署于对应每个分区内的边缘小站设备 中,巡检人员可在无网络情况下,直接通过小站Wi-Fi 实现平台登录,访问查看该区域内所有的端侧管网设备 状态、漏损情况等。

创新如下:

(1)灵活性

边缘计算的应用使本系统可轻量化部署于不同的水 务场景。

(2)分布式

继承DMA的分区系统理念,可将每个拥有边缘小 站的区域作为节点,分布式开展部署。

(3)准确性

边缘计算的低延时、低丢包率的特点,解决了信号 盲区导致的监测盲区。

(4)互补性

边缘计算是对云平台的一种技术补位,是一种边云 协同、端边联动的过程。


2    方案介绍

2.1  系统架构

近年来,边缘计算的崛起和技术的日渐成熟,开 始给各行各业带来了新的科技创新和效率提升。针对传 统的DMA分区系统,在加入边缘计算和AI算法之后, 可弥补现有技术的缺陷。改进后的系统包括端侧IoT设 备、边缘计算小站、AI算法应用、云平台/服务器等, 如图2所示。

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图2 系统架构图

2.2  硬件平台

边缘侧的硬件平台使用上实龙创自主研发的海燕边 缘网关,该硬件平台的详细功能如下:

(1)网关设计标准为工业级计算机使用标准,设 备所有器件选型为工业级标准。

工作环境: 温度-20℃~+70℃,湿度20%~90% 无凝露

储运环境: 温度-40℃~+80℃,湿度15%~95% 无凝露

(2)电磁兼容EMC的各项指标达Class A级工业 级标准。电源接口达到电源防护GB/T 17626.5-2008 标准4级(4KV)8/20μs雷击测试;抗脉冲群保护;抗 静电:±15kV Human Body Model;±15kV IEC 1000-4-2 Air Discharge。

(3)设备平均无故障工作时间(MTBF)不低于 100,000小时。

(4)外壳防护等级要达到IP30,能够防止直径大 于2.5mm的固体外物侵入。外壳和系统安全隔离。

(5) 网关内部集成实时时钟,板载1个CR2032电 池(可以使用3年),以确保断电时,系统时间不丢失。

(6)网关有2个100M/10M以太网接口支持AUTO MDI/MDIX双级抗雷防护;支持GB/T 17626.5-2008 标准中10/700μs测试的3级2kV防护; ±15kV Human Body Model;±15kV IEC 1000-4-2 Air Discharge能 够接入不同的网段,可以做到内网与外网的完全隔离。

(7) 网 关 有 4 × R S 4 8 5 接 口 , 支 持 G B / T 17626.5-2008标准中10/700μs测试的最高等级4kV 防护、±15kV Human Body Model、±15kV IEC 1000-4-2 Air Discharge。从协议要求的角度理论上可 以接入124个从设备。

(8)网关可外接大容量存储,容量最多支持 128GB。

硬件产品外观如图3所示。

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图3 硬件产品外观


2.3  软件平台

边缘AI管网漏损管控系统使用的海燕边缘网关,搭载了上实龙创自主研发的EdgeStudio软件平台,该平台是基于图形节点和流程的快速开发平台,采用可视化编程方法,将预定义的代码块连接起来执行任务。

连接的节点,通常是输入节点、处理节点和输出节点的组合,当它们连接在一起的时候,构成一个“流”(Flows),与传统的程序开发工具相比,它更好地适应物联场景。可以与JavaScript和Node.js、C语言混合开发使用。

EdgeStudio是基于图形用户界面的设备数据采集控制开发工具。支持拖拽式的操作,交互式的设计器,帮助用户无门槛零编程地开发。可搭载公网和本地的多种数据源,减少数据清洗和变形工作,同时支持自定义协议开发、函数计算能力、数据库使用能力等,满足各类复杂业务需求。具体编程界面如图4所示。

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图4 编程界面

同时软件平台还具有以下特点:

(1)多重看门狗检测机制,确保设备不死机;软硬件多级检测,确保不掉线。

(2)龙创IoT基干平台能够对所有在基干平台上注册过的网关进行远程管理、远程编辑、数据实时查看、固件远程升级和远程排查故障。

(3)支持多终端接入;支持客户端功能;支持DHCP server、DHCP客户端; IP与MAC地址绑定;DDNS、NAT、DMZ主机、QoS、流量统计,支持TCP/IP、UDP、TFTP、HTTP等多种网络协议。

(4)网关兼容多种主流工业实时以太网协议和工业总线协议,支持Modbus TCP、Modbus RTU、OPC UA、KNX IP、BACnet IP等协议;支持SPI防火墙、VPN穿越、访问控制;支持自定义策略;支持在线链路检测,断线自动重连;支持设备运行软硬件自检技术,运行故障自修复;支持系统状态、网络连接状态、路由状态查询;支持Telnet、Web、SSH配置方式;支 持OTA升级、本地系统日志、远程日志、串口输出日志。


2.4  安全防护

海燕边缘网关将UFW网络安全管理服务应用到边 缘网关产品,可以根据客户的定制化需求在网关启动时 对网络安全端口进行配置。主要但不限于以下功能:

(1) 允许经过授权的IP访问网关产品的固定端 口,并且可以在开机脚本里灵活添加;

(2)解决边缘网关被其他非法用户进行端口扫 描、远程登录篡改数据程序、非法的网络可用性检查等 非法操作。


3    代表性及推广价值

3.1  应用情况及效果

该部分针对上海市某自来水公司对街道社区供水改 造数据进行计算分析。自来水公司的供水改造项目的实 施成本主要分为实施成本及运营成本,实施成本分为建 设成本以及信息系统建设成本。成本投入如表1所示。

表1 自来水公司的供水改造项目成本投入表

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图5为施工前后每年维修供水设施支出费用及漏损 水经济损失柱形图,可以看出使用边缘AI漏损管控系统 后,每年的供水管道维修费用逐年递减。

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图5 施工前后每年维修供水设施支出费用及漏损水经济损失柱形图


为了验证边缘AI漏损管控系统的经济效益和有效 性,对网上2014~2017年暗漏数据进行了详细的统计, 并使用漏点流量测算公式中的容积法进行了漏水量的估 算:假设该街道社区供水主管直径为DN=200mm, 生 活给水管道水流速度2m/s(根据GB 50015《建筑给排 水设计规范》)计算:

供水总量=(200/2)²×π×2×10-6=0.0628(m³/s)

泄漏量=供水总量×漏损率(漏损率按15%计算) =0.0628×0.15=0.00942(m³/s)

如按上海目前平均水价6元/m³,该街道社区全年 因漏损水造成的直接经济损失为:

0.00942×60×60×24×365×6=1,782,414(元)

边缘AI漏损管控系统后,漏损率可降至10%,则 每年可减少的经济损失为:

0.0628×0.05×60×60×24×365×6=594,138(元)

一套适合该街道社区的边缘AI漏损管控系统需花 费2,300,000元,整体的投资只需4年不到的时间即可收 回所有成本。

3.2  社会价值

目前地球水资源的现状

(1)水是地球上所有生命的重要来源;

(2)地球有71%的面积为水所覆盖,但只有不到 1%的淡水可为人类直接利用;

(3)有超过40%的世界人口面临生活严重缺水的 状态,且该数据仍在增长。——以上数据来源:《世界 水发展报告》

(4) 无收益水量(Non-Revenue Water, NRW),是指由漏损、窃水、缺乏计量和运营效率低 下等导致的淡水资源浪费的量。据IWA国际水协会数 据,世界上每天约有3.46亿立方米的饮用水在输送给用 户过程中未产生收益,每年因NRW产生的总成本保守 估计为140亿美元。特别是在一些发展中国家,漏损的 水量占供水量的50%~60%。如果有更好的办法,能节 省下一半的漏损水量,就意味着可满足1亿人口的用水 需求量。

利用边缘AI漏损管控系统,减少无收益水量,可 以提高水综合利用率,降低能耗,实现绿色环保的水 利用系统。为全球水资源的保护贡献一份力量,造福 全人类。


来源 | 《自动化博览》2022年第二期暨《边缘计算2022专辑》




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