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智慧水务项目技术方案

1. 项目概述

1.1 项目背景

随着城市供水、排水、污水处理、管网运维、客户服务和防汛调度等业务数字化程度不断提高，水务企业面临系统多源异构、数据标准不统一、业务流程割裂、运维响应滞后、漏损控制难度大等问题。传统信息化系统多以部门或业务条线建设为主，SCADA、GIS、营收、工单、视频、IoT 监测、工程管理等系统独立运行，难以形成覆盖“源—厂—网—户—河”的全业务数据闭环。

本项目拟建设智慧水务平台，通过统一数据中台、统一主数据编码、统一数据质量规则、统一应用服务能力和统一运维管理体系，提升水务生产调度、管网运维、客户服务、工程管理和应急指挥能力。

1.2 建设目标

建立统一智慧水务数据中台，实现多源数据接入、治理、共享和服务；

建立主数据编码体系，统一水厂、泵站、管线、阀门、监测点、水表、用户等对象编码；

建立数据质量规则库，实现压力、流量、水质、水量、营收等数据自动校验与闭环治理；

构建智慧生产、智慧管网、智慧营销、智慧运维、防汛排涝等典型应用场景；

建立软件过程管理和运维管理体系，提升项目交付质量、系统稳定性和持续改进能力；

满足信息安全、等保合规和数据安全管理要求。

1.3 建设范围

项目建设范围包括：

数据接入层建设；

数据中台建设；

主数据管理建设；

数据质量管理建设；

应用服务层建设；

智慧水务典型应用建设；

运维与安全体系建设；

软件过程能力建设。

1.4 建设原则

统筹规划、分步实施；

一数一源、一物一码；

标准先行、数据驱动；

云边协同、实时可靠；

安全可控、持续演进；

可管、可用、可运维、可评估。

2. 总体技术架构

2.1 总体架构

智慧水务平台采用“感知接入—数据存储—数据计算—数据治理—数据服务—业务应用—安全与运维”的分层架构。

2.2 部署架构

平台可采用集中部署或云边协同部署模式：

水厂、泵站、排水泵站等现场侧部署边缘网关，负责协议采集、数据缓存和本地告警；

数据中心或云平台部署数据中台、应用服务和运维管理平台；

调度中心、客服中心、工程管理部门通过 PC 端、移动端和大屏访问系统；

重要系统建议采用双机热备、集群部署和异地备份策略。

3. 数据接入方案

3.1 接入对象

平台需接入以下主要数据源：

水厂生产数据：进出水流量、压力、液位、水质、能耗、设备状态；

泵站运行数据：启停状态、电流电压、流量、压力、故障信号；

管网监测数据：压力、流量、水质、噪声、阀门状态；

智能水表数据：居民表、大用户表、DMA 总表远传读数；

GIS 管网数据：管线、阀门、水表、监测点、分区边界；

营收系统数据：用户档案、抄表记录、计费信息、缴费记录；

工单系统数据：巡检、维修、抢修、投诉处理；

视频数据：泵房、水厂、河道、积水点、重点设施；

外部数据：气象、环保、政务、应急预警信息。

3.2 接入方式

新增设备应采用标准化接入插件机制，避免每接入一种设备都改造平台核心代码。

4. 数据中台建设方案

4.1 数据中台定位

数据中台是智慧水务平台的“数据底座”，负责将分散在各业务系统中的数据进行汇聚、清洗、融合、建模、治理和服务化输出，为生产调度、管网运维、客户服务和应急指挥提供统一数据能力。

4.2 数据存储设计

时序数据建议采用分级存储策略：秒级原始数据短期保留，分钟级、小时级、天级聚合数据长期保留，以兼顾查询性能和存储成本。

4.3 数据计算设计

实时计算：用于压力异常、爆管预警、水质告警、泵站联动、DMA 水量平衡；

离线计算：用于供水量统计、产销差分析、能耗分析、水质达标率统计；

AI 计算：用于漏损预测、需水量预测、设备故障预警、异常用水识别。

视频 AI 建议优先在边缘侧完成识别，平台侧只接收结构化告警结果，降低带宽和存储压力。

4.4 数据服务设计

数据中台应对外提供以下服务能力：

设备查询服务；

实时数据查询服务；

历史趋势查询服务；

指标统计服务；

告警订阅服务；

工单联动服务；

地图空间查询服务；

模型预测服务；

报表导出服务。

所有服务需进行权限控制、访问审计和流量限制，防止高并发调用影响平台稳定性。

5. 主数据编码方案

5.1 设计原则

主数据编码应遵循：

一数一源；

一物一码；

分类码 + 实例码；

稳定可扩展；

可校验；

与 GIS、SCADA、营收、工单系统保持一致。

5.2 编码结构

推荐采用以下编码结构：分类码 + 行政区划码 + 实例码 + 校验码

示例：SW02 370602 00000001 5

表示某行政区内第 1 座供水水厂。

5.3 主要对象编码规则

5.4 主数据管理要求

每个对象只允许一个主数据编码；

编码生成后原则上不变更；

对象报废、更换、迁移时应更新状态并保留历史；

GIS、SCADA、营收、工单系统必须使用统一编码；

编码变更需审批、留痕、可追溯。

6. 数据质量规则库方案

6.1 质量规则分类

数据质量规则分为六类：

完整性；

准确性；

一致性；

及时性；

连续性；

业务合理性。

6.2 通用质量规则

6.3 压力数据质量规则

量程校验：压力不在设备量程范围内判为异常；

物理合理性：压力超出管网合理区间时告警；

跳变检测：短时间内压力变化率超过阈值时标记；

死值检测：长时间数值不变时检查传感器状态；

缺失检测：连续无数据超过阈值时触发告警；

空间一致性：相邻测点压力差异过大时结合 GIS 校核。

6.4 流量数据质量规则

负流量检查：不允许出现负流量时标记异常；

零流量检查：运行状态下长期零流量需核查；

突增突降：瞬时流量偏离历史均值过多时告警；

累计量比对：总表与分表累计量偏差超限需核查；

夜间最小流量：夜间流量异常偏高时提示漏损风险；

DMA 水量平衡：进水量与售水量偏差过大时触发分析。

6.5 水质数据质量规则

范围校验：pH、浊度、余氯等超出合理范围时告警；

波动检测：短时间内剧烈跳变需结合工艺判断；

多指标联动：单一指标异常但关联指标无响应时提示设备故障；

历史对比：明显偏离历史同期水平时标记；

站点比对：上下游或邻近站点差异过大时核查；

设备状态关联：结合校准、维护、采样状态判断。

6.6 水表与营收数据质量规则

用水突增：日用水量明显高于历史均值时提醒；

长期零走字：水表运行但长期无读数时核查；

夜间持续用水：夜间流量持续偏高时提示漏水风险；

远传缺失：连续多日无上传时检查通信模块；

抄表差异：远传读数与现场抄表差异过大时复核；

反流报警：出现负向流量时检查安装方向或管网状态。

6.7 数据质量闭环

数据质量管理应形成闭环：

自动检测；

分级告警；

工单派发；

原因归集；

整改验证；

质量评分；

持续优化。

平台应按部门、水厂、分区、设备类型统计完整率、准确率、及时率和异常处理率。

7. 业务应用方案

7.1 智慧生产

水厂工艺监控；

进出水水质监测；

能耗分析；

智能加药辅助；

设备运行状态管理；

生产日报、月报自动生成。

7.2 智慧管网

管网压力监测；

流量监测；

DMA 分区管理；

夜间最小流量分析；

产销差分析；

爆管预警；

关阀分析；

漏损辅助定位。

7.3 智慧营销

智能抄表；

异常用水识别；

用户服务管理；

大用户用水分析；

远传表计运维管理；

水费异常核查。

7.4 智慧运维

设备台账管理；

巡检计划管理；

故障工单管理；

抢修指挥；

备品备件管理；

运维绩效考核。

7.5 防汛排涝

雨量监测；

河道水位监测；

积水点监测；

泵站联动调度；

预警信息发布；

应急指挥辅助。

7.6 决策驾驶舱

供水量趋势；

产销差分析；

水质达标率；

能耗分析；

工单处理效率；

漏损控制成效；

设备健康状态。

8. 软件过程能力建设方案

8.1 建设目标

本项目软件过程能力建设参照《软件过程能力成熟度模型》GB/T 45989-2025，围绕战略与治理、开发与交付、管理与支持、组织保障四个能力域，提升智慧水务平台的交付质量、运维效率和持续改进能力。

8.2 能力域建设内容

8.3 需求与设计管理

建立需求台账，覆盖水厂、管网、客服、工程、防汛等业务；

需求变更必须评审、记录和影响分析；

数据中台、IoT 接入、GIS 服务、API 服务应形成架构设计文档；

接口设计应明确字段、频率、权限、错误码和版本管理。

8.4 开发与测试管理

建立代码管理规范，包括分支管理、代码评审、版本发布；

关键功能应具备单元测试、集成测试和回归测试；

压力告警、水质预警、工单流转、报表统计应形成测试用例；

上线前必须完成功能测试、性能测试、安全测试和验收测试。

8.5 配置与发布管理

所有配置项应纳入版本管理；

数据库脚本、接口配置、规则配置应可追溯；

生产环境发布需经过审批；

重大版本发布应具备回滚方案。

8.6 质量与风险管理

平台应建立以下量化指标：

需求变更率；

缺陷密度；

测试通过率；

上线失败率；

平均故障恢复时间；

数据质量完整率；

数据质量准确率；

告警处置及时率。

风险管理的重点包括：

IoT 设备离线；

数据质量异常；

接口变更；

网络安全事件；

关键人员变动；

第三方系统不可用。

8.7 过程资产沉淀

项目应沉淀以下资产：

数据标准文档；

主数据编码规则；

数据质量规则库；

接口规范；

测试用例库；

部署手册；

运维手册；

培训课件；

常见问题库。

9. 运维与安全体系

9.1 运维体系

建立 7×24 小时监控机制；

对服务器、数据库、中间件、接口、设备在线率进行监控；

建立事件、问题、变更、配置管理流程；

建立巡检计划，定期检查平台运行状态；

建立备份恢复机制，定期开展恢复演练。

9.2 安全体系

建立用户权限分级管理；

重要操作留痕审计；

敏感数据脱敏处理；

接口访问鉴权；

网络访问控制；

日志集中管理；

满足等保合规要求。

9.3 数据安全管理

明确数据分类分级；

明确数据所有权和使用权限；

建立数据共享审批机制；

建立数据导出审计机制；

建立数据备份和恢复策略；

建立数据泄露应急处置机制。

10. 实施计划

10.1 阶段划分

10.2 关键里程碑

完成需求确认；

完成主数据编码规则发布；

完成数据中台部署；

完成主要系统接入；

完成数据质量规则库上线；

完成典型应用上线；

完成试运行；

完成项目验收。

11. 验收标准

11.1 功能验收

主要业务功能按需求规格实现；

数据接入、治理、服务、应用功能可用；

主数据编码规则落地执行；

数据质量规则可配置、可执行、可告警；

报表、地图、告警、工单等功能运行正常。

11.2 性能验收

系统响应时间满足约定指标；

并发访问满足约定要求；

数据接入延迟满足实时性要求；

告警生成与推送满足时效要求；

平台连续稳定运行达到约定周期。

11.3 数据质量验收

关键数据完整率达到约定指标；

关键数据准确率达到约定指标；

数据及时率达到约定指标；

异常数据可被自动识别并生成工单；

数据质量问题可追溯、可整改、可复核。

11.4 安全验收

权限控制有效；

操作审计完整；

日志留存符合约定要求；

备份恢复测试通过；

安全漏洞按约定完成整改。

11.5 文档验收

项目应提交以下文档：

需求规格说明书；

总体设计方案；

详细设计方案；

数据库设计文档；

接口设计文档；

主数据编码规则文档；

数据质量规则库文档；

测试报告；

安全测试报告；

用户手册；

运维手册；

培训记录；

验收报告。

12. 交付物清单

| 类别 | 交付物 | 用途