新技術(shù)的普及應用給改變了人們的思維方式和處事習慣，改變了經(jīng)濟發(fā)展的模式，同樣也改變了供水這個(gè)歷史悠久的傳統行業(yè)的運行方式。其中供水廠(chǎng)作為供水企業(yè)的主要產(chǎn)品生產(chǎn)端也同樣面臨著(zhù)新技術(shù)的機遇和挑戰。水廠(chǎng)傳統的SCADA系統已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足數字化技術(shù)時(shí)代的需求，因此，需要有一個(gè)適應時(shí)代發(fā)展的新的控制及信息系統體系。

本文將從供水廠(chǎng)傳統自控及SCADA系統面臨的問(wèn)題出發(fā)，以某水廠(chǎng)的控制及信息系統為藍本，初步提出一個(gè)滿(mǎn)足時(shí)代發(fā)展需求的供水廠(chǎng)的數據倉庫的設計方案。

傳統的SCADA系統曾廣泛的應用于工業(yè)控制領(lǐng)域，尤其是在供水領(lǐng)域。在供水廠(chǎng)SCADA系統占據著(zhù)主導地位，它控制著(zhù)供水廠(chǎng)的各個(gè)生產(chǎn)工藝，管理者的生產(chǎn)意圖通過(guò)它來(lái)實(shí)現。它是供水廠(chǎng)的核心中樞系統。

傳統SCADA系統在結構上分為上位機和下位機兩個(gè)部分。上位機主要由軟件構成，一般由人機交互界面（一般由組態(tài)軟件實(shí)現）、數據庫（一般由組態(tài)自帶數據庫或商用關(guān)系型數據庫來(lái)實(shí)現）、簡(jiǎn)單的分析系統（一般由簡(jiǎn)單自動(dòng)報表系統來(lái)實(shí)現。）上位機的硬件載體一般由服務(wù)器和工程師、操作員電腦組成。服務(wù)器主要承載組態(tài)軟件和分析系統的服務(wù)端和數據庫。工程師、操作員電腦主要承載組態(tài)軟件和分析系統的客戶(hù)端。硬件載體一般為常規物理機。

下位機主要由PLC站組成。每個(gè)PLC主站作為一個(gè)獨立的控制單元，負責某個(gè)生產(chǎn)工藝或者是工藝車(chē)間的自動(dòng)控制。PLC主站下連接PLC子站或者是相關(guān)在線(xiàn)儀表。這些子站和在線(xiàn)儀表同PLC主站通過(guò)現場(chǎng)總線(xiàn)實(shí)現通信。

上位機和下位機之間一般通過(guò)以太環(huán)網(wǎng)實(shí)現通信。

一般的供水廠(chǎng)除了SCADA系統外還有安防、監控、巡檢等輔助性信息系統一同構建成現代供水廠(chǎng)的常規信息系統體系。在這樣的體系下存在以下問(wèn)題：

(1）系統相對孤立

在現有的體系下，各PLC主站本質(zhì)上是一個(gè)個(gè)單獨的控制系統，各PLC主站之間只有必須的數據通信，缺少完整的前饋、反饋控制鏈，使得整個(gè)供水廠(chǎng)的控制系統變成了獨立工藝的簡(jiǎn)單組合。這樣的控制體系讓供水生產(chǎn)工藝變成半自動(dòng)化，部分代替人工運轉是沒(méi)有問(wèn)題的，但是如果要提高效率或者實(shí)現全自動(dòng)化是有缺陷的。這使得供水廠(chǎng)的控制系統只停留在自動(dòng)階段，還遠遠達不到智能階段。

(2）缺乏數據沉淀

供水廠(chǎng)在運營(yíng)過(guò)程中每時(shí)每刻都在產(chǎn)生大量的、高價(jià)值的數據。傳統的SCADA系統對這樣的數據并不重視。大量的生產(chǎn)指標數據僅僅作為監控之用，即用即拋。即使是作為歷史曲線(xiàn)或者生成報表存儲下來(lái)，因為數據保存形式和顆粒度的原因，使得這些數據的價(jià)值大幅下跌。同時(shí)，由于缺乏數據的有效存儲，使得后期數據分享的成本也大幅上升。

(3）管理受限

傳統的SCADA系統的最大優(yōu)勢就是控制，但是對于決策分析是極大的弱點(diǎn)。管理著(zhù)無(wú)論是工藝優(yōu)化，效率提升還是輔助決策都顯得心有余而力不足。在這樣的信息化環(huán)境下，讓管理者的管理能力受到了大幅的限制。

以上這些問(wèn)題大大的限制了現代化供水廠(chǎng)技術(shù)的發(fā)展；同時(shí)也是供水廠(chǎng)控制技術(shù)以及生產(chǎn)工藝發(fā)展的瓶頸。要解決這些問(wèn)題，一種新的控制和信息系統體系是十分必要的。

傳統SACDA系統存在的一系列問(wèn)題本質(zhì)上是數據的問(wèn)題。由于傳統SCADA系統的關(guān)注面是控制而非數據，所以在SCADA系統整體設計的時(shí)候弱化了數據的環(huán)節。很多的SACDA系統在設計的時(shí)候甚至根本沒(méi)有獨立的數據庫系統。因為在很多SCADA系統的軟件中自帶了一部分輕量級的數據庫，比如組態(tài)軟件。但是這些軟件自帶的數據庫系統僅僅只能滿(mǎn)足一些基本的數據需求，如果要有效的利用數據，這些系統的功能遠遠無(wú)法滿(mǎn)足。因此，一個(gè)數據管理系統就顯得十分必要。

一個(gè)設計合理的水廠(chǎng)級的數據倉庫對于供水廠(chǎng)來(lái)說(shuō)是最佳的選擇。它既能解決傳統SCADA系統的一些弊端，也能為大幅提升供水廠(chǎng)的管理和生產(chǎn)效率。

要設計一個(gè)合理的水廠(chǎng)級的數據倉庫，應該滿(mǎn)足以下原則：

(1）供水廠(chǎng)必須以數據為驅動(dòng)

這不僅僅是一個(gè)技術(shù)上的問(wèn)題，更重要的是一個(gè)管理上的問(wèn)題，是一個(gè)管理思維的問(wèn)題。如果管理者無(wú)法樹(shù)立以數據為驅動(dòng)的思維，那么信息化系統的推進(jìn)將會(huì )十分困難，其功能的發(fā)揮也會(huì )微乎其微。以數據為驅動(dòng)的管理者一定要重視數據，要了解數據的重要性，明白數據是生產(chǎn)狀況的真實(shí)體現，同時(shí)也隱含著(zhù)未被發(fā)現的生產(chǎn)和管理的知識和規律。

(2）必須能夠解決信息孤島的問(wèn)題

供水廠(chǎng)本質(zhì)上也是一個(gè)綜合性的信息系統的匯集地。除了SCADA系統還有許多安防、巡檢、工單管理、視頻監控、報表處理、設備管理等系統，這些系統基本上互相獨立，只有部分系統之間會(huì )有簡(jiǎn)單的數據交互，但是對于整個(gè)供水廠(chǎng)來(lái)說(shuō)，他們都是信息孤島。因此數據倉庫的作用之一就是要從數據流上將這些系統進(jìn)行融合打通。

(3）必須具備數據共享的功能

數據共享是時(shí)代發(fā)展的必由之路。無(wú)論是企業(yè)內部各個(gè)供水廠(chǎng)之間的數據共享還是面對政府相關(guān)部門(mén)或者是面向公眾的數據開(kāi)放是必然趨勢。目前，國內有很多省市區等各級政府都建立了相關(guān)的數據管理部門(mén)，對數據共享開(kāi)發(fā)都有一定的標準和要求。在設計數據倉庫的時(shí)候必須充分考慮到這一點(diǎn)。

(4）必須具備商業(yè)智能系統的應用條件

商業(yè)智能系統（BI）可以有效的實(shí)現生產(chǎn)數據和指標的展示、下鉆、分析，從而輔助管理者找出生產(chǎn)的關(guān)鍵所在。是提升生產(chǎn)和管理效率的一種實(shí)用性工具。商業(yè)智能系統（BI）具備靈活的數據展示和中度的數據分析功能。不同于組態(tài)軟件的生產(chǎn)工藝監控，它更注重利用數據可視化技術(shù)對不同系統進(jìn)行融合性展示。如果數據倉庫建立不合理，上層的商業(yè)智能系統（BI）將無(wú)法建設。

(5）必須具備人工智能分析的數據基礎

隨著(zhù)人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，在工業(yè)控制領(lǐng)域基于機器學(xué)習的決策算法已經(jīng)普遍應用。這將實(shí)現某些決策的自動(dòng)化，同時(shí)可以以數據的形式固化各類(lèi)生產(chǎn)經(jīng)驗。但是，有效的數據依然是人工智能分析的前提，數據倉庫就成了人工智能分析的基石所在。

基于以上的設計原則和思路，設計出了一套適用于供水廠(chǎng)的廠(chǎng)級數據倉庫系統，并實(shí)驗性的應用于某供水系統，取得了一定的成效。如圖1所示。

圖1 數據倉庫組成圖  下載原圖

該數據倉庫主要由以下部分組成：

(1）數據標準

首先必須建立一整套數據規范和標準。由于存在于各個(gè)系統中的數據標準和定義不一，無(wú)法直接調用都這抽取，必須事先設計一整套的規范和標準用于數據的標準化轉換。主要的標準可以包含以下部分，供水廠(chǎng)信息自控系統的編碼標準、供水廠(chǎng)信息自控系統的主數據標準、供水廠(chǎng)信息自控系統的專(zhuān)題數據模型標準、供水廠(chǎng)主要數據指標標準等相關(guān)內。

(2）主數據管理體系

該體系的構建可以提高數據的可用性，實(shí)現數據資產(chǎn)的增值和易用性。關(guān)鍵是可以減低系統建設和維護成本、確保關(guān)鍵數據的唯一性、一致性、準確性、提高數據質(zhì)量，也是供水廠(chǎng)信息自控系統的主數據標準的落地體系。該系統出了相關(guān)標準和體系外還包括供水廠(chǎng)主數據管理系統的建設、統一的主數據代碼庫的設計、主數據集成分發(fā)接口的設計等內容。

(3）數據質(zhì)量管理體系

該體系主要負責數據質(zhì)量的檢驗和管理，支持對目標數據設置相關(guān)檢驗規則，可以在數據處理環(huán)節做供水廠(chǎng)的數據質(zhì)量檢驗。對數據的完整性、有效性、正確性、唯一性、及時(shí)性、合理性等進(jìn)行檢驗，并對問(wèn)題進(jìn)行跟蹤和處理。

(4）數據存儲平臺

數據存儲平臺是面向主體的、集成的、面向廠(chǎng)級的數據存儲，其內容是依據供水廠(chǎng)的應用和最終需求來(lái)進(jìn)行組織。該平臺可以是Hadoop等大數據平臺，也可以是傳統關(guān)系型數據庫作為數據平臺。供水廠(chǎng)的數據基本上都是以關(guān)系型數據為主，所以選擇傳統的關(guān)系型數據庫作為數倉平臺。

(5）數據清洗體系

數據清洗基本上是以數據標準為依據，以數據質(zhì)量報告為參照，對原系統中的非標數據進(jìn)行發(fā)現、過(guò)濾、轉換的過(guò)程和體系。在數據ETL過(guò)程中實(shí)現非標數據的轉換，從而保障進(jìn)入數據倉庫數據的規范、準確、及時(shí)和完整。

目前已經(jīng)有不少新建的現代化供水廠(chǎng)已經(jīng)采用了數據倉庫的設計，隨著(zhù)社會(huì )和技術(shù)的發(fā)展，政府和市民對供水服務(wù)要求的提升，這一趨勢將會(huì )大幅增加。同時(shí)，在已經(jīng)采用數據倉庫設計的試點(diǎn)供水廠(chǎng)或供水系統中，數據的應用已經(jīng)取得了很大的成果。

某市日供水25萬(wàn)噸的傳統型水廠(chǎng)，在增加了數據倉庫以及數據相關(guān)性分析的算法模型應用之后發(fā)掘出了供水量和單位能耗之間的關(guān)系模型，根據該模型進(jìn)行調度調整，年能耗可下降5%以上。某供水系統在數據倉庫和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的支持下對自動(dòng)加藥系統進(jìn)行實(shí)時(shí)的人工智能分析，根據算法可基本實(shí)現全自動(dòng)加藥，并且試點(diǎn)周期內單位藥耗下降5%，隨著(zhù)模型的自動(dòng)修正，單位藥耗還呈下降趨勢。作為供水廠(chǎng)的神經(jīng)中樞，數據倉庫的設計將會(huì )越來(lái)越廣泛。