水厂日供水量预测子系统论文.doc

江苏大学本科毕业论文
摘 要
本文的重要意义在于提供水厂的日供水量预测以及时段供水量预测的分析方法和科学依据,并开发相应的日供水量预测支持系统软件，用于实际应用。
结合南方某市自来水供水系统，通过分析该厂近几年的日供水资料，开发了水厂日供水量的供水预测决策支持系统与供水调度系统，建立了常规日供水预测，双休日供水预测，和特殊长假日的供水预测三个预测模块，以及供水信息数据库与供水调度模型方法库，并通过两者的有机结合实现了基于数据库管理信息系统上的水厂供水量的自动分析与预测。利用该系统不仅能够对供水信息数据库中存贮的大量历史数据进行统计和分析，还能够进行水量预测、管网建模和运行优化调度。经考核，该软件达到可推广应用程度。

关键词：日供水量预测 信息数据库 功能模块 供水预测决策支持系统 供水调度系统

Abstract
This article’s main effect is that offer the deision method and science basis about the daily municipal water supply and it’s in period of time. And design the municipal water supply system to be used in the produce.
Based on the water supply system of a city in South China,and according to analyzing the date of daily water supply in several years lately，the daily municipal water supply Decision Support System(DDS) and dispatching systems were developed,and three daily water decision moudle：jeneral daily warter suply deision，double rest day water suply deision，holiday day water suply deision，and water supply information database and water dispatching model-method base were set up.In combination of the both bases,the optimization dispatch of municipal water supply system was brought into effect on the basis of database information management system.Utilization of the system can not only make statistic and analysis for a lot of historical data stored in water supply information database,but also carry out water demand projection,setting of network model,and operation of optimization dispatch.It is examined that the software can be popularized for use.

Keywords:daily municipal water supply Decision ;function module；information database;the daily municipal water supply Decision Support System(DDS); municipal water supply dispatch system.

目 录
第一章 供水预测决策的意义 1
1.1人类面临水资源危机的严重威胁 1
1.2本文的工作 3
第二章供水预测决策支持系统的需求分析 5
2.1. 引言 5
2.1.1 编写目的 5
2.1.2 定义 5
2.2. 功能需求 8
2.3. 性能需求 8
2.4. 界面需求 9
第三章 供水预测决策支持系统的系统分析与设计 11
3.1供水预测支持系统的系统分析方法 11
3.2系统分析 11
3.2.1供水量分析预测 11
3.2.2取水调度 13
3.3系统设计 15
第四章 供水预测决策支持系统的实现 18
4.1系统开发环境 18
4.2各模块功能的实现 18
4.2.1数据库结构设计 18
4.2.2 各水量预测模块功能 19
4.2.3 数据验证及程序运行截图 20
第五章 供水预测决策支持系统总结 23
5.1本文工作总结 23
5.2对以后工作的展望 23
致 谢 25
参考文献 26

26

第一章 供水预测决策的意义
1.1人类面临水资源危机的严重威胁
水，孕育和维持着地球上的全部生命。如果没有水，人类社会就无法存在。请看下列工农业生产方面用水的数量：生产一吨钢需要水100吨。浇灌一公顷水稻需水18000吨。一座发电能力为100万千瓦的火力发电厂，每年需要上亿吨的淡水。我们的日常生活就更加离不开水。
就全球发展战略而言，21世纪是将可持续发展战略走向实施的世纪。中国在实施可持续发展战略中，水的可持续发展处于十分重要的地位，正如江泽民总书记指出：“水是人类生存的生命线，是经济发展和社会进步的生命线”。正是由于水已经成为我国经济和社会发展的重要制约因素，这就必然引发政府部门、社会各界就水的发展战略、管理体制、技术路线、市场开发等全方位的关注。水已经成为中国21世纪的热点问题，凡是能形成世纪热点的问题就一定会蕴藏着巨大的改革和发展机遇。水有其自然属性，它既是一种特殊的、不可替换的资源，又是一种可重复使用、可再生的资源；水又有其经济和社会属性，不仅工业、农业的发展要靠水，水更是城市发展、人民生活的生命线[1]。
随着工业生产能力的提高，城市人口的不断增加，以及人民生活水平的不断改善，对城市供水系统的要求也越来越高，供水系统的规模在不断扩大，复杂性随之提高。我国数以百计的城市给水系统消耗的电能是很大的。传统的经验调度方式能耗浪费甚大，已不能适应现代社会发展的需要[2]。如随着科学技术的不断进步，现代控制理论及计算机技术等的不断发展，有力地促进了大型系统的控制和管理水平的提高，使供水系统借助计算机工具进行科学的调度管理成为可能。
城市供水调度广域网络系统的发展前景：目前国内外的专家学者，将主要精力集中在对各种广域网络系统的建模上，既对各种广域网络系统优化调度的算法的改造和发展上，既提高理论上的可行性[3]。在美国，日本，西欧广域网络的优化调度有很多成功的例子。但是各种优化调度的方法的推广应用还是受到很大的制约。也就是说它的实用性仍然没有很好的得到改善和推广。特别是在我国，还没有一个完全由计算机构成的广域网络实行决策的供水调度控制系统的实例。因此其研究发展的潜力是非常巨大的，随着经济的巨大发展，其市场是无
限广阔的。
城市供水广域网络优化调度统的应用，在很大程序上依赖于建立科学的实时在线的系统监控模型上及数据获取水平的提高上，各种应用软件的普及程度及用水量预测模型的预测精度。当然还有一个重要原因就是应用部门对此重视程度。据笔者了解，相当一部分自来水公司管理人员对应用计算机进行调度运行抱着怀疑态度，不能确信计算机优化决策结果所产生的运行安全性及经济性，这也督促我们的优化调度研究人员针对具体的供水系统进行分析研究，以了解其实际需要，并真正得到应用部门人力、物力的支持，将最现代化的高新网络技术推向全国的各大城市给排水工程，开发出与关际系统相吻合的计算机广域网络优化调度系统。
在自来水处理行业中，为了达到水处理管控决策的及时性，应采用分层分布式和集中式管控相结合的决策方案。各源水厂、净水厂均配置相应的管控决策子系统，它们具有一定的独立性，分别对本业务范围的管控进行智能决策。总公司配置整体智能型管控决策系统，它除了具备各各源水厂、净水厂管控决策子系统的功能外，还具有小区加压供水动态平衡式最优调控决策，供水动态平衡式最优调控决策，管网轮修最优调控决策，管网扩建最优方案决策，总公司物质调度决策，以及降低生产运行成本的调控决策等功能。水资源问题的严重性、急迫性越来越被人们所认识，已从个别城市、个别地区、个别国家发展成全球战略问题之一。在诸多全球战略问题中,水资源问题具有特殊的地位与作用，已成为当代各国决策依据之一。但相对能源问题的严重性、急迫性的认识来说，对水资源问题的认识是不足的，因此有必要不断提出警告。并随着适合的进步和城市工农业的发展,特别是工业,对水资源的依赖日益突现.
水厂是用水资源的直接供给者,要在整体上统筹规划,才能更好合理利用水资源,节约水资料员,更好地为社会和人民服务.日供水量预测是水厂供水的一门新型研究课题,在实现企业效率最大话和更合理地利用水资源服务社会有着重要地意义.
出色地作出准确地日供水预测,不仅能够节约水资源,也可以提高水厂地生产效率,减少生产成本.同时,也能跟好地为社会和人民服务.解决企业用水和大众用水地冲突.有着不可估量地社会效益和经济效率.
面对日益复杂的供水系统，在满足供水水量、水压及水质要求前提下，最大限度地提高供水系统的经济效益和社会效益，是21世纪之初摆在所有设计、研究、制造、管理专家面前的重要课题。随着科学技术的不断进步，现代网络、现代控制理论、通讯媒介，及计算机技术等的不断发展，有力地促时了大城市供水系统的控制和管理水平的提高，使供水系统借助计算机工具进行科学的调度管理成为可能。
　　国内外的许多专家、学者从70年代起，开始尝试将计算机技术应用于供水调度系统模拟、优化设计及水厂水质控制等方面。在供水系统优化调度管理方面也进行了一些有效的探索和尝试，制作了一些应用软件，如WNW等[4]。并在北京、大庆、郑州、济南、深圳、广州、上海、秦皇岛、马鞍山等地进行实际应用，但由于国内设备条件及技术手段的限制，能在供水的可靠性及经济性方面都较成功的实例尚不多见。对有贷款的项目或投资比较充足的项目中的调度系统都是与国外著名厂商协作，北京、深圳就是成功之例。但随着科技水平的发展及人类对供水要求的不断提高，建立供水系统的广域网络优化调度系统是给排水行业发展的必然趋势。
1.2本文的工作
本文主要描述了供水调度决策系统智能化模块中的各部分的通用解决方法，整个系统大致分为供水量统计分析预测、净水厂调度模块和生产运行成本控制模块，而后者包括矾耗控制、出水调度和取水调度，它们之间前后依次依赖。
整个调度预测过程如下：首先对整个水公司的日生产量进行以为数据的分析，得到当地的用户的用水规律；然后利用近一周的水公司的总的供水量预测当日的供水量，结合水公司中各个净水厂的生产成本对各个净水厂的生产进行安排；利用预测得到的当日供水量和前面分析得到的用户用水规律，进行供水时段划分，运算得到净水厂各时段内的供水量，进行出水调度；根据用户的用水规律和取水井液位变化规律进行取水时段划分，结合该时段内的供水量和清水池水位，运算各时段的取水量，进行取水调度；
给出了自来水公司中通用的调度决策方案，并且结合某自来水厂自来水公司的具体生产情况，对一些细节进行了说明。在此方案基础之上，只需根据各个水公司的具体情况，进行一定的修改，即可进行使用。
通过对南方某市自来水供水系统的调研，通过分析该厂近几年的日供水资料，利用统计学,归纳总结日供水量的一个变化规律.从这个变化规律出发,置顶相应的日供水量预测的解决方案,并借助于计算机等高科技手段,在软件中给予实现.
重点在于一个供水分析和算法推导.需要对大量的水厂资料进行统计研究.细致入微地发现其中蕴藏地规律性,并最终化为完整地日供水量预测算法.除了一般地日供水量预测,还有考虑特殊的气候温度等自然因素的变化对供水量的影响.具体包括双休日的预测和节假日的日供水量预测.
整个软件做为水厂日供水量的供水预测决策支持系统与供水调度系统，建并立常规日供水预测，双休日供水预测，和特殊长假日的供水预测三个预测模块。
最后,通过黑箱和白箱测试,通过与现有数据的对照,验证软件的功能实用性和正确性。

第二章供水预测决策支持系统的需求分析
2.1. 引言
2.1.1 编写目的
随着工业生产能力的提高，城市人口的不断增加，以及人民生活水平的不断改善，对城市供水系统的要求也越来越高，供水系统的规模在不断扩大，复杂性随之提高。我国数以百计的城市给水系统消耗的电能是很大的。传统的经验调度方式能耗浪费甚大，已不能适应现代社会发展的需要。如随着科学技术的不断进步，现代控制理论及计算机技术等的不断发展，有力地促进了大型系统的控制和管理水平的提高，使供水系统借助计算机工具进行科学的调度管理成为可能。
城市供水调度广域网络系统的发展前景：目前国内外的专家学者，将主要精力集中在对各种广域网络系统的建模上，既对各种广域网络系统优化调度的算法的改造和发展上，既提高理论上的可行性。在美国，日本，西欧广域网络的优化调度有很多成功的例子。但是各种优化调度的方法的推广应用还是受到很大的制约。也就是说它的实用性仍然没有很好的得到改善和推广。特别是在我国，还没有一个完全由计算机构成的广域网络实行决策的供水调度控制系统的实例。因此其研究发展的潜力是非常巨大的，随着经济的巨大发展，其市场是无
限广阔的。
水厂是用水资源的直接供给者,要在整体上统筹规划,才能更好合理利用水资源,节约水资料员,更好地为社会和人民服务.日供水量预测是水厂供水的一门新型研究课题,在实现企业效率最大话和更合理地利用水资源服务社会有着重要地意义.

2.1.2 定义
决策支持系统：决策支持系统（DSS: Decision Support System）是70年代在管理信息系统的基础上发展起来的新型管理信息技术[5]。决策支持系统是管理信息系统的高层部分，也可以作为独立的系统开发和使用。DSS充分运用了管理科学、数学模型、计算机和人工智能等现代科学技术的最新成果，并在一些发达国家的许多部门得到了成功的应用，获得了良好的效益。在我国DSS也受到人们的重视，并在理论与应用研究方面取得了一定成果。
DSS是以管理学、运筹学、控制论和行为科学为基础，以计算机和仿真技术为手段，辅助决策者解决半结构化或非结构化决策问题的人机交互信息系统。DSS以提高决策效果为目标，对决策者起着支持和辅助作用。然而，DSS目的在于辅助决策者提高决策能力和决策水平，而不是也不可能代替决策者作出最终决策。决策者的智慧、经验和判断能力仍起主导作用，因此从决策者看来，DSS只是一种辅助决策者进行正确决策的工具和工作环境[6]。
根据决策过程的可描述程度，可将决策划分为结构化和非结构化决策。
结构化决策为体具有很强的规律性，过程结构比较清楚，可预先作出有序的安排而达到期望的目标和结果。这类决策问题可以用定量的数学方法进行问题描述和求解，不用DSS也能较好地解决。
非结构化决策问题的决策过程十分复杂，往往毫无规律可循，一般难以用通常的定量数学方法进行数学描述和求解[7]。人们在制定决策之前，难以推测和识别决策过程的各个方面，难以设计解决这类问题的计算机模型，在做计算机处理时需要借助人工智能技术。
半结构化决策问题介于结构化和非结构化之间，兼有它们各自的部分特点，所以最适于用交互式的计算机软件系统来解决。
DSS的重要特点之一是具有人-机接口。这种人-机接口注重发挥用户的学习、创造和判断能力，即让决策者在依靠自己经验的基础上，主动地利用DSS的各种支持功能，在人机交互过程中反复对各种决策方案进行分析和判断，最终得到自己认为最佳的方案。这种人机对话式的决策方式，弥补了完全由计算机自动运算给出决策结果的不足，加强了人的思维的能动性，充分利用决策者的经验和判断力，从而提高了管理决策的效果。
DSS是以计算机系统为基础，以决策为主体，为决策者提供良好的决策环境的人-机信息系统。这样的系统包含人、数据和模型等三大要素。决策者通过系统对问题进行调查和分析，并对系统给出的信息加以判断和评价。用户可以根据需要与DSS交互对话，进行多次决策方案的求解，直到结果满意为止。这样，DSS既能保证充分发挥决策者的经验、智慧和判断力，又能充分发挥系统提供的大量系统，并通过数学模型对信息进行仿真计算的能力。因此,DSS的主要特征包括：
1、DSS主要面向高层管理者和决策者，辅助制定企业战略规划。所解决的决策问题一般属于半结构化或非结构化决策。
2、DSS具有较强的灵活性，通用性和快速响应能力，能够为用户提供灵活方便的操作环境，以适应具有不同需求和条件的决策问题。
3、DSS综合运用统计学、运筹学、模糊数学、控制论方法以及人工智能技术等，并组织建立模型库和知识库等，决策时可灵活调用，具有问题识别、模型构造、方案评价等功能。
4、具有灵活的、方便的人机交互功能。用户可使用接近自然语言的方式下达指令，输入方便，格式自由，输出结果大量采用图表方式，直观形象，易于非计算机专业人员掌握和理解。
总的来说，DSS在水资源学科的发展前景。由于水资源规划涉及政治、经济、社会、环境等诸多方面复杂的问题，尽管DSS的介入使得决策层能方便地参与决策过程，但由于上述因素具有多变性及复杂性，DSS在水资源领域内从研究开发到实际应用还有相当长的路要走。
　　DSS与地理信息系统（GIS）、专家系统（ES）的结合，互相取长补短，定将使其功能倍增。可以预计，决策支持系统能够带动计算机应用技术从实际出发，应用于水资源及其它领域，为人类社会进入信息化的时代铺平道路。决策支持系统具有一定的智能化的功能，同时通过人机对话方式，运用数学模型与数据库技术能够较好的辅助企业管理者和决策者做出科学合理的决策。
随着水资源开发和利用的深入，可开发水资源的数量日益减少，如何充分利用现有水资源将是人们面临的最大问题[8]。DSS以强大的计算能力、交互式的界面以及灵活多变、不易受主观影响等特点定能在这一领域发展得更快、应用得更广。

日供水水量预测：日供水预测是专门对每天水厂的供水总水量的预测。在实际的生产过程中，经常会出现很多的特发情况，这些情况将会极大的影响到日供水量的预测，例如：水公司的用户的突然增加、管网的突然维修、日常的天气变化等等。因为影响日供水量的突发性因素较多，很难确定这些影响因素的实际数据，因此我们采用了第二种方法进行预测，将近一周的用水情况作为输入数据，而将当日的所需的供水量作为输出结果。我们可以根据最近一周的日供水量的数据，运算得到当日总的供水量。在程序中，允许用户进行手工调整，根据当日的实际生产情况，调整影响因子，这样结合起来一起进行预测[9]。前面已经提到影响日供水量的因素很多，我们将所有的这些因素都集中起来，归并到影响因子里面统一考虑。

时段供水水量预测：时段供水水量预测是专门对每天供水总量的分时分段。把一天分为多个时段，每个时段都提供一个准确的供水水量预测。在实际的生产过程中，经常会出现很多的特发情况，这些情况将会极大的影响到日供水量的预测，例如：水公司的用户的突然增加、管网的突然维修、日常的天气变化等等。因为影响日供水量的突发性因素较多，很难确定这些影响因素的实际数据，因此我们采用了第二种方法进行预测，将近一天的用水情况作为输入数据，而将当日的所需的供水量作为输出结果。我们可以根据最近一天的日供水量的数据，运算得到当时段供水水量。在程序中，允许用户进行手工调整，根据当日的实际生产情况，调整影响因子，这样结合起来一起进行预测。前面已经提到影响日供水量的因素很多，我们将所有的这些因素都集中起来，归并到影响因子里面统一考虑。
2.2. 功能需求
本系统分为三个自模块：普通日供水量（时段）预测模块；双休日供水（时段）预测模块；节假日日供水（时段）预测模块。

普通日供水量（时段）预测模块，通过选择程序的日期，实现对该天的日供水量预测，以及实现对改天的时段供水量预测。
双休日供水（时段）预测模块，通过选择程序的日期，实现对双休日的日供水量预测，以及实现对改天的时段供水量预测。
节假日日供水（时段）预测模块，通过选择程序的日期，实现对节假日（包括五一黄金周，十一黄金周，春节）的日供水量预测，以及实现对改天的时段供水量预测。

2.3. 性能需求
软件性能是软件的生命，也是衡量软件质量的重要标准[10]。一个软件必须要有好的性能，才能被用户所认可。
本系统在预测精确度上有着严格的要求。首先，日供水水量预测的误差要求必须控制在一万吨以内。时段供水水量误差要求误差控制在二千吨以内。在时间性能方面，要求预测能力时间性至少提前一天至一个星期以内。要求软件有高度的灵活性。用户能够自定义各参数，自主的日期选择，有较好的可扩展性和兼容性。能够在不同的软件环境下运行，在用户提出更多其他功能时，能够快速的很好的添加需要的功能。实现软件的高度模块化。
2.4. 界面需求
系统的软件主界面如图2-1所示：
该界面需要以下2种类型的6个控制。包括标签Lable控件3种，分别显示界面对于用户的提示信息。按钮Button控件3个，分别对应于本子系统的3个子模块，普通日供水量预测模块、双休日供水量预测已经节假日供水量预测模块。
图:2-1系统主界面

普通日供水量预测的模块界面如图2-2所示：
该子模块的界面需要以下5种类型的26个控制。包括标签Lable控件9种，分别显示界面对于用户的提示信息；按钮Button控件2个，分别对应于该子模块的程序运行驱动及返回主界面；DBgrid控件用于运行前显示数据库的全部数据，运行后的分析数据记录的显示；文本框Edit控件用于运行结果的显示，普通日供水预测结果以及分时段的预测水量显示；日期选择控件DateTimePicker用于用户对预测日期的自主选择。
图: 2-2 普通日供水量预测的模块界面
双休日供水量供水预测模块界面如图2-3所示：
该子模块的界面需要以下5种类型的26个控制。包括标签Lable控件9种，分别显示界面对于用户的提示信息；按钮Button控件2个，分别对应于该子模块的程序运行驱动及返回主界面；DBgrid控件用于运行前显示数据库的全部数据，运行后的分析数据记录的显示；文本框Edit控件用于运行结果的显示，双休日日供水预测结果以及分时段的预测水量显示；日选择控件DateTimePicker用于用户对预测日期的自主选择。
图: 2-4双休日供水量供水预测模块界面

节假日供水量供水预测模块界面如图2-5所示：
该子模块的界面需要以下5种类型的26个控制。包括标签Lable控件9种，分别显示界面对于用户的提示信息；按钮Button控件2个，分别对应于该子模块的程序运行驱动及返回主界面；DBgrid控件用于运行前显示数据库的全部数据，运行后的分析数据记录的显示；文本框Edit控件用于运行结果的显示，节假日日供水预测结果以及分时段的预测水量显示；日选择控件DateTimePicker用于用户对预测日期的自主选择。
图2-5节假日供水量供水预测模块界面
第三章 供水预测决策支持系统的系统分析与设计
3.1供水预测支持系统的系统分析方法
根据上面的需求分析报告,对本系统进行进一步的系统分析.
开放环境确定:确定开放系统的软件环境:包括系统环境以及开放工具,辅助工具等。
数据结构设计:建立适合的数据结构,对数据进行算法处理。
数据库的构造:根据软件的实际应用情况,挑选合适的数据库产品。通过模式设计,子模式设计,完整性和安全性设计以及最后的优化,并构造合理和优良的数据库,保存和提取数据,是软件的数据仓库。
模块设计:对软件各模块进行细分,符合模块化的设计要求尽量使用数据耦合,少用控制耦合,限制公会环境下耦合的范围,完全不用内容耦合.尽量做到功能内聚,顺序内聚,通信内聚等,避免偶然、内聚内聚、时间内聚等不好的设计方法[11]。保证软件的可扩展性和灵活性.同时确定各个模块的功能,尽量把模块功能单一化，设计单入口和单出口的模块,同时把模块接口简单化。深度、宽度、扇入和扇出都应当适合。模块的作用域应该在控制域之内。模块功能可以预测。
画出所需要的程序流程，方便软件编写。

3.2系统分析
3.2.1供水量分析预测
供水量的预测包括：日供水量预测，时段供水量预测。
现有的预测的方法一般分为两类:①解释性预测方法,即:回归分析方法;②时间序列分析方法。前者是认为输入变量的变化会引起系统输出变量的变化,也就是说系统的输入与输出之间存在着某种因果关系。对于用水量的输入量一般需考虑气象、人口增长、工商业分布及居民活动、节假日作用等影响因素。这种模型对输入变量的精度要求较高,特别是当进行离线控制时,需对次日整天的用水量进行预测,这就要求次日的天气、居民活动等的预报资料精度较高,否则,误差可能较高。后者是把系统看作是一个“暗盒”,可以不管其影响因素,而只关心观测和预测的结果,其预测过程只依赖于历史观测数据[12]。
在实际的生产过程中，经常会出现很多的特发情况，这些情况将会极大的影响到日供水量的预测，例如：水公司的用户的突然增加、管网的突然维修、日常的天气变化等等。因为影响日供水量的突发性因素较多，很难确定这些影响因素的实际数据，因此我们采用了第二种方法进行预测，将近一周的用水情况作为输入数据，而将当日的所需的供水量作为输出结果。我们可以根据最近一周的日供水量的数据，运算得到当日总的供水量。在程序中，允许用户进行手工调整，根据当日的实际生产情况，调整影响因子，这样结合起来一起进行预测。前面已经提到影响日供水量的因素很多，我们将所有的这些因素都集中起来，归并到影响因子里面统一考虑。
假设近一周的用水量分别为L1、L2、……L7，而相应的影响因子为K1、K2……K7，那么预测值L=，目前我们将近一周的影响因子分别设置为0.05、0.05、0.075、0.125、0.175、0.225、0.30。
在得到了日供水量预测的结果之后，我们可以进行相应的当日的各个时段的供水量预测。根据张家港自来水公司2003年1月到2003年8月初的各个小时段的用水量记录，我们进行了相应的统计，最后得出了各个小时段占全日用水的百分比，如表1所示：
时间
0：00
1：00
2：00
3：00
4：00
5：00
百分比
3.280%
3.031%
2.914%
2.887%
2.914%
3.118%
时间
6：00
7：00
8：00
9：00
10：00
11：00
百分比
4.064%
4.959%
5.159%
5.204%
5.098%
4.989%
时间
12：00
13：00
14：00
15：00
16：00
17：00
百分比
4.827%
4.414%
4.236%
4.250%
4.474%
4.795%
时间
18：00
19：00
20：00
21：00
22：00
23：00
百分比
4.971%
4.805%
4.518%
4.109%
3. 791%
3.346%
表3-1：各小时用水量占全日用水量百分比

根据表3-1 的数据，我们将全日供水化分为五个时间段，得到了各个时间段的用水百分比，如表3-2:
时间段
23:00-5:59
6:00-11:59
12:00-13:59
14:00-15:59
16:00-19:59
20:00-22:59
百分比
21.491%
29.473%
9.242%
8.486%
19.045%
12.418%
表3-2：供水各时段用水占全日用水百分比

这样我们可以利用当日的供水量预测得到的结果，结合各时间段所占用的用水量的百分比，计算得到各个时间段的供水量。
3.2.2取水调度
取水调度：取水泵是用于从源水处得到源水，用于生产。基本情况如下：一般每天调度两次，从凌晨7点到下午6点为一次调度，从下午6点到次日的7点为一次调度。长江的潮汐规律一般为凌晨2点和下午2点开始涨潮，凌晨6点和下午6点开始回潮，高峰和低谷的差距可以达到3米左右[13]。
按照目前的调度情况来看，白天的一次调度中会经历潮水的最高峰和最低谷，但是对于取水泵的流速影响只有150吨/小时左右，而正常情况下，水泵的总的流速为10000吨/小时，这样利用取水井液位的可优化的最大百分比为750/10000=1.5%。
根据用户的用水规律和取水井的变化情况（如图3-2），大致的将取水泵的调度分为五个时间段进行，分别为：12:00-15:59，16-20:59，21:00-次日3:59，次日4:00-次日6:59，次日7:00-次日11:59。各个时段的用水百分比如表格3-3：
时间段
12:00-15:59
16:00-20:59
21:00-3:59
4:00-6:59
7:00-11:59
百分比
17.727%
23.563%
10.097%
8.486%
25.408%
表3-3：取水各时间段用水占全日用水百分比

图3-1：取水井水位和用户用水规律表

根据净水厂的日生产总量已经上面五个时段的供水百分比，可以得到各个时段所需的供水量，结合清水池水位的情况，进行相应的补差，然后计算得到各个时段的所需的源水量，最后得到各个小时的源水流量，进行调度。
解决方案如下：
1、根据预测的日供水总量、各时段的用水百分比以及清水池水位，得到该时段内的各小时的所需供水量；
2、在每个时段内进行对取水泵的调度。各个取水泵的参数包括：功率、效率、扬程、流量等参数。在取水过程中，因为仅仅是把源水供应给净水厂，所以扬程的因素不是很大。这一步的调度决策决定各泵的开关情况。
因为涉及到多个泵同时工作的情况，因此需要实现确定多个泵同时工作的系数：合功耗、合流量、合扬程[14]。合功耗可以简单的看成各泵的功耗之和，而合流量、合扬程则不是简单的相加的关系，需要建立模型进行确定。

3.3系统设计
由前面已经做好的系统分析，我们开始进行具体的一个系统设计。根据分析结果，我们采用一般性的一唯数组作为数据结构的主要成员变量，存贮分析结果以及运算时用到的中间变量。需要用到的分析数据的存贮，我们采用微软公司的Access2003数据库，是比较稳定和性价比比较高的软件，从而降低软件制作的成本，收到最好的效益。
使用面向对象和模块化的设计思想来开放软件。模块设计分为普通日供水量的预测，双休日的日供水量预测，节假日的日供水量预测，以及各自的时段水量预测。每个模块完成对应的预测功能。
系统运行总流程图如图3-2所示：
终止
开始
子模块1
普通日供水量预测
子模块2
双休日供水量预测
子模块3
节假日供水量预测

图 3-2 系统运行总流程图

各模块流程图：
子模块1普通日供水量的预测流程图如图3-3所示：
子模块1开始
选取预测日期
从数据库取读分析数据
运算输出预测值值
返回主界面

图: 3-3 普通日供水量的预测流程图

子模块2双休日的日供水量预测流程图如图3-4所示：
子模块2 开始
双休日?
选取日期
从数据库取读分析数据

运算输入预测值
返回主界面
Y
N

图: 3-4双休日的日供水量预测流程图

子模块3节假日的日供水量预测流程图如图3-5所示：
子模块3 开始
节假日?
选取日期
从数据库取读分析数据

运算输入预测值
返回主界面
Y
N

图: 3-5节假日的日供水量预测流程图

第四章 供水预测决策支持系统的实现
4.1系统开发环境
　　操作系统：Windows XP Professional。
　　开发工具(RAD)：通过对目前较流行的编程工具Delphi、VB、VC、VFP的综合分析与比较，决定选用第四代编程语言Delphi6.0进行软件开发。Delphi6.0是由美国著名的Borland公司研制的可视化软件的开发工具，具有高效、最优化、可视化应用程序开发环境和可扩展的数据库技术[15]。Delphi6.0是高端的基于窗口和面向对象的编程工具，能够与Windows操作系统紧密结合，运行速度快、具有强大的数据库功能支持、数据处理功能强大、用户界面友好、调试方便，不仅能够开发一般的Windows应用程序，而且还能进行数据库应用程序的开发。此外，重要的一点在于：Delphi6.0支持BDE、ODBC和ADO三种数据引擎，可以访问多种数据形式，能够对Oracle、Microsoft SQL Server、Interbase、DB2等远程大型企业数据库进行访问[16]。
　　软件配置：
　　Delphi 6.0.
　　Microsoft Office 2003.

4.2各模块功能的实现
4.2.1数据库结构设计
　　通过对自来水厂供水管预测计算程序所需数据文件的特点分析，针对实际日供水水量预测的三个功能模块：普通日供水量预测模块，双休日日供水预测模块，节假日日供水预测，上述各功能模块分别对应下列3个Access 2003数据表：
　　①水厂日供水数据表Day.db。
　　②水厂双休日日供水表RestDay.db。
　　③水厂节假日日供水表Holiday.db。

4.2.2 各水量预测模块功能
各预测模块功能必须实现需求分析作出的模块功能要求。
根据实际的开放环境，运用以下的一些控件组合，完成各模块的功能。
模块用到的控件有lable、DBGrid、DateTimePicker、Edit、Button、ADOQuery和DateSource。他们各自的作用分别为，Lable控件显示软件对用户的相关提示信息；DBGrid控件实现对数据库中提取数据的显示DateTimePicker控件实现用户对日期的选择。Edit控件用于显示日供水量预测结果以及时段预测结果。Button控件是驱动该执行程序。ADOQuery是实现数据库的相关查询；DateSource控件实现跟数据库的链接。
普通日供水量预测模块功能是通过选择程序的日期，实现对该天的日供水量预测，以及实现对改天的时段供水量预测。
双休日日供水量预测模块功能是实现对该双休日的日供水量预测，以及实现对该双休日的时段供水量预测。
节假日日供水量预测模块：实现对该节假日内的日供水量预测，以及实现对改节假日内的时段供水量