城市水系统优化调度与管理的研究和发展现状及趋势行业研究报告
摘要：城市水系统优化调度与管理正处于从“经验驱动”向“知识驱动”、从“单点智能”向“系统智能”转型的关键阶段。在气候变化加剧、城市化进程深化和“双碳”目标推进的多重压力下，城市水系统面临的不确定性显著增加，传统调度模式已难以适应现代城市对安全性、实时性和效率性的综合要求。
全球范围内，城市水系统优化调度与管理正在经历三重范式转型：一是从被动响应向主动防控转型，AI赋能的“预报、预警、预演、预案”四位一体功能体系正在成为新一代调度的核心能力；二是从单一目标优化向水-能-碳-污多目标协同优化转型，水系统调度与能源消耗、碳排放、环境污染之间的耦合关系日益受到重视；三是从部门分割管理向全生命周期系统治理转型，“厂网河一体化”“源网厂河湖”全要素统筹的管理模式正在加速落地。
中国方面，城市水系统优化调度与管理迎来了政策密集期。《城市更新“十五五”规划》提出建设改造约77万公里城市地下管网，其中排水管网约17.5万公里、供水管网约17.5万公里、污水管网约10万公里，同步推进智慧化改造。排水管网领域首部数字化通用技术国家标准GB/T 47884—2026正式发布，将于2027年2月实施，标志着城市排水系统数字化进入标准化新阶段。南水北调“天河”大模型正式发布，深圳大沙河成为全国首个全流域应用鸿蒙操作系统的智慧水系，标志着“国产技术+水务场景”从试点探索迈入流域集成新阶段。
国际方面，新加坡PUB依托“四大国家水龙头”战略和SMART PUB路线图，利用AI每天收集数TB数据，实现供水管道的预测性维护和每年2%的管道更换计划。荷兰“智慧水网格”项目利用实时数据驱动水力模型，通过泵站联合智能调度避开用电高峰，显著降低能耗。欧盟修订后的《城市污水处理指令》（Directive (EU) 2024/3019）于2025年1月1日生效，成员国须在2027年7月31日前完成国内法转化。
本报告认为，城市水系统优化调度与管理的发展将呈现四大趋势：全域智能化——从“感知-分析-展示”向“感知-分析-决策-控制”全链条闭环演进；数字孪生全面深化——从流域尺度向城市管网、厂站等更细粒度延伸；水-能-碳协同优化——调度目标从水量保障扩展至能耗降低与碳减排；自主化决策能力提升——AI大模型和多智能体协同技术有望在未来3至5年内实现更大范围部署应用。
第一章 绪论
1.1 研究背景
城市水系统是城市基础设施的核心组成部分，涵盖供水、排水、防洪排涝、水环境等多个子系统，涉及“源-网-厂-河湖”全要素及全流程系统。随着全球城市化进程加速和气候变化加剧，城市水系统面临的压力与日俱增：一方面，城市人口增长和经济发展导致用水需求持续攀升；另一方面，极端天气事件频发使供水安全和排水防涝面临前所未有的挑战。
传统的城市水系统调度模式以人工经验为核心，依赖定期巡检和事后处理。这种模式在应对非线性、时变复杂的现代城市水系统时显得力不从心，表现为响应滞后、优化能力有限、系统协调性不足等突出问题。如何借助新一代信息技术实现城市水系统的优化调度与智慧化管理，已成为全球水务行业共同面临的核心课题。
中国城市水系统建设规模庞大。截至2025年末，全国城市供水能力超过3.5亿立方米/日，污水处理能力达2.34亿立方米/日，供水管网和排水管网总长度分别超过110万公里和90万公里。如此庞大的系统，其优化调度蕴藏着巨大的经济、社会和环境价值。
1.2 研究目的与意义
本报告旨在系统梳理城市水系统优化调度与管理的研究现状、关键技术、国际经验和发展趋势，为水务行业管理者、技术研发人员和政策制定者提供全面的行业分析参考。研究意义体现在三个层面：技术层面，明晰智能调度算法、数字孪生、模型预测控制等核心技术的最新进展与应用场景；管理层面，分析从“经验驱动”到“数据驱动”再到“知识驱动”的管理范式转型路径；政策层面，梳理国内外标准体系与政策框架对城市水系统优化调度的引导作用。
1.3 研究方法与数据来源
本报告综合运用文献综述法、比较分析法和案例研究法。数据来源包括：中国国务院及各部委发布的政策文件、国际水务行业研究报告、学术期刊发表的研究论文、典型城市水务企业的公开案例资料。报告的数据截止时点为2026年9月。
第二章 城市水系统的构成与调度挑战
2.1 城市水系统的多子系统构成
城市水系统是由供水子系统、排水子系统、防洪排涝子系统和水环境子系统构成的复杂巨系统，各子系统之间存在密切的物质流、能量流和信息流交换。
**供水子系统**包括水源地、取水设施、净水厂、输配水管网、泵站和调压设施，其核心功能是将合格饮用水安全可靠地输送到用户端。供水调度需要平衡水量供需、维持管网压力稳定、降低能耗并减少漏损。
**排水子系统**包括污水收集管网、泵站、污水处理厂和排放口，其核心功能是收集和输运生活污水和工业废水至处理设施。排水调度需要应对水量波动的冲击、防止管网溢流、保障处理设施的稳定运行。
**防洪排涝子系统**包括雨水管网、调蓄设施、排涝泵站和河湖水系，其核心功能是在降雨事件中快速排除地面积水，防止城市内涝。该子系统的调度具有显著的实时性要求——在强降雨条件下，调度决策的时效性直接关系到城市的运行安全。
**水环境子系统**包括城市河道、湖泊、湿地等水体，其核心功能是维持城市水生态的健康和景观功能的实现。水环境调度需要统筹生态补水、水质调控和景观水位管理等多重目标。
各子系统的调度目标之间既存在协同效应，也存在竞争关系。例如，污水处理厂的深度处理可以改善水环境质量，但增加了能耗和碳排放；雨水调蓄设施的预排空可以增加防洪能力，但减少了可用于生态补水的蓄水量。这种复杂的目标耦合关系使得城市水系统的优化调度成为一个典型的多目标决策问题。
2.2 城市水系统调度面临的核心挑战
城市水系统调度面临的核心挑战可以归纳为以下五个方面：
**不确定性挑战**。城市水系统的运行受到气象条件、用水行为、管网状态等多种不确定性因素的影响。降雨的时空分布具有高度随机性，用水需求受人口流动、经济活动、气候变化的影响而持续演变。传统调度模型难以有效处理这种多重不确定性。
**系统复杂性挑战**。城市水系统涉及数百个调度节点、数千条连接关系和上万项属性信息。仅以北京市为例，其水网调度对象超过500个，包括134条河流、114座水闸、62座水厂等，连接关系数千条，属性信息上万项。如此复杂的系统使得调度决策的“搜索空间”极为庞大。
**多目标冲突挑战**。城市水系统调度需要在供水安全、能耗成本、碳排放、环境影响、服务水平等多个目标之间寻求平衡。这些目标之间往往存在竞争关系——提高供水压力可以改善用户体验但增加了能耗和漏损风险，降低污水处理标准可以减少能耗但可能损害水环境质量。
**实时性挑战**。在防洪排涝、突发水污染事件等场景中，调度决策需要在分钟级甚至秒级完成。传统的“人工试算-方案比选-领导决策”模式难以满足这种实时性要求。
**数据孤岛挑战**。城市水系统的管理往往分散在多个部门——供水由水务公司管理，排水由排水集团管理，防洪由水利部门管理，水环境由环保部门管理。部门之间的数据共享和业务协同机制不健全，形成了“信息孤岛”，制约了系统级优化调度的实现。
第三章 城市水系统优化调度的技术演进
3.1 传统调度方法及其局限
城市水系统的调度方法经历了从经验调度到模型优化的演进过程。
**经验调度阶段**。早期城市水系统调度完全依赖调度人员的经验和直觉判断。调度人员根据历史运行数据、天气预报和自身积累的经验，手动制定泵站启停和阀门调节计划。这种模式在系统规模较小、运行条件相对稳定的情况下尚可维持，但难以应对复杂多变的运行工况。
**规则调度阶段**。随着SCADA系统和PLC控制技术的应用，部分调度决策开始实现自动化。通过预设规则（如“水位低于X时启动水泵”“压力超过Y时打开泄压阀”），系统可以在一定程度上自动响应工况变化。然而，规则调度缺乏全局优化能力，规则的设计往往基于经验而非严格的数学优化，容易陷入局部最优。
**数学规划调度阶段**。20世纪90年代以后，线性规划、非线性规划和混合整数规划等方法被引入水系统调度领域。这些方法能够在一定程度上实现全局优化，但面临计算复杂度高、对模型精度要求严格、难以处理不确定性等局限。特别是对于大规模城市水系统，精确求解往往在计算上不可行。
**智能优化调度阶段**。进入21世纪，遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等启发式智能优化方法开始在水系统调度中广泛应用。这些方法对问题的数学性质要求较低，能够处理非凸、非线性、多目标的复杂优化问题，但存在收敛速度慢、参数敏感性高、解的质量不稳定等问题。
传统调度方法的共同局限在于：难以有效处理系统的不确定性和动态变化，缺乏对多目标之间复杂权衡关系的量化分析能力，且调度方案的生成速度无法满足实时性要求。
3.2 大数据与AI驱动的智能调度
大数据和人工智能技术的快速发展为城市水系统调度带来了革命性的变化。智能调度系统通过融合多源数据、应用机器学习算法和优化策略，实现了从“被动响应”向“主动预测”的转变。
**数据基础层**。智能调度系统的基础是多源数据的采集与融合。数据来源包括：在线传感器数据（流量、压力、水质、水位）、气象预报数据、用户用水数据、设备状态数据、地理信息数据等。这些数据通过物联网平台汇聚，形成城市水系统的“数字底座”。
深圳环水集团构建的供水自适应调度系统，应用水量预测模型、在线水力模型、泵组寻优评价模型和人工智能算法，实现了“无人干预、实时调度、秒级计算、智能优选、精准控压”的供水调度模式。这一系统通过AI算法对海量历史运行数据进行学习，建立了用水需求与多种影响因素之间的非线性映射关系。
**预测与感知层**。AI算法在用水需求预测、管网状态感知和异常检测方面发挥着核心作用。机器学习模型可以利用历史用水模式、气象预报、日历特征和实时监测数据，进行短期（24小时）和中长期（周、月）的用水需求预测。深度学习模型则可以处理更复杂的时空数据，捕捉用水需求的时空关联特征。
新加坡PUB利用机器学习技术，基于历史消费模式和天气信息预测用水需求，区分工作日和周末的用水模式差异。这种精细化的需求预测为调度决策提供了科学依据。
**优化决策层**。在预测信息的基础上，智能调度系统通过优化算法生成最优调度方案。当前主流的优化方法包括：模型预测控制（MPC）、深度强化学习、多目标进化算法等。模型预测控制通过滚动优化策略，在每个时间步求解有限时域内的最优控制问题，能够有效处理约束条件和不确定性。
3.3 知识驱动的调度决策范式
从“数据驱动”到“知识驱动”是城市水系统调度决策范式的又一次重要跃升。数据驱动方法依赖大量标注数据进行训练，在遇到训练数据未覆盖的新工况时表现不佳。知识驱动方法则将领域知识（水流演进机理、水网拓扑结构、工程调度规则、专家实践经验）融入调度决策过程，使系统在有限数据条件下也能做出合理的调度决策。
北京市水资源调度中心与北京市水科学技术研究院联合研发的“基于知识驱动的水资源优化调度智能决策技术”是这一范式的典型代表。该技术打造了一个“数字调度专家团”，融汇水流演进机理、水网拓扑结构、工程调度规则与专家实践经验，将零散、多维信息转化为可被计算机理解的知识体系——即构建知识图谱。
该技术的核心突破在于解决了复杂水网的数字化难题和调度规则的梳理与转化挑战。北京水网调度对象超过500个，包括134条河流、114座水闸、62座水厂等，连接关系数千条，属性信息上万项。将这一庞大物理水网准确“搬”进数字世界，并系统梳理出多层级、多维度的调度规则，是知识图谱构建的两大核心挑战。
在应用层面，该技术已深入永定河生态补水和城市输供水保障等一线业务。以永定河生态补水为例，设定目标后点击“方案分析”，后台模型在数十秒内生成数百组可行方案，并以“帕累托前沿解集”图直观展示不同目标间的竞争关系。决策者可通过“决策优选”设置目标权重，系统推荐最优方案，并对水流演进进行动态预演，实现“预报-预警-预演-预案”的业务闭环。
这一范式转型的核心价值在于：它将调度决策从“黑箱式”的数据驱动提升到“可解释、可追溯”的知识驱动层面，使调度方案的生成过程具有透明性和可审计性，这对于涉及公共安全的水系统调度至关重要。
第四章 关键技术方法
4.1 多目标优化理论与方法
城市水系统调度本质上是多目标优化问题。供水安全、能耗成本、碳排放、水质达标率、用户满意度等目标之间存在复杂的权衡关系，需要通过多目标优化方法求解帕累托最优解集。
**经典多目标优化方法**包括加权求和法、ε-约束法和目标规划法等。加权求和法将多个目标通过权重系数聚合为单一目标，方法简单但权重选择具有主观性。ε-约束法将部分目标转化为约束条件，优化剩余目标，能够生成分布更均匀的帕累托前沿。
**智能多目标进化算法**是当前应用最广泛的方法。非支配排序遗传算法（NSGA-II）及其改进版本NSGA-III在多源水资源配置、泵组调度等领域得到了大量应用。郑州大学的研究团队针对郑州市供水系统，构建了水-能-碳-污耦合的多目标优化框架，采用改进的NSGA-II算法优化多水源配置，并引入弹性蓄水机制提高系统在不确定需求下的适应性。
粒子群优化（PSO）算法因其收敛速度快、参数设置简单而广泛应用于供水管网调度。杭州余杭区塘河南片水系的研究中，研究者分别采用PSO和NSGA-II进行排水管网与河网联合调度优化，以总溢流污染负荷、汛期污染强度和补水量作为优化目标，识别关键调度要素。
4.2 模型预测控制在供水调度中的应用
模型预测控制（MPC）因其能够处理约束条件、适应不确定性并实现滚动优化，在城市供水调度中受到越来越多的关注。
**MPC的基本原理**。MPC在每个控制周期求解一个有限时域的优化问题，将最优控制序列的第一个元素施加于系统，然后在下一个控制周期重新求解，形成滚动优化的闭环控制。这种策略使MPC能够动态适应系统状态和需求的变化，有效应对预测误差和外部扰动。
**鲁棒MPC与随机MPC**。针对需求预测的不确定性，研究者发展了鲁棒MPC和随机MPC方法。鲁棒MPC在最不利的需求实现下保证系统约束的满足，但保守性较强。随机MPC通过概率分布描述不确定性，能够实现更优的期望性能，但需要更准确的不确定性模型。一项针对供水管网泵调度的研究提出了鲁棒模型预测控制方法，在丹麦Randers镇的供水网络中验证了其在需求预测误差下的优越性能。
**多分辨率MPC**。针对城市供水系统的时空多尺度特征，研究者提出了多分辨率MPC方法，采用不同时间分辨率处理慢动态（水池水位）和快动态（用水需求波动），在保证控制精度的同时降低了计算负担。该方法在包含2500个模拟家庭的水区案例中得到了验证。
4.3 强化学习与自主调度
深度强化学习为城市水系统调度提供了一种“无模型”的优化方法，通过学习智能体与环境的交互来优化调度策略，无需建立精确的系统模型。
**强化学习在泵组调度中的应用**。供水管网泵组调度是一个典型的高维、序贯决策问题，非常适合强化学习方法。研究者提出了基于强化学习和算法优化的城市供水能效调度方法，通过学习历史运行数据和实时系统状态，自动生成泵站启停和流量调节策略，在保证供水安全的前提下最小化能耗。
**自主调度智能体**。2026年发表的一项研究提出了面向供水管网的自主调度智能体框架，通过持续的数据-模型协同演化实现自进化的数据中心AI。该框架在真实案例中实现了平均绝对误差降低超过70%，同时减少4%的能耗和压力波动。
**多智能体协同**。城市水系统涉及供水、排水、防洪等多个子系统，单一智能体难以处理跨子系统的协调问题。多智能体强化学习方法通过多个智能体的协同学习，实现跨子系统的联合优化。研究表明，从仿真、调度、控制到检修的多智能体协同体系，有望在未来3至5年内实现更大范围的部署应用。
4.4 数字孪生技术
数字孪生技术通过在数字空间中构建物理水系统的虚拟镜像，实现实时监测、模拟仿真和预测预警，是城市水系统智慧化管理的核心技术底座。
**数字孪生的技术架构**。城市水系统数字孪生平台通常包含四个层次：感知层（物联网传感器网络）、数据层（数据汇聚与治理）、模型层（水力模型、水质模型、优化模型）和应用层（调度决策、预警预报、可视化展示）。基于数字孪生平台的城市智慧水系统顶层设计框架，实现了管网、水厂、防洪排涝等子系统的全生命周期管控。
**典型应用案例**。吉林省中部城市引松供水工程数字孪生系统是水利部首批数字孪生先行先试试点，概算投资149.32亿元。系统在704公里的密闭输水管线上布设了3261个监测点位，关键节点安装200多套高频压力水听器，构建了“天空地水工”一体化监测系统。系统依托调度方案智能生成模型和水力过渡过程快速预演机理模型，实现调度方案生成时间从“按天计算”压缩至“分钟级”，自动化预警水平提升80%，设备故障预判准确率提高50%。
天津数字孪生水务体系的建设目标是构建具有“四预”功能的数字孪生水务体系，逐步实现水务治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动应对”向“主动防控”、从“分散管理”向“协同共治”的转型升级。
4.5 厂网河一体化调度
传统的城市水系统调度往往将供水、排水和河道管理分割对待，导致系统整体效能难以最优。“厂网河一体化”调度的核心理念是将污水处理厂、排水管网和河道水系作为一个整体进行统筹优化。
**厂网河一体化的技术框架**。杭州市余杭区塘河南片水系的研究案例展示了这一框架的实践路径：分别构建排水管网和河网的水动力水质模型，通过数值模拟量化分析现状智能分流井、闸站调度规则下河道水质达标情况，识别关键调度要素，然后以排水管网总溢流污染负荷、汛期污染强度和补水量作为优化目标，采用粒子群算法和NSGA-II进行调度方案优化。
**海绵设施与调度的协同**。海绵城市建设中的雨水调蓄池、绿色屋顶、透水铺装等设施，为排水系统调度提供了新的调控维度。研究表明，智慧化调控技术的应用可实现排水管网峰值削减率达4.5%至100%，片区流量峰值削减率可达11.81%。在晋安河流域的案例中，海绵城市建设与联合调度协同治理模式相比单一措施，在降低水位和减少下泄流量方面表现出更优的效果。
4.6 水-能-碳耦合优化
城市水系统的运行消耗大量能源，产生显著的碳排放。供水系统的泵站运行占饮用水处理能耗的80%以上。因此，将能耗和碳排放纳入调度优化目标，实现水-能-碳协同优化，是城市水系统绿色低碳发展的重要方向。
**水-能-碳纽带的量化方法**。研究者构建了城市水系统的水-能-碳耦合分析框架，通过物质流分析和生命周期评价方法，量化各环节的水耗、能耗和碳排放。一项针对中国特大城市的研究表明，2021年基准年城市水系统消耗了2.09×10⁹ kWh的能源，产生了1.88×10⁹ kg CO₂当量的温室气体排放，其中淡水子系统贡献了总排放的62.4%至68.1%。
**碳约束下的调度优化**。夹点分析方法被应用于城市水系统的水-能纽带优化，案例研究表明优化后的水源配置可以减少39%的能耗和33%的碳排放。沿海城市水系统的水-能-碳纽带优化研究显示，综合实施水力优化和碳核算措施可实现泵送能耗降低32.6%，年CO₂排放减少30.0%（约540吨CO₂当量/年）。
4.7 不确定性处理方法
城市水系统调度面临多重不确定性——需求波动、降雨随机性、设备故障、模型误差等。有效处理不确定性是实现鲁棒调度决策的关键。
**随机规划方法**。随机规划通过场景生成和概率约束来处理不确定性。基于Wasserstein距离的分布鲁棒优化方法被应用于城市群水资源配置，通过构建供需联合不确定性的分布鲁棒表示，实现双层多目标优化。
**鲁棒优化方法**。鲁棒优化在最不利的不确定性实现下保证系统性能，适用于安全优先的调度场景。自适应嵌套鲁棒多目标优化方法被用于城市区域的能源-水系统综合规划，通过自适应补偿行动应对能源-水数据和决策不确定性。
**模糊规划方法**。模糊规划通过隶属度函数描述约束的模糊性，适用于目标和约束边界不清晰的调度问题。多目标机会约束模糊区间线性规划模型结合主成分分析方法，被用于缓解城市水资源管理过程中的主观性，特别是在调整各部门用水需求方面。
第五章 国际发展现状与经验
5.1 新加坡：综合水管理的全球标杆
新加坡公用事业局（PUB）是集供水、集水区和污水管理于一体的法定机构，通过“四大国家水龙头”（进口水、本地集水、NEWater再生水、海水淡化）战略构建了整体性管理方案。这一体制安排避免了“多头分管”带来的协调成本，为城市水系统的统筹调度提供了制度基础。
在数字化方面，新加坡市政当局利用AI每天收集数TB数据，帮助预判并修复漏水等问题。AI系统能够识别供水、污水和排水管道中最薄弱的管段，开展预防性维护，并确定每年更换2%的供水管道。PUB的SMART PUB路线图是一项5年计划，在整个水循环价值链中部署五大技术赋能因素，涵盖从规划到运营和维护的全过程，以实现优化和效率提升。
PUB还发布了《数字水务——新加坡经验分享》技术指南，系统构建水务数字化转型实施体系，涵盖数据治理、实时控制、网络安全及组织变革等核心内容。这一知识输出体现了新加坡将自身经验转化为全球公共产品的战略取向。
5.2 荷兰：智慧水网格与韧性管理
荷兰“智慧水网格”项目利用实时数据驱动水力模型，通过泵站联合智能调度使设备高效运行、避开用电高峰，显著降低能耗。这一实践的核心思路是将能源价格信号纳入水系统调度决策，实现水系统运行与电力市场的协同优化。
在洪水风险管理方面，荷兰从“与水争地”转向“与水共生”的理念转变具有全球示范意义。通过“Room for the River”战略，荷兰在整合管理体系内设定差异化的风险目标，将洪水风险管理纳入国土空间规划，形成了工程措施与非工程措施相结合的综合防洪体系。
5.3 欧盟：指令驱动的系统性升级
欧盟修订后的《城市污水处理指令》（Directive (EU) 2024/3019）于2025年1月1日生效，成员国须在2027年7月31日前完成国内法转化。修订指令将污水收集和二级处理的适用范围从2000人口当量下调至1000人口当量，显著扩大了管控覆盖面。
修订指令引入了“四级处理”概念，要求服务人口当量在15万以上的大型污水处理厂在2035年前实施四级处理，实现微污染物80%的去除率。这一要求将推动膜过滤、臭氧氧化和活性炭吸附等深度处理技术的广泛应用，同时也对污水处理厂的调度管理提出了新的要求——四级处理设施的运行需要与二级处理系统进行精细的协调调度。
修订指令还要求成员国建立城市污水处理综合管理计划，将污水处理、雨水管理和资源回收纳入统一框架，体现了从“厂内调度”向“流域统筹调度”的范式转变。
5.4 日本：大规模基础设施与数字化转型
日本在城市雨水管理方面采取分层次设计标准，并在此基础上考虑气候变暖（2℃上升）的降雨变化倍率。东京首都圈外郭放水路代表了日本在大规模排水基础设施方面的技术领先，其调蓄能力达67万立方米，是世界上最著名的地下排水系统之一。
在数字化方面，日本企业如Fujitsu Limited等在智慧排水领域积极布局，通过传感器网络和数据分析技术实现排水系统的实时监测和优化调度。
5.5 国际经验对中国的启示
**第一，治理体系的整合至关重要**。新加坡PUB将供水、排水和污水管理整合于单一机构，避免了“多头分管”带来的协调成本。中国正在推进的厂网一体化改革与此方向一致，但需要在体制机制层面进一步突破。
**第二，数据驱动的预防性维护是核心价值**。新加坡AI系统每年确定2%的管道更换计划，体现了从“被动抢修”到“主动预防”的转变。中国在水务AI应用方面进展迅速，但在预测性维护的系统化和常态化方面仍有提升空间。
**第三，标准与知识输出是国际影响力的体现**。中国在数字孪生水利和AI大模型应用方面已形成特色，有条件也有必要加强国际标准输出和经验分享。
**第四，国产技术生态的构建具有战略意义**。深圳鸿蒙水务示范项目和水利部全栈信创平台的建设表明，中国在构建自主可控的水务数字化技术体系方面已迈出关键步伐。
第六章 中国发展现状与政策框架
6.1 “十五五”规划对城市水系统的部署
2026年是“十五五”开局之年，中国城市水系统建设迎来了密集的政策部署期。国务院印发的《城市更新“十五五”规划》明确提出，建设改造城市地下管网约77万公里，其中排水管网约17.5万公里、供水管网约17.5万公里、污水管网约10万公里，同步推进智慧化改造。
规划对城市排水防涝能力提升作出了系统部署：持续推进排水管渠、泵站、排涝通道、调蓄设施、智慧平台等排水设施建设改造，新增移动排涝能力500万立方米/小时。在城市供水安全保障方面，规划要求有序实施城市水厂工艺升级改造，推进居民住宅调压调蓄设施改造和移交供水企业运维，推动城市供水企业加强供水管网更新改造和分区计量管理，减少管网漏损。
规划还强调加快城市基础设施生命线安全工程建设，强化对城市燃气、供水、排水、桥梁、隧道、热力、管廊等城市基础设施运行风险的实时监测、动态预警，及早发现和管控风险隐患。
6.2 数字化标准体系建设
2026年7月，国家标准《城镇排水管网数字化通用技术要求》（GB/T 47884—2026）正式发布，这是中国排水管网领域首部数字化通用技术国家标准，将于2027年2月实施。该标准规定了城镇排水管网数字化的总体要求、总体框架、基础数据、感知数据、数据治理、排水管网模型、应用决策和保障条件等通用技术要求，适用于城镇排水管网数字化的规划设计、建设和运行管理。
该标准的出台标志着中国城市排水系统数字化从“各自探索”阶段进入“标准化推进”阶段。在此之前，各地排水管网数字化建设缺乏统一的技术规范，数据格式、接口标准、模型精度要求各不相同，导致系统之间难以互联互通。GB/T 47884—2026的实施将为排水管网数字化的规范化发展提供技术基准。
6.3 典型城市实践
**深圳：全国首个全流域鸿蒙智慧水系**。2026年3月，深圳市大沙河流域全域鸿蒙水务示范项目正式启动，大沙河成为全国首个全流域应用鸿蒙操作系统的智慧水系。该项目构建“一个底座”整合全域感知数据，实现供水、排水、防洪、水环境等多业务的协同调度。
深圳环水集团的供水自适应调度系统应用水量预测模型、在线水力模型和AI算法，实现了“无人干预、实时调度、秒级计算、智能优选、精准控压”的调度模式，入选2024年智慧水务典型案例。
**北京：知识驱动的水资源优化调度**。北京市水资源调度中心与北京市水科学技术研究院联合研发的知识驱动水资源优化调度智能决策技术已稳定上线运行。该技术融汇水流演进机理、水网拓扑结构、工程调度规则与专家实践经验，构建了覆盖全市水网的知识图谱。在永定河生态补水中，该技术已支撑春秋季生态补水计划的制定调整，实现了有限水资源约束下生态基流保障、地下水涵养与生态修复的多重目标优化。
**吉林：超长距离输水工程的数字孪生**。吉林省中部城市引松供水工程数字孪生系统全面投运，在704公里输水管线上布设3261个监测点位，实现调度方案生成时间从“按天计算”压缩至“分钟级”。5座大型泵站部署了轮式与挂轨式相结合的巡检机器人，利用高清摄像头和红外热成像实时读取仪表数据、监测设备温度，实现“无人值班、少人值守”。
**天津：数字孪生水务体系**。天津大力推动水务数字孪生项目建设，加快构建具有“四预”功能的数字孪生水务体系，逐步实现水务治理从“经验驱动”向“数据驱动”、从“被动应对”向“主动防控”、从“分散管理”向“协同共治”的转型升级。
6.4 技术生态与产业化进展
中国城市水系统优化调度的技术生态正在快速成熟。在平台层面，南水北调“天河”大模型正式发布，水利部全栈信创平台持续推进，华为鸿蒙操作系统在水务场景的落地应用标志着国产技术生态的构建取得实质性进展。
在算法层面，国内研究团队在粒子群算法、NSGA-II/III多目标优化、强化学习调度等方面积累了丰富的研究成果。北京市水资源优化调度模型采用的“知识驱动”范式，将领域知识与AI算法深度融合，代表了调度决策技术的前沿方向。
在装备层面，巡检机器人、高频压力水听器、智能传感器等硬件设备的国产化率持续提升。吉林省中部引松供水工程部署的200多套高频压力水听器实现了对管道微小压力波动的实时感知和预警。
在标准层面，除GB/T 47884—2026外，《城镇供水管网漏损控制及评定标准》等系列标准的修订也在持续推进，为城市水系统的精细化管理提供了标准支撑。
第七章 面临的挑战与问题
7.1 数据孤岛与系统集成难题
城市水系统的数据分散在不同部门和系统中，形成了显著的数据孤岛。供水企业的SCADA系统、排水部门的GIS系统、环保部门的监测系统之间缺乏有效的数据共享机制。数据格式不统一、接口标准不一致、数据质量参差不齐等问题制约了系统级优化调度的实现。
数字孪生系统的建设需要整合多源异构数据，数据治理的工作量往往被低估。吉林省中部引松供水工程的数字孪生系统建设过程中，仅数据清洗和标准化工作就占用了大量资源。北京市水网知识图谱的构建同样面临“将庞大物理水网准确搬进数字世界”的艰巨挑战。
7.2 模型泛化能力不足
当前的城市水系统调度模型大多是针对特定城市、特定场景开发的定制化模型，模型的泛化能力不足。一个城市开发的用水需求预测模型很难直接迁移到另一个城市，一个流域的水力模型也难以适用于其他流域。
模型泛化能力不足的根源在于城市水系统的高度异质性——不同城市的气候条件、管网结构、用户行为、调度规则都存在显著差异。此外，数据驱动模型对训练数据的依赖使其在新工况下表现不稳定。如何构建可迁移、可复用的调度模型，是亟待解决的技术难题。
7.3 跨部门协同机制不健全
城市水系统的管理涉及水务、住建、环保、气象、应急等多个部门，部门之间的协同机制不健全是制约系统级优化调度的制度性障碍。
在防洪排涝场景中，气象部门的降雨预报、水利部门的水库调度、排水部门的泵站运行、应急部门的抢险救援需要紧密协同。但在实际操作中，信息传递的时效性和决策协调的一致性往往难以保证。厂网河一体化调度需要污水处理厂、排水管网和河道管理单位的联合决策，但各方在目标优先级、成本分担、信息共享等方面存在利益冲突。
7.4 人才结构性短缺
城市水系统优化调度与管理需要既懂水务业务又掌握数据分析和AI技术的复合型人才。当前水务行业的人才结构以传统工程技术人才为主，数据科学、人工智能、运筹优化等领域的专业人才严重不足。
水务行业的薪酬水平相对互联网和金融行业缺乏竞争力，难以吸引顶尖的数据科学和AI人才。同时，水务行业的业务复杂性要求人才需要较长的培养周期，进一步加剧了人才短缺的矛盾。
7.5 网络安全与数据安全风险
随着城市水系统对信息技术的依赖日益加深，网络安全和数据安全风险不容忽视。水系统调度平台一旦遭受网络攻击，可能导致供水中断、污水溢流等严重后果。
新加坡在数字水务技术指南中将网络安全作为核心内容之一，涵盖了数据治理、实时控制、网络安全及组织变革等方面。中国在城市水系统网络安全方面的标准体系和防护能力建设仍需加强。
第八章 发展趋势与展望
8.1 全域智能化：从“单点智能”到“系统智能”
城市水系统正从单点智能向系统智能全面演进。当前，多数城市的智慧水务系统仍处于“感知-分析-展示”阶段，未来的发展方向将是“感知-分析-决策-控制”的全链条闭环。
南水北调东线“远程集控、少人值守、智能管理”新模式已在沿线8座泵站落地，标志着泵站群管理正从“人跑眼看”向“智能感知、精准预警”全面转型。随着AI大模型能力的持续增强和多智能体协同技术的成熟，水务系统的自主决策能力将显著提升。
8.2 数字孪生全面深化
数字孪生将从流域尺度向城市管网、厂站等更细粒度延伸。水利部明确“十五五”目标之一是数字孪生水利体系全面构建，将持续推进国家水网调度中心、大数据中心、流域分中心和省级水网调度能力建设，分类推进水利工程数智化改造。
在技术精度方面，数字孪生模型将从宏观的水量调度向微观的水质模拟、设备状态预测和能耗优化方向深化。多尺度耦合的数字孪生模型将实现对城市水系统从“源”到“汇”的全过程高保真模拟。
8.3 水-能-碳协同调度
“双碳”目标正在将能耗和碳排放纳入城市水系统调度的核心考量。未来的调度优化将不再仅关注水量保障和水质达标，而是同时优化能耗、碳排放和资源回收效率。
光伏-水系统耦合、水源热泵、沼气回收等技术将使污水处理厂从“耗能设施”转变为“产能设施”。调度系统需要适应这种能源结构的转变，在电力供需、储能状态和处理需求之间实现动态平衡。
8.4 自主化决策能力提升
从“辅助决策”到“自主决策”是城市水系统调度的发展方向。当前，AI系统主要发挥“辅助决策”功能——生成调度方案供人工选择。未来，随着算法可靠性的提升和监管框架的完善，AI系统将逐步获得“自主决策”权限，在限定范围内独立执行调度操作。
多智能体协同技术是实现自主决策的关键技术路径。从仿真、调度、控制到检修的多智能体协同体系，有望在未来3至5年内实现更大范围的部署应用。
8.5 韧性导向的调度策略
气候变化带来的极端天气事件频发，使城市水系统的韧性成为调度策略的核心考量。韧性导向的调度策略不仅关注系统在正常工况下的优化运行，更强调系统在极端工况下的适应能力和恢复能力。
“蓝、绿、灰”基础设施的协同调度是韧性提升的重要方向。通过海绵设施（绿色）、调蓄设施（蓝色）和排水管网（灰色）的联合调度，形成“源头消纳—过程减速—末端调蓄”的雨洪路径，增强城市应对极端降雨的能力。
第九章 战略建议
9.1 加快标准体系建设
建议在GB/T 47884—2026的基础上，加快制定城市水系统智能调度的系列标准，包括：城市供水系统智能调度技术导则、城市排水系统实时控制技术规范、城市水系统数字孪生平台建设指南等。标准体系应覆盖数据采集与治理、模型构建与验证、调度方案生成与评估、系统运维与安全等全生命周期环节。
9.2 推进数据共享与平台整合
建议在国家层面推动城市水系统数据共享平台的建设，制定统一的数据标准和接口规范，打破部门之间的数据壁垒。鼓励各地建设城市水系统“一个底座”，整合供水、排水、防洪、水环境等子系统的监测数据，为系统级优化调度提供数据基础。
9.3 加强复合型人才培养
建议高校在水务工程专业中增加数据科学、人工智能和运筹优化等课程，培养跨学科的复合型人才。同时，鼓励水务企业与高校、科研机构建立联合培养机制，通过实际项目锻炼人才的跨领域能力。在行业层面，建立城市水系统智能调度的专业能力认证体系，引导从业人员提升数字化技能。
9.4 深化国际交流与合作
建议加强与新加坡PUB等国际领先水务机构的交流合作，在数字孪生、AI调度、韧性管理等领域开展联合研究和经验分享。同时，积极推动中国城市水系统智能调度的标准和技术方案“走出去”，特别是在“一带一路”沿线国家的智慧水务建设中输出中国方案。
9.5 构建安全可控的技术体系
建议在城市水系统调度平台的建设中，优先采用国产化的操作系统、数据库和AI框架，构建自主可控的技术生态。同时，建立完善的网络安全防护体系，制定城市水系统调度平台的网络安全标准和应急预案，确保关键信息基础设施的安全运行。
结论
城市水系统优化调度与管理正处于范式转型的关键节点。从技术演进看，调度方法经历了从经验调度到规则调度、从数学规划到智能优化的多次跃迁，当前正处于从“数据驱动”向“知识驱动”转型的前沿。AI大模型、数字孪生、多智能体协同等技术的快速发展，正在使城市水系统的自主化决策从愿景走向现实。
从国际比较看，新加坡的综合水管理体制和AI驱动的预测性维护、荷兰的智慧水网格与韧性管理、欧盟的指令驱动系统性升级、日本的大规模基础设施与数字化转型，各具特色，为中国提供了多元化的经验参照。中国在数字孪生水利、AI调度算法和国产技术生态方面已形成独特优势，深圳鸿蒙水务、北京知识驱动调度、吉林数字孪生引松工程等实践案例展示了中国路径的可行性和创新性。
从政策框架看，“十五五”规划对城市地下管网建设改造和智慧化升级的系统部署，GB/T 47884—2026标准的发布实施，以及南水北调“天河”大模型等标志性成果的落地，共同构成了中国城市水系统优化调度与管理的政策和技术支撑体系。
展望未来，城市水系统优化调度与管理将朝着全域智能化、数字孪生深化、水-能-碳协同、自主化决策和韧性导向五大方向持续演进。这一进程不仅需要技术创新的持续驱动，更需要体制机制改革、标准体系完善和人才培养的协同推进。对于行业参与者而言，谁能率先在知识驱动调度、水-能-碳协同优化和自主化决策方面建立能力壁垒，谁就将在下一轮城市水系统管理的变革中占据先机。
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