【摘 要】
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针对供水管网实时调度控制问题，以上海市某区域为研究案例，利用深度学习算法，基于管网运行历史数据，构建了供水管网实时智能调度模型。通过分别构建以出厂压力、增压泵站出站压力、泵站水库液位为输出目标值的深度神经网络模型，实现了该区域水厂出厂压力、增压泵启闭等智能调度指令的生成。与人工调度相比，智能调度指令可实现对非高峰时段管网冗余压力的有效降低，以及根据运行状态及时预判供水高峰的出现时间，减少由于人工调
【基金项目】
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国家自然科学基金（52270093,51978494）； 上海城投（集团）有限公司科技创新计划项目（CTKY-ZDXM-2020-012）；
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针对供水管网实时调度控制问题，以上海市某区域为研究案例，利用深度学习算法，基于管网运行历史数据，构建了供水管网实时智能调度模型。通过分别构建以出厂压力、增压泵站出站压力、泵站水库液位为输出目标值的深度神经网络模型，实现了该区域水厂出厂压力、增压泵启闭等智能调度指令的生成。与人工调度相比，智能调度指令可实现对非高峰时段管网冗余压力的有效降低，以及根据运行状态及时预判供水高峰的出现时间，减少由于人工调度经验不同导致的调度方案差异。未来通过拓展深度学习样本及完善智能指令评价机制，可进一步提升智能调度模型的实际应用效果。
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