数字孪生泵站以数字化、网络化、智能化为核心驱动力，充分利用人工智能（AI）、大数据等先进技术，我们成功构建了一个高性能的数字孪生泵站管理平台。

以少人值守、远程集控为总体目标，利用五感感知体系技术，结合智能化、数字化技术特点，构建运行少人式、调度一站式、维护智能式的三合一管理平台，利用孪生世界的实时性、互操作性、可预测性的特点和优势，提升泵站运行预警能力、调度方案预演能力、机组健康预报及故障溯源能力，实现一个泵站低碳化管理的新模式。

1. 感知体系建设

通过对实际应用场景的分析，因地制宜的采用先进技术，建立种类丰富、精度准确的传感器体系，自动获取设备运行健康及能耗信息，辅助泵站日常运行巡检。此外泵站配备智能机器人进行自动巡检，由机器人、摄像机进行现场数据采集处理，可按照既定的规则完成巡检活动，并将巡检数据自动传输到后台管理系统保存，实现少人值守运管模式。

2. 数据汇聚及接入

将传感器、视频设备产生的数据、计算机监控系统历史数据、实时监控数据、外部共享数据、电力监控数据等进行汇聚，通过对数据标准化处理、组织、治理和汇聚，形成具备持续性更新能力的数据支撑体系。

3. 算法模型构建

通过深度学习、大数据分析算法以及人工智能算法等技术对实际应用场景进行分析和计算，整合控制系统数据、设备检测数据、故障通知与分析数据等，并结合设备制造的相关机理与专业知识，实现碳排放量监测和预测、需水量预报、多泵站联合调度、机组推荐、知识图谱构建、设备健康分析等功能。

4. 数字孪生模型构建

从宏观级、中观级、微观级三级构建数字孪生模型，中观级模型包括机电设备等进行可视化仿真，微观级模型包括进水闸、配电室等。结合基础数据、业务管理数据、动态监测数据、地理空间数据以及跨行业共享数据，实现对泵站物理空间的数字化映射，同时虚拟空间的交互、计算、控制可以实现对物理空间全过程的实时反馈控制。

5. 泵站智能化管理

1）虚拟巡检场景：通过三维场景与基础数据、动态监测数据融合，根据巡检路线标准构建虚拟巡检，实现对机组、设备的重要参数的巡检，并在线生成巡检表。

2）自动巡检场景：通过基础数据、动态监测数据融合，根据巡检路线标准构建自动巡检，实现对机组、设备的重要参数的巡检，并在线生成巡检表。

3）联合调度场景：根据水厂水量需求信息和各站前池水位信息，结合调度系统框架和水量控制算法，实现了机组运行方案智能推荐与调度运行方案预演，多个泵站自动化联合调度。

4）机组节能运行场景：根据泵站历史运行数据以及水量调度需求、节能减排等因素，建立泵站机组在不同状态下的输水单耗，分析机组运行的节能优选模式，并指导泵站运行控制，实现对投运机组、机组运行参数的优化调度。

5）机组健康分析场景：根据机组振动、摆度、用电等数据构建机组在不同生命阶段内的健康分析场景，实现基于知识图谱的机组健康分析，以及问题的溯源和影响分析。