大数据时代，让行业分析的精度达到了一个新的高度，也为行业的精细化管理提供了前所未有的便利条件。供水行业在大数据的应用方面似乎滞后于一些行业，但并不阻碍供水行业对大数据的开发和向往。
《净水技术》小编了解到，作为智慧城市的先行者之一，上海近年来在大数据的分析方面开展了一些工作，并采用多种模型工具进行探索和应用。运用大数据工具，目前上海城投水务集团一方面能够每天能够为下辖的11个供水所提供未来3天的供水量预测日报；另一方面也能用长期水量预测模型做年度的月水量计划。
本文为概述，上海城投水务集团在供水水量大数据分析的具体工作成果请持续关注《净水技术》本年度发表的相关原创论文。
随着通信技术的不断进步，以及业务系统的建设升级，国内各大水司的信息化水平不断提高，累计的各类业务数据越来越多，数据规模及质量不断提高，数据统计分析能力进一步提升，数据对业务的支撑作用也越来越强。但是随着水司对数据分析要求的不断增强，以及现阶段水司内部单一的业务数据及基础的分析工具，对于将来实现智慧供水的目标还存在距离，所以我们开始重新思考如何丰富数据类型和如何利用新工具实现目标。
智慧供水的目的是希望决策能像人脑一样，而我们知道人脑在决策之前首先要同时感知身体内部和外界环境的信息，然后经过人脑内部上亿个神经元的计算分析后得出结果，同样如果未来要实现智慧供水，利用外部数据和先进的分析工具必不可少。
上海作为国内智慧城市建设先试先行的城市，现今已经取得了一定的成果，其中城市公共数据免费开放的力度不断加大，供水作为城市服务的关键一环，与电力、交通和旅游等其他社会服务息息相关，相互之间有很强的关联性，而这些行业数据可以为水司服务，丰富数据维度，增强内外部联系，加深水司对用户行为理解。
一
大数据下的供水量影响因素
以供水量的预测为例，首先市场上产品和服务的价格一定会对用户用量产生直接的影响，例如对于家庭每天都会用水清洗蔬菜水果等食品，而这些食品的价格的波动会决定居民采购数量的波动，进而影响供水量的波动，下面是消费者价格指数和居民供水量的曲线图，我们发现消费者价格的变动与居民供水量的变动呈现相反的趋势。
（蓝线为居民供水量曲线，橙线为消费者价格指数）
进一步比较水产品价格和居民供水量发现，二者的相反趋势更加明显。
（绿线为水产品价格，蓝线为居民供水量）
季节、气温和节假日的变化也会对供水量的变化产生深刻的影响，下面这张曲线图清楚的描绘了这些变化，夏季是用水高峰期，国庆和春节小长假由于人口净流出较多出现短期的用水低谷。
用户用水一般会伴随着用电，比如居民做饭洗澡，加工制造企业产品生产等，总用电量、第一产业、第二产业、第三产业和城乡居民的用电趋势与用水趋势基本一致。
上海作为国际化大都市每年都会吸引全球各地的游客前来旅游，这部分游客也会对供水量产生影响。
除了上述举例，对居民用水量产生影响的因素还有很多，从时间的角度看，CPI指数、PPI指数、气温、温差、空气质量指数、节假日等因素影响较大，我们还发现每个月开什么花也和供水量有一定的相关性，比如上海3月份樱花盛开，居民会外出赏花，这些活动会造成餐馆人数的增加，从而影响了供水；从空间的角度看，工厂、餐馆、商场、景区等场所的位置分布也会影响供水量。
二
大数据下的水量预测模型工具探索
随着外部数据量的增加以及计算难度的提高，传统的数据统计工具（例如excel）可能无法实现要求。近几年，随着python编程语言的崛起及算法模型的发展，数据分析的门槛不断降低，普通人也能通过一段时间的学习，很快实现复杂的数据分析运算，例如多维度数据间的相关性分析，非线性回归分析等。
Python编程语言作为一种面向对象的解释性编程语言，具有简单、易学、速度快、可移植性高和具有丰富的库等特点，越来越受到人们的重视和使用；机器学习模型是一种高效的数据分析算法，可以通过Python语言一步导入进行数据计算，免去了复杂的编程过程，对于没有计算机编程基础的人员有很好的适用性。
利用上海市公共数据，通过Python语言进行编程建模取得的水量预测模型已经在日常工作中得到了初步使用，可以实现短期、长期的水量预测，也可以根据业务要求实现特定类型的水量预测，具体应用情况如下：
1、未来每天和每小时短期供水量模型，相对平均误差分别为1.5%和1.9%，主要用于根据未来短期内水量变化情况，为供水调度提供数据支撑。
2、未来每月长期水量预测模型，相对平均误差为2.4%和2.5%，主要用于未来长期用水量计划制定。
3、边界流量仪水量预测模型，相对平均误差为3.0%，主要用于修正流量仪非正常工作状态下计量的水量。
今后随着技术的不断成熟，我们可以缩小供水范围，例如利用预测结果控制小区的供水量，实现供水的精细化调度；还可以将这种方式应用于水质、水压等数据分析中，发现数据之间的相互关联程度，从而逐步打通数据孤岛，实现智慧供水。
本文 作者：高赫余 王圣 吴潇勇
本文 采编：《净水技术》杂志社 阮辰旼
排版：张蕾
校对：黎翔
