1.漏损控制的背景
D市DJ公司2018年1~11月日均供水总量72.67万m3，售水总量60.62万m3，供水产销差率16.58%，管网漏损率16.46%。按照国家“水十条”到2020年公共供水管网漏损率达到10%的目标，还有一定的距离未来两年的控漏任务十分艰巨。
同时，在2017年发改委、住建部和水利部联合颁布了“节水型社会建设十三五规划”，在全国开展管网DMA管理示范工程，并发布了《城镇供水管网分区计量管理工作指南》。
2.依据
按照国际水协（IWA）水平衡理论，漏损管理可以分为物理漏损和表观漏损，漏损控制管理的核心公式如下：
1.无收益水量（NRW）= 系统进水量 - 系统出水量
2.物理漏损 = 夜间最小流量（MNF）- 夜间合法用水量（LNF）
3.表观漏损 = 无收益水量 - 物理漏损
3.漏损管理方法论
3.1漏损分离定量
物理漏损管理的重点是压力管理、主动检漏、维修速度和质量以及管材和施工质量；表观漏损管理则需要关注计量误差、抄表误差、账册误差和非法用水。通过上述漏损管理策略的实施将有效帮助水司降低漏损水量，提高企业的经营效益，因此漏损管理的关键是通过以上核心公式对漏损情况进行分离、定量。
如下图所示：
水量平衡表
3.2DMA计量分区
而对整个供水系统按照网格化的方式，将其独立为一个个计量分区，将更有助于水司实施漏损管理工作，也是国家包括行业推荐的漏损管理方法。实施漏损管理得计量先行，没有计量就没有管理，并且建立从上到下的计量管理体系，包括对原水、出厂水、管网分区、DMA到用户用水的可传递的计量管理机制。
3.3夜间最小流量
根据公式2，通过夜间最流量可以判定DMA分区内的物理漏损大小，为此充分利用现有SCADA系统中相关水量、压力数据，将能够更好的帮助漏损人员分析物理漏损的大小，同时联合多个DMA的测定水平，可以锁定整个供水系统漏损管理的重点。
4.数据模型
正是利用上述水量平衡理论和漏损管理策略方法，我们将利用现有的SCADA系统监测数据来辅助进行漏损管理工作，为此首先需要将SCADA监测数据转换为适合漏损管理需要的业务数据。
SCADA监测数据与漏损管理数据模型转换的关系如下图所示：
数据模型转换关系
该模型通过监测设备（资产）所产生的流量、压力等时序数据（状态），利用报警方案形成业务事件，驱动外业（勤）工作的开展（例如检漏、抢修、调节供水压力等）。同时，利用业务管理模型对时序数据进行计算、分析形成供水业务需要的调度管理、漏损管理及水表配表的依据，即以大量数据的产生的模式来指导供水运营管理工作。
5.系统整合方案
方案设计的关键之处在于不影响现有系统运行的基础上，以最小的代价整合SCADA系统的监测数据，并按照漏损管理的业务模型对监测数据进行转换利用，让现有的数据再发挥新的价值，同时又可以接入漏损管理系统专有的远传数据。
方案示意图如下所示：
数据整合示意图
该方案的优点是，充分考虑了对现有SCADA系统、营抄收费系统及呼叫中心系统性能及安全影响降到最低，所有数据整合工作均不直接操作原系统数据库，而是先同步到备份数据库，再通过实时的流式数据计算引擎，按照预定义的指标（模型）对数据进行计算、统计和分析，实现业务数据的迁移和再利用。具体步骤有以下几步：
第一步，数据同步
根据现有SCADA系统、营抄收费系统（MIS）、呼叫中心系统等所使用的异构数据库，例如SQL Server、Oracle等，利用数据同步、抽取技术将原数据库同步到备份数据库中，供漏损管理系统使用。由于不直接操作原系统数据库，采用该方案的好处是非常安全，对原系统性能影响非常小。
第二步，实时计算
根据第3部分提到的漏损管理方法，编程开发专用的漏损定量管理系统，在抽取备份数据库的同时对数据进行实时计算，计算时利用流式引擎通过消息机制实现业务模型的异步计算，好处有：1）降低系统设计和开发的复杂度；2）减小系统之间的耦合度；3）提高数据处理的性能。
第三步，分析展示
对实时计算、统计和分析完成的数据，根据业务的需要，制作相应的业务报表和报告，利用H5、JS及后台数据服务，开发自适应的漏损管理模块，方便管理人员、一线员工可以使用不同的终端使用查看。
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