智慧水利本质上是先进理念和高新技术在水利行业的创新应用， 通过对物联网、 大数据、 云计算、 人工智能等技术的综合运用， 让水利系统像生物体一样拥有感知、 记忆、 逻辑、 辨别、 计算、 分析、 判断、 取舍、 包容、 决断等多种能力。 

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 ２０３５ 年远景目标纲要》提出“加快数字社会建设步伐”，而农村供水工程作为乡村振兴的水利保障工作重要内容，也需要借助智慧化、数字化，从源头到龙头的全流程管理，重点打造基于数据采集、数据资产管理、智慧决策服务等基本功能。

农村供水系统，应嵌入①水质分析类模型、② 供水调度模型、③管网漏损模型等进行支撑

参考下列流程图，确定模型应用位置和目的

水质分析类模型

水质分析模型包括：消毒剂衰减模型、消毒副产物生成模型、混凝剂投加模型、污染源定位模型、水质指标预测模型、水质分类模型、水质异常监测模型、水质评价模型等。

消毒剂衰减模型

消毒剂衰减模型旨在描述消毒剂浓度随时间的变化趋势，基于消毒剂的降解动力学、反应速率常数、环境因素等进行建模。

常见的消毒剂衰减模型包括一级衰减模型、二级衰减模型、指数衰减模型等。

消毒副产物生成模型

通过消毒副产物生成模型，可以了解消毒剂与有机物或其他成分之间的反应过程，预测不同条件下副产物的生成量和浓度。

基于消毒剂的反应动力学、副产物生成机理、初始条件和水体特性等因素进行建模。常见的消毒副产物生成模型包括动力学模型、机理模型和统计模型等。

混凝剂投加模型

混凝剂投加模型的目的是根据水质特性和目标处理效果，计算出适当的混凝剂投加量。这些模型可以基于物质平衡原理、絮凝动力学、电动力学等相关理论，结合水质监测数据和水处理目标，通过数学计算来确定投加量。

水质指标预测模型

利用历史水质监测数据和相关环境因素，如温度、pH值、氧化还原电位等，构建回归模型或时间序列模型，预测未来水质指标的变化趋势。 

水质分类模型

利用监督学习算法，例如支持向量机（SVM）、随机森林等，基于已有的水质数据，对水样进行分类，判断其是否符合某种水质标准或安全性要求。 

水质异常检测模型

基于异常检测算法，如孤立森林、局部异常因子等，对水样数据进行分析，识别和预测水质异常事件，提前发现潜在的水质问题。 

污染源定位模型

结合水质监测数据和水体流动模型，利用逆推算法或优化算法，推断出水质异常的可能来源，帮助定位污染源并采取相应的措施。 

水质评价模型

结合多指标评价方法，如水质指数法、聚类分析等，综合考虑多个水质指标的权重，评估水质的综合状况，用于判断水质的优劣程度。 

2. 供水调度模型

供水调度是一个复杂的过程， 主要解决供水设备使用组合不合理的问题， 影响因素和约束条件繁多。

供水调度是指根据不同水源、需水量和供水能力，合理安排和调度供水系统中的水源、水库、泵站和输水管网等设施，以满足用户的需水需求并最大程度地优化供水效益。

供水调度模型的目标是在给定的约束条件下，通过数学建模和优化算法，确定最佳的供水调度策略，以实现水资源的有效利用和供需平衡。这些模型可以考虑供水系统的物理特性、水资源的可用性、用户需求的变化等因素。

常见的供水调度模型包括线性规划模型、整数规划模型、动态规划模型、最优控制模型等。

供水调度模型的应用可以涉及多个方面，包括供水系统的运营管理、紧急事件响应、水资源规划和水灾防控等。通过优化供水调度，可以提高供水系统的效率、减少能耗、降低成本，并确保供水系统的可靠性和水质安全。

供水调度模型选用全局优化搜索算法的分支界限算法， 通过监测的节点进行选择， 判断界限， 寻求出最终的最优解。

2. 管网漏损模型

管网漏损是指由于管道老化、损坏或其他原因导致的供水系统中的水量损失和漏水现象。管网漏损模型是用于评估和预测供水管网中漏水和损失的数学模型。

管网漏损模型可以采用独立计量区域（DMA）分区方法，并结合管网水力模型和聚类算法来进行综合优化和分析。

通过建立管网水力模型，对供水系统进行水力模拟，计算出节点的压力数据。这些压力数据可以用于构建节点的压力灵敏矩阵，描述节点之间的压力关系。 

采用K均值聚类算法将供水管网压力监测点进行优化分析和布置。K均值聚类算法可以根据节点之间的压力灵敏矩阵，将监测点划分为不同的聚类簇，以实现最优的布置效果。

DMA是将供水管网划分为多个独立区域的方法，每个区域都安装了流量以监测。

漏损检测和定位：

通过监测DMA中的压力数据，可以追踪水量流入和流出的差异，帮助定位管网中的漏损点。

漏损量评估和监测：

通过对DMA中的流量数据进行分析，可以估计和监测每个区域的漏损量，为漏损管理提供依据。

漏损管理和优化：

基于DMA的分区结果，可以针对不同区域的漏损情况制定相应的管理和修复策略，提高管网的运行效率和资源利用率。