威派格在智慧水务行业怎么样，有什么成就吗？

威派格是智慧水务行业，“用心于水，绿色未来”是他们的座右铭，企业愿景是“引领中国智慧水务发展”，威派格的业务以工业互联网理念为核心，为客户提供“平台+硬件+软件+物联网技术+服务”五位一体，覆盖从水源地到水龙头，包括智慧水厂一体化、管网漏损控制、农村饮用水智慧化、二次供水管理与旧改等提升供水安全和品质的全流程智慧水务整体解决方案

物联网工程专业属于工学中的计算机大类，标准学制4年，毕业后授予工学学士学位。物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术。
学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。
物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大，而且是实现设备联网不可或缺的产品，不少相关的top域名都被注册。

智能电网的支撑技术

智能电网的主要支撑技术有实现收集、存储、分析、处理、显示海量信息数据的可靠信息技术，高速、双向、实时、集成的通信技术，具备资源优化配置、科学决策、电网运行高效管理、电网异常及事故快速响应的智能调度技术，电能量消费与预测技术，中压或低压配电网上的分布式能源接入技术，规划控制技术，包括电能质量、功率因数、相位、故障事件、变压器和线路负荷等数据在内的参考量测技术及相关传感器技术等。

物联网相关技术在智慧电网中的作用

在当前的电网中，传感器的应用很广泛，但主要是机电类传感器，其获取的方法往往是物理方法，传递的信号往往是模拟量，这就决定了它往往是通过电缆进行传输。智能传感器不但涉及传感技术，还与微机械、微电子、数字信号处理、网络通信直接相关。

它获取信息的方式往往是将所需获取的信息直接转变为光信号或者电信号，输出为数字量。智能传感器还具有一定的信息存储和分析能力，可以对信息进行初级加工再向上一级传递，避免了上级设备对于信息的处理量过大，也节省了网络流量。

物联网技术中，信号一般使用光缆进行传输，对于设备内部的状态量等不便于直接连线传输的信号，还可以采用无线传输，保证数据的实时性。在主站，由于传输来的数据为数字量，就避免了繁杂的数据转换和处理工作，这些优势应当发挥。但是，电网对于信息的可靠性要求很高，特别在信息传输方面。

如果是在民用或者商用行业，信息传递的可靠性要求较低，物联网当前的可靠性水平便可以胜任。但对于电网来说，错误信息传递的结果是很严重的，可能导致电网中自动装置的错误动作，切断正常运行的大量负荷，或者电能计量出现重大失误等。在可靠性无法保证的情况下，物联网技术的重要优势——信息传递将难以发挥作用，这也就相应导致了在网络层之上的应用层无法应用于智能电网。

智慧水利是在以智慧城市为代表的智慧型社会建设中产生的相关先进理念和高新技术在水利行业的创新应用，是云计算、大数据、物联网、传感器等技术的综合应用。智慧水利的科学内涵： 人水和谐、兴利除害、云为载体、互联感知！

通俗一点来说就是利用物联网、大数据、云平台等技术手段实现更好的水务信息化建设。

能够实现： 实时感知、业务整合、互联互通、融合共享、智慧决策、智慧便民。

最终目标：一切业务数据化、一切数据业务化、一切服务智慧化。

这里可以参考 Hightopo 的智慧水务案例：

水务全球航线与风暴预警中央水机

Hightopo 是基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

使用 Hightopo 可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

参考资料：

 官网——Web组态

                百度百科——图扑软件

人工智能与智慧水务的关系
“智慧水务通过数采仪、无线网络、水质水压表等在线监测设备实时感知城市供排水系统的运行状态，并采用可视化的方式有机整合水务管理部门与供排水设施，形成“城市水务物联网”。就技术方面而言，智慧水务就是依托传感器、人工智能、自动控制、大数据分析、增强现实等技术，通过对系统中压力、流量、水质等参数的在线采集，借助以人工智能为核心分析手段对供水系统状态进行认知和决策，进而通过阀门、泵站等设施实现供水系统的工艺优化运行、漏损控制、调度决策、水质安全保障等控制过程。
人工智能在国内外的应用
墨尔本
WInneke水厂是墨尔本饮用水的主要水厂之一。每天平均约 350000m³ 的水流入此厂。通过水处理工序，分配给城市周围的数百万家庭和企业。该水厂每天设定目标水流量，以确保墨尔本始终有适量的饮用水。为了确保水厂泵在最高效率下运行，同时仍能达到所需的流量，墨尔本水务公司使用定制开发的人工智能（AI）程序。该程序通过挖掘水泵历史运行数据，计算任何给定泵的最有效的配置时间，确定最节能的泵组合，以及相关的运行速度，达到必要的流量。此系统能够通过历史数据分析出一些独特的系列因素如可用泵和过去的性能等。在运行模式下确定最佳泵组合设置参数，并将其直接发送到水泵系统，实时应用无需任何人为干预。
美国
美国使用AI，发明智能机器人用来检查下水道系统泄露和使用年限老化等问题。另外，针对大型或高层建筑物水管漏水的问题，位于美国内华达州里诺市的亚特兰蒂斯赌场度假村使用WINT公司开发的AI解决方案，应用人工智能检测并阻止泄漏源。当漏水时，它会发出警报并自动关闭。智能实时监控系统可以识别漏水和浪费的来源，减少用水量，防止损坏，并且，此AI自动监测系统还可用于异地监控。
国内现状
人工智能技术在供水行业的发展主要应用场景包括设计、运行管理、调度决策等各个层面，其中供水优化设计、优化调度等领域已经取得了大量的研究和应用成果，但受限于传感器、通讯技术以及核心算法等发展水平，供水系统智能化近几年才取得较大突破。

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