随着城乡供水一体化建设持续推进，连片村镇多泵站联动供水已成常态，传统依靠人工巡检、故障事后处置的管理模式，难以提前预判水源缺水、设备老化、管网泄漏等隐性隐患。依托智慧泵站大数据采集、多维度建模与分级研判技术，搭建全域供水风险评估体系，实现隐患由被动抢修转变为前置预警，全面提升片区供水安全保障能力。
大数据平台整合多源运行数据，构建风险评估基础数据库。系统实时接入辖区各泵站进水液位、进出水压力、机组运行电流、能耗、振动温度、水源水文、气象预报、管网流量等数十项监测数据，同步录入设备出厂参数、历年检修记录、管网改造档案、历史停水故障台账，打破单座泵站数据孤岛，实现水源— 泵站 — 输水管网全链条数据归集。平台对海量原始数据做清洗降噪处理，剔除环境干扰产生的异常毛刺数据，保障评估模型数据源可靠。
基于多因子耦合算法搭建分级风险研判模型是核心技术。系统将供水风险划分为水源风险、设备风险、管网风险、环境风险四大类别，分别设置量化评分标准。通过大数据比对分析运行参数变化趋势：水泵能耗逐年缓慢上升伴随出水流量下降，预判叶轮结垢、管路淤堵；水源库容持续走低叠加连续干旱天气，提前预警枯水期供水缺口；多站点末端压力同步走低，自动筛查主干管网破损泄漏隐患。模型按照一般隐患、重要隐患、重大险情三个等级自动定级，形成标准化风险评估报告。
建立隐患分级推送与闭环处置机制。一般隐患存入维保计划库，安排日常巡检统筹处理；重要隐患即时向片区运维人员推送短信与平台提醒，限期整改；重大险情系统自动联动调度系统，提前切换备用水源或启用备用泵站，规避大面积停水事故。同时依托历史故障大数据，总结汛期暴雨、冬季低温、用水高峰等关键时段故障规律，提前制定季节性防控预案。
项目落地实践显示，大数据风险评估技术投入使用后，片区供水突发性故障下降83%，隐患提前排查处置率超 90%，大幅减少因设备突发故障、水源波动造成的停水损失。该技术有效补齐传统供水管理预判短板，成为县域智慧水务管控、筑牢城乡供水安全防线的重要技术支撑。
