水司与表厂如何联动双赢？ 让智能水表摆脱“长期试用”的尴尬处境
智能水表的使用现状及发展趋势
自1997年开始，部分表厂研制预付费IC卡水表，智能水表逐渐进入我们视野，智能水表在国内的发展已持续近30年，但是因元器件构成的复杂性及管理等一系列问题，整体的渗透率仍然较低(见图1）。自2014年国家推出一系列行业政策，2017年中国电信NB-IoT网络正式商用，在技术完善和政策引导下，智能水表近几年增长迅速。
图1 供水企业智能水表使用占比情况
说明：使用智能水表占比在5%以内的供水企业最多，达30%；使用智能水表占比不足20%的供水企业超过60%。
（数据来源：《城镇水务行业智慧水务调研分析报告》）
为促进水务行业健康发展和用户节约用水，国家出台了阶梯计价、一户一表改造、节水行动方案、水污染防治行动计划、加强民用三表管理等一系列指导意见或政策，对水表计量的精确性、及时性、自动计费等方面提出了更高的要求，激发了水务企业对智能水表的需求。预计未来三年智能水表市场增速将达25%-30%。
传统的智能水表应用场景
智能水表发展的历程中，受限于数据采集元器件、供电设施、传输方式的技术发展，很长一段时间处于“试用”的尴尬境地，扮演的角色只是在替代机械水表和人工抄表。甚至因为数据转换与传输上的技术瓶颈、以及性价比等原因导致智能水表安装一段时间后被当成机械水表抄读。
挖掘数据价值的智能水表应用场景
2010 年IBM 提出智慧城市包括六个系统：组织（人）、业务/政务、交通、通讯、水和能源。智慧水务是未来智慧城市建设的关键一环，同时也是关乎国民生计的基础产业。“智能水表”在整个智慧水务系统中扮演着“眼睛”的角色，是实现智慧水务的基石。
智能水表比较机械水表，最大的优点在于水司提取用户水量数据的密度加大，且取得的水量数据更符合时间特性。
分析用水规律
智能水表采集的数据用于更充分地应用于用户用水模式的确定，分析用水规律。用水模式是动态水力模型建立的必要步骤，是节点水量时间分配的关键。供水管网中用户用水规律的掌握，用水状态的实时更新，有助于提高水力模型精度，以增加模型的应用范围，更广泛地应用于管网优化调度、漏损控制等方面。分析用户用水模式的远传水量数据颗粒性越小，所能映射出越真实的用水规律，但是过于小的颗粒，会导致传输成本过高、电能浪费、数据冗余。
用水模式计算：
① 计算用户每日的平均用水量
（i=0,1,2，…n）
② 计算用户每个时段用水量相对平均用水量的比例系数
得出用户的日用水模式曲线。
图2-居民日用水曲线图（用水模式）
计量效率
通过智能水表掌握的用户的用水模式，匹配水表的特性曲线，可高效提升水表的计量效率，提升售水的经济效益。
图3 某用户水量计量效率图
计量效率公式：
① 水量频率占比
其中：nq ——流速点qi的数量
N ——统计时长内全部流速点的总数
② 误差水量
其中：Ei ——流速点qi对应的计量误差
h ——统计时长
③ 计量效率
计量效率的计算，有利于分析水表的经济成本、水表选型、确定周期换表的时间。影响水表计量效率的因素具有复杂的多维度特性和时间特性，例如因水表机械疲劳、电磁及超声探头等设施使用、用户用水情况的变化等，因此计量效率具有较强的动态性及不确定性。
提升供水服务品质的智能水表应用场景
越来越多的智能水表厂家往智慧平台建设上投入发展，构建第二增长曲线。通过智能水表的水量数据资源再开发，实现产品的升级，服务的转型，从机械制造商转型为数据服务商。
图4 某水表商开发的计量服务产品-1
图5 某水表商开发的计量服务产品-2
智能水表的用户服务应用场景主要为用户内部管网系统的水量监控、独居老人的智能关怀、水费账单的展示与分析。
内部管网系统的水量监控
2021年新出的《城镇供水价格管理办法》规定：简化水价分类、明确计价方式。城镇供水根据使用性质分为居民生活用水、非居民用水、特种用水三类，居民生活用水实行阶梯水价制度、非居民用水实行超定额累进加价制度。
居民生活用水实行阶梯价格制度。居民生活用水阶 梯水价设置应当不少于三级，级差按不低于 1:1.5:3 的比例安排。
非居民用水及特种用水实行超定额累进加价制度，原则上水量分档不少于三档，二档水价加价标准不低于 0.5 倍，三档水价加价标准不低于 1 倍，具体分档水量和加价标准由各地自行确定。
执行两个《办法》中的要求，丰富了智能水表的应用场景。通过智能水表的数据采集，及时发现用户管道漏水、供水设施损坏、异常用水的现象，尽早告知、提醒并做技术指导。
案例（见图6）为较为典型的用户内部管道漏水图。这类案例对于数据采集的颗粒度要求不高，小时流量即可，仅需要判断最小流量以及持续时间。
图6 日用水量监控数据图（疑似内部管道漏水）
独居老人的智能关怀
独居老人的问题为人口老龄化后普遍存在的社会性问题，特别是县镇级城市、二三线城市的此类应用场景较多。独居老人的社区服务更要求精准性和有温度。对于智能水表的数据要求更高一些，用水数据采集的颗粒度应较小，最长不应大于1小时；且数据的传输的通讯率成功率应为100%；关注的关键数据为最小流量、0用水量的持续时间、异常（大）用水量及持续时间；异常数据的报警设置等。
智能水表升级智慧服务的制约因素
获得完整、准确的水量数据是实现智慧服务与管理、数据升级应用的关键。制约智能水表性价比更高应用的因素分为技术因素及管理因素。技术因素为智能水表数据采读的准确性、采集数据的颗粒度、电源供应、传输稳定性等；管理因素为水司内部智能水表的采购、检定、故障处理等制度与执行，以及水司与智能水表供应商之间的联动双赢。
结束语
随着国家水资源管理及水务相关政策的出台，新型城镇化、智慧城市、海绵城市、节水型城市的建设，用水机构信息化、智能化和网络化工作进程的加快，以及阶梯水价等政策的实施，智能水表的普及呈现为不可逆的趋势。
水表行业纯硬件的市场规模较小，为突破市值天花板，厂商必须向下游智慧水务平台延伸，构建第二增长曲线，建筑持续的增长动力。水司也逐步转变观念，从纯粹的水表数据抄读收费转型为水量数据的价值挖掘，提升供水服务品质，从传统的水的生产制造业转型为供水服务业。
