一、项目背景
台湾省台北县新荘市中港地区由于地势低洼，贵子坑溪和中港大排两大排水干线的大水都流向这里，导致附近民众长期以来深受水患，尤其是当台风来袭会在短时间内带来大量降水，由于排水能力不够更会造成该地区大范围淹水，灾情相当严重。
上世纪80年代初，台北县政府为了解决这一问题，修建了中港西抽水站，用以收集新莊、泰山、五股地区流经的雨水，包括台一线公路以北，中山高速公路以南之低洼平地，集流面积广达1,660公顷。主要以新荘市区及五股工业区为主，将新荘市中港、辅仁、泰山及及五股低洼地，经中港及贵子坑溪两大排水干线汇集于五股工业区西北角，排至大窠坑溪，平时雨水少的季节，均以重力自然排水；并于出口处设立中港西抽水站，当雨季尤其是台风季节来临，大窠坑溪水位高涨后比排水干道的集水区水位高时，重力闸门关闭并及时通过中港东西两个抽水站进行排水，以达到快速排除市区水涝的问题。
第一次新建的中港西抽水站设置了8个抽水机组，总抽水量达64CMS；但历经近年来多次台风后，发现还会常发生各集水区内遭到淹水的情形，台北县政府经过仔细调研和检讨，发现为现有抽水机组容量不足所致；为彻底解决淹水问题，台北县政府决定扩建中港抽水站的抽水容量，但由于原有站房面积有限及贵子坑溪与中港大排两个区域的地势有较大差别，常造成地势较低的中港大排集水区的排水干线受地势较高的贵子坑溪集水区排水干线的排挤，而导致低洼地区排水较慢而导致淹水时间较长。
为彻底解决新荘市区的淹水问题，台北县政府于04年陆续扩建了中港西抽水站，并增建了中港东抽水站，并制定了以下目标：
1、扩大中港东、西两个抽水站的抽水容量，以彻底避免集水区内的淹水情形；
2、收集并整合中港东、西两个抽水站的实时监测信息，并实时显示于中港东站内设立的马赛克流程图板中，以达到重要实时信息现场操作人员清晰观测到的效果；
3、构建中港东、西两个抽水站水位流量预测系统，提供未来5分钟、10分钟及30分钟的水情预测，警示功能。
二、项目规模
除上述设备之外，中港东及中港西上游增设了6个流量站、6个水位站、4个雨量站，并且配备类神经水情预测网络系统，用来预测未来一段时间内上游水情变化趋势。
扩建后的中港抽水站，总抽水容量达142CMS（远高于目前所需求的134CMS），也就是511200吨/小时，抽水能力非常之大，完全可以达到快速排涝的效果。
三、项目业主、集成商、设计院
1、业主：台北县政府
2、监造单位：万铭工程科技股份有限公司
3、承揽商：台湾鼎磊企业股份有限公司
四、项目主要软硬件产品
1、主要硬件产品：
-PLC：贝加莱B&R
-工控机：研华工控机
-服务器：IBM服务器
-网络交换机：MOXA网络交换机
2、主要软件产品：
-SCADA软件：北京亚控KingView繁体中文版
-工业库软件：北京亚控KingHistorian英文版
-水情预测软件：德凌资讯
五、项目挑战
本项目基于上位机监测系统主要遇到两大方面的挑战：
1、水情预测方面
本次项目扩建后，基于过去的经验，台北县政府深刻感受到监控系统缺乏水情预测是一个很大的缺失！因此本次扩建目标中明确提出要增加水情，即水位流量预测分析系统，以做到防患于未然。
水情预测系统要求必须有一个强大的数据库支撑，用来快速存储大量的水情数据用以分析和预测，同时，要求数据库系统具有高度的稳定性、极强的数据压缩技术以保证数据库能长期存储实时数据并且以后能正常查询历史数据进行分析。而抽水站扩建前使用的只是关系数据库，显然达不到长期快速存储大量实时数据的效果，更不能实现对数据的合理压缩以实现对系统空间的合理占用。过去几年使用关系数据库的实践表明：关系数据库在长期存储大量历史数据后，查询性能明显下降。
2、实时监控方面
本项目扩建后，在这种设备种类和数量繁多、设备控制流程复杂、实时采集监控点数达3000多点的情况下，必须采取可靠的监控设备和技术，才能确保抽水机组在恶劣的台风天气能够正常连续运行，确保当地居民的生命财产安全。
本项目明确要求：上位监控系统必须能够即时显示各个设备的运转状况、即时记录所有设备的运转信息、即时记录各设备故障信息和产生的报警信息；并可随时查询某一段时间内各抽水机组中关键点的工作情况，需提供基于水位等的各种重要监测信息的分析统计报表。
为了实现上述功能，该系统对数据存储和的查询功能、性能要求都极高，要求有方便的报表查询系统的支持。而该抽水站原有的软件监控系统不能实现对历史报警和历史数据的报表查询。
六、解决方案
为实现扩建后的中港抽水站达到想要的实时信息监测目标和及时提供水位流量的预测结果，台湾英硕系统股份有限公司作为本项目实施的承接商，决定选用北京亚控科技KingView6.53和工业实时数据库Kinghistorian软件，以此来构建整个抽水站的监控系统；同时和台北大学水工研究所合作完成水情预测系统的构建和结果预告。该系统解决方案融合了现场通信技术，数据库技术，SCADA/HMI技术，C/S技术等的一体化的数据采集监控系统整体解决方案：
2、项目解决方案说明和功能特点：
#为保障项目安全可靠，本监控系统全部采取冗余配置体系：
所有PLC跟上位监控计算机均采用双网络连接通讯；这种连接方式避免了单一网络系统中网络出现故障后现场实时数据不能及时传到监控中心的弊端。当主网络通讯中断时，通过PLC自动切换到从网，保证通讯链路不中断，为系统不间断采集提供了可靠性保障。
上位监控软件组态王也采用了双机热备配置；其构造思想是主机和从机通过TCP/IP网络连接，正常情况下主机处于工作状态，实时跟IO设备通讯完成对实时数据的监控；从机处于监视状态，一旦从机发现主机异常，从机将会在很短的时间之内代替主机，完全实现主机的功能。
#Kinghistorian和水情分析预测系统充分结合，是水位预测高准确性的关键措施：
KingHistorian是北京亚控科技发展有限公司面向现代化制造型企业推出的工业数据库产品，具有以下突出特点：
-它能够以毫秒级分辨率高速存储整个企业的生产数据，存储速度：每秒超过20，000点；
-具有超强的历史数据检索速度，任意变量任意一天的历史数据（数据量为10，000条记录）不超过5秒；
-支持对大规模监控系统的变量定义和存储。单个服务器100，000点；
-具有超大的数据存储容量。长达数年的历史数据保存和归档；
-高可用性、高容错性（健壮性）和高可靠性，支持双机冗余配置；
-支持开放的数据访问接口OLEDB（ADO）、SQL-92（99）、XML、OPC标准，可与其他系统方便交互实时、历史数据；
-整型变量：64位；模拟变量：双精度（64位），可充分满足不同数据精度的需要。
类神经网络系统是台湾大学水工所推出的一款基于水位预测分析系统，该系统主要原理是模仿人类神经系统(能够大量且平行式处理各种数据信息)，而设计出了一套水位分析预测模型。其建构模式就是建构过程中需对输入资料信息做相关性分析，以确认各监测点水位与流量、水位与雨量间的相互关系，以此来预测下一时刻下游关键地区水位的情况。该系统经过多年的项目运用经验和不断修正，目前水位预测准确度得到业内的高度认可。
水位分析预测项目运用类神经网络一般通过以下3个阶段来实现：
第一阶段：收集类神经系统所需要的训练信息：
一般会提前1年开始收集各水位站、流量站、雨量站的资料信息；
第二阶段：利用类神经网络系统验证信息：
通过过去收集的信息，以验证类神经网络具有预报中港东、西抽水站未来5分钟、10分钟、30分钟水位的能力；
第三阶段：测试资料，试运行几个月的历史资料，以检查其水位是否合理
透过以上三个阶段，确保类伸进网络的水位预测效果在合理和可接受的范围之内，该系统并能随时根据现场收集信息进行修正，以不断提高水位预测的准确度。
本项目中，类神经网络系统从08年3月份就开始启动收集现场雨量、水位、流量等训练信息,相关工作已经由类神经网络系统独自完成；08年11月份开始类神经网络系统和KingHistorian的配合使用：两个系统软件之间通过KingHistorian提供的开放API接口进行数据通讯，一方面通过KingHistorian收集现场各雨量站、水位站、流量站监测到的实时数据信息，另一方面类神经网络系统不断将未来5分钟、10分钟、30分钟等的水位预测结果存储到KingHistorian中。09年2月份整个监控系统完成交付后，KingHistorian又实现了将实时水位预测结果通过局域网传给组态王。目前现场值班人员可以通过组态王快速了解到水位的预测结果，并以此来做下一步的抽水站工作安排。
3、使用完善、强大的历史库存取服务器—KingHistorian：
为了监控现场设备的运行情况，本项目使用了17个贝加莱PLC，监控点达到3000多个，为了达到台北县政府要求长期、高效存储和查询历史数据的要求，决定选择使用KingHistorian软件作为组态王的历史库服务器。
4、完善的基于分布式网络监控系统，可随时随地了解抽水站情况：
本项目采用C/S结构，除了现场配置两个基于冗余的监控系统外，还在其他办公室配备了15个客户端，各负责人可以随时监控现场信息；
八、运行效果
中港抽水站自动化系统于2009 年2月开始进入运行测试，2009年3月正式启用。北京亚控组态王和kinghistorian软件在中港东、西抽水站成功应用以后，成功实现了对抽水站所有设备的实时监控，并能实时显示水情信息及完成水情预测和通知，方便了抽水站人员对设备的操作和维护，更为台北县政府解决当地民众的淹水问题提供了可靠的保证。
台湾內政部长李逸洋指出，中港东抽水站的及监控系统的全面启用，是新莊市民一大福音，中港大排东西抽水站的总抽水量，仅次于台北市的玉成抽水站，抽水防洪系统相当完善。