智慧水庫探討

趙平

摘要：究水庫安全管理信息化與人類智慧，定義智慧水庫概念;設計基于云平臺的智慧水庫6層架構，闡述各層內容及相互關系;分析智慧水庫中信息感知、互聯和系統智能化等關鍵問題，采用新型智能傳感器、信息感知方式多樣化、水庫物聯網、非結構化數據處理、信息標準化、信息融合、業務協同和人工智能等方法和技術解決問題，為智慧水庫研究與建設提供技術路線。

關鍵詞：智慧水庫;互聯網+;水庫管理;一體化;信息化

引言

隨著信息技術的發展，水庫安全管理工作已逐步采用自動化和計算機等技術，建立水情自動測報、洪水預報與調度、工程安全監測、工程安全分析與預警、閘門監控、視頻監視、下游洪水演進與風險分析、辦公自動化等系統，實現管理工作部分自動化，減少安全管理工作量。但這些系統在信息感知、互聯和智能化程度等方面還存在不足，不能完全承擔水庫安全管理工作，與期望還有一定差距。

隨著物聯網、云計算、大數據及人工智能等新一代信息技術的快速發展，特別是人工智能技術的進步，采用信息透徹感知、全面互聯及決策高度智能的智慧水庫平臺承擔水庫安全管理工作已成為可能，這也是水庫安全管理信息化的必經之路。

1智慧水庫概念

2008年11月IBM提出智慧地球概念。近年來，智慧城市、智慧水利、智慧水務等概念相繼被提出。人類智慧是人類所具有的、基于神經器官的高級綜合能力，包含感知、知識、記憶、理解、聯想、情感、邏輯、辨別、計算、分析、判斷、文化、中庸、包容、決定、表達等多種能力。智慧讓人可以深刻地理解人、事、物、社會、宇宙、現狀、過去、將來，擁有思考、分析、探求真理的能力。水庫安全管理工作包括大壩建設、管理及險壩處理等。應用信息化手段開展這些工作，主要涉及信息采集、識別、傳輸、存儲、展示、安全分析、預測、預警、決策支持等。智慧水庫應用新一代信息技術，透徹感知水庫信息，促進水庫信息全面互聯與深度融合，實現水庫安全管理高度智能化。水庫信息分為業務和事務等信息，業務信息包括水庫基礎、BIM（建筑信息模型）、工程建設、注冊登記、調度規程、應急預案、水情、工情、閘門監控、視頻、水質、氣象、生態環境、社會經濟、分析與預警、決策支持等信息;事務信息包括公文、會議、采購、資產、人力資源、培訓、考核、精細化（元素化）管理等信息。信息全面互聯與深度融合是通過網絡、云平臺、信息標準化、數據交換等實現的。水庫管理智能化體現在洪水預報、工程安全分析、水庫調度、水資源管理、辦公自動化等系統具有高度智能及基于數據驅動的運行管理方式。

2智慧水庫關鍵問題

2.1信息感知

信息感知關鍵是信息全面性、感知自動化和系統可靠性。目前，水庫一般采集水情、工情、視頻、閘門控制等信息，較少采集水質、氣象、生態環境、社會經濟等信息，信息感知不全面。水情、視頻、閘門等信息采集基本實現自動化;工情信息采集部分實現自動化;其它信息感知很少實現自動化，主要依靠人工采集，工作量大，實時性差。部分信息采集自動化系統可靠性差，系統安裝一兩年后故障頻發，造成信息大量缺失，信息感知的連續性得不到保證。采用新型智能傳感器、信息感知方式多樣化、水庫物聯網和非結構化數據處理等方法和技術，可有效解決信息感知問題。新型智能傳感器具有智能化、小型化/微型化、低功耗、易安裝、低故障率、免維護等特點。采用新型智能傳感器，信息采集更加便捷、準確，易于實現自動化，可采集的信息類型更多，系統更加可靠。信息不僅可以通過傳感器獲取，也可通過其它途徑獲取。例如：通過購買，實時或定期獲取遙感影像，用于水庫保護范圍和生態的管理;通過網絡機器人，從互聯網獲取水庫周邊工程及企業建設信息、社會經濟信息、水利科技技術、水庫突發事件和管理經驗等Web數據，用于水庫生態管理和應急搶險與救助等;游客和水庫樞紐附近居民通過移動終端提交險情信息。水庫物聯網（水庫通）在統一的信息傳輸標準基礎上，由互聯網，4G，5G，光纖網絡，Wi-Fi基站，無線網橋，ZigBee，NFC，RFID等多網絡融合而成。水庫物聯網覆蓋水庫樞紐和管理場所，實現傳感器、存儲、計算、控制、終端等設備之間的互聯互通。水庫物聯網建設，可以使設備更加方便、快捷地接入系統，為信息采集自動化提供信息傳輸保障。現實世界中，結構化數據僅占數據總量的5%左右，其余為非結構化數據。水庫安全管理中非結構化數據包括文檔、圖像、視頻、遙感影像、Web數據等，圖像和視頻數據處理有助于盡早發現工程安全隱患;Web數據處理為水庫安全管理提供多維度、多視角的信息，使水庫成為地理和社會環境中有機組成部分，而不是一個孤立實體。

2.2系統智能化

系統高度智能化是智慧水庫的重點和難點。現有信息系統智能化程度不高，特別是與水庫安全管理密切相關的信息系統，存在準確性差、功能弱、須人工干預等問題。例如：洪水預報系統需要人工調整模型參數，預報精度不高，很少能達到85%;工程安全分析與預警系統需要人工參與，分析結果須經過專家審核才能發布;下游洪水演進與風險分析系統計算時間長，一般僅對特定的洪水標準進行洪水演進，且需提前計算出結果。采用模糊邏輯理論、神經網絡、粗糙集理論、專家系統、機器學習、數據挖掘、云計算、大數據等技術，可使系統高度智能化，具有主動學習和自適應能力。洪水預報系統采用大數據技術，處理衛星云圖，獲取面雨量。結合站點雨量預報來水，采用智能計算技術，應用場次洪水自動調整模型參數，可提高預報精度。工程安全分析與預警系統采用模式識別技術，對斷面圖進行處理，根據圖層，自動生成網格。滲流有限元和結構穩定計算時，根據全面感知的信息，判斷水庫當前運行條件，自動確定工況。采用人工智能技術，能夠靈活運用專家知識和經驗，分析結果更加可靠，可直接發布。下游洪水演進與風險分析系統采用云計算技術進行洪水演進，大幅縮短計算時間，可隨時對任意下泄流量進行即時洪水演進，計算淹沒范圍和損失，使下游洪水演進與風險分析系統更貼近水庫安全管理需要，更具有實用價值。系統智能化程度提高，使系統驅動方式由人工驅動轉為數據/事件驅動。系統不需要人工干預，水庫管理人員也無需時常關注運行情況，僅需根據系統發出的指令，完成相關管理工作。結語水庫及水庫群的管理是水利管理部門的核心業務，鑒于水庫群信息種類多，數量大的特點，智慧水庫一體化管理平臺通過靈活運用WebGIS技術，充分發揮地理信息系統在展示上的優勢，將水庫的主要信息元素化后集中在一張地圖上展示，達到提升用戶體驗的目的。另外，系統緊密結合水庫管理單位的業務實際需求，從功能設計、數據存儲和管理、性能需求、安全需求等方面做了詳細設計，形成了一套既滿足業務需求又具備高性能特點的體系架構，很好解決了水庫及水庫群管理的主要問題，為智慧水庫的建設發揮積極的作用。

參考文獻

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