飞来峡水情遥测预报调度系统改造

张毅波

（广东省飞来峡水利枢纽管理局，广东清远511825）

1 工程概况

北江是珠江第二大水系，全长468 km，流域面积46710 km2，总落差约为305 m。水系呈阔叶状分布。飞来峡水利枢纽位于北江干流清远市飞来峡镇，控制集雨面积34097 km2，占北江流域面积的72%。飞来峡是广东省最大的以防洪为主的综合性水利枢纽，以防洪为主，兼有航运、发电、改善生态环境等功能。水库正常水位时水面面积70.3 km2，最远回水长度72 km，年均径流1100 m3/s。

2 改造原因

原飞来峡水情遥测预报调度系统于2000年3月开始投入试运行，随着运行时间的延长，系统设备逐渐老化，故障频繁，严重影响了飞来峡水库的正常运行调度。同时在运行过程中，系统功能缺陷不断暴露，飞来峡河道型水库小库容调大洪水要求预报调度精确，也要求该遥测预报调度系统必须升级改造。本次改造将全面更换系统的软、硬件。

3 系统设计

3.1 开发及运行环境

该系统采用C/S(客户端/服务器)的运行模式。服务器采用HP ProLiant DL580 G2系列的服务器设备；网络设备采用CISCO WS C3750G 48PS-E交换机；客户端为普通计算机。软件方面，选取Microsoft.NET作为技术开发平台；系统采用ArcGIS Engine的GIS组件来实现应用系统的开发，通过将GIS组件嵌入开发环境.NET来实现高效、无缝的系统集成；以ORACLE作为C/S环境数据库服务器的分布式数据库管理系统，实现对水文数据、气象数据和空间数据等的全面管理。

3.2 系统结构

飞来峡水情遥测预报调度系统按功能设计主要由洪水预报模板、洪水调度模板和数据库模板三个模板组成。三个模板利用开放的、标准的应用程序接口将有关的数据库表有机联系在一起，通过雨水情实测数据在库表中的传递和预报模型库、调度模型库的相关计算，实现了有关的水库水情预警、实时降雨预报、洪水交互调度、调度方案评价、水库日常报表等各项功能。

3.2.1 系统的逻辑结构

水库水情遥测预报调度系统在逻辑上分为八个子系统，各个子系统以数据库系统为中心组织在一起，如图1所示。

（1）基本信息查询修改子系统

该子系统主要对水库系统进行简介，并提供水库的工情库、特征参数库、图片库以及多媒体库等；展现流域相关的工程概况、水系图、工程图片以及录像等。

（2）实时水雨情查询子系统

主要是对历史、当前、未来的雨水情、电力数据、气象信息、水利工程状况等信息做时空多方位的监测信息查询，给用户和各级调度部门及时提供梯级防洪和发电有关的多种信息；编制专门软件，对各种信息进行分析和综合，以提供用户各种综合信息(如水文特征值、降雨频率、洪峰频率、洪量频率等)查询的功能。

（3）数据库维护子系统

水库预报调度系统数据库是整个系统的核心，具有非常重要的作用，各子系统间的通信通过数据库的管理来完成。该子系统主要进行实时数据库和历史数据库的维护。

（4）水雨情报表制作子系统

主要对日、旬、月、年不同时段的水雨情数据进行报表制作和报表定制，以及各测站不同时段长的特征值统计、历年数据资料的统计报表等。

（5）实时洪水预报子系统

分别采用经验预报、新安江模型和分布式水文模型进行洪水预报，以小时为时段进行预报。模块根据采集的实时雨量、蒸发、水位等资料，以及天气预报信息，通过水文模型计算，实现对未来将发生的入库流量过程的预报功能。

（6）实时洪水调度子系统

采用洪水预报结果进行洪水模拟或优化调度。可以进行水库的规则调度、优化调度、常规经验调度和交互方案生成等调度计算。

（7）预报调度成果输出子系统

该子系统主要采用图形、表格的形式将水文预报结果、调度结果、未来调度预案等成果以图形或者报表的形式显示、打印输出和发布。

（8）专家会商子系统

主要对预报方案和调度方案进行评价等。尽可能将预报调度成果展现在同一界面上，供会商决策参考，并对各预报调度方案提供优选方案，且做出选择依据，做出计算机专家决策。

3.2.2 系统的组织结构

在雨水情自动遥测系统的支持下，水库水情遥测预报调度系统以数据库为核心，通过人机交互进行信息服务、洪水预报、洪水调度、数据库管理、帮助，其组织结构如图2所示。数据库又分为网络数据库与专用数据库。网络数据库包括实时雨水情库、历时雨水情库和工情库。专用数据库包括洪水预报库与洪水调度库。

图1 系统的逻辑结构Fig.1 Logical structure of the water regime forecasting system

图2 水情遥测预报调度系统组织结构图Fig.2 Structure of the water regime forecasting system

3.3 洪水预报模块设计

洪水预报作为系统的核心模块，利用采集的水雨情信息，基于DEM数据，通过分布式、半分布式模型以及经验预报方法进行预报，并进行洪水实时校正。

3.3.1 模块开发的目标

该模块目标是建立一个集GIS技术、计算机技术、数据库技术和水文水资源等多项技术为一体、融合多源信息的综合预报系统，具有以下功能：

（1）查询流域内基本地理信息。对每幅图层,可以放大、缩小、漫游、查看各地物的属性。

（2）预报功能。能实现对飞来峡以上控制流域进行降雨洪峰水位经验预报、基于新安江模型的半分布式预报和分布式水文模型预报，可对单个子流域进行洪水过程模拟或实时预报，可选择不同子流域出口站进行预报结果查询，查询结果展示包括流量预报过程图、洪峰、洪量等特征值统计，并能对分布式预报的水文过程变量实现空间分布状态查询。

3.3.2 模块结构

（1）逻辑功能结构

作为基于开放架构的系统，飞来峡洪水预报模块除了实现流域空间、属性信息的分析查询外，同时为水雨情信息统计及防洪形势分析提供了基本和实用的各种功能，良好的可扩展性为继续开发提供了理想的基础，用户可根据需要自由扩展各种新的功能。系统目前的总体功能模块如图3所示。

（2）系统数据组织

飞来峡洪水预报模块的数据源包括多种类型的数据，如地理信息图层、水文数据、工情数据、气象数据等。它们分别以shp格式和关系型数据的形式存储。shp格式文件主要存储空间数据的坐标信息和地物的属性信息。对于水文、气象和工情数据按照国家规范建表存储，在其库表和shp文件的dbf表中定义ID字段，通过相同的两个字段实现与对应地物图层shp文件的关联，于是各种水文、气象、工情数据可实现以地物属性信息的方式查询。

图3 系统逻辑功能结构图Fig.3 Logical functions of the water regime forecasting system

4 系统实现的目标

飞来峡水利枢纽水情遥测预报调度系统改造项目招标是一个集计算机技术、网络技术、卫星通信技术、图形图像技术、电视监控技术、数据库技术、地理信息技术、决策分析和信息处理技术等为一体的先进、高效、应急结合的综合调度指挥中心，必须采用先进的信息处理技术和现代管理手段，充分发挥信息共享、综合利用和联网运行的作用，实现对水情的分析判断、处理和反应，能够为指挥领导和参与指挥的业务人员和专家提供各种通讯和信息服务，提供决策依据、分析手段和调度命令实施部署和监督方法，能及时、有效地调集各种资源，实施水文预报、水情控制和最佳发电调度，用最有效的控制手段和小资源投入，最大化水库综合效益。

5 改造的实施

飞来峡水情遥测预报调度系统改造是飞来峡水利枢纽管理局和武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室合作，共同设计研发的项目。系统的开发工作主要在2009年1～4月完成。

系统包括300多个水文遥测站点的信息，这些站点分布于全流域面积46686 km2。其中雨量站30个，水位站7个，雨量水位站35个。系统采用GSM通信、VSAT卫星通信、Inmarsat卫星通信组网，自动收集北江流域雨量、水位信息，将收集的信息传送到省三防综合数据库系统中，飞来峡水情遥测预报调度系统再从省三防综合数据库系统中提取数据。除此之外，系统通过网络读取飞来峡电站监控系统内4台机组的实时负荷数据和总流量数据；读取飞来峡泄水闸监控系统内15个泄洪闸门的实时开度数据。通过这两组数据就能知道飞来峡水利枢纽的实时下泄流量等信息。这些数据的顺利取得保障了系统的正常运行。

6 水文预报方案及评定

针对飞来峡水库控制流域的预报要求，利用飞来峡水库流域的历史资料，对其构建了两套流域水文模型预报方案：基于新安江三水源模型的半分布式流域水文模型；基于栅格DEM的分布式流域水文模型。

飞来峡水库流域水文预报方案总体上由流域降雨产流模型和流域汇流模型两部分组成。对于产流计算，鉴于飞来峡水库流域的地理特性，区间流域的产流采用蓄满产流模型。汇流部分，采用的是马斯京根法来进行流域的河道演算。

飞来峡水库流域现有的历史资料为2001～2007年的1 h时段降雨径流资料。雨量资料采用了流域内遥测雨量站的加权平均值。2001～2007年，流域共发生了30多场洪水，其中洪峰流量大于7000 m3/s的有13场，大于10000 m3/s的有4场。

飞来峡水情遥测预报调度系统根据新安江模型采用13场实测1 h时段的雨洪资料进行参数率定，得出洪水流量过程确定性系数为88.7%，径流总量相对误差为0.41%；对实测流量大于5000 m3/s的洪峰计算洪峰合格率，平均相对误差10.61%。以上指标均达到国家水情预报规范的乙级标准，模拟效果较好。在获取更多新观测资料、收集相关人类活动影响（如上游大量小水电工程的相关数据）后，对水文预报模型重新率定，其预报精度可进一步提高。

飞来峡水情遥测预报调度系统根据分布式模型采用5场实测1 h时段的雨洪资料进行参数率定，用20场雨洪资料进行检验。由于水文资料的误差和参数较严重的“异参同效”现象，率定分布式模型参数还不太准确。通过预报与实测对比计算，25场洪水过程的平均确定性系数为71.7%，相对误差为14.7%。以上指标均达到了国家水情预报规范的乙级标准。通过对比具体资料发现，分布式模型对大部分场次洪水的预报精度较好，但整体上对洪峰的模拟值偏低。造成这种预报精度偏低的主要原因有：（1）缺乏飞来峡流域的实测蒸发资料；（2）模型的参数还不够合理；（3）分布式模型计算量很大，误差的累积效应会影响模型精度。■