智能水利工程评价体系及方法研究

文学鸿

（水利部水利水电规划设计总院，北京 100120）

0 引言

近年来，党中央提出了国家大数据战略，并先后做出了建设网络强国、数字中国、智慧社会等一系列重大部署，不断推进理论创新和实践创新；2020 年，在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中提出了“加强水利基础设施建设，提升水资源优化配置和水旱灾害防御能力”“维护水利、电力、供水……等重要基础设施安全，提高水资源集约安全利用水平”；与此同时，水利部也先后发布了《加快推进智慧水利的指导意见》《水利网信水平提升三年行动方案（2019—2021 年）》《智慧水利总体方案》。中央和国家层面为新时期水利工程的信息化建设指引了方向，同时也提供了顶层设计依据[1]，促使水利工程建设运行向数字化、信息化方向快速转型。借助新一代信息技术，水利工程可以更好地在水旱灾害防御、水资源调配和水生态环境修复中发挥重要作用，强力支撑社会经济的高质量发展。

1 智能水利工程的概念内涵

近年来，各行各业陆续出现了大量关于智慧与智能的名词和应用方案，而且这 2 个词在不同的领域都有不同的用法，本研究先讨论对于水利工程来说哪个词更为贴切。

根据表达习惯，当评价一个人或集体的时候常常用智慧形容，而评价自动化系统或软件系统等物件时，无论它的自动化水平有多高，更多的还是用智能形容。深究其区别，就是两者在自主学习、思考领悟和自主进化能力上的差别。很显然，智慧意味着系统具备自主学习、思考领悟能力，且可以让知识和能力不断的进化；智能意味着系统具备快速分析判断和自主应对的本领，但缺乏自主学习与知识进化的能力。对于由涉水建筑物和机电设备组成的水利工程而言，即便工程本身是在高度自动化的监控系统辅助下有了“智”和“能”的外在表现，但它也仅是呆板地执行程序指令，而这套程序指令带来的“智”和“能”是由人赋予的，并不是工程本身自主学习、思考、决策的结果。由此可见，对于水利工程而言，用智能水利工程的说法更为贴切。

智能水利工程是新时代水利工程建设的新目标，然而智能并不是一蹴而就的，它是随着信息技术发展和建设运行经验的积累，慢慢演进的结果。这里的建设运行经验就是水利行业的专业知识，当把更多的水利领域知识转变为数学模型或软件算法，并应用到工程建设和运行管理中时，工程才可能在软硬件系统的控制下尽可能大范围地实现自治运行，运行人员可以更少地参与控制操作。当水利工程实现上述运行状态时，那么智能水利工程的目标就基本实现了。

2 工程智能化建设现状及目标

当前，水利工程的智能化建设已经在原有自动化监控系统的基础上发展前行多年，但调研发现不同工程类型的智能化建设进程并不统一，这主要是由工程本身特点决定的。

一般来说，智能化建设进展普遍较快的工程类型主要有水电厂和调水、灌溉、泵站等工程。这样的工程普遍具备以下特点，即：工程机电设备自动化运行程度整体水平较高，建筑物或机电设备的运行状态方便观测，工程上下游水力协同控制的需求强烈，工程自动运行控制的判决条件清晰明确。目前，智能水电厂已有相应的行业建设标准[2]，调水、灌溉和泵站工程也已开展了大量的智能化建设实践，也取得了不少宝贵的经验[3-4]。对于智能化建设进展缓慢的工程来说，它们也具备一些共同特点，即：工程重要基础数据未实现全面自动化采集，智能化建设的经济效益差，信息系统的运行维护难以维持，工程本身运行几率不高，工程建设资金不足等。这些特点都严重影响着工程智能化建设的发展。

为了能克服重重困难，全面推广建设智能水利工程，应将工程建设任务、调度运行方式、自然环境条件紧密结合，统筹考虑。智能水利工程建设目标就是在工程数字化分析、自动化控制的基础上，进一步通过水利模型、软件算法赋予水利工程自适应和自主优化决策的能力，实现水利工程实时或准实时的管控。此处需要强调的是，实时或准实时管控依然是在运行人员参与下的管控，因为水利工程目前并不能完全脱离人的参与而完全依靠监控系统实现所有运行操作。

为说明其原因，可以和较早开展智能化建设的电力行业做个对照：电力行业的电网输送电能，电能以电流形式束缚在导体中，电网潮流可瞬间响应外部施加的控制，即使出现故障也可以快速自动切除故障，一般很少有次生灾害；水利行业中，工程控制的是水流，水流多处于开敞的河道渠系中，而且水流在工程的操作控制后需要经过较长一段时间才能达到新的稳定状态，一旦在这个过程中发生事故，任何的校正措施都不能立即终止事故影响的，很还可能会导致更大的次生灾害。基于此，水利工程的运行控制始终没能像电网一样实现高度的闭环自动控制，仍然需要人的介入以确保工程运行安全。

3 智能水利工程评价体系及评价指标

建立智能水利工程评价体系的作用是通过选取可以表征工程智能化水平的指标，对水利工程智能化进行量化评价。与此同时，工程建设者也会在评价指标和指标权重的影响下，针对性地对工程进行技术改进和提升，最终达到以此引导、促进水利工程智能化建设的目的。

建立智能水利工程评价体系，核心问题是如何确定评价指标。目前，煤炭行业和智慧城市已研究确立了反映智慧化水平的评价指标[5-6]，在工业和服务业领域进行了评价实践，但水利行业没有现成的单一指标衡量工程智能化水平，因为水利工程是否达到智能化水平，是多方位、多视角综合评价的结果。因此，选取评价指标时既要体现出自适应调整和自主优化决策的特点，又要涵盖工程设计、建设和运行维护的全生命期。因为，首先，工程智能化是一个长期演进的过程，当水利工程刚刚投运，各类运行数据暂未积累到一定规模时，某些智能分析软件很难全面发挥作用，等到工程数据达到一定规模后，系统参数可以进一步调优，甚至还可以从大量数据中挖掘出新的、更合适的智能应用场景，系统这种适时调整的能力，可以更好地满足工程运行需求。其次，智能水利工程建设是一个系统工程，当拥有设计和建造阶段的工程数字化成果时，可以在虚拟的数字空间中更好地支撑和丰富工程建设运行的智能应用。

基于以上构建评价机制的目的和评价指标选取原则，本研究初步研究提出了智能水利工程评价指标体系，即 DAS 指标体系，如图1 所示。

图1 评价指标体系

在 DAS 指标体系中，智能水利工程指标作为一级指标，以量化水利工程智能化整体水平。在一级指标下，针对工程设计、建设、运维 3 个阶段信息技术的应用水平，提出了 3 个二级指标，分别是数字化指标（D）、自动化指标（A）、智能化指标（S）。在二级指标下，结合工程具体建设需求又进一步细化设置了 19 个三级指标。

数字化指标下细分为数字化设计、建造、运维 3 类 6 个指标。数字化设计指标反映勘察设计中数字化创新技术的应用水平；数字化建造指标反映了工程项目建设过程中的质量、进度、投资、安全控制，以及人员组织管理的信息技术应用水平；数字化运维指标反映了建筑物、机电设备及信息系统软硬件运维过程中信息技术的应用水平。

自动化指标下设置 6 个三级指标，设置原则是鼓励更多地采用自动化的数据采集、现地控制及系统间协同联动。

智能化指标下设置 7 个三级指标，主要用于评价工程信息化顶层应用的综合分析、最优决策、自适应、自学习的能力，是体现工程智能化核心水平的指标。这组指标得分越高则表明工程在发挥防洪、供水、发电、水生态环境修复等综合效益时的优化统筹能力越强，体现了智能水利工程系统自治、节水降耗、资源共享、安全可靠的基本运行原则。

4 评价方法

本章节介绍 DAS 指标体系的评价方法。评价指标均采用百分制独立赋分，按指标权重计算加权平均分作为最终评分。3 项二级指标的权重分配比例初步取值为 20∶35∶45，这是考虑到三类指标对工程智能化水平的贡献大小，智能化指标（S）的整体权重最大也是为了突出下设的 7 个核心指标对工程智能化的重要贡献。19 项三级指标具体权重如表1 所示。对于已建成工程或智慧化改造工程的评价，可按表1 中括号内的权重值计算。

在表1 中，D11 指标提到的参与协同设计的专业一般包括地质、水工、水力机械、电气一次、电气二次、金属结构、采暖通风、给排水和建筑专业；设有一定取值范围的指标，可由多人评分后取平均值；若自动化指标（A）下的某些指标在工程中未涉及，此指标不再评分，可将权重平均分配到自动化指标下的其他指标中。

表1 赋分标准及指标权重

本研究运用上述评价方法对近年来实施的多项大型水利工程进行了尝试性的评价分析，评价依据为工程初步设计文件。当假设初步设计文件中的方案逐一实施后，工程总体评分均未达到 70 分，甚至低于 60 分。分析认为，低分原因一方面是早期实施的工程三维协同设计和数字化建设管理尚未落地，另一方面是由于工程运行期的调度分析缺少模型算法的科学支撑。因此，尝试将 19 个三级指标分别取值在智能水利工程可接受的最低值，经加权计算后得出总分约 75 分，如表2 所示。

表2 智能水利工程基础评分

由此，建议在 DAS 评价体系下，将 75 分作为智能水利工程的及格线。

5 结语

推动智能水利工程建设是水利行业信息化补短板的重要举措，是水资源优化调配的重要抓手。在水利行业智能化建设的初期推出智能水利工程评价体系和方法，可有效引导工程建设的技术方向，统一建设思路。以评促建的方式可以更好地提高水利工程参建各方的积极性，加快智能化建设进程。

通过本评价体系的使用，可以较好地量化水利工程智能化水平，对水利工程智能化建设管理提供有效支撑。但实际操作中，本评价方法仍然存在一些不完善的地方，个别指标较笼统，在理解不到位的前提下可能会导致盲目追求建设效果而脱离实际需求。因此，下一步还需要在指标设置和评价方法上进一步优化、细化，同时还应尽快制定智能水利工程相关设计标准，多方位引导设计单位从工程实际运行需求出发开展工程智能化设计。