构建基于风险预警的智能防洪调度体系

刘国富，金建乐

（国网浙江省电力有限公司紧水滩水力发电厂，浙江丽水，323000）

0 引言

水库调度包括防洪调度和兴利调度，通过水利设施对天然来水进行再调节，汛期拦蓄洪水、消减洪峰，减轻下游灾害损失，减少水库弃水，增加发电效益，非汛期增加河道供水量，为下游生态环保、城市供水、航运、旅游等综合利用创造更有利条件。

水库流域调度主要根据水库所在流域气象和水库当前水雨情信息，按照水库调度规则开展调度工作，但在实际调度过程中，存在许多局限性。具有一定调节性能的水库，不仅需要为电网调峰保电、迎峰度夏做好准备，也要为地方政府防汛抗旱减灾发挥作用。汛期需腾空库容、拦洪削峰，汛后需满足抗旱、供水、航运、生态、环保等综合用水要求，造成防洪与兴利的矛盾，对水库调度工作提出了更高的要求。然而，水库管理单位对本流域以外的气象和水雨情信息知之甚少，缺乏全流域综合调度的观念和意识，在遭遇特殊天气情况，如相邻流域发生大洪水时，由于对相关流域水雨情信息掌握不足，错峰调度极易造成本流域防洪调度受限、水库水位快速升高等特殊情况，或造成下游梯级水库不必要的弃水，降低水量利用率，对水库大坝及下游防汛造成较大安全隐患，增大水库调度风险。因此，一个具有风险预警功能和流域综合调度能力的智能防洪调度体系极其重要。

1 系统结构

智能防洪调度体系基于物联网技术，从感知层、网络层、应用层全面实现流域数据感知、数据共享、网络互通、智能综合调度等功能，包括实时信息感知、预警级别判断、监测预警发布、智能开展调度决策等内容。调度体系总流程见图1。通过实时感知流域水雨情、电站发电泄洪状况、水库蓄满状态、流域未来气象预报等，开展雨强、雨量、流量超限预警，分析可容蓄降水量、来水量，预测水库超汛限水位、河道超警戒水位，实时发布预警信息，建立流域智能防洪调度体系，实时预测流域关键断面和重要水库汛情，科学开展流域梯级调度，减轻下游洪水灾害，减少梯级水库弃水，提高水量利用率，发挥发电、防洪等综合效益。

图1 智能防洪调度体系总体流程Fig.1 Flowchart of the intelligent flood control and regulation system

系统总体结构以数据库、模型库、方法库和知识库作为基本信息支撑，通过总控程序构成智能防汛调度体系的运行环境，辅以友好的人机界面，有效地实现实时预警监测、智能调度这一复杂过程。因此，体系由数据库子系统、模型库子系统、方法库子系统、知识库子系统和人机会话子系统五部分构成，如图2所示。

图2 智能防洪调度系统总体结构Fig.2 Structure of the intelligent flood control and regulation system

2 系统开发

2.1 开发思路

（1）采用C/S（客户端/服务器端）结构开发模式，构建统一的监测预警与调度决策支撑系统。

（2）加强人机交互功能，采用面向对象的可视化方式进行开发，界面设计以操作简便、交互友好为指导原则。

（3）保证数据的真实性与及时性，采用数据同步技术保障数据的实时性和可靠性。

2.2 系统逻辑结构和主要功能

系统以数据库为核心，结合模型库和方法库，对调度决策各事件任务进行管理。结合需求进行系统设计，系统的逻辑结构如图3所示，各模块的主要功能如下：

图3 智能防洪调度系统逻辑结构Fig.3 Logical structure of the intelligent flood control and regu-lation system

（1）信息感知。基于物联网技术，实现流域水雨情、气象数值预报、电站实时出力、水库闸门开度等信息实时采集、智能分析和处理。包括流域水文站、水位站、雨量站的水位、降水量、流量信息，气象部门的短期、中期、长期降水量数值预报信息和水库电站水位、出力、闸门开度信息等。

（2）智能判断。通过实时监测雨强、雨量、流量，分析计算可容蓄降水量、来水量，预测水库超汛限水位、河道超警戒水位，实时开展预警判断。

（3）监测预警。通过构建洪水预报模型库，采用多种模式开展洪水预报，开展防汛抗旱预警。基于动态径流系统开展可容蓄降水量分析预警。预警信息通过短信、语音、画面进行发布。

（4）调度决策。建立水库防汛防旱调度预警及决策支持平台。实现实时数据采集、数据库管理、数据分析处理、预警风险提示、水库调度方案建议等功能，开展梯级调度和流域智能调度。

3 基本原理

3.1 实时信息动态感知

感知层实现所有实时水雨情信息（水位、雨量、流量等）、流域内水电站信息（发电机组出力、开停机状态、水库蓄满状态等）、流域气象预报信息及水库闸门泄洪信息等的动态感知，通过有效信息自动识别，运用先进技术开展分析预判，并对各关键控制断面信息进行实时监视。

3.2 水库流域风险实时预警

以重要水库或关键断面为控制节点，运用动态径流系数和气象数据预报信息，开展水库可容蓄降水量预警、水库超正常蓄水位预警、关键断面超警戒水位预警、相邻流域降雨来水对水库错峰调度影响等多种洪水风险预测，为科学安排水库调度计划、合理控制水库水位提供技术支撑。

3.2.1 可拦蓄水量预测

在网络层利用自动识别技术，开展流域内小水电可拦蓄水量计算。自动采集全流域实时水雨情信息、气象预报信息，根据测站地理分布和单站降雨量计算水库平均雨量及流域各支流平均雨量，并分类保存到数据库。再根据流域内各小水电实时拦蓄水量与正常蓄水位时的蓄水量差值，计算流域内总的可拦蓄水量，为水库流域首次洪水计算的扣损提供参考依据，有利于提高洪水预报精度。

3.2.2 可容蓄降水预警

运用动态径流系数，开展水库可容蓄降水量预警。根据水库实时采集的水位、库容、流量、前期降水量信息，结合月份、前期降水量、洪水期等相关参数动态确定当前的径流系数，以及水库正常库容、流域面积特征等水库参数。按径流量公式计算可容蓄净水量和可容蓄降水量，并计算机组不发电、保证出力发电、70%满负荷发电、装机容量发电等组合条件下可容蓄净水量和可容蓄降水量，实时监视水库可容蓄降水量，降低库水位超过正常蓄水位的风险。通过相邻流域资料调用，为缺少资料的中小水库提供可容蓄降水量预警。

3.2.3 水位超限预警

运用气象数值预报，采用多模型预报方法预测水库水位。根据气象预报信息，结合短时、短期、旬、双周、月降水量数据预报，以及水库当前水位、流量、发电信息、动态径流系数，开展短期洪水预报和中长期洪水预报，预测不同发电组合时水库期末水位和最高水位，延长洪水预见期，为尽早开展水库调度争取主动。

3.2.4 防汛预警

基于大数据分析水情预测结果，开展水库调度防汛预警。根据当前水库水位、水情预测水位及预报误差，以期末预测水位或最高水位是否超汛限水位或正常蓄水位为依据，通过大数据对预测洪水进行推演，模拟洪水对上下游的影响，确定防汛预警级别，提出水库调度发电建议。以机组不发电、保证出力发电、40%满负荷发电、70%满负荷发电、装机容量发电等组合条件下计算的期末水位作为判定依据，判定水库泄洪风险，开展水库调度防汛预警。

3.2.5 抗旱预警

根据水库下游城市生活、生态、航运等供水需求，按水库设计来水保证率，计算供水期各月最低控制水位线。结合水库调度图保证出力区下限和水库当前水位、流量、发电信息，以后期库水位是否落在破坏出力区或供水期各月最低控制线以下为判定依据，确定抗旱预警级别和抗旱风险，提出水库调度限制发电建议。

3.3 流域智能调度决策

3.3.1 梯级调度

充分发挥流域龙头水库的调蓄能力，合理拦蓄洪水，增加各水库可利用水量。根据上游水库出库水量、流域各支流实时流量及预测后期来水量，准确预测下游水库入库洪水流量、到达时间及水库最高水位，为梯级电站及早安排发电、及时消落水库水位争取主动，减少水库弃水，提高水量利用率和发电效益。

3.3.2 智能决策

在应用层建立流域洪水预报智能调度决策系统，科学开展梯级水库调度。将物联网技术与行业领域动态结合，实现广泛智能化的解决方案。通过大数据智能计算、分析，充分利用神经网络等计算手段，模拟各种组态下的调度方案并确定最佳方案。通过构建的智能水库调度决策系统推演影响程度，再利用网络层对终端用户进行信息发布、指令下达、人员转移等，实现全流域最优调度，降低社会经济损失。

4 实例应用

4.1 基本概况

瓯江流域丽水境内已建成小（1）型及以上水库90多座，总库容60多亿m3。其中，大型水库2座，中型水库30余座，小（1）型水库60多座。瓯江干流已形成紧水滩、石塘等8座梯级水库，装机容量达71万kW。瓯江流域各电站未实现水雨情信息共享及水库梯级联合调度，且无全流域洪水预报调度系统，无法为瓯江沿岸的防汛抗台和电站的梯级调度提供技术支撑和决策支持。

紧水滩作为瓯江干流唯一具有调节性能的水库，担负着系统调峰、调频和事故备用任务，同时需要实施错峰调度，保护干流两岸主要防御对象的防洪安全。2014年瓯江全流域洪水时，由于缺少相关流域水雨情信息，缺乏科学论证水库错峰调度合理性与必要性的技术手段，在严格执行丽水市防汛指挥部的调度指令后，紧水滩库水位达到历史最高值，水库大坝存在较大的安全隐患。通过建立瓯江流域智能防洪调度体系，实时共享流域上下游信息，监视关键断面重要水库汛情，开展风险预警和科学调度，确保防汛抗旱安全。

4.2 功能实现

4.2.1 动态感知流域实时信息

实时采集全流域水雨情、气象数值预报、水库工况等信息（图4），对水库实时水位达到或超过正常蓄水位开展分级预警，水位站实时水位达到警戒水位时实时提醒。

图4 瓯江流域水情监视图Fig.4 Hydrologicalinformation about Ou River basin

4.2.2 监视关键断面和重要水库汛情

实时监视流域关键支流控制断面和重要水库实时汛情（图5），展示流域各断面平均降水量、洪水流量、实时水位等演进过程，为下游实现科学防洪调度提供决策支持。

图5 瓯江流域关键断面实时水情图Fig.5 Real-time hydrologicalinformation on key sections of Ou River basin

4.2.3 基于短期水库洪水预报的防汛预警

根据当前库水位、水情预测水位及预报误差，以期末预测水位或最高水位是否超汛限水位或正常蓄水位为依据，确定防汛预警级别和防汛风险。防汛预警级别设置见表1。

表1 防汛预警级别设置Table 1 Classification of flood warning

4.2.4 基于下游综合用水约束的抗旱预警

根据水库下游城市生活、生态、航运等供水需求及预测来水，确定抗旱预警级别和抗旱风险。抗旱预警级别设置见表2。

表2 抗旱预警级别设置Table 2 Classification of drought warning

4.2.5 基于多技术运用的智能防洪调度体系

基于气象数值预报（见图6）、动态径流系数、短期洪水预报、下游综合用水、水库流域运行参数等，建立流域智能调度决策平台，实现调度方案科学决策，并为流域水库调度和下游的错峰调度提供决策依据，确保水库大坝和下游人民生命财产安全。

图6 气象数值预报与调度决策Fig.6 Prediction of meteorologicalinformation and regulation decisions

5 结语

水库流域智能防洪调度体系基于物联网、气象数值预报、动态径流系数等技术应用，实时预测关键断面和重要水库入库流量，合理开展各级水库实时调度，充分发挥龙头水库的调节能力，拦蓄洪水、削减洪峰，减轻洪水灾害，并为梯级水库发电和防洪调度提供决策支撑，降低梯级水库弃水风险，增加发电量，提高梯级水库水量利用率，具体如下：

（1）为水库下游沿岸城市及防护区域的防汛抗台提供水情预报和决策支持。

（2）为发生全流域洪水时的水库错峰调度提供科学依据和技术手段。

（3）为下游梯级电站开展梯级调度提供信息共享和技术支撑。

（4）为流域中小水库提供超汛限水位预警和可容蓄降水预警。

（5）指导水库流域防洪度汛和水库日常调度。■