基于数字孪生的水库运行管理技术探究

戚 波 赵文波 杨 军

(1.嫩江尼尔基水利水电有限责任公司,黑龙江 齐齐哈尔 161005;2.中国水利水电科学研究院,北京 100048;3.西藏自治区拉洛水利枢纽及灌区管理局,西藏 拉萨 851414)

据《中国水利统计年鉴2020》,截至2016年,我国已建成各类水库9.8万座,总库容达9306亿m3[1]。水库在防汛减灾、民生保障、生态修复等方面发挥了巨大作用,做好水库运行管理工作尤为重要。2021年,在“数字中国、数字经济”战略背景下,水利部提出开展数字孪生流域建设,并以此为核心构建智慧水利体系,推动水利高质量发展[2]。从信息化角度看,水库运行管理具有工程分布范围广、业务类型众多、信息来源复杂、多源异构数据庞大等特征,也存在基础设施短缺、管理方法陈旧、技术人员缺口较大等问题[3]。把数字孪生作为加强水库运行管理工作的关键点和突破口,具有较大的研究潜力与探索空间。

1 水库运行管理信息化现状

1.1 监测感知设备短板明显

监测信息采集种类不足,很多水库缺乏对水质、气象、环境等信息的采集。据可靠数据统计,在186座水库中,自动水位、雨量监测覆盖率为83.30%,视频监控覆盖率为70.40%,工程安全监测(包括变形、渗流渗压、应力应变及其他)覆盖率不足50%[3]。此外,安全监测设备可靠性较差,数据采集设备可靠性偏低,安全监测自动化硬件及网络设备故障频发,造成监测数据缺失,监测数据的连续性也受到较大影响[4]。

1.2 运行管理信息化水平较低

传统文档记录方式通常不具备信息完整性、系统性、动态性和实时性,纸质文档在传达、流转过程中,常常出现遗漏、损毁等现象,导致水库运行管理工作出现迟缓、停顿甚至错误现象。一些具备基本信息化基础的水库大多建有工程安全监测系统、水情测报系统、安防监控系统等多种信息化系统,不同系统相互独立,部署分散,且多为单体化应用,缺乏统一综合性应用平台和认证机制,无法有效整合海量数据,协同工作效率较低。此外,大多数水库信息基础设施薄弱,信息化监测感知设备缺乏,数字化网络覆盖深度和广度不足[5-6]。多数水库建设有基本的网络传输系统(包括4G网络和光纤网络),但在实际应用过程中,4G网络常常出现信号不稳定现象。随着水利信息化建设的深入,覆盖各级水行政主管部门和水库管理单位的水利专网带宽已基本建成,但西部地区仍然存在较大短板,东中部地区已建成的网络还经常处于满负荷运转状态,出现数据传输壅塞现象,导致数据传输效率下降,急需进行网络扩容。

1.3 智能化决策能力不足

数字孪生水利工程建设对水库智能化决策、智慧化运行提出了很高的要求。现实情况是,很多大型水库管理单位信息化智能化对运行管理工作的支撑不足,高新技术应用不够,运行管理全要素把控能力较低,核心业务可视化展示水平不高,尚未建立水库全要素、全天候、全周期、可视化管理体系[7]。多数水库管理单位尚缺乏对水库基本信息、水利感知信息和运管业务信息的深度挖掘和数据融合,部分水库已开发的运行管理相关信息化系统集成度较低,未建设涵盖工程安全监测信息分析评价系统、洪水预报预警系统、溃坝分析模型、水质分析模型等的多功能全要素一体化运维决策模型体系,无法提供精准化决策的基础支撑力[8-9]。

2 基于数字孪生的水库运行管理技术

按照数字孪生水利工程的总体要求,水库运行管理应充分运用5G物联网、大数据、云计算、AI等新技术,围绕水库实际需要,锚定防洪“四预”和大坝安全等目标任务,集成水库雨水情、大坝安全监测感知数据和视频监控数据,构建智能协同、高效准确的水库运行管理信息化平台,推动水库运行管理实现信息化变革,全面提升水利工程运行管理智能化水平[10-12]。

2.1 水库监测感知系统建设

整合利用水库现有各类型监测感知设备资源,包括雨量监测、水位监测、大坝安全监测系统等,按照智能化要求进行改造升级,构建基于5G的物联网,实现水库重要监测感知信息的高效汇聚;配置水质监测、全景摄像监控、库区巡查安防等新型技术装备,融合天基遥感数据和智能识别模型,利用机器学习等方法从遥感、视频、音频等数据中自动识别河湖“四乱”、漂浮物、地质灾害、违规入侵、水体颜色、闸门启闭、设备运行异常等情况,构建遥感识别模型、视频识别模型和环境识别模型,搭建水库监测感知大数据应用平台,构建水库全域监测感知系统。

2.2 构建水库综合数据平台

依托感知网络获取海量数据,面向水库运行管理业务应用多目标、多层次需求,构建完整描述水库空间特征、业务特征和时间特征的一体化数据模型。搭建涵盖业务数据汇集、视频级联集控、遥感接收处理等数据管理平台,为模型平台和知识平台提供数据支撑。面向水库运行管理实际需求,依托信息化、智能化技术手段,针对多源异构数据的特点,全面构建多方位获取、多网络汇聚、多维度整合的综合数据治理平台,构建海量数据存储、分析、计算的水库运行管理大数据平台,有效支撑水库水雨情预报预测、大坝安全智能分析、库区高效安防巡查、梯级水库群联合调度等主要运行管理业务。

2.3 建设水库运行管理体系

建立涵盖水库工程安全监测、维修养护、库区巡查、雨水情预测预报、运行调度、安保监控、应急管理等功能的水库运行管理应用体系,以大坝安全智能诊断模型、洪水预测预报预警模型、水质分析评价智慧模型等为基础,搭建智慧水库运维决策模型体系,提升水库标准化、规范化、智能化管理能力。

a.大坝安全智能诊断模型。工程安全监测主要覆盖水工结构、金属结构建筑物和机电设备等对象,大型和重要中型水利工程监测项目包括变形(表面变形及内部变形)监测、应力应变及温度监测、渗流监测、环境量监测、运行状态监测、专项监测等,各类型监测数据整编汇集到大坝安全监测系统。巡检执行人员按既定计划执行巡检任务,在移动端填报巡检信息,发现异常立即报告。工程运行安全管理人员及有关专家基于当前大坝安全监测系统数据资料,进行工程安全会商,依托大坝安全智能诊断模型进行分析预演,研判是否进行分级预警。综合大坝安全评价方法和专家经验分析,综合运用定性、定量分析方法,建立大坝安全智能诊断模型,满足水库工程安全监测数据异常识别、工程安全预测预警、工程安全状态评估等需求。

b.洪水预测预报预警模型。围绕防洪、供水、发电等调度实际需求,开发相关水库运行管理专业模型,具体为洪水预报模型、水库调度模型、河道推演模型、发电调度模型等。结合实际水雨情状况,开展溃坝模型以及洪水预测预报模型推演,可模拟设置不同降雨条件下、不同运行工况的洪水预报及调度预案。建立数字化大坝安全管理应急预案,同专业模型相结合,实现水库大坝突发事件监测预警、应急响应、应急处置等水库大坝应急管理功能,提高水库大坝应急管理智能化水平。

c.水质分析评价智慧模型。传统的水质模型利用历史数据和相关行业标准进行建模,由于技术能力不足,基础参数并不准确,对于超过其经验数据范围的输出结果难以准确分析。根据水库水质管理特点,全面梳理水库水质污染潜在风险源,结合水库实际水深、流速、流向等情况,建立水污染动力模型,实现水质实时变化情况预测及污染源在水库中的演进发展预测,结合水库水质实时快速检测体系,为水质管理决策提供支撑。

通过上述模型的构建,为大坝安全性态分析、流域洪水调度、库区水质管理提供信息化支撑,推动水库运行管理由单一传统经验决策向综合科学决策转变。

2.4 数字孪生水库可视化展示

以3DGIS、BIM、MixedReality等模型与实景表现技术为基本支持,根据水库运行管理的数据特征,面向具体水库项目,通过定制化研发基于科学计算的可视化建模处理、整合、开发和控制的工程数字化方法,为建设多维度、多情景工程可视化模型提供了工具支持。可以通过该工具,进一步针对水库运营管理各要素在空间划分与演变进程中产生的空间变化规律,搭建可视化应用场景,为水库大坝以及流域提供可视化的应用场景,为水库工程和流域进行重建模仿、真实呈现和可视化展示,在大数据空间进行区域—流域—工程—断面的宏细观多维度、多空间尺度的高精度数字化映射。

依托数字孪生水利工程数据底板,构建水利工程自然环境演变、工程上下游水动力状态、水利机电设备运行性状等高精度可视化模型,实时动态展示大坝运行状态,展示水库工情和运行管理情况,直观、快速、全面掌握水库运行状态,获取关键信息,结合大坝安全综合评价模型,实现对大坝运行状态的实时评价,及时发现大坝潜在危险源,提高水库大坝运行管理水平。

3 结 语

推进智慧水利建设,是实现新阶段水利高质量发展的重要实施路径。通过基于数字孪生的水库运行管理系统建设,构建多源感知系统信息化平台,搭建涵盖大坝安全智能诊断、洪水预测预报预警、水质分析评价等模型的智慧水库运维决策模型体系,建立具有“四预”功能的水库运行管理信息化系统,赋能工程安全管理、水旱灾害防御、水资源集约利用、水生态环境保护和流域水库群联合调度等主要业务,将有力提高水库运行管理信息化水平,有效保障水库安全运行和效益充分发挥。