数字孪生技术在水库防洪调度过程中的应用

数字孪生技术在水库防洪调度过程中的应用

石畅

河北省水利水电勘测设计研究院集团有限公司 天津市 300000

摘要：数字孪生水库建设是由早期水利信息化、自动化、最终向智能化、数字化转型更高阶段的逐步发展。随着基于开源和商业软件的3D信息技术的不断发展,BIM+GIS的数字场景逐步建立起来。基于GIS平台,结合水库BIM模型，可视化技术显示水文、大坝安全、自控设备等实时监测结果,实现信息的快速查询和检索,辅助管理者及时掌握所需的内容信息,因此，可视化是水库工程数字化的首要应用。水库作为流域内防洪兴利的重要核心节点,数字孪生水库建设是数字孪生流域发展的重要突破。为推动“十四五”阶段智慧水利高质量发展,必须加快“四预”数字孪生系统建设,着力实现专业模型计算、智能模拟运行、会商精确决策三方面的应用。水利部总体规划在技术层面上为数字孪生流域及数字孪生工程建设的框架和内容提供了技术指导,但数字孪生建设仍处于研究阶段。本文对数字孪生技术在水库防洪调度过程中的应用进行分析，以供参考。

关键词：数字孪生；水库防洪调度；应用

引言

20世纪60年代,美国国家航空航天局最先在空间探测任务中采用了物理结对技术,即各种飞船都从同一模型上进行复制的,以供研究人员和模拟技术人员共同利用。1991年，美国耶鲁大学计算机教授David Gelernter首次提出了数字孪生概念，但在2002年美国密歇根大学的Michael Grieves博士首次将数字孪生概念应用于制造业。数字孪生水库工程是智慧流域管理的核心,也是新阶段推进流域高质量发展的必由之路和重要标志之一。数字孪生水库建设是基于数据、模型设计的系统工程,其本质是,通过构建数据底板,充分利用水文、水动力、安全分析等专业模型,利用人工智能、物联网等新一代信息技术,在虚拟空间的数字化形式下构建水库虚拟流域, 通过分析虚拟流域、模拟数据、预测真实水域的具体特性、状态等，实现水库虚拟流域与真实流域之间的动态信息交互,。

3．总体目标

第一，改善信息基础设施。完善水库控制流域内监测站网布局，增设入口末端监测点、上游控制段、水库供水出口、工程管理区、库区周边地区和库区内天然村庄，对设备设施陈旧、监控要素不齐全、监控设备自动化程度较差的监测站点进行提升改造,以达到工程监控设备的全面智能化;建立了包括溢洪道、泄洪洞控制厂房和发电厂房调度控制室的工程监控系统,并建立了远程集中控制中心。二是建设数字化孪生平台。在信息层面,着力构建覆盖区域的L3级数据底板,包括坝址、水库区域、水库监管与保护区;模型层面着力建设水库防汛预警调度和水资源监管调度模型、视频AI模型以及大坝结构安全分析专业模型等;知识方面重点构建业务规则库、专家知识库以及工程安全知识库,如典型洪水预报方案、洪水调度方案、专家经验、历史典型洪水过程等。三是提升业务应用智能化水平，构建防洪调度、水资源管理与调配、工程安全管理、运行维护管理等业务数字化模拟预演场景。以流域调度为基础，聚焦工程防洪、供水业务需求，做好以水库为核心的流域梯级预警、预报、预演、预案建设工作。同时，重点聚焦水库的库区、坝区、下游影响区等区域和管理范围,将数字孪生水库成果与数字孪生流域进行共享,实现有机整合。

4．关键技术

新一代信息技术,如物联网、大数据和云计算等新一代信息技术,可以有效解决信息共享问题,在运营管理过程中实现水库的集中管理,明确服务目标,同时提高各种应用的兼容性、灵活性和可扩展性,适应商业模式,避免浪费信息资源,可以有效地降低维护成本和减少工作量。大数据是庞大的数据集,采用分布式架构，依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储、虚拟化等技术，对海量数据进行分布式挖掘，在收集,存储,管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力。在云计算模型中,可以改进对数据资源的访问并集成IT资源,如软件、硬件及平台。所有类型的实时监控数据中心都依赖于大数据和云计算技术,以便更快,更有效地收集,组织、分析和存储数据。物联网（IOT）主要通过信息系统和应用识别技术,完成不同种类监测设备的网络接入、智能感知、物体识别和过程管理。在水库防洪调度管理过程中,物联网技术可以自动收集和整理水库控制流域范围的降雨数据,对水文数据进行的数据筛选和转换,并进行智能分析和处理。通过大数据和云计算的有机结合和合理应用,进一步完善水库防洪规划体系,有效提高水库管理和应急能力,通过建立大数据系统与物联网数据库的集成,降低信息资源共享的复杂性和复杂性,减少系统开发与维护工作的重复性,同时有效降低运营和技术成本,充分实现社会福利功能。

5．数字孪生技术在水库防洪调度过程中的应用

在数字化场景中通过预报调度结果与数字孪生的虚实交互，实现水库防洪形势分析、调度预演评估、方案优选推荐等防洪智能应用，实现物理水库工程运行实时同步监控和精准调度。

1、防洪预报

水库洪水智能预报是水库安全运行的防洪决策依据，意义重大。依托洪水预报模型和历史洪水数据，结合水库防洪特征值、库容曲线等基本情况，以及流域范围内水文监测数据、实时气象数据、气象预报数据等，对水库入库洪水预报、洪峰到达时间、出库流量等进行预报。

2.洪水预警

根据现地监测设备的阈值预警和趋势预警，对突发性强降雨按照时段降雨临界值、主要监测警戒水位进行预警。同时对历史实测的入库流量过程进行频率分析，设定预警流量频率，例如100年一遇，将模型计算得到的水库入库流量与相应的预警流量对比，设定不同频率的预警流量，对应发布不同等级的预警信息。

3.防洪预演

集成工程预报预警信息与流域防洪调度、工程调度运用、突发事件处置等运行信息和其他边界条件，设定不同情景目标，依托数字化场景，实现防洪预演模拟仿真，实时分析水库面临的风险形势，为洪水防御提供科学决策支持。同时要对历史典型洪水事件发生的关键过程及主要应对措施进行反演，挖掘历史典型洪水时空属性及洪水防御专题的特征指标组合，提前判识历史典型洪水的再现。

4．调度预案

结合工程运行状况、所在地区经济社会发展现状等，在预演结果基础上进行动态分析评估，依据预警级分别给出相应的应急预案响应等级，滚动调整工程运行、应急调度、人员防灾避险、防汛物资管理等应对措施，迭代优化运行调度方案。充分利用知识库、智能算法引擎等信息化技术，基于数字模拟仿真引擎，让系统学习水库调度方案等，通过对历史调度方案及调度效果的洞察，为水资源调度提供最优的调度方案推荐，提高预案的科学性和可操作性。

6.结束语

综上所述，利用流域水文监测、气象监测等资料，基于洪水预报模型、工程安全分析模型，结合防洪调度系统对水库防洪管理方案进行合理配置，进行了防洪兴利调度的初步探索，为防洪“四预”功能实现提供借鉴与参考，对后续数字孪生流域防洪体系建设奠定了扎实的基础。

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