浙东引水数字孪生系统：从物理水网到智慧调度的技术实践

引言

2023年9月，习近平总书记在考察浙江时强调要"加快构建国家水网，为全面建设社会主义现代化国家提供有力的水安全保障"。作为全国省级水网建设先导区和数字孪生水网建设先行先试省份，浙江省浙东引水工程承载着为长三角核心区1750万人口提供水资源保障的重任。

本文基于浙东引水数字孪生系统建设实践，系统阐述如何利用现代信息技术构建跨流域、多目标、智能化的数字孪生水网，为同行提供参考借鉴。

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一、工程背景：串联三大流域的"生命线"

1.1 物理水网概况

浙东引水工程是浙江省最大的跨流域调水工程，具有以下显著特征：

空间尺度：

• 引水干线总长294公里
• 贯通钱塘江、曹娥江、甬江三大流域
• 涉及杭州、绍兴、宁波、舟山4市18个县（市、区）

水资源调配规模：

• 年均引水量8.9亿m³（约35个西湖水量）
• 萧山枢纽设计引水规模50m³/s
• 引曹北线（三兴闸）设计引水规模60m³/s
• 引曹南线（上虞枢纽）设计引水规模40m³/s

社会经济效益：

• 受益人口约1750万人（占浙江省26.7%）
• 受益区域GDP约2.14万亿元（占全省36.6%）
• 累计引水量超过50亿立方米

1.2 调水路线与工程体系

调水路径（钱塘江→萧绍甬平原）：

富春江/钱塘江
  ↓ [萧山枢纽] 50m³/s
萧绍平原河网（杭甬运河、三江大河）
  ↓ [新三江闸、马山闸]
曹娥江大闸闸上江道（调节库容2340万m³）
  ├→ [三兴闸] 60m³/s → 引曹北线 → 虞余慈地区
  └→ [上虞枢纽] 40m³/s → 引曹南线 → 宁舟地区

核心工程体系：

1. 龙头工程：萧山枢纽（自流+提水双功能）
2. 中间枢纽：曹娥江大闸（正常库容1.46亿m³）
3. 输水通道：
   • 萧曹输水通道（62km）
   • 引曹北线（85km，服务上虞、余姚、慈溪）
   • 引曹南线（93km，服务余姚、宁波、舟山）
4. 调控闸站：17个主要闸站 + 4个调蓄水库

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二、核心问题：传统调度面临的挑战

2.1 数据孤岛与信息壁垒

现状困境：

• 浙江省已建有"浙江省节水数字化应用"和"浙江省水资源管理数字化应用"
• 但系统分散、数据资源分散、缺乏统一数据共享机制
• 涉及气象、应急等跨部门数据交互困难

典型场景：

调度人员需要人工从多个系统获取数据，拼凑完整的水情态势，耗时费力且容易出错。

2.2 经验决策与"四预"功能缺失

传统调度模式：

• 依赖经验：调度方案主要依靠调度人员个人经验
• 预见性不足：缺乏科学的预报预警手段
• 响应滞后：对突发干旱、洪涝等极端事件响应慢
• 评估困难：难以量化评估调度方案的实际效果

"四预"能力缺口：

2.3 精细化调度能力不足

痛点场景：

1. 河区差异大：6个重点河区（余姚上/下河区、马渚中河区、慈溪西/中/东河区）水位差异大（1.53m~2.7m），难以实现一体化精准调控
2. 取水口众多：沿线有大量工农业取水口，缺乏精细化的需水预测和配水优化
3. 多目标冲突：防洪、供水、生态补水等多目标之间存在冲突，缺乏科学的权衡决策工具

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三、解决方案：数字孪生水网技术体系

3.1 总体架构："1+3+4+1"体系

基于水利部"数字孪生水利"建设思路，构建浙东引水数字孪生系统：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│           业务应用层（4大场景）               │
│  ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐ ┌───────┐  │
│  │安全监视│ │联合调度│ │日常管理│ │应急处置│  │
│  └───────┘ └───────┘ └───────┘ └───────┘  │
├─────────────────────────────────────────────┤
│          数字孪生平台（3大库）                │
│  ┌─────────────────────────────────────┐   │
│  │ 数据底板（L1/L2/L3三级地理空间数据） │   │
│  │ + 基础/监测/业务/共享数据            │   │
│  └─────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────┐   │
│  │ 模型库（水文/水资源/水动力/调度）    │   │
│  │ + 智能AI识别模型                     │   │
│  └─────────────────────────────────────┘   │
│  ┌─────────────────────────────────────┐   │
│  │ 知识库（业务规则/调度方案/历史场景） │   │
│  │ + 专家经验库                         │   │
│  └─────────────────────────────────────┘   │
├─────────────────────────────────────────────┤
│      物联感知层（1张感知网，113个站点）       │
│  水位(44) + 水质(19) + 流量(5) +          │
│  闸泵状态(23) + 安全监测(22) = 113个        │
└─────────────────────────────────────────────┘

设计理念：

• 1张感知网：全面覆盖水情、工情、水质、视频监控
• 3大数据库：数据底板、模型库、知识库
• 4大应用场景：安全监视、联合调度、日常管理、应急处置
• 1个保障体系：网络安全、标准规范、组织机制

3.2 数据底板：物理水网的数字映射

3.2.1 多源数据融合

五大类数据汇聚：

3.2.2 三级地理空间数据体系

分级建模策略：

• L1级（宏观态势）：全域DEM、卫星影像、行政边界

  • 精度：5m-10m
  • 用途：区域态势展示、宏观水量分布

• L2级（中观管理）：河网矢量、水利工程、倾斜摄影

  • 精度：1m-5m
  • 用途：河网水位模拟、引调水流场分析

• L3级（微观运维）：重点工程BIM模型（萧山枢纽、上虞枢纽、曹娥江大闸）

  • 精度：0.01m-0.1m
  • 用途：工程安全监测、设备运维管理

3.2.3 数据治理与质量控制

数据治理流程：

原始数据
  ↓ [数据验证]
  ├─ 完整性检查（缺失值检测）
  ├─ 一致性检查（合理性校验）
  └─ 准确性检查（对比历史）
  ↓ [数据清洗]
  ├─ 异常值处理（3σ原则）
  ├─ 重复数据去除
  └─ 格式标准化（单位、编码统一）
  ↓ [数据融合]
  ├─ 时空对齐
  ├─ 坐标系转换
  └─ 多源数据关联
  ↓ [数据服务]
标准化数据产品

关键技术：

• 实时数据流处理：基于Kafka消息队列，实现数据秒级响应
• 时空数据库：采用PostGIS，支持空间查询和时序分析
• 数据血缘追溯：记录数据来源、处理过程、质量评估

3.3 模型库：智慧大脑的核心引擎

3.3.1 水文预报模型

径流预报（LSTM深度学习模型）：

• 输入：历史径流、实测/预报降雨、蒸发、地下水位
• 输出：未来3~15天来水预报
• 精度：确定性系数(NSE) > 0.85

# 伪代码：LSTM径流预报模型
class RunoffForecastModel:
    def __init__(self):
        self.lstm = LSTM(units=128, return_sequences=True)
        self.dense = Dense(units=1)
    
    def predict(self, rainfall, evaporation, groundwater, history_runoff):
        # 特征工程
        features = self.feature_engineering(
            rainfall, evaporation, groundwater, history_runoff
        )
        # LSTM预测
        forecast = self.lstm(features)
        forecast = self.dense(forecast)
        return forecast  # 未来15天逐日径流

需水预测模型（多变量时间序列）：

• 工业用水：基于历史用水模式 + 工作日/节假日识别
• 农业用水：基于气象预报 + 作物种植面积 + 灌溉制度
• 生活用水：基于人口 + 季节模式 + 气温预报

技术亮点：

• 融合气象预报数据，提前7~15天预测需水量
• 区分6个河区，实现精细化分区预测
• 考虑干旱/洪涝等极端情况下的需水变化

3.3.2 水动力模型

一维河网水动力模型（Saint-Venant方程）：

$$ \begin{cases} \frac{\partial A}{\partial t} + \frac{\partial Q}{\partial x} = q \ \frac{\partial Q}{\partial t} + \frac{\partial}{\partial x}\left(\frac{Q^2}{A}\right) + gA\frac{\partial Z}{\partial x} + \frac{gn^2Q|Q|}{A^2R^{4/3}} = 0 \end{cases} $$

功能：

• 模拟引水过程中河网水位、流速变化
• 预演不同调度方案下的水位响应时间（6小时~72小时）
• 计算闸站联合调度的水量分配

模型参数：

• 河道糙率：$n = 0.025$ (萧绍平原河网)
• 计算时间步长：$\Delta t = 300s$
• 空间步长：$\Delta x = 500m$

验证精度：

• 水位误差：$< 5cm$（代表站点）
• 流量误差：$< 10%$

3.3.3 水资源调度模型

多目标优化模型：

$$ \begin{aligned} \max \quad & F = w_1 \cdot F_{\text{供水}} + w_2 \cdot F_{\text{生态}} + w_3 \cdot F_{\text{经济}} \ \text{s.t.} \quad & V_{\min} \leq V(t) \leq V_{\max} \quad \forall t \ & Q_{\min} \leq Q(t) \leq Q_{\max} \quad \forall t \ & \sum Q_{\text{out}} = \sum Q_{\text{in}} \quad \text{(水量平衡)} \end{aligned} $$

约束条件：

• 河网水位约束（安全水位、警戒水位）
• 取水口含氯度约束（$< 250mg/L$）
• 生态流量约束（不低于多年平均的10%）
• 闸站运行约束（开度范围、启停时间间隔）

求解方法：

• 常规调度：动态规划（DP）
• 应急调度：粒子群优化（PSO）+ 约束处理
• 实时优化：模型预测控制（MPC）

# 伪代码：MPC实时调度优化
class MPCScheduler:
    def __init__(self, prediction_horizon=72, control_horizon=24):
        self.Np = prediction_horizon  # 预测时域（小时）
        self.Nc = control_horizon     # 控制时域（小时）
    
    def optimize(self, current_state, demand_forecast, inflow_forecast):
        # 滚动优化
        while True:
            # 1. 预测未来72小时状态
            predicted_states = self.predict(current_state, inflow_forecast)
            
            # 2. 优化未来24小时控制变量（闸门开度）
            optimal_control = self.solve_optimization(
                predicted_states, demand_forecast
            )
            
            # 3. 执行第一个控制动作
            self.execute_control(optimal_control[0])
            
            # 4. 更新当前状态，滚动到下一时刻
            current_state = self.update_state()
            time.sleep(3600)  # 等待1小时

3.3.4 智能AI识别模型

计算机视觉应用：

1. 水位视频识别（YOLO目标检测 + 尺度换算）

   • 识别水尺刻度
   • 精度：$\pm 1cm$
   • 应用：无人值守水位站

2. 水葫芦/蓝藻识别（语义分割）

   • 实时监测河道水质异常
   • 预警阈值：覆盖率 > 30%
   • 应用：水生态安全预警

3. 闸门开度识别（关键点检测）

   • 自动识别闸门启闭状态
   • 验证调度令执行情况

技术架构：

视频流
  ↓ [边缘计算设备]
  ├─ 实时推理（TensorRT加速）
  ├─ 异常检测
  └─ 结果回传
  ↓ [云端平台]
汇总分析 + 预警发布

3.4 知识库：经验沉淀与智能推荐

3.4.1 知识体系构建

六大知识库：

3.4.2 知识图谱与智能推理

知识图谱构建：

[萧山枢纽]
  --|引水至|--> [萧绍平原河网]
  --|流经|--> [新三江闸]
  --|汇入|--> [曹娥江大闸闸上江道]
  --|受含氯度限制|--> [取水口含氯度<250mg/L]
  --|调度依据|--> [富春江电站下泄流量]

[三兴闸]
  --|引水规模|--> [60m³/s]
  --|服务区域|--> [虞北平原上河区]
  --|下游闸站|--> [浦前闸, 闸头堰闸, 牟山闸]
  --|水量分配比例|--> [上虞40%, 余姚25%, 慈溪35%]

智能推理示例：

用户查询："当前曹娥江大闸水位3.5m，是否可以开启三兴闸引水？"

知识推理引擎：
1. 查询业务规则库：
   规则1："三兴闸开闸条件：曹娥江大闸水位 > 3.6m"
   
2. 判断：当前水位3.5m < 3.6m
   
3. 结论：不满足开闸条件
   
4. 建议：
   - 等待萧山枢纽继续引水
   - 预计2小时后水位可达3.6m
   - 可提前做好三兴闸开启准备

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四、核心功能："四预"驱动的精准调度

4.1 水资源调配四预功能

4.1.1 预报（Forecast）

多时间尺度预报体系：

6个河区精细化预报：

以余姚平原上河区为例：

# 河区需水预报
def forecast_demand(region="余姚上河区", horizon=7):
    # 1. 获取历史用水数据
    history = get_history_water_use(region, days=90)
    
    # 2. 获取气象预报
    weather = get_weather_forecast(region, days=horizon)
    
    # 3. 特征工程
    features = {
        '日期': date,
        '温度': weather.temp,
        '降雨': weather.rainfall,
        '工作日标志': is_workday,
        '农业灌溉需求': calc_irrigation_demand(weather, crop_type),
        '历史同期均值': history.mean(),
        '7日移动平均': history.rolling(7).mean()
    }
    
    # 4. 机器学习预测
    demand_forecast = ml_model.predict(features)
    
    return demand_forecast  # 未来7天逐日需水量

水资源情势预测：

结合来水预报和需水预报，预测未来河网蓄水量：

$$ V(t+\Delta t) = V(t) + Q_{\text{in}}(t)\Delta t - Q_{\text{out}}(t)\Delta t - Q_{\text{evap}}(t)\Delta t $$

4.1.2 预警（Alert）

分级预警体系：

预警指标体系（以余姚平原上河区为例）：

余姚平原上河区:
  代表站: 临山上站
  安全水位: 2.7m
  警戒水位: 2.4m
  预警阈值:
    红色: < 2.5m  # 供水严重不足
    橙色: < 2.6m  # 供水紧张
    黄色: < 2.65m # 供水偏紧
    蓝色: < 2.7m 且未来3天预测持续下降
  响应措施:
    红色: 
      - 浦前闸最大引水（36m³/s）
      - 启动应急水源（水库放水）
      - 限制非生活用水
    橙色:
      - 浦前闸加大引水（30m³/s）
      - 提前准备应急水源
    黄色:
      - 浦前闸适度引水（24m³/s）
    蓝色:
      - 提前通知相关单位做好准备

智能预警算法：

def intelligent_alert(region, forecast_data):
    # 1. 获取当前状态
    current_level = get_water_level(region)
    current_storage = get_water_storage(region)
    
    # 2. 预测未来状态
    future_level = forecast_data['water_level']
    future_demand = forecast_data['demand']
    future_supply = forecast_data['supply']
    
    # 3. 供需缺口分析
    deficit = future_demand - future_supply
    deficit_ratio = deficit / future_demand
    
    # 4. 综合研判
    if current_level < 2.5 or deficit_ratio > 0.3:
        return "红色预警"
    elif current_level < 2.6 or deficit_ratio > 0.2:
        return "橙色预警"
    elif current_level < 2.65 or deficit_ratio > 0.1:
        return "黄色预警"
    elif future_level.min() < 2.7:
        return "蓝色预警"
    else:
        return "正常"

4.1.3 预演（Simulation）

多方案对比预演：

针对同一预警情景，生成3~5个候选调度方案，通过模型快速预演：

场景示例：余姚平原上河区水位2.55m（橙色预警），预测未来7天持续少雨

决策建议：推荐方案B

• ✅ 可恢复到安全水位
• ✅ 不需动用应急水源
• ✅ 下游慈溪地区也可受益（多引水5m³/s）

预演可视化：

余姚平原上河区水位变化预演（方案B）

水位(m)
2.80 ┤                            ╭────────
2.75 ┤                      ╭─────╯
2.70 ┤                ╭─────╯
2.65 ┤          ╭─────╯
2.60 ┤    ╭─────╯
2.55 ┼────╯  ← 当前
2.50 ┤
     └┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬
      0     1     2     3     4     5     6(天)

浦前闸引水流量(m³/s)
40  ┤ ████████████████████████████  ← 36m³/s
30  ┤
20  ┤
10  ┤
0   └┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬─────┬
     0     1     2     3     4     5     6(天)

关键技术：

• 加速计算：GPU并行计算，15分钟内完成3~5个方案的7天预演
• 不确定性分析：Monte Carlo模拟，考虑降雨、需水等不确定因素

4.1.4 预案（Plan）

动态预案生成：

基于预报、预警、预演结果，自动生成调度预案：

调度预案编号: ZD-2025-0315-001
生成时间: 2025-03-15 10:30
预警级别: 橙色预警
适用区域: 余姚平原上河区
预案有效期: 2025-03-15 ~ 2025-03-22（7天）

# 调度目标
目标1: 余姚平原上河区水位恢复至2.7m以上
目标2: 保障余姚地区生活用水
目标3: 兼顾慈溪地区引水需求

# 调度措施
措施1: 浦前闸引水
  - 引水流量: 36m³/s
  - 引水时长: 24小时/天
  - 累计引水量: 311万m³/天

措施2: 四塘闸、七塘闸引水
  - 四塘闸流量: 20m³/s
  - 七塘闸流量: 20m³/s
  - 引水时长: 20小时/天

措施3: 取水管控
  - 限制工业大户取水（优先保障生活用水）
  - 暂停景观用水

# 调度时序
Day 1-3: 全力引水，浦前闸36m³/s
Day 4-5: 水位回升后，浦前闸减至30m³/s
Day 6-7: 水位稳定后，浦前闸24m³/s

# 效果预测
Day 7: 余姚上河区水位预计达2.72m（安全）
累计引水量: 2177万m³
电费成本: 约15万元

# 应急备选
若Day 3水位仍 < 2.6m:
  - 启动应急水源（XX水库放水）
  - 加大取水管控力度

4.2 安全运行监视

4.2.1 工程安全监测

萧山枢纽安全监测体系（已建）：

• 变形监测：8个GPS自动化监测点
• 渗流监测：12个渗压计
• 应力应变：6个钢筋应力计
• 视频监控：16路高清摄像头

安全评估模型：

def safety_assessment(structure="萧山枢纽"):
    # 1. 采集监测数据
    deformation = get_deformation_data(structure)
    seepage = get_seepage_data(structure)
    stress = get_stress_data(structure)
    
    # 2. 异常检测
    anomalies = []
    if deformation.max() > threshold_deformation:
        anomalies.append("变形超限")
    if seepage.gradient > threshold_seepage:
        anomalies.append("渗流异常")
    if stress.max() > threshold_stress:
        anomalies.append("应力超标")
    
    # 3. 综合评估
    if len(anomalies) == 0:
        return "安全"
    elif len(anomalies) == 1:
        return "基本安全", anomalies
    else:
        return "存在风险", anomalies

4.2.2 供水安全监视

实时监控指标：

供需平衡预警：

余姚平原上河区供需平衡态势（实时）

当前状态: 供需基本平衡
河网蓄水量: 1850万m³ (85%蓄满度)
日供水能力: 125万m³/天
实际用水量: 110万m³/天
供需余度: +15万m³/天 (13.6%)

未来7天预测:
Day 1-3: 供大于求 (+10~15万m³/天)
Day 4-7: 供需平衡 (±5万m³/天)

预警状态: 🟢 正常

4.2.3 水质安全监视

19个水质监测站实时监控：

• 常规指标：pH、溶解氧(DO)、浊度、电导率
• 污染指标：氨氮(NH₃-N)、总磷(TP)、高锰酸盐指数(CODMn)
• 生物指标：叶绿素a（蓝藻预警）

水质预警案例：

2024年8月某日，绍兴段监测站发现氨氮浓度升高（1.2mg/L，超标）

预警处置流程:
1. [10:15] 系统自动识别异常，发布黄色预警
2. [10:20] 调度中心核实数据，启动水质应急预案
3. [10:30] 追溯污染源：上游某工业企业偷排
4. [10:45] 协调环保部门查处，责令企业停产整改
5. [11:00] 调整调度：加大萧山枢纽引水，稀释污染
6. [14:00] 氨氮浓度降至0.8mg/L（达标）
7. [16:00] 解除预警，恢复常规调度

4.3 突发事件应急处置

4.3.1 突发水污染事件

应急响应流程：

graph TD
    A[污染事件发生] --> B{自动识别/人工上报}
    B --> C[启动应急预案]
    C --> D[污染扩散模拟]
    D --> E[调度方案预演]
    E --> F[闸站联合调控]
    F --> G[水质实时监测]
    G --> H{是否达标}
    H -->|否| D
    H -->|是| I[解除应急状态]

污染扩散模型（对流扩散方程）：

$$ \frac{\partial C}{\partial t} + u\frac{\partial C}{\partial x} = D\frac{\partial^2 C}{\partial x^2} - kC $$

• $C$：污染物浓度
• $u$：水流速度
• $D$：扩散系数
• $k$：降解系数

4.3.2 工程突发故障

典型场景：三兴闸闸门卡阻，无法正常开启

应急调度预案：

事件: 三兴闸闸门故障
影响: 引曹北线无法正常引水
应急措施:
  方案1: 利用上虞枢纽加大引水
    - 上虞枢纽流量增至50m³/s（超常规10m³/s）
    - 通过姚江干流向余姚、慈溪补水
    - 评估: 可部分缓解，但效果有限
  
  方案2: 启动应急水源
    - 四明湖水库向余姚供水
    - 慈溪启用本地水库
    - 评估: 可保障7~10天

  抢修计划:
    - 预计抢修时间: 48小时
    - 应急调度至少持续2天

4.3.3 局地暴雨防洪调度

场景：台风带来强降雨，余姚地区24小时降雨200mm

防洪调度响应：

防洪调度令 No. ZD-FL-2025-0815-001

气象预报: 台风"XX"影响，余姚地区24h降雨200mm
当前状态: 
  - 余姚上河区水位: 2.85m（已超警戒水位2.7m）
  - 姚江水位: 1.45m（接近警戒1.5m）

调度措施:
1. 立即关闭所有引水闸站
   - 浦前闸: 关闭
   - 闸头堰闸、牟山闸: 关闭
   - 四塘闸、七塘闸: 关闭

2. 开启排涝闸站
   - 龙山浦排涝站: 开启6台机组（流量60m³/s）
   - 临海浦新闸: 全开排水
   - 陶家路新闸: 全开排水

3. 降低上游水位
   - 三兴闸: 关闭，减少向余姚引水
   - 上虞枢纽: 关闭，减少向姚江引水

4. 实时监控
   - 加密水位监测（每10分钟报送）
   - 启动24小时值班制度

目标: 余姚上河区水位降至2.7m以下

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五、技术创新点与工程亮点

5.1 六河区精细化调度

创新点：国内首次实现平原河网多河区（6个）精细化联合调度

技术难点：

• 6个河区水位差异大（1.53m~2.7m），水力连通复杂
• 17个控制闸站之间存在强耦合关系
• 需同时满足防洪、供水、生态等多目标

解决方案：

1. 分层分区调度策略：

   • 省级（钱塘江→曹娥江）：控制总引水量
   • 市级（曹娥江→余姚/慈溪）：控制区域分配
   • 县级（余姚/慈溪内部）：精细化配水

2. 闸站协同优化算法：

   优化目标: 最小化各河区供需缺口
   决策变量: 17个闸站的开度和启闭时间
   约束条件: 水位安全、流量限制、生态流量
   

3. 实时反馈修正：

   • 每小时根据实测数据修正预报模型
   • 动态调整调度方案

5.2 模型平台化与知识图谱

创新点：构建水利模型平台 + 知识图谱，实现模型复用和智能推荐

模型注册与共享机制：

模型市场（Model Marketplace）
├─ 水文模型 (12个)
│  ├─ 径流预报模型 v2.1 ⭐⭐⭐⭐⭐ (被调用586次)
│  ├─ 洪水预报模型 v1.8 ⭐⭐⭐⭐
│  └─ ...
├─ 水资源模型 (8个)
│  ├─ 需水预测模型 v3.0 ⭐⭐⭐⭐⭐ (被调用412次)
│  ├─ 水量平衡模型 v2.5 ⭐⭐⭐⭐
│  └─ ...
├─ 水动力模型 (5个)
└─ 智能AI模型 (6个)

知识图谱应用：

场景：调度员询问"如何应对余姚地区持续干旱？"

知识图谱推理:
1. 识别实体: [余姚地区, 持续干旱]
2. 关联查询: 
   - 历史场景库: 2022年余姚干旱事件（相似度92%）
   - 专家经验库: 王工的经验："优先加大浦前闸引水"
   - 调度方案库: 方案#156（效果良好）
3. 智能推荐:
   - 推荐方案: 参考2022年方案#156
   - 关键措施: 浦前闸36m³/s + 应急水源
   - 预计效果: 7天内缓解旱情

5.3 视频AI智能识别

创新点：国内水利工程领域首次规模化应用视频AI识别技术

应用场景：

1. 水位视频识别（替代人工读数）

   • 准确率：98.5%
   • 节省人力：15个站点 × 4次/天 × 5分钟 = 300人分钟/天

2. 蓝藻/水葫芦识别（生态预警）

   • 实时监测河道水面
   • 发现异常自动预警
   • 2024年成功预警3次蓝藻爆发

3. 闸门开度识别（调度监督）

   • 自动验证调度令执行情况
   • 发现未按令执行自动报警

5.4 实体调度中心建设

创新点：建设省-市-县三级联动的智慧调度指挥中心

功能布局：

┌─────────────────────────────────────────────┐
│          智慧调度指挥中心（实体环境）           │
│                                             │
│  ┌────────────────────────────────────┐    │
│  │   大屏可视化系统（5m×3m LED屏）     │    │
│  │  ┌──────┐ ┌──────┐ ┌──────┐        │    │
│  │  │态势图│ │预报图│ │调度图│        │    │
│  │  └──────┘ └──────┘ └──────┘        │    │
│  └────────────────────────────────────┘    │
│                                             │
│  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐  ┌─────┐       │
│  │调度席│  │水情席│  │预报席│  │技术席│       │
│  └─────┘  └─────┘  └─────┘  └─────┘       │
│                                             │
│  ┌──────────────────────────────────────┐  │
│  │  视频会议系统（连接市县级调度中心）   │  │
│  └──────────────────────────────────────┘  │
│                                             │
└─────────────────────────────────────────────┘

技术特点：

• 远程集控：可远程控制沿线17个主要闸站
• 应急指挥：视频会商、一键调度
• 7×24值班：全天候监控水情态势

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六、实施效果与应用成效

6.1 调度效率显著提升

对比数据（2023年 vs 2025年）：

典型案例：2024年夏季干旱应对

背景：2024年7~8月，浙东地区持续高温少雨，余姚地区河网水位持续下降

传统调度模式（2023年类似情况）：

• 发现旱情→人工分析→会商研判→制定方案：耗时3天
• 水位从2.55m降至2.45m，触发红色预警
• 启动应急水源，成本增加约50万元

数字孪生模式（2024年实际）：

• 系统提前7天预测旱情，自动发布蓝色预警
• 智能生成调度方案，调度员确认后执行
• 提前加大引水，水位稳定在2.65m~2.70m
• 未触发红色预警，未启动应急水源，节省成本50万元

6.2 水资源利用效率提高

精细化调度成效：

• 引水计划准确率：从75%提升至92%
• 弃水率：从8%降低至3%（减少无效排水）
• 供需匹配度：从80%提升至95%

经济效益测算：

年节约水资源量: 2000万m³
按工业水价2.5元/m³计算: 5000万元/年
扣除系统建设运维成本: 1000万元/年
净效益: 4000万元/年
投资回收期: 约2.5年

6.3 生态补水效果改善

河湖生态流量保障率：

• 2023年（传统模式）：骨干河道生态流量保障率68%
• 2025年（数字孪生）：骨干河道生态流量保障率89%

水质改善：

蓝藻防控成效：

• 2024年通过视频AI识别，提前预警3次蓝藻爆发风险
• 及时加大引水冲刷，避免了水华大面积爆发
• 减少水质应急处置费用约200万元/年

6.4 获得荣誉与认可

• 2024年：获水利部数字孪生水网建设优秀案例
• 2024年：获浙江省科技进步二等奖
• 2025年：入选水利部数字孪生水网先行先试典型经验推广

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七、经验总结与技术展望

7.1 关键经验

7.1.1 顶层设计是基础

教训：早期部分系统"烟囱式"建设，导致数据孤岛

经验：

• ✅ 统一数据标准（遵循水利部《数字孪生水利建设技术导则》）
• ✅ 统一平台架构（"数据底板+模型平台+知识平台"）
• ✅ 统一接口规范（RESTful API + WebSocket）

7.1.2 模型是核心

教训：初期缺乏专业模型，"四预"功能流于形式

经验：

• ✅ 自主研发核心模型（水文预报、水资源调度）
• ✅ 持续率定校验（利用历史数据不断优化参数）
• ✅ 模型平台化（便于共享复用和快速迭代）

7.1.3 数据质量是关键

教训：早期监测数据缺失、异常较多，影响模型精度

经验：

• ✅ 完善感知体系（补充关键站点，113个监测点）
• ✅ 数据质量控制（异常检测、数据清洗、缺失值插补）
• ✅ 数据治理常态化（建立数据管理员制度）

7.1.4 业务融合是目的

教训：系统好用不好用，调度员最有发言权

经验：

• ✅ 业务人员全程参与需求调研和系统测试
• ✅ 界面设计符合调度员操作习惯
• ✅ 提供在线培训和操作手册
• ✅ 建立需求快速响应机制（2周迭代一次）

7.2 技术难点与解决

7.2.1 河网水动力模拟精度

难点：平原河网地形平坦、流速缓慢、回水顶托明显，模拟难度大

解决方案：

1. 地形数据精细化：采用多波束测深+无人机航拍，建立高精度河网地形
2. 糙率率定：利用历史洪水过程反演糙率分布
3. 边界条件优化：考虑闸站启闭、潮汐顶托、支流汇入等复杂边界

效果：水位模拟精度从±15cm提升至±5cm

7.2.2 需水预测不确定性

难点：用水行为受经济、气象、政策等多因素影响，难以精准预测

解决方案：

1. 集成预测方法：

   • 统计模型（ARIMA）：捕捉历史规律
   • 机器学习（XGBoost）：挖掘非线性关系
   • 深度学习（LSTM）：学习长期依赖
   • 加权集成：取长补短

2. 多场景预测：

   • 乐观场景（需水量-10%）
   • 基准场景（正常需水）
   • 悲观场景（需水量+10%）

效果：需水预测误差从25%降低至15%

7.2.3 实时模型计算速度

难点：6个河区水动力模型耦合计算，计算量巨大

解决方案：

1. GPU并行计算：利用CUDA加速偏微分方程求解
2. 模型降阶：采用POD（本征正交分解）技术，将模型维度从10000+降至500
3. 分布式计算：多节点并行，Kubernetes容器编排

效果：7天预演计算时间从2小时缩短至15分钟

7.3 未来展望

7.3.1 全域数字孪生（2026~2027）

目标：将数字孪生范围从浙东引水主通道扩展至全域

• 纳入钱塘江、曹娥江、甬江全流域
• 覆盖浙东地区所有县市
• 实现流域-水网-工程三级联动

7.3.2 AI大模型应用（2027~2028）

探索方向：

1. 水利大语言模型：

   用户: "当前是否适合开启三兴闸？"
   AI助手: "根据实时数据分析，当前曹娥江大闸水位3.72m，
           满足开闸条件（>3.6m）。建议开启三兴闸，
           初始流量可设为40m³/s。同时需关注虞北平原
           上河区水位（当前2.85m），避免超过3.1m。"
   

2. 强化学习优化调度：

   • 利用AlphaGo类似技术，通过自我对弈学习最优调度策略
   • 在复杂多变的水情条件下，超越人类专家水平

3. 数字孪生+元宇宙：

   • 虚拟现实（VR）技术，沉浸式巡检体验
   • 数字人调度员，24小时在线服务

7.3.3 跨区域协同调度（2028+）

愿景：实现长三角区域水网一体化调度

• 浙东引水 ↔ 太浦河 ↔ 江水北调
• 省际水量交换优化
• 流域水资源联合配置

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八、结语

浙东引水数字孪生系统建设，是"数字中国"战略在水利行业的生动实践，是"四预"功能在跨流域大型水网的成功应用。通过物理水网与数字水网的深度融合，我们实现了：

✅ 从经验调度到智慧调度的跨越
✅ 从粗放管理到精细管理的转变
✅ 从被动应对到主动预判的升级

然而，数字孪生水网建设永远在路上。面对气候变化、极端事件频发的新形势，我们将继续探索，不断创新，为保障区域水安全、支撑经济社会高质量发展贡献水利智慧。

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参考文献

1. 水利部. 智慧水利建设顶层设计[R]. 2021.
2. 水利部. 数字孪生流域建设技术导则（试行）[S]. 2022.
3. 浙江省水利厅. 浙江水网建设实施方案（2023-2027年）[R]. 2022.
4. 浙江省水利厅. 数字孪生浙江水网实施方案[R]. 2023.
5. 李国英. 大力推进数字孪生水利建设 为新阶段水利高质量发展提供有力支撑[J]. 中国水利, 2023(11).

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关于作者

曾田力，水利工程博士，浙江省水利水电规划设计院工程师，主要从事水资源优化配置、数字孪生水利、智慧水网等方向研究，参与浙东引水数字孪生系统、湖州市水资源优化配置等多个省市级重点项目。

📧 联系方式：zengtianli1@gmail.com
🔗 个人网站：https://tianlizeng.cloud

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原创声明：本文基于真实项目经验撰写，部分数据已脱敏处理。未经许可，请勿转载商用。

最后更新：2025-10-11