摘 要：智慧水利的建设是推动水利智能化的重要举措，其意义在于实现对水资源的高效利用和智能化管理。该研究设计研发了一套基于数字孪生技术的智慧水利系统，将物理实体与数字模型相结合，实现实时交互和精确映射，反映了真实世界中的水利工程的运行状态，为水利工程运行提供实时监测、数据模拟和预测分析。通过数字孪生引擎技术将海量数据与各水利水电模型结合形成不同场景，结合统一的数据服务实现水利信息资源整合与应用。目前该系统已在巴塘水电站得到应用，取得了良好的效果。
关键词：数字孪生；智慧水利；实时监测；预测
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2025）02-0105-05
Design and Application of Intelligent Water Conservancy System Based on Digital Twin
CHENG Dandan， NIU Yuelei， LIU Chuang
（Guodian Nanjing Automation Co.， Ltd.， Nanjing 210061， China）
Abstract： The construction of intelligent water conservancy is an important measure to promote the intelligence of water conservancy， and its significance lies in realizing the efficient utilization and intelligent management of water resources. This study designs and develops a set of intelligent water conservancy system based on Digital Twin technology， which combines physical entities with digital models to realize real-time interaction and accurate mapping， reflects the operation status of water conservancy projects in the real world， and provides real-time monitoring， data simulation and prediction analysis for water conservancy project operation. Through the Digital Twin engine technology， the massive data is combined with various water conservancy and hydropower models to form different scenarios， and the integration and application of water conservancy information resources are realized by combining with unified data services. Currently， the system has been applied in Batang hydropower station and has achieved good results.
Keywords： Digital Twin; intelligent water conservancy; real-time monitoring; prediction
DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2025.02.019
0 引 言
随着全球人口的持续增长和经济的快速发展，对水资源的需求不断上升，传统水利管理方式面临着水资源浪费、洪旱预警不及时等问题，而智慧水利建设的出现为解决这些问题带来了新的机遇。另外随着物联网、云计算、人工智能、数字孪生等技术的不断发展，使得智慧水利系统环境不断完备。数字孪生技术在智慧水利建设中发挥着关键作用，其实现了水利运行全过程的数字化、虚拟化、智能化，为决策者提供更加全面、准确的信息，使得水利系统管理更加科学高效。本文通过分析基于数字孪生的智慧水利系统的建设与应用实践，加快水利治理能力的智慧化建设，助力水利高质量发展。
1 系统架构
按照水利部智慧水利顶层设计和相关件要求，基于数字孪生的智慧水利系统主要由以下4层构成，功能框架图如图1所示。
具体介绍如下：
1）基础设施层：由传感器、无人机倾斜摄影、北斗三代技术、卫星导航定位等组成，负责现场基础环境的数据采集和数据传递[1]。
2）数据层：该层主要实现数据底板的搭建，完成数据资源的汇总、治理、筛选、挖掘等工作，为上层提供数据支持。数据底板作为数字孪生应用的基底，汇集与整合水利系统内外部的数据资源，是数据衔接与传输的“中枢”，也是支撑防洪调度相关模型、知识平台和业务体系的数据基底[2]。
3）业务层：包括模型平台、三维平台、知识平台三部分，其中模型平台负责管理水利专业数学模型、可视化模型以及智能识别模型；知识平台汇集水利相关业务知识、历史数据、专家经验，以及模型平台的分析计算结果，经水利知识引擎进行处理，通过知识表示、知识抽取、知识推理、知识存储等方式形成知识图谱，以实现水利业务的相关应用；三维平台融合模型平台的不同模型，借助图像渲染引擎，对模型进行场景化、交互化、动态化处理，最终实现场景漫游、仿真模拟等可视化交互操作[3]。
4）应用层：包括相关应用服务，以传统应用如降水量、流量、水位等数据监测为基础，结合实时数据、动态建模等技术手段提升对数据整体的应用和处理能力，提高预测的准确性，其中的灾害预演场景模拟可通过模拟演练终端或指挥调度终端进行展示。
2 系统实现
2.1 网络架构
由于智慧水利系统一般部署在安全Ⅲ区，其网络架构图如图2所示。另外，为了确保系统长期运行的可靠性和稳定性，在网络、关键设备及核心应用服务器等方面采用冗余化配置，并通过相关的技术手段实现系统故障点的自诊断、自隔离及自恢复。
具体介绍如下：
1）历史数据服务器：部署基础平台的历史数据库，用于系统历史数据处理和存储。
2）实时数据服务器：部署基础平台的实时数据库、配置数据库，用于系统实时数据的交换、处理及存储。
3）模型驱动工作站：用于部署系统的高级应用模块。
4）图形驱动工作站：部署数字孪生平台可视化程序。
5）Web服务器：用于系统数据的对外发布。
6）操作员工作站：部署系统的实时监控与预警类应用、运行管理类应用。
7）工程师工作站：部署系统的实时监控与预警类应用、运行管理类应用，还可用于进行系统的维护，也可根据需要集中部署于操作员工作站上。
2.2 数据集成
数据资源主要包括由传统水利监测站采集的水位、流量、雨情等数据，由新型水利监测站网采集的卫星遥感、无人机影像、无人船水下地形等数据，由水利对象如水利工程、监测点、信息化对象等提供的基础数据。数据集成主要包括数据采集、数据传递、数据处理、数据存储及数据应用[4]。建设海量数据采集、传输、存储机制及标准化格式，根据水利专业不同模型的要求，以及《水资源管理信息对象代码编制规范》（GB/T 33113—2016）和《水利数据库表结构及标识符编制总则》（SL/T 478—2021）等系列标准，制定了数据输入、输出和执行标准，创建了包含不同阶段的基础数据库和实时数据库。对经过处理且存储的数据，按照流域防汛、水资源管理与调配、水利工程建设和运行管理等流域综合治理业务需求形成各个业务数据集，通过标准的http协议rest接口获取所需的数据，实现数据的集成和共享交换服务。
2.3 模型管理
模型构建环节需要从地方政府、气象部门、水利部门等收集和整理相关的地理信息、气候信息、用水信息等基础数据，然后采用无人机设备航拍建模、人工实地测绘以及三维仿真等技术手段构建数字化模型，综合加载基础影像、矢量地图、DEM、倾斜摄影等地理信息数据，构建多源多维度数据模型和对象关联关系模型，基于UE5虚幻引擎实现更为逼真的图像渲染效果，再通过移动、旋转等方式实现交互[5]。常用的构建物理实体数字模型的算法包括：有限元分析、流体动力学模拟等。
模型作为系统实现四预功能最核心的组件，也是数字孪生应用的“心脏”。全面精准的信息化模型是推演成败的关键因素。在线调试模型参数包括优化模型参数，通过衡量模型预测值与实际值间的差异，评估模型参数的稳定性和计算成本，设模型参数为p={p1，p2，…，pn}，目标函数表示为：
其中，为模型预测函数，y（x）为实际数据函数，Ω为预设域，在域内对预测误差进行积分，α为正则化参数，用于控制模型参数的时间导数的权重，β为指数，0＜β＜1，用于调整稳定性与误差间的平衡，δ为指数，δ＞1，用于放大模型复杂性的影响，γ为指数，γ＞1，用于放大预测误差的影响，∂pi/∂t为模型参数pi随时间的变化率，用于评估参数的稳定性，λj为模型特征值的绝对值，用于评估模型的复杂性和计算成本，m为模型特征值的数量，求解最优化问题，F（p）值越接近0，表示模型的预测越接近实际数据，参数稳定，且计算成本低，F（p）值越大，表示模型的预测误差越大，参数不稳定，或计算成本增加。
模型构建后，并对模型进行验证，通过与实际物理实体进行对比，以检验模型的预测精度和仿真能力，从而对模型进一步优化和改进[6]。预报功能则是利用历史数据和算法，对未来的水利情况进行预测。系统可以通过对历史数据的分析，利用算法和模型预测未来的水位、流量、降雨量等数据，从而为决策者提供科学依据。例如，在防洪抗旱的决策中，系统可以根据历史数据和算法预测未来的洪水或干旱情况，帮助决策者制定科学、合理的防洪抗旱措施。
2.4 场景模拟
场景模拟功能是由水体模拟、环境模拟和实体对象模拟这三个模块组成。水体模拟主要实现水体漫延、水位升降和洪水演进等的模拟任务；环境模拟主要实现气象和事故现象等的模拟任务；实体对象模拟主要实现设备运行工况、人物角色和其他场景的对象等的模拟任务。具体结构如图3所示。
系统先对相关数据进行采集，当所获取的数据为水雨情数据时，则进行水体模拟；当所获取的数据为气象数据，则进行气象模拟；当所获取的数据为设备信号的数据时，则进行设备运行工况模拟；当所获取的数据为鼠标键盘信号时，则进行控制角色模拟。采用UE5虚幻引擎实现更为逼真的图像渲染效果，通过移动、旋转等方式实现交互操作。系统支持多种数据源连接配置，并通过数据底板的服务接口，把实时数据、历史数据以及相关的水利设施设备等数据与三维模型进行结合，从而实现了流域全要素信息加载和展示。
3 系统应用
该智慧水利系统可以实时汇聚权威气象预报结果，并结合水文实时监测传感器数据，形成水旱灾害防御监控与水资源管理调配等能力。该系统集成到巴塘水电站一体化智能管控平台的应用，取得了一系列的应用效果。
3.1 工程概况
巴塘水电站是位于川藏交界的金沙江上游河段，是金沙江上游河段规划的十三级梯级电站的第九级电站，电站以发电为主，装机容量750 MW（3×250 MW），水库正常蓄水位为2 545 m、水库总库容1.55亿m3。该电站位于高寒高海拔地区，雨季分明，生态环境脆弱，环境保护和水土保持工作面临许多困难，其安全稳定运行对于促进地区社会经济发展具有重要意义。基于数字孪生的智慧水利系统集成了电站关键地理位置、气象水文、水利设施等数据，通过有效管理和分析历史及实时数据，实现水旱灾害防御监控与水资源管理调配的目的。
3.2 应用效果
该系统已投入运行，通过应用智能生产、水情调度、智能监视、智能鱼道等功能，可以及时、稳定的集成接入的数据。不同类型的水利数据通过统一处理进行存储，实现了数据共享，解决了原有水利系统信息孤岛问题。通过智能监视开展日常巡检、安全监督工作，大大减少了人员工作量，提高了工作效率。首页如图4所示。
系统运行期间，性能稳定，各功能操作简单使用正常，主要体现了以下几个优点：
1）应用轻量化：系统基于数字孪生技术，通过将现实中的水利系统与对应的数字化模型相结合，实现了对水利工程运行状态的实时监测和预测，为管理者提供了有效的数据支撑。此外，通过在数字孪生平台中模拟不同方案的运行效果，并能快速选择最优的方案实施，也提高了系统的运行效率和响应能力。轻量化应用让智慧水利系统能够更加高效地进行资源调配和风险管理，也提高了水资源的安全运行和利用率[7]。
2）管理数字化：本系统的生产管理模块，通过数字孪生技术的应用，有效构建了相应的物联网平台，确保各类运维管理数据能够得到实时采集和传输，进而对于智慧水利工程的整体运行情况进行充分的分析和有效把握，从而在更大程度上提升整体工程的实施监控和把握能力，从而促进工程运维管理实现数字化。
3）场景可视化：水情调度模块，能够协助相关决策部门更科学、精准的进行防洪、减灾、洪水调度等水安全处理，在灾害来临之前主动防患于未然，减少灾害对城市经济、居民生命财产的影响，促进新阶段水利高质量发展[8]。通过数字孪生技术的应用，构建了在不同水位下区域淹没情况和水库蓄水量情况的可视化展示体系，使运维管理人员和施工人员体会到逼真的业务场景，从而实现数据的可视化和管理的科学化[9]。
4）决策科学化：该智慧水利系统通过物联网技术和传感器网络，可以实时监测水库水位、河流流量、水文气象降雨量等数据，借助大数据分析和人工智能算法，可以从大规模数据中发现潜在的关联关系及规律，从而预测水旱灾害发生的可能性。在发生灾害时，及时发布预警信息，协助防洪中心进行紧急排涝和抢险救灾工作，提前为管理者提供决策分析的支持，使决策更加准确和客观[10]。
4 结 论
实践证明，基于数字孪生的智慧水利系统不仅带来了许多优势，提供了全面、精准的数据支持，还为智慧水利系统的优化决策、资源调度和水旱灾害响应提供了理论依据。面临当前全球水资源日益紧张的局面，发挥水利在社会经济、生态环境中的作用和效益，促进水利可持续发展，具有极其重要的现实意义。另外，随着大数据、人工智能等新技术的不断成熟，实践经验的不断积累，本系统在智慧水利领域的应用前景将更加广阔。
参考文献：
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作者简介：程丹丹（1987—），女，汉族，江苏徐州人，工程师，本科，研究方向：水利信息化系统研发、水电站仿真软件等；钮月磊（1985—），男，汉族，江苏盐城人，高级工程师，本科，研究方向：系统集成、水利信息化系统研发；刘创（1991—），男，汉族，江苏盐城人，工程师，本科，研究方向：数据库设计、算法开发。
收稿日期：2024-07-05
