Page 235 - 大数据技术及安全研究

第六章 应急大数据分析与水利水电通信应用研究

测洪旱灾害发生时间及造成的损失和影响，实现预报、预警、预演、预案功能，
提高水资源的管理和利用水平。
在传统的水文、水利水电、水质模型建模的基础参数方面，由于技术能力不
足，不能掌握或者得到的模型数据不准确，可以基于历史数据和相关行业标准用

传统的深度学习模型作为替代。这种方法在长时间的积累中，针对某些频发情况，
可能进行经验性判断，也取得较好的效果。但深度学习模型有其自身缺陷，对于
已经出现过的问题，在已有的经验数据学习效果良好的情况下，可以控制突发问
题，但是当出现的问题超过其经验数据范围后，输出的结果则无法把控，也就无

法对流域内的水情预测做出准确分析。
数字孪生技术通过智能应用平台，能够准确掌握水情数据，针对防汛度汛、
调度决策进行模拟预演并制定出最优方案，协同推进流域内水利水电工程整体调
度，解决水资源分配不均问题。对水利水电工程的运行情况实时监测，对可能出

现的事故及时规避或进行事故预判，实现水利水电工程运行管理的精准分析和控
制。数字孪生技术通过卫星导航定位、卫星测高等技术进行三维动态分析，使得
水资源信息测绘更宏观、更全面、更立体。开展数字孪生流域建设，使各水利水
电工程协同配合，整体发力，推动构建系统化数字信息水情监测体系。

3. 提升水利水电工程运行中水资源科学管理水平
在水利水电工程的运行期间，要做好水资源调查分析，通过水资源合理分配
及发电机组合理调度、新建扩容等方法挖掘工程节水潜能，减少水资源的消耗和
浪费。同时，加强水库勘察，及时发现大坝安全隐患及水资源流失问题，并将影

响水利水电工程高效运行管理的相关问题解决，提升水利水电工程运行管理的工
作效率和工作质量。因此，要开展水资源精细化管理，针对出现的各种情况，明
确水资源的使用规范和节约标准，使得生产效率、水资源利用率提高，水利水电
工程运行管理更加高效、更加科学。

水利水电工程的运行管理中水资源的调度大多基于章程、准则或者历史经验，
无法达到资源分配的最优化，运行成本随之提高。数字孪生水利水电工程建设则
是以安全运行、精准调度等为目标，以算据、算法、算力建设为支撑，开展运行
精细化建模，可以最大程度提高流域内水资源利用率。进行调度的过程中，水利

水电工程、水利水电设施设备状态及水情信息等，会实时地反映到数字孪生系统
中，系统以数字形态模拟运行，利用数据融合计算，结合实时的防洪库容情况、

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