Page 32 - 水利水电工程管理与测量技术控制

第一章 智慧水利建设发展

模型、机器视觉、学习算法等不同应用场景需求，支撑新一代水利业务应用的创
新。建立数据模型主要是要对数据进行采集和处理，在智慧水利项目设计的过程
中，要对数据收集和整理，将数据的存储以及传输的方式方法等方面的资料，包

括信息的格式、类型等内容全部录入计算机的数据库之中，从而实现对于项目的
数据管理。
我国幅员辽阔，各地智慧水利的数据模型不尽相同，应根据实际情况以及地
方特点针对不同地域的智慧水利项目采取经济、安全、高效的数据模型。还需要

对数据模型进行内存的计算与分析，通过合理分配内存，减少资源的浪费并降低
成本。为确保智慧水利项目网络的运行效率，需重点关注的内存的分布情况，通
过合理开发相关的软件，重点加强软硬件的配置工作，从而确保智慧水利项目经
济、高效、安全地运转，并促进我国实现数字水利向智慧水利的转型。

3. 提升算力
要根据数据处理、模型计算的需要，扩展计算资源，升级通信网络，完善会
商环境，提升高效快速、安全可靠的算力水平。
4. 建设数字孪生水利工程

要锚定安全运行、精准调度等目标，开展工程精细建模、业务智能升级，保
持数字孪生水利工程与实体水利工程的融合性、交互性、同频性。
5. 支撑业务应用
要锚定精准化决策的目标，树立大系统设计、分系统建设、模块化链接的系

统观念，强化应用思维，优化业务流程、创新业务模式，构建流域防洪、水资源
管理调配等覆盖水利主要业务领域的智能化应用和管理体系。
6. 守住安全底线
大部分水利工程均通过各种工业控制系统进行自动化控制或远程监测，随着

数字化转型浪潮的到来，5G、物联网、云计算等新兴信息与通信技术被广泛应
用于水利工程控制系统中，水利工程控制系统已逐步升级为智慧水利物联网系统，
极大提高了水利工程的生产效率、系统智能化水平、设备故障预测率等，但同时
也伴随着极大的信息安全风险，既有新的设备漏洞引入的脆弱性问题，也有外部

攻击带来的网络安全威胁。根据物联网自身的技术特点，落实“终端监视、边缘
监测、网络监控、云端分析”的网络安全监测总体策略，建立覆盖从端到云的主
动防御网络安全监测体系，通过全覆盖的数据采集和多手段的安全数据分析技术，

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