水利部信息中心解读:数字孪生水网建设思路初探

数字孪生水网是建设国家水网的重要内容,也是推动新阶段水利高质量发展的重要标志之一。数字孪生水网主要是聚焦水网跨流域跨区域等特点,以及联合调度等业务需求开展建设。数字孪生水网通过对物理水网全要素和建设运行全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演,与物理水网同步仿真运行、虚实交互、迭代优化,实现对物理水网的实时监控、联合调度、风险防范,进而提高国家水网智能化管理调控能力和安全保障能力。

  • 发布时间:2023-10-31

  • 点击量:1696

  • 作者:深圳市同奥科技有限公司

  • 来源:水利部

  • 分享至:
    二维码

数字孪生水网是建设国家水网的重要内容,也是推动新阶段水利高质量发展的重要标志之一。数字孪生水网主要是聚焦水网跨流域跨区域等特点,以及联合调度等业务需求开展建设。数字孪生水网通过对物理水网全要素和建设运行全过程进行数字映射、智能模拟、前瞻预演,与物理水网同步仿真运行、虚实交互、迭代优化,实现对物理水网的实时监控、联合调度、风险防范,进而提高国家水网智能化管理调控能力和安全保障能力。

一、数字孪生水网建设总体框架

数字孪生水网应按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求,严格遵循“监测系统完善、调控网络智能、预演决策支持、安全运行可靠”建设原则,以物理水网为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水网知识为驱动,支撑水网工程联合调度。总体框架包括数字孪生平台、信息化基础设施、典型应用、网络安全体系、保障体系等,如下图所示。

数字孪生水网建设整体框架

▲数字孪生水网建设整体框架

数字孪生平台包括数据底板、模型平台、知识平台等。其中,数据底板包括数据资源、数据模型和数据引擎,模型平台包括水网专业模型、智能识别模型、可视化模型和模拟仿真引擎,知识平台包括水网知识和水网知识引擎。

信息化基础设施包括监测感知、通信网络、远程集控、计算存储、应用支撑和调度指挥实体环境等,为水网数据采集、数据传输、数据存储、分析计算、系统运行、设备控制等提供基础支撑。

典型应用包括安全运行监视、联合调度决策、日常业务管理、应急事件处置等,为水网科学决策、精准调度、安全运行等提供支撑。

网络安全体系包括组织管理、安全技术、安全运营、监督检查等,以及重要数据和工控系统的安全防护,为数字孪生水网提供安全保障。

保障体系包括组织机制、科技攻关、标准规范等,为数字孪生水网建设与运行提供保障。

二、数字孪生平台

1.数据底板

数据底板应包括基础数据、监测数据、业务管理数据、共享数据、地理空间数据等。在数字孪生流域和数字孪生水利工程数据底板基础上,按需汇聚和补充数字孪生水网相关数据。应深化水网专题数据资源建设,扩展数据范围,提高数据质量,建立健全数据更新机制。

数字孪生水网数据模型和数据引擎应参照《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》和《数字孪生水利工程建设技术导则(试行)》有关要求建设。

应按照编码标准对水网对象进行编码,实现水网对象的唯一标识。以水网对象为主题按照数据标准汇聚水网数据,实现跨流域、跨区域数据的融合。

2.模型平台

(1)水网专业模型

水文模型应包括调蓄工程汇水区降雨预报、产汇流模型,水网工程管理范围暴雨预报模型,受洪水影响渠道沿线、调蓄工程、输配水河道洪水预报模型,冰期输水河渠沿线气温预报、冰凌预报模型、受咸潮影响的水源咸情预报模型等。

水资源模型应包括调蓄工程及输配水河道断面径流预报、水网工程供水对象需水预测、水网可供水量分析、水网水量收支核算等模型。

水生态环境模型应包括水源与输水河渠水质模拟、水质预测模型,突发水污染输移扩散、溯源分析模型,水生态(水华、富营养化等)预测分析模型,生态流量(水位)调度模型,受水区生态修复效果评估模型等。

水力学模型应包括输水河渠、调蓄湖库水力学模型,有压管道瞬变流计算模型,输水河渠冰动力学模型等。

水工程调度模型应包括水网工程供水、防洪、水生态、航运等多目标联合调度模型(包括年、月、旬、日等尺度),水污染、特殊干旱、工程事故等突发水事件应急调度模型,水网工程实时安全调度控制模型等。

(2)智能识别模型

智能识别模型应在充分共用数字孪生流域和数字孪生水利工程智能识别模型基础上,根据水网业务应用需求补充构建遥感识别、视频识别、声纹识别等模型。

(3)可视化模型

可视化模型应包括自然河湖、水网工程和地理背景等模型。其中,自然河湖的建模对象应包括河流、湖泊、地下水等,水网工程建模对象应包括引调水工程、取水工程、输配水通道、河湖水系连通工程、供水渠道、控制性调蓄工程等。

自然河湖可视化模型应支持在模拟仿真引擎中直观表达水位、流量、水质等动态监测信息,以及水流流态、水力特性、泥沙运动等流场信息。

水网工程可视化模型应满足仿真模拟、综合展示、业务管理等需要。

自然河湖水系、水网工程与地理背景等可视化模型应融合展示,直观表达水网“纲、目、结”关系。

(4)模拟仿真引擎

模型仿真引擎应参照《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》和《数字孪生水利工程建设技术导则(试行)》有关要求进行构建,并根据水网业务应用需求补充。

模拟仿真引擎应具备模型版本管理、参数配置、组合装配、加载调用、计算跟踪、训练优化、模型迭代等服务能力,实现面向不同业务、不同场景、不同目标的模型灵活配置和调用,为业务应用提供计算和可视化等服务。

3.知识平台

知识平台应在数字孪生流域知识平台和数字孪生水利工程知识库基础上,构建水网对象关联关系、预报方案、业务规则、历史场景和调度方案等水网知识及水网知识引擎。

水网对象关联关系包括物理对象及关系和水网调配概念及关系,其中水网物理对象及关系应重点覆盖调蓄工程、输配水通道、受水对象及工程管理部门等,水网调配概念及关系应重点建设水网调配相关业务的概念及关联关系。

预报方案知识应包含水网关键性控制断面的来水、来沙、区域需水等预报模型及参数。

业务规则知识应包含数字孪生流域、数字孪生水利工程中的相关风险预警研判规则,根据水网调配预警需求,补充水网防洪风险、供水短缺风险等预警研判规则。

历史场景知识应包含典型干旱与洪水、应急事件及特定经济社会发展水平的水网调配历史场景,包括场景特征、处置过程及效果、处置经验等内容。

调度方案知识应包含水网工程多业务联合的调度处置预案、方案等,并对调度方案的执行效果进行评价。

水网知识引擎应实现水网知识表示、抽取、融合、推理和存储等功能。

三、信息化基础设施

1.监测感知

监测感知应包括自然河湖水系、水网工程和取用水单元等监测感知,充分共享数字孪生流域和数字孪生水利工程监测感知数据,科学规划监测感知体系,覆盖水文断面、水源、输配水工程、供水口门、需水单元等对象,扩展监测项目,加大监测密度,提高监测频次,为数据底板提供全要素实时感知数据。

自然河湖监测感知应在数字孪生流域感知网基础上,根据典型应用需求,加强水文断面监测,主要包括行政边界、供水控制、生态流量控制、防洪控制等断面监测。

水网工程监测感知应在数字孪生水利工程监测感知体系基础上,以引调水、取水、输配水、水系连通等工程为重点,围绕水量平衡、输水效率、安全运行等,加强水源水量水质要素、输配水工程和工程交叉节点运行状态、供水口门流量等监测。

取用水单元监测感知应在现有取用水监控体系的基础上,以灌区、水厂、直接取水用户等为重点,共享气象、农情、墒情、旱情及经济社会等信息,加强用水和需水等相关指标监测。

应以地面站网监测为基础,充分利用卫星遥感、无人机、无人船、视频、水下机器人以及大数据、人工智能、云计算等技术手段,构建自动、智能、高效的天空地一体化监测感知体系。

2.通信网络

通信网络应强化调控网络智能,以支撑水网工程联合调度为目标,充分共用数字孪生流域和数字孪生水利工程通信网络,聚焦水网工程信息共享和远程集控等网络连通需求,科学规划网络架构,扩大覆盖范围,提升网络性能,为数据传输提供高可靠网络保障。通信网络包括业务网和工控网,应遵循《数字孪生流域建设技术大纲(试行)》和《数字孪生水利工程建设技术导则(试行)》等相关技术要求。

业务网应覆盖水网工程管理单位,分为信息管理区和互联网服务区,实现与各级水利部门业务网的互联互通,为业务协同和信息共享提供网络保障。

工控网为远程集控提供网络保障,宜分为实时控制区、过程监控区,应覆盖水网“纲、目、结”。

宜构建适度超前的满足大带宽、低时延、智能运维等要求的光纤通信网络,为水网工程调度控制和数据传输等提供高可靠通信网络支撑。

3.远程集控

为满足水网智能调度控制等要求,应建设远程集控系统,覆盖水网“纲、目、结”中闸泵阀等控制设备设施,实现调度控制网络智能全覆盖。

远程集控系统宜选用支持水源供应、水源切换等远程控制的智能化设施设备,满足多水源供水系统的科学规范、精准高效等调度控制要求;应加强远程集控系统与视频监控系统的融合应用,共享其他部门/行业现有视频监控资源;为满足远程集控需要,应加快水网已建自动化控制设施升级改造;应按照安全可靠的要求,加强远程集控系统安全性、可靠性。

4.计算存储

在充分共用数字孪生流域和数字孪生水利工程计算存储资源的基础上,科学规划和建设云网融合、逻辑集中的计算存储环境,为数字孪生水网高保真模拟运行等提供算力支撑,主要包括通用计算与存储、高性能计算、人工智能计算、灾备系统等,并预留冗余发展空间。

通用计算与存储应满足基本应用的部署运行,宜采用云计算技术。

高性能计算环境应满足水网联合调度的大规模数值计算、大场景推演分析、多目标优化、多方案比选等需求。

人工智能计算应根据数字孪生水网的智能识别模型训练、知识学习推理等计算需求,配备必要的图形处理器(GPU)、神经网络处理器(NPU)等资源,具备AI训练、推理、智能分析和任务管理等能力。

灾备系统应根据数字孪生水网高可靠性要求,具备本地备份和异地灾备等功能,实现重要业务数据容灾、关键业务应用容灾。

宜按需部署“边、端”算力,以满足工程监测、智能安防等实时性高的应用需求。

5.应用支撑

应在充分利用水利信息化应用支撑资源的基础上,配置必要的通用基础工具软件等,以满足数据底板、模型平台、知识平台与典型应用等建设。其建设内容应包括必要的数据库管理系统、地理信息服务、应用中间件、工作流引擎、门户、身份认证、报表管理等。

6.调度指挥实体环境

应包括融合通信系统、集成显示系统、综合会商系统、联合值班环境等。一方面应聚焦水网统一调度和远程集控等需求,提供联合值班、综合展示、方案预演、会商研判、应急指挥等一体化功能;另一方面应具备与水网工程管理单位和人员进行实时通讯的能力,满足重要决策研判、重大事件处置的研讨会商和调度指挥等需要。

四、典型应用

1.安全运行监视

安全运行监视应在共享数字孪生流域、数字孪生水利工程基础数据、监测数据、业务管理数据等基础上,构建水网工程状态监测指标体系,从时间、空间、业务等多维度进行综合信息展示、实时监视。此外还应构建安全预警指标体系,调用相关模型,对水网运行进行全方位的故障定位、诊断分析、智能预警,并评估分析水网运行的安全性、稳定性、经济性等。

2.联合调度决策

应突出预演决策支持,针对水资源调配、防洪排涝调度、水生态调度等不同调度场景,构建水网工程体系多目标联合调度应用,调用精准模拟算法,对水网运行状态进行风险识别预警,对水网工程调度控制进行多方案预演,高效确定最优方案。

(1)水资源调配的“四预”功能

预报。应充分利用雨水情、工情、墒情、旱情、咸情、冰情、取用水信息以及气象、海洋水文等监测信息,调用径流预报、需水预测、可供水量分析等模型,对水网工程中的水源进行年、月、旬、日径流预报与可供水量分析,对水网工程供水对象进行年、月、旬需水预测。

预警。应基于监测和预报等信息,利用水资源预警规则知识,对水网工程供水短缺、旱灾、咸潮等风险进行预警。

预演。应充分利用来水预报、需水预测、水网工程运行等信息,调用水网工程多目标联合调度模型及水网工程历史场景知识等,充分考虑防洪排涝、水生态保护等需求,生成考虑多主体利益的年、月、旬水量调度计划以及“纲、目、结”工程调度方案,并通过预演确定最优方案。

预案。应依据预演确定的方案,考虑水网工程最新工况等,确定水网工程运用时机、非工程措施以及组织实施,实化细化水资源调配预案,基于预案生成调度和控制指令,并对指令进行实时跟踪与执行反馈。

(2)防洪排涝调度的“四预”功能

预报。应充分利用雨水情、工情、冰情以及气象、海洋水文监测信息,调用降雨、洪水预报等模型,预报调蓄工程汇水区降雨、水网工程管理范围暴雨等,对重点调蓄工程、防洪控制断面、受洪水影响渠道沿线洪水等进行预报。

预警。应基于监测和预报等信息,利用防洪预警规则等知识,对水网工程及其影响对象进行洪水风险预警。

预演。应充分利用降雨预报、洪水预报、水网工程运行等信息,调用水网工程防洪调度模型及水网工程历史场景知识等,充分考虑水资源调配、水生态保护等需求,生成调蓄水库、行洪河道、分洪设施、蓄滞洪区、排涝泵站等工程体系的多套防洪调度方案并进行预演,并通过预演确定最优方案。

预案。应依据预演确定的方案,考虑水网工程最新工况等,确定水网工程运用时机、非工程措施以及组织实施,实化细化防洪排涝预案,基于预案生成调度和控制指令,并对指令进行实时跟踪与执行反馈。

(3)水生态调度的“四预”功能

预报。应充分利用雨水情、工情、水质监测数据等,调用径流预报、水质模拟与预测等模型,对生态流量控制断面等进行径流预报,对水源、关键河渠断面等进行水质预测等。

预警。应基于监测与预报信息等,利用水生态预警规则等知识,对生态流量断面进行超限预警,对输水河渠、水源进行水质等风险预警。

预演。应充分利用径流预报、水质预测、水网工程运行等信息,调用受水区生态修复效果评估、水网工程多目标联合调度等模型,充分考虑水资源调配、防洪排涝等需求,生成多套生态流量与水质保障、生态补水的调度方案,并通过预演确定最优方案。

预案。应依据预演确定的方案,考虑水网工程最新工况等,确定水网工程运用时机、非工程措施以及组织实施,实化细化水生态调度预案,基于预案生成调度和控制指令,并对指令进行实时跟踪与执行反馈。

3.日常业务管理

①调度管理。应包括用水计划申报,调度计划申报、审批和下达,调度指令下达和执行反馈,以及调度运行年、月、旬、日台账管理等功能,支撑水网调度计划申报、审批和执行等全流程闭环管理。

②日常值班。应包括值班考勤、工作报表、通知公告、总结计划等功能。

③统计分析。应包括水量水费核算、水网调度统计分析等功能,支撑水网调度管理、水权交易管理等。

4.应急事件处置

应急信息汇聚。应广泛及时获取突发水污染、工程事故、局地暴雨等突发事件信息,以及地震、堰塞湖、泥石流等自然灾害信息,充分利用卫星遥感、无人机等途径获取信息,并及时掌握网络舆情信息。

应急预案管理。应针对各类突发事件制定和完善应急处置预案,按照知识平台要求实现应急处置预案的数字化、空间化管理,并提供简便易用的预案调用等功能。

应急调度预演。应依据获取的应急事件信息,结合应急处置预案,调用突发水事件应急调度等模型,生成多套处置方案,并通过预演确定最优方案。

应急联动处置。应依托调度指挥实体环境的融合通讯系统、综合会商系统等,开展异地会商,统筹调度应急资源,并实时跟踪处置过程。

五、网络安全体系

网络安全体系应遵循网络安全等级保护、关键信息基础设施安全保护、《数字孪生水利工程建设技术导则(试行)》等有关要求,落实网络安全“三同步”(同步规划、同步建设、同步运行)。

重要数据防护应逐级落实数据安全责任,进行数据分类分级并识别细化重要数据目录,充分应用商用密码等必要措施,开始数据全生命周期安全管理。

工控系统安全防护应落实系统分区分域、设备安全可控、数据密码保护、网络可信准入等要求。

六、保障体系

组织机制。按照水网指挥调度、控制管理、运行维护等模式,建立健全数字孪生水网信息共享、业务协同等机制,充分发挥水网综合效能。

科技攻关。围绕数字孪生水网建设,开展水网流场高保真模拟技术、水网工程联合调度控制理论与方法、水网运行风险识别预警关键技术、水网智能化设施设备及技术等重大课题研究。

标准规范。统筹协调数字孪生流域、数字孪生水网、数字孪生水利工程需求,完善智慧水利标准规范体系。

七、结语

数字孪生水网建设应覆盖国家水网“纲、目、结”对象并兼顾影响范围,同时和物理水网同步规划、设计、建设和运行。对在建、已建和新建水网工程应开展智能化建设与改造,以满足数字孪生水网建设要求。数字孪生水网建设应遵循智慧水利总体框架,充分利用已建水利信息化资源,并加强与数字孪生流域、数字孪生水利工程的统筹,充分共享数字孪生流域和数字孪生水利工程的建设成果。支撑的业务应突出安全运行监视、联合调度决策、日常业务管理、应急事件处置等,必要时可补充扩展。应充分应用云计算、大数据、物联网、人工智能、卫星遥感、5G、区块链、BIM等新一代信息技术,构建实用先进系统。网络安全应和信息系统“同步规划、同步建设、同步运行”,并采用自主可控的技术、产品和服务。应统筹考虑工程安全、供水安全、水质安全、网络安全、算法安全、数据安全等要求。

深圳市同奥科技有限公司将水质检测仪深植应用,致力于为用户提供合适、完备的水质检测解决方案,经过十多年的发展,贴近客户贴近用户的创新设计已广泛应用于市政污水、工业污水、环境监测站 污水处理厂、科研单位、高等院校、生物、制药、养殖、食品、饮品、电力、石化、新能源及其它工业领域。

返回顶部