智慧水利背景下水利工程运营管理模式创新研究

引言：水作为生命源泉，水利工程作为水资源调控重要基础设施，其运营管理工作的效率直接关乎防洪安全、供水保障以及生态保护。近些年来，极端天气事件频繁发生，传统水利工程运营管理模式面临着诸多挑战，诸如监测精度不足、响应速度迟缓、跨部门协同困难等。在这样背景之下，智慧水利通过物联网、大数据、人工智能等技术的深度融合应运而生，为水利工程运营管理注入了全新活力。本文聚焦于中小型水库，探讨在智慧水利背景下运营管理模式创新路径，目的在于为提升水利工程管理水平提供理论支撑以及实践指导。

一、中小型水库运营管理现状及痛点分析

近些年来，我国高度重视中小型水库运营管理工作，先后颁布了多项政策和标准，为水库安全运行提供了制度保障。在2024 年10 月，水利部发布了《小型水库监测技术规范》等 4 项水利行业标准，对小型水库雨水情测报、大坝安全监测、视频图像监视等方面作出了详尽规定，为水库监测设施建设以及运行管理提供了技术依据。但是在实际开展运营管理过程中，中小型水库仍然面临着诸多痛点问题[1]。

其一监测体系不够完善，部分水库建于 20 世纪 50-70 年代，设施老化情况严重。监测设备覆盖率较低，以至于难以实现对水位、渗流、变形等关键指标实时监测。人工巡检效率较为低下，传统人工巡检方式不仅耗费时间和精力，而且受天气等因素影响较大，很难做到全天候、全覆盖隐患排查。其二应急响应能力有所欠缺，当发生异常情况时，信息传递链条较长，专家远程会诊机制不够健全，进而导致决策滞后，错失最佳处置时机。不仅如此，跨部门协同存在困难，水库调度涉及水利、气象、环保等多个部门，由于存在数据壁垒，很难实现信息实时共享以及联合决策。

二、运营管理模式创新实践

（一）“无人值守 + 远程诊断”模式（1）边缘计算节点部署策略

边缘计算技术运用为实现水库“无人值守”创造了可能。在进行节点选址时，应当优先考虑靠近水源、大坝、溢洪道等关键区域，以此确保监测数据能够被实时采集并且快速处理。在硬件配置方面，选用低功耗传感器以及嵌入式计算设备，基于 RaspberryPi 边缘节点，这样既能满足数据处理需求，又能降低能耗。在软件优化方面，搭载轻量级操作系统以及定制化应用程序，实现数据的本地预处理以及异常检测，减少向云端数据传输量。在实际进行部署时，还需要考虑节点协同工作，借助无线传感器网络（WSN）以及低功耗广域网（LPWAN）技术，将分布在水库周边边缘节点连接起来，形成一个自组织网络。运用分布式算法，实现任务动态分配以及负载均衡，提高整个系统运行效率。例如，当某个节点检测到异常数据时，可以马上请求邻近节点进行协同验证，提高检测准确性 [2]。

（2）异常情况自动识别与处置

异常情况及时识别以及快速处置是保障水库安全运行的关键所在。基于 AI视频智能分析系统，可以实现对水位超标、坝体裂缝、非法入侵等异常情况自动识别。该系统通过高清摄像头采集实时图像，利用深度学习算法进行图像分析，一旦检测到异常，便会立即触发声光报警，并将告警信息推送至管理人员移动终端。

（3）专家远程会诊机制建立

专家远程会诊机制建立是实现“远程诊断”核心内容。通过构建远程会诊平台，整合多学科专家资源，实现“云端会诊”以及“异协同”。平台具备视频会议、数据共享、电子白板等功能，支持专家实时查看水库监测数据、视频画面以及历史档案，进而进行多方讨论以及联合决策 [3]。

（二）多方协同的智慧调度模式

（1）上下游水库联合调度算法

上下游水库之间开展联合调度这一行为，是达成水资源优化配置的重要手段。传统调度方法大多是基于经验规则来进行，尽管如此，这种方式很难适应复杂水文条件以及用水需求。基于此缘由，采用基于动态规划的联合调度算法，也就是通过建立数学模型，进而对水库群泄流策略予以优化，以此实现防洪与兴利这两个方面多目标平衡。在算法设计过程中，将梯级水库群总发电量达到最大以及防洪风险降至最小当作目标函数，同时考虑水库水位、泄流量、下游用水需求等一系列约束条件。运用遗传算法来进行求解，依靠模拟生物进化过程，逐步寻优从而得到最优调度方案。在洪水期时候，该算法会依据实时雨情以及预报信息，动态调整各个水库泄洪量，以此实现错峰调度，进而降低下游防洪压力；在枯水期时，就会对水资源分配进行优化，从而保障灌溉以及供水需求 ^14] 。

（2）水库－灌区－城市供水协同优化

水库灌区以及城市供水系统，乃是水资源分配进程里三个关键环节，达成这三者之间协同优化，对于提高水资源利用效率而言极为重要。借助构建水资源配置模型，将气象预报等多源数据予以整合，进而实现供水量动态调配。在模型构建过程中，运用分层优化策略：上层是针对水库群开展优化调度工作，中层是针对灌区配水进行优化，下层是针对城市供水管网压力进行调节，各层级之间凭借数据接口来实现信息交互，最终形成闭环反馈。当气象部门预测未来一周将会出现持续干旱状况时，水库调度层会马上加大蓄水量；灌区层会依据作物生长阶段以及土壤墒情，优化灌溉制度；城市供水层则会调整水厂运行方案，以此确保居民用水安全。

（3）跨部门信息共享与决策协调

跨部门信息共享是实现协同调度的基础所在，构建水利数据资源目录，把水文气象环保农业等部门监测数据进行整合，进而形成统一数据仓库，选用标准化数据接口以及RESTful API 等通信协议，来实现不同系统之间的数据交互，水利部门水位数据能够实时共享给气象部门，用于洪水预报模型校准 ; 环保部门水质监测数据能够为水库调度提供参考，避免向受污染区域供水。在决策协调方面，开发协同决策支持系统，该系统基于多智能体技术，模拟各部门决策过程以及利益诉求，通过协商算法达成共识，又比如说在制定水库调度计划时，系统会自动收集各部门用水需求，进行冲突检测以及消解，进而提出兼顾各方利益的调度方案，对于难以协调的问题，系统会生成备选方案，并且给出各方案效益分析以及风险评估，辅助高层进行决策 [5]。

结语：在智慧水利背景下，水利工程运营管理模式创新是一项系统工程，需要技术管理和政策等多方面支持，本文所提出“无人值守 + 远程诊断”以及多方协同智慧调度这两种模式。为中小型水库运营管理提供了新思路，通过多个技术深度融合能极大程度上提升监测精度以及响应速度；通过跨部门信息共享以及协同决策，可以实现水资源优化配置以及高效利用。

参考文献：

[1] 穆文超 , 张志鑫 . 智慧水利信息化系统在水利工程的应用研究 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 ),2025,(22):217-219.

[2] 陈朝河 . 试析数字孪生技术在智慧水利工程中的应用 [J]. 智慧中国 ,2025,(06):108-109.

[3] 魏凌云，宋思哲 . 基于“互联网 + 智慧水利”在水利工程施工技术研究 [J]. 城市建设理论研究 ( 电子版 ),2025,(16):220-222.

[4] 高雪 , 于小凡 , 彭行行 . 浅谈智慧水利技术在水利工程中的应用 [J].智慧中国 ,2025,(05):40-41.

[5] 李长青 , 马宏元 . 智慧水利在水利水电工程管理中的应用研究 [J]. 水上安全 ,2025,(09):13-15.