大数据技术在水利水电工程管理决策中的应用探索

水利水电工程是一项重要基础设施，管理决策的有效性、科学性对其运行，以及取得的综合效益都会造成一定影响。传统管理决策主要是依靠经验判断，以及有效的数据支撑，如果遇到规模大、较为复杂的水利水电工程，难以满足使用需求。大数据分析技术通过对海量数据进行应用，深度挖掘各种数据的应用价值，进而为后续制定管理决策提供依据，保证管理决策的合理性。

水利水电工程管理决策的难点

水利水电工程规模大，系统复杂，其涉及工程、环境等多项内容，相关数据来源十分广泛，而且会存在不同形式，这对数据分析和处理提出了更高要求。

水利水电工程运行周期长，具体运行期间受环境因素影响较大，而环境因素具有不确定性，这提高了管理决策难度。

传统管理决策在实际应用期间，主要依靠领域专家实践经验进行判断，缺少数据量化分析，以及丰富数据的支持。

水利水电工程管理工作对多方利益都会造成一定影响，因此，在管理决策时，需要考虑多方内容，平衡不同主体的各种诉求，而且在管理决策时，需要兼顾生态、社会等因素，这也加大了制定综合决策的难度[1]。可见，在水利水电工程管理决策时，应当从具体情况入手，引入先进技术和管理理念，确保管理决策的科学性。

2 水利水电工程大数据特点

2.1 数据多，来源

水利水电工程管理作业产生的数据类型多、来源广，而且在实际运行期间，每秒都会产生海量数据。特别是 BIM 技术被广泛应用在水利水电工程建设与管理工作中之后，工程中构建了大量工程模型构件，会形成大量模型数据，这在一定程度上提高了管理决策制定难度[2]。水利水电工程管理运行期间涉及的环节多，主要环节如图1 所示，各个环节中数据量都会快速增长，呈现出了较为明显的大数据特点。

2.2 持续增长，具有挖掘价值

近几年，信息技术被广泛应用在水利水电工程建设作业中，其几乎涵盖了建设运行的每一个环节。可见，建设运行水利水电工程期间，要依据工程实际情况，完善监测指标，而且要持续增加监测密度。在这一背景下，数据也会快速增长，而且覆盖面积也会不断扩大，具有挖掘价值的数据会增多，各种数据能够为水利水电工程管理决策提供依据[3]。

2.3 动态改变，实时性强

水情、环境、水质等都是水利水电工程管理中需要进行监测与管理的内容，在监测这些要素时，产生的各种数据随着时间推移都会发生变化。例如，监测水情、水环境期间，在不同时间和空间监测的数据变化明显。水利水电工程的BIM 模型中，也会呈现出较为显著的空间分布特点，特别是随着工程进展，可以调整BIM 模型，做好相应完善工作，提高 BIM 模型的合理性。例如，建设泵站工程时，BIM 模型从设计到最终竣工会呈现出不同状态。此外，水利水电工程与一般工程存在差异，对数据的精准性和实时性都提出了更高要求，特别是在质量、安全、调度方面，数据不仅要实时更新，而且要保持精准，只有这样才能利用数据，精准判断水利水电工程具体运行情况，从而为可能出现的紧急情况，制定紧急预案，采取合理措施，处理遇到的问题[4]。

2.4 数据联系紧密，相互影响

不同类型水利水电工程数据不仅联系紧密，而且会相互影响。例如，施工环境、设备情况、气象条件等各项内容都会对水利水电工程进度造成影响。工程的实际运行参数，水文地质情况等对水利水电工程险情会造成影响。

3 水利水电工程大数据分析难点

目前大数据技术被广泛应用在水利水电工程领域，主要应用方面如图2 所示。

部分部门依据水利水电工程乡级通过对收集的气象、水文等各种数据进行应用，针对汛情进行预测，发系统，通过大数据分析，能够实现对水资源情况合理优化出现。例如，在某水利水电工程中，通过对大数据分析技术水量数据的分析，可以动态监测调水过程中，依据监测获取的数据，然大数分析在水利水电工程中得到了广泛应用，但是从实际应用情况来看，存在一定问题，主要体现在以下几个方面

缺少大数据标准规范，不同部门与系统间采用的数据格式存在差别，标准不同，这就导致在使用数据时，无论是交换，还是共享都面临较大难度。

需要完善大数据分析方法，以及相应的理论，依据水利水电工程大数据特点，构建与之相符的算法与分析模型，以供后续工作开展使用[5]。

大数据分析工具和平台有待完善。目前现有的大数据分析平台，其适应性较差。

缺少掌握大数据分析技术，了解水利水电工程的综合型人才，这在一定程度上制约了大数据技术的应用。

4 依据大数据分析的水利水电工程管理决策优化措施

4.1 项目概况

面对城市规模持续扩大，人口增多，用水量加大的挑战，对某水利水电工程建设了智慧水务管理系统项目。将云计算、大数据技术、人工智能等不同技术合理融合在起，可以动态采集与分析水电站、水库、水网关键节点的数据，主要包括的内容有水流、水量、水质等多个方面，完成采集后，深度分析各种数据。利用数据可以动态监控水资源情况，一旦发现问题，能够及时发出预警信息，制定相应措施进行处理。

.2 科学监控与管理数据

在水利水电工程中，数据监控先进的大数据分析平台和物联网技术进行应用，监测点位主要设置在水库、体连接时，采用物联网络进行连接，测点水位等多种信息。具体工作能够构建动态模型。例如，系统在实际库水位改变，预测精度能够超过95%。数据情况，可以自动识别。例如，某水库在短时间内快速下在故障设备，或者出现漏水情况。

4.3 资源配置优化

数据驱动资源配置优供水系统在运行中的稳定性。收集大量情况，合确铺用级预测模型和算法实现，在实际运行过程中，每行情况等。通过对监测获水利水电工程的运行情况运行期间，可以优化算法。的合理性。例如，系统在可以适当减少用水量，依据需求进行调整，这能够减少能源消耗量。

4.4 预测灾害与应急响应

系统中的预测灾害和应急响应模块在运行过程中，通过对历史数据、动态监控数据、气象预测信息进行应用，结合大数据分析技术，最终构建一个预测灾害和管理框架，以供相关工作人员使用。对于可能出现的洪水灾害，系统继承了多源数据，主要包括多个水文监测点，通过这些监测点，可以全面收集水位和水流速度等信息，同时，也能够收集气象部门在工作期间提供的雨量预报信息等内容。收集的数据每间隔 10min 便可以更新次，保证收集的信息具有时效性。系统在实际运行中，能够全面、精准分析收集的数据，以及过去十年内相同时期的水文数据，以此为依据，利用人工神经网络和支持向量机等算法，开展模型训练，从而构建预测洪水模型，实现对后续区域内洪水灾害的预测。通过对构建的预测洪水模型进行应用，能够预测未来 72h 内水位的变化情况，一旦发现水位快速上涨，可能引起洪水灾害，可以及时启动防洪措施，消除洪涝灾害，以免因为防治不到位，引发洪涝灾害，引起人员伤亡[7]。系统对干旱管理工作构建预测工具，分析过去二十年水源变化和气候数据改变情况，结合人们对水资源变化数据和水库水量情况，采用多元回归分析，对未来几个月时间水资源情况进行精准预测。

干旱预测系统中整合了土壤湿度传感器数据，通过这一方式在干旱初期，就具有识别干旱能力，一旦预测到干旱情况，能够提前启动水资源调配，采取合理节水措施，以免发生严重干旱现象。

在应急响应方面，在系统中设置了动态决策支持系统，采用该系统，一旦接收到灾害预警信号后，可以自动触发应急响应流程，消除安全隐患。例如，若预测到可能发生洪水灾害时，系统能够自动计算，确定洪水影响区域，明确潜在影响基础设施，以及人口数量，制定针对性应急方案，例如，关闭水闸、水泵等，最大程度降低洪水带来的不良影响。系统在运行期间，可以自动将预警信息发送给居民和相关部门，保证能够及时传递各项信息，以免由于预警信息传递滞后，造成人员伤亡。

4.5 维护与运营成本管理

系统集成了先进采集数据技术，通过对布置的高精度传感器进行应用，能够全面、动态监测水泵功率、水流量、压力等参数，以及数据预测水量需求。系统利用机器学习模型，能够分析水利水电工程中的水泵，以及各种关键设备在运行过程中的能耗模式，通过对实时数据，以及历史数据进行应用，精准预测需求，以及可能出现的故障，确保运维团队在工作中，能够在问题出现前，采取相应措施处理。例如，分析水泵电机运行能耗与流量输出情况，精准分析效率低的设备，找到引起这一现象的原因，做好维修与调整作业，提高设备运行效率。

系统在能源管理方面，可以对比实时数据与历史能耗数据，调整水泵运行情况，从而适应日常用水和巅峰用水不同时段的需求。采取动态方式调整，可以在确保水利水电工程运行稳定基础上，减少能源消耗量。在预测维护方面，分析各种设备运行期间产生的各种技术与维护历史，精准预测各种设备在运行时可能出现的故障点，确定合理的维护窗口。通过对上述方法进行应用，一方面能够减少水利水电工程中各种设备出现的非计划停机时间，另一方面也优化了维护作业，提高设备维护效果与经济效益。

4.6 大数据分析技术应用效果评估

在水利水电工程管理决策中引入大数据分析技术，取得了不错的应用效果，主要体现在以下几个方面：提高了管理决策水平，避免在制定管理决策时，过于主观，或者盲目进行。

可以快速完成管理决策工作，增强了工作人员，以及相关部门应对各种突发事件的能力。

平衡了供水、防洪、供电间的平衡关系，提高了水利水电工程的综合效益。引入大数据分析技术后，供水更稳定，防洪更安全，发电量也得到了提高。这都表明了将大数据分析技术应用在水利水电工程管理决策中具有不错的应用潜力和价值，而且为了使其作用能够得到合理发挥，工作人员要进一步加强对其应用的分析。

5 结语：

总而言之，在水利水电工程中合理应用大数据分析技术，可以为管理决策提供精准、可靠的数据支持，从而使管理决策不仅有效，而且具有一定前瞻性，确保水利水电工程运行稳定，提高经济效益。此外，将大数据分析技术应用在水利水电工程决策管理中，对水利水电管理行业发展可以起到一定推动作用。

参考文献：

[1] 张大旗 . 地理信息系统赋能水利水电工程建设征地移民安置研究——以甘肃中部生态移民扶贫开发供水工程为例 [J]. 甘肃水利水电技术 , 2024, 60 (12): 56-60.

[2] 刘明兰 . 大数据时代水利工程档案信息化建设探索——以江西省鄱阳湖康山蓄滞洪区安全建设工程为例 [J]. 办公室业务 , 2024, (24): 19-21.

[3] 陈杰 . 水利水电工程管理中精细化管理理念的应用实践 [J]. 大众标准化 , 2024, (20): 145-147.

[4] 邓聪 . 基于大数据技术水利工程的动态质量风险管理 [J]. 城市道桥与防洪 , 2024, (06): 222-224+27.

[5] 杨勇. 水利水电工程信息化建设中常见的问题和优化措施分析[J]. 中国战略新兴产业, 2024, (11):75-77.