水利水电工程中多源信息融合的智能感知系统研究

当前，水利水电工程在能源保障、防洪减灾与水资源调配中具有重要地位，但其运行环境复杂，结构庞大，易受自然与人为因素干扰，存在较高的安全风险。传统监测手段依赖单一传感器或人工巡查，存在信息滞后、覆盖不足等问题，难以满足现代工程对实时性与全面性的要求。随着传感器技术、遥感、多媒体监测及物联网的快速发展，现场获取的数据类型日益多样，呈现出异构、异质、异步等特征。如何对这些数据进行高效融合与智能解析，成为提升工程感知能力的关键。多源信息融合技术应运而生，借助融合算法、模式识别与推理机制，构建面向状态识别与风险预警的智能感知体系，为水利水电工程的安全运行与科学管理提供有力支撑。

一、水利水电工程智能感知系统概述

（一）智能感知系统的定义与特征

智能感知系统是基于传感器网络、边缘计算、通信技术与智能分析算法构建的一种工程信息自动获取、识别、评估与反馈的复合系统。在水利水电工程中，该系统涵盖数据采集、信息传输、状态分析与控制决策多个环节，具备自适应、实时响应与数据冗余容错等特征。其结构一般包括感知层（各类传感器、摄像头、雷达、遥感等）、网络层（有线/ 无线通信模块、工业以太网、5G 通信）、平台层（数据融合处理分析判断）及应用层（决策控制、远程监管）。系统核心在于实现工程对象的“数字孪生”，为水库调度、设备运维和灾害预警提供感知基础。

（二）水利水电工程中的典型应用场景

在大坝结构健康监测方面，系统通过布设分布式光纤光栅传感器（FBG）、应变计、倾斜仪与 GNSS 模块，实现对坝体位移、应力、温度与裂缝扩展的全天候、高精度监控，形成多点协同的状态感知网络 [1]。在水文采集方面，采用超声波水位计、雷达流速仪、雨量传感器以及自动气象站，实现对集水区域降雨、径流、蒸发等多参量的同步实时监测，提高水文数据的连续性与完整性。电站设备方面，感知系统整合红外热成像仪、振动传感器、局放检测装置等关键监测手段，用于对水轮机、发电机轴承温度、电气绝缘状态的综合判断与智能预警。在风险预警中，基于地质雷达、三维激光扫描仪、无人机航测图像数据的多源融合分析，可提前识别滑坡、渗漏、结构异常等隐患点，结合 AI 预测模型进行预警分级和响应策略制定，为工程安全运行提供决策支持。

（三）信息源类型与数据特性分析

水利水电工程中信息源呈现高度异构性，包括时间序列（如水位、降雨）、图像与视频数据（如监控与航拍）、空间数据（如遥感影像、DEM）以及事件型数据（如异常报警记录）。这些数据在格式、精度、更新频率、数据质量方面存在较大差异。传感器数据往往频繁更新，数据量大但单点精度高；遥感影像更新慢但覆盖面广，可与地理信息系统（GIS）配套使用；人工数据具备经验性，但主观性强。因此，系统需设计合理的数据接口与预处理模块，实现对异构数据的标准化、清洗、压缩与时空同步处理，为后续融合提供高质量输入。

二、多源信息融合技术体系与关键算法

（一）多源信息融合的层次架构

多源信息融合通常划分为三个层次：数据层融合、特征层融合和决策层融合，各层级在系统中承担不同的信息处理功能，具备明确的逻辑分工。数据层融合属于最底层的整合方式，直接对原始信号进行处理，要求各信息源具备高度的物理同质性与时间同步性。例如，在坝体结构监测中，将 FBG 温度传感器与应变传感器的数据进行融合，可实时反映结构受力 - 热耦合状态，有效提升感知精度 [2]。特征层融合侧重于从原始信号中提取描述性强的特征参数，如对振动信号应用快速傅里叶变换（FFT）获取频域特征，对红外图像提取热斑区域边界，再对其空间 -时间演化趋势进行联合分析，可用于高压电机轴承故障识别。决策层融合位于系统上层，汇总多个子系统或模型的输出结果，进行综合评估与策略判断。例如，在滑坡风险分析中，将地表裂缝扩展速率、雨量强度变化、水位上涨速率等独立模型的判断结果通过权重机制整合，形成多维度的风险等级评估，支持工程运维人员制定科学决策。

（二）核心融合方法与算法模型

多源信息融合的关键在于选择合适的融合算法，以适应不同类型数据间的异质性和不确定性。贝叶斯估计方法因其对概率分布建模能力强，常被用于动态监测场景中，如估计河道水位变化趋势时，通过历史与实时观测数据不断更新先验信息，从而提高预测精度。Dempster-Shafer（D-S）证据理论是一种处理不确定性与冲突信息的有效工具，适用于多个监测模型对坝体稳定性、渗漏风险存在分歧的场合，可通过分配置信度对最终判断进行加权融合，有效减小误判概率。

近年来，深度学习方法在多源感知系统中表现出良好的泛化能力与模式识别能力。卷积神经网络（CNN）在图像与视频处理方面表现优异，可对遥感影像、监控画面中的裂缝、变形、漏水等异常模式自动提取高阶特征。LSTM（长短期记忆网络）适合处理具有时间依赖性的监测序列，如水库入流量、降雨过程、坝体应变数据等，可实现对未来状态的预测建模。进一步，图卷积网络（GCN）适用于处理具有空间拓扑结构的数据，例如在分布式节点感知网络中构建图结构，以学习不同监测点之间的地质响应关系，提升模型在非欧空间下的信息整合能力。

（三）融合算法在水电工程中的适配优化

考虑到水利水电工程现场环境复杂、工况多变，融合算法需具备较强的工程适应性与灵活性。在边坡稳定性监测中，通过融合倾斜角传感器数据、地表裂缝测距传感器输出及区域降雨雷达资料，构建三输入融合框架，使用级联型深度神经网络结构（如 CNN-LSTM）输出稳定性指数（Fs），可实现动态分级管理 [3]。在洪水调度应用中，融合模型结合雷达降雨数据（QPE）、历史入库流量时间序列与遥测水位数据，采用集成学习方法（如 XGBoost + LSTM 混合模型）提高洪峰预测精度，实测数据表明模型平均误差率控制在±5% 以内。

在 实 时 性 与 边 缘 部 署 方 面， 引 入 轻 量 级 深 度 模 型（ 如MobileNetV3、Tiny-YOLOv4）部署于边缘计算节点（如 Jetson Nano、树莓派集群），可实现传感器数据的本地预处理与异常检测，显著降低数据中心压力与通信带宽需求，适应偏远山区水电站的部署环境。

（四）融合系统中的数据通信与安全机制

智能感知系统的运行离不开稳定、高效的通信机制及健全的安全策略。当前，水利信息系统多采用“边缘感知 + 云中心协同”架构，即前端部署边缘计算设备负责数据初步处理与筛选，通过 NB-IoT、5G模组或 LoRa 协议将关键数据上传至中心平台，实现低功耗、高速率传输。通信协议层面，主流使用 MQTT 协议用于轻量级发布订阅模型，结合 Modbus-TCP 协议实现对传统工业设备的兼容控制，有效降低工程改造成本。

在安全机制方面，系统集成 AES-256 位数据加密标准，保障传输过程的数据保密性，另通过 TLS 协议构建安全会话通道。访问权限控制采用基于角色的访问控制（RBAC）模型与 OAuth 2.0 认证协议，实现数据权限分层管理。此外，为保障数据持续可靠传输，在系统结构中引入冗余通信链路与主备节点切换机制，可在通信中断或设备故障情况下自动切换，提高系统抗干扰能力与整体鲁棒性，特别适合极端天气与断电情况下的应急响应需求。

三、系统集成与工程应用案例分析

（一）系统平台架构设计与实现

整个智能感知系统平台主要由三部分构成：前端感知设备网络、边缘计算与数据预处理单元以及后端融合处理与可视化平台。在前端，系统集成了40 余种传感与成像设备，包括分布式光纤光栅传感器（FBG）、加速度计、激光测距仪、毫米波雷达、水位计、红外热像仪、高清监控摄像头及无人机载多光谱成像系统等 [4]。这些设备根据大坝、库区、边坡等不同工况，通过模块化方式灵活布设，实现关键区域的全时段多维度数据采集。

边缘计算节点部署高性能嵌入式处理器（如 NVIDIA JetsonXavier NX）与 FPGA 协处理单元，具备本地信号滤波、特征提取、事件识别等能力。在数据传输前，节点可完成初步故障判断或图像特征压缩，显著降低带宽占用，提高数据传输效率与系统响应速度。

在后端平台，系统采用基于Apache Kafka 构建的实时数据流总线，结合 Elasticsearch 实现高性能查询与索引。数据处理模块集成多源融合算法、预测模型与决策引擎，支持按需自动分析与调度。可视化界面则基于 WebGL 与 Cesium 技术，提供 3D 可视交互平台，支持多维模型叠加、告警热区标识与历史演化轨迹回溯功能，便于运维人员快速获取整体运行态势。

（二）典型工程案例分析

案例1：某大型高原地区水电工程大坝智能监测系统

该项目针对高海拔、地质活动频繁区域内一座大型重力坝实施感知系统部署，重点解决大坝结构监测的全面性与实时性问题。系统在坝体沿深布设 76 套 FBG 光纤应变 / 温度一体化传感器，用于捕捉多部位多深度的应变与热传导变化。为实现大范围形变监测，同时布设 12 套地基式雷达干涉仪（GB-InSAR），其有效监测半径达 5 km，形变测量精度优于 0.1 mm。在数据处理层面，系统采用基于特征层的多源融合算法，将光纤传感器的时序数据与雷达获取的面状形变信息进行融合分析，从而提升对微小变形的识别能力及趋势预测准确性。经连续两年实际运行评估，系统将坝体沉降速率预测误差控制在 ±2 mm/ 年以内，成功提前识别出三次异常应力集中事件，为工程管理单位优化调度和结构加固提供了决策支持。

案例2：某山区水库群多源信息融合感知平台

该平台面向分布式中小型水库群的监测需求设计，涵盖流域内多座水库的联合调度与风险预警功能。系统整合了前端雨量自动站、水位计、遥感卫星影像以及无人机搭载的三维重建图像，构建了空间分辨率高、时效性强的水文与地形动态数据库。在数据处理方面，融合算法采用基于 LSTM 与 Transformer 结构的深度时序建模网络，可对突发性强降雨事件下的水位变化趋势进行快速预测。在一次典型的局地暴雨事件中，当区域降雨强度突破临界阈值后 2 小时内，系统基于融合模型发出高风险预警，并自动联动生成多水库协调调度方案，成功避免了下游可能出现的洪峰重叠效应。验证数据表明，该系统对水位变化的预测 R²值达到 0.93，预警响应提前量控制在 1^～2 小时，整体模型预测性能较传统统计模型提升了 23.5%，为山区水利系统提供了强有力的智能化支撑。

（三）多源融合感知系统实施成效分析

上述系统部署与运行结果表明，融合感知系统在监测精度、响应效率与管理辅助决策方面均显著优于传统分散式监测模式。系统上线后，前端数据采集的有效覆盖率提升至 98% ，实现对关键区域的全天候、全要素监控。同时，融合算法对异常信息的识别能力大幅增强，使监测误报率降低超过 60%。在 2023 年某次主汛期，通过融合分析水位、雨强与边坡变形数据，系统提前识别某边坡区域存在持续位移异常，提前 8小时启动应急响应，完成 40 余人转移和调蓄调度操作，避免了潜在次生灾害。此外，通过数据回溯与模型优化，系统可持续演进，提高预测精度与应对突发事件的能力，为水利工程从传统“监测型”向“智慧型”转变提供了技术路径和示范模板[5]。

多源信息融合技术在水利水电工程智能感知系统中的应用，已成为提升工程运行安全性、监测精度与管理效率的重要手段。本文围绕感知系统的结构组成、融合层级与核心算法进行了深入探讨，并结合典型应用案例，展示了融合技术在大坝监测、水库群调度、风险预警等关键场景中的实际成效。研究表明，基于融合模型的智能感知系统能够有效整合异构数据资源，实现对工程状态的多维度刻画与动态预测，显著增强了对突发事件的响应能力与决策支撑水平。然而，当前仍面临算法鲁棒性、数据标准化、通信稳定性等方面的挑战。未来应加强融合算法的轻量化、自适应能力研究，推进传感设备与平台的标准化集成，为构建智慧水利系统提供技术支撑与实践基础。

参考文献

[1] 王伟 ， 周少良 . 数字孪生工程建设背景下水利工程智能感知巡检系统建设 [J]. 水利建设与管理 ，2023，43（01）：26- 31.

[2] 姜龙 ， 赵宇飞 ， 孟亮 ， 等 . 水利工程智能建造 BIM 技术研究与实践 [M]. 中国水利水电出版社 ：202312.287.

[3] 刘耀儒， 侯少康， 程立， 等. 水利工程智能建造进展及关键技术[J].

水利水电技术 （ 中英文 ），2022，53（10）：1- 20.

[4] 陈腊武 . 智能感知技术在水利信息采集与处理中的应用 [J]. 信息系统工程 ，2024，（08）：56- 58.

[5] 潘国乔 . 人工智能技术在水利管理中的应用 [J]. 智能城市 ，2024，10（03）：61- 63.