信息化赋能水利工程监测与调度优化策略

引言

随着社会经济的快速发展，水利工程在防洪减灾、水资源供给、生态保护等方面的作用愈发重要。传统的水利工程监测与调度方式存在效率低下、数据滞后、决策不精准等问题，难以满足新时代水利事业发展需求。信息化技术的飞速发展，为解决这些难题提供了新路径。将信息化技术融入水利工程监测与调度全过程，能够实现数据的实时采集、高效处理和智能分析，推动水利工程管理向精细化、智能化转变，对于提升水利工程运行效能具有重要意义。

一、信息化在水利工程监测中的应用

（一）监测技术的革新

物联网技术的应用是水利工程监测信息化的重要基础。在水利工程沿线布设大量传感器节点，形成全方位的监测网络。这些传感器能够实时采集水位、流量、流速、水质、土壤墒情、工程结构变形等各类数据。例如，在水库监测中，水位传感器可精准测量水库水位变化，流量传感器能实时掌握出库流量；在河道监测中，水质传感器可对水体中的 pH 值、溶解氧、污染物浓度等指标进行不间断监测。

遥感技术为大范围水利工程监测提供了可能。通过卫星遥感和无人机遥感，能够快速获取流域内的地形地貌、水域面积、植被覆盖等信息。在洪水监测中，遥感技术可及时监测洪水淹没范围和淹没程度，为防洪决策提供重要依据；在灌区监测中，可通过遥感影像分析作物生长情况和土壤湿度，为灌溉管理提供数据支持。

（二）监测数据的处理与传输

采集到的海量监测数据通过无线通信技术（如 4G、5G、LoRa 等）传输至数据中心。数据中心利用云计算和大数据技术对数据进行存储、清洗、分析和挖掘。通过建立数据模型，可对监测数据进行异常检测和趋势预测。例如，当某一监测点的水质数据出现异常波动时，系统能自动报警，提示管理人员及时排查原因；通过对历史水位数据的分析，可预测未来一段时间内的水位变化趋势，为工程调度提前做好准备。

（三）监测平台的构建

信息化监测平台整合了各类监测数据和功能模块，实现了监测信息的可视化展示和集中管理。管理人员通过平台可直观查看水利工程各监测点的实时数据、历史数据和分析结果，还能对监测设备进行远程控制和管理。例如，在平台上可生成水位变化曲线、流量柱状图等，清晰反映水利工程的运行状态；当监测设备出现故障时，平台能及时发出预警，并显示故障位置和原因，方便维修人员快速处理。

二、信息化对水利工程调度优化的作用

（一）调度模型的构建与优化

基于信息化平台积累的海量数据，运用人工智能和数学建模技术构建水利工程调度模型。这些模型考虑了来水预测、用水需求、工程约束等多种因素，能够模拟不同调度方案下的工程运行情况。例如，在水库调度中，模型可根据天气预报的来水量、下游用水需求以及水库自身的防洪限制水位等条件，生成多种调度方案，并对各方案的防洪效益、发电效益、灌溉效益等进行评估，为管理人员提供最优决策建议。

（二）实时动态调度的实现

信息化技术使水利工程调度从传统的静态调度转变为实时动态调度。通过实时监测数据与调度模型的结合，可根据水利工程运行状态的变化及时调整调度方案。在汛期，当监测到流域内降雨量大幅增加时，调度系统可迅速计算出洪水演进过程，提前加大水库泄洪量，确保水库安全；在旱期，根据灌区土壤墒情和作物需水情况，动态调整灌溉水量和时间，提高水资源利用效率。

（三）多目标协同调度的提升

水利工程调度往往涉及防洪、发电、灌溉、供水、生态等多个目标，传统调度方式难以实现各目标的协同优化。信息化平台通过对各目标的量化分析和优先级排序，在调度模型中融入多目标优化算法，可在满足各目标基本要求的前提下，实现整体效益的最大化。例如，在河流生态调度中，可根据监测到的河道生态流量需求，结合发电和供水调度，制定合理的下泄流量方案，既保证了生态用水，又兼顾了经济利益。

三、信息化赋能水利工程监测与调度优化的挑战与对策

（一）面临的核心挑战

技术标准碎片化问题尤为突出。我国水利工程地域分布广泛，不同流域、不同层级的工程建设往往各自为政。北方某流域管理局曾尝试整合辖区内 12 座水库的监测数据，发现存在 6 种不同的数据格式、4 类接口协议，部分老旧设备甚至采用已淘汰的私有通信标准。这种技术壁垒导致数据整合成本激增，某省水利厅的调研显示，跨区域数据共享项目的协调成本平均占总投入的 35% ，严重制约了信息化平台的协同效能。数据安全风险呈现复杂化趋势。水利数据包含水文地质、工程布局等敏感信息，一旦泄露可能威胁国家水安全。2023 年某地级市水利局的监测系统曾遭遇钓鱼软件攻击，导致 3 天的实时调度数据丢失。随着 5G、物联网技术的普及，数据采集终端数量激增，某大型灌区的监测点已从 2018 年的 87 个增至 2023 年的 532 个，攻击面扩大使安全防护难度显著提升。存储层面，部分基层单位仍采用传统加密方式，难以抵御新型网络攻击。

（二）系统性应对策略

构建统一的技术标准体系是基础工程。建议由水利部牵头，联合工信部、国标委制定《水利工程信息化建设标准体系》，涵盖数据采集、传输、存储全流程。可参照电力行业的标准化经验，建立包含 200 余项核心指标的标准库，其中数据格式应统一采用 JSON-LD 规范，接口协议强制推行 MQTT 标准。同时建立标准动态更新机制，每年根据技术发展修订补充，试点区域可先开展为期 1 年的标准适配改造，中央财政给予 30% 的改造补贴。打造立体化数据安全屏障势在必行。技术层面应构建 " 终端 - 传输 - 云端" 三重防护体系：终端采用国密 SM4 算法加密，传输环节部署量子密钥分发设备，云端建立基于零信任架构的访问控制系统。管理上需实施数据分级分类，将水库调度、水源地分布等定为核心数据，采取离线备份 + 异地灾备模式。某试点单位的实践表明，引入 AI 入侵检测系统后，安全事件响应时间从平均 4.2 小时缩短至 17 分钟，年度防护成本降低 28% 。水利信息化建设是一项系统工程，需技术标准、安全体系、人才队伍多管齐下。

结束语

信息化技术为水利工程监测与调度优化带来了革命性的变化，极大地提升了水利工程的管理水平和运行效能。虽然在应用过程中面临着技术标准不统一、数据安全隐患、专业人才缺乏等挑战，但通过采取相应的对策，这些问题逐步得到解决。未来，随着信息技术的不断发展，水利工程信息化建设将不断深入，实现更加精准的监测、更加智能的调度，为保障水资源安全、促进水利事业可持续发展发挥更加重要的作用。我们应持续推进信息化与水利工程的深度融合，不断探索创新应用模式，推动水利工程现代化建设迈向新台阶。

参考文献

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[2] 李蓉 . 水利工程信息化建设中的数据标准化问题探析 [N]. 安徽科技报 ，2025-04-18 （012）.