水资源管理“四预”总体框架设计与应用思路

2023-09-25 07:42游进军杜军凯林鹏飞仇亚琴郝春沣
中国水利 2023年17期
关键词:调配预警调度

游进军,杜军凯,林鹏飞,仇亚琴,贾 玲,郝春沣

(中国水利水电科学研究院,100038,北京)

进入21 世纪,世界也进入飞速发展的信息时代,中国正在向更加高级的信息化和数字化转型。信息化和数字化正在深入各行各业并相互融合,发挥越来越重要的作用。不同行业的发展都需要数字化引领路径。当今推进中国式现代化必须把水资源问题考虑进去,加快数字孪生水利建设,强化预报、预警、预演、预案功能,提升水旱灾害防御的数字化、网络化、智能化水平。数字孪生流域建设是推动新阶段水利高质量发展的重要路径,水利部已经发布数字孪生流域建设技术大纲、技术导则、共建共享管理办法和水利业务“四预”(预报、预警、预演、预案)基本技术要求,为全面开展相关工作奠定了基础。

水利是信息密集型行业,水信息的收集、整编和利用一直是水行政主管部门的重点工作。自20 世纪90年代国家防汛抗旱指挥信息系统建立开始,从水文信息化、水资源管理信息化、数字流域探索再到智慧水利建设,随着社会发展与信息技术进步,水利信息化同步发展,数据基础、技术手段和理念均在快速变化过程中。数字孪生在理念和技术逻辑上也极大增强了智慧水利的整体性、系统性、完备性、有机性。因此,当前信息化工作重点是以数字孪生流域建设为核心,构建具有“四预”功能的智慧水利体系。目前已经在数字孪生数据底板构建、流域数字孪生建设框架、防洪“四预”等方面开展了较多探索和应用,但结合水资源管理的“四预”方面研究还较为薄弱,缺乏结合业务功能的整体框架设计,与实际需求存在差距。

一、目标需求分析

按照水利部数字孪生流域建设“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”的要求,水资源管理“四预”是当前水资源管理的发展方向,其目标是达到全要素动态实时畅通信息交互和深度融合,实现及时准确预报、全面精准预警、同步仿真预演、精细数字预案,构建实时感知、信息互联、过程跟踪、智能处理的智慧水利新格局,为水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。

需求分析是数字孪生流域建设的基础,需要从工作流程、功能流程、信息共享、系统功能与性能等方面入手分析需求,水资源管理的主要业务流程可以通过“四预”反映其需要,满足水资源管理与调配日常工作需求,全面支撑短尺度来水需求动态预报、供需情势动态研判、调配计划滚动制定、调配方案实时推演等实际工作。从数字孪生流域的目标出发,水资源管理“四预”整体架构设计重点需要考虑水资源管理工作的动态性要求。一方面需要加强对水资源要素的感知能力,提升多维时空底板数据的动态性;另一方面是加强核心模型与实时数据的交互深度,基于完善实时监测数据动态及调整数字模型结构和参数,降低水文数据难以预测而带来的不确定性,提高模型结果与实际情况的符合程度。同时,需要加强相关业务的闭环性,各项业务之间层层递进、互为支撑,实现对水资源管理和调配工作全链条的数字化映射。

二、系统整体架构

根据水资源管理“四预”业务需求,提出其系统架构设计(见图1)。该体系初步按“预报→预警→预演→预案→产品服务→集成共享”路线进行设计,总体可分为六大板块,包括水资源预报、水资源预警、水资源预演、水资源预案4个功能板块,以及水资源管理“四预”系列产品板块、业务共享交互板块。

图1 水资源管理“四预”体系逻辑架构

1.水资源预报

目标:实时掌握水资源情况(数量与质量),为水资源开发利用提供基础数据支撑。

内容:降水、来水、外调水、蓄水动态和水质等重要信息,包括确定性预报(短期)和风险预报(中长期),以及经济社会趋势分析(近期统计数据、经济公报数据,重大产业布局、园区规划等预判)。

业务与数据流:准实时与实时降水分析(雨量观测)→降水预报(接入气象局预报成果)→调用水资源动态评价模块→实时计算各条河流来水量→输入大中型水库特征参数(水位—流量—面积—库容关系)进行分析→动态计算本地自产水量、水库蓄水量、土壤含水量等→接入外调水量实时监测信息→分析当前可用水资源量→接入水质预报(趋势分析成果)→输出分区水资源数量和质量分析成果。

2.水资源预警

目标:实时评估分行业供用水、水质和水生态荷载状态,识别风险并及时发出预警信号。

内容:旱情、取用水量、公共供水管网状态、重要断面水质以及河湖生态流量等重要信息。

业务与数据流如下:

①旱情预警主要分为气象干旱和农业干旱2种类型。气象干旱由特定历时累积降水量(A)表征,农业干旱由特定历时的平均土壤含水量(B)表征。根据实际情况分指标设置阈值,实时监测数据由墒情监测站通过物联网提供,当A或B指标超过阈值时,发出旱情预警。结合水库当前蓄水状况和来水预报成果,确定干旱风险预警等级。

②取用水量预警主要分为超计划、超许可、超红线和超定额4种类型。当用水户用水量超过上报的用水计划(状态A)、超过水行政主管部门批复的取水许可(状态B)、超过用水定额(状态C),区县用水量超过用水红线(状态D)时,发出不同类型的取用水量预警,所用的实时监测数据由水利物联网提供。

③公共供水管网预警主要分为压力管理和爆管预警2 个部分。当分区管网压力不符合正常工况,或因“水锤”产生爆管事件时,按照事件位置发出压力异常(状态A)/爆管预警(状态B)信号。所用的实时监测数据可由供水企业信息平台接入提供。

④水质预警主要包括水源地水质、公共供水管网水质和污水处理厂排水水质3种类型。当集中供水水源地水质不满足要求(状态A),公共供水企业进口水质不满足要求(状态B)或污水处理厂排水指标不满足要求(状态C)时,发出水质预警信号。所用的实时监测数据可考虑接入供水和污水处理企业信息。

⑤河湖生态流量预警,针对关键生态调度节点,实时对比生态流量控制指标与下泄流量指标,当下泄指标接近阈值(可根据相关文件或评价方法确定)时,发出生态流量预警信号,所用的实时监测数据可由水文监测或生态环境监测站网提供。

3.水资源预演

目标:结合管理需求对不同供需情景进行不同尺度仿真推演,实时掌握水资源供需态势。

内容:分区分工程供水预测、分区分行业需水预测、分类水源状态分析、供需平衡方案推演。预演尺度包括对年度状况、月旬尺度以及实时状态的分析,不同尺度按照管理需求具有业务衔接和数据关联性。

业务与数据流如下:

①供水端的可用水量分析,由水资源预报(水资源动态评价模块)提供常规水源、应急水源的蓄水变化信息。

②用水端的需水预测,由水资源动态调配模块的需水预测子模块完成,输入数据包括分区分行业用水计划、历史用水统计,公共供水企业和自备水源用水大户用水量监测信息。

③水源状态的预测分析评判,根据初始水源状态、已经完成的供用水状况和来水预报,按照不同的可能供水情景,分析水源状态变化状况,以水库蓄水、地下水状态等具备蓄变状态的水源为主。

④供需情势研判,由水资源动态调配模块完成,输入供水(常规水与再生水)能力和分区、分行业(农业与非农业)用水量,输出供需情势研判成果。年度判断按照完整的来水需求分析,月度供需状态需要结合年度计划的余留期需求分析。

⑤多情景方案的推演。基于供需形势研判,进行每个供需平衡方案以及方案组合的仿真模拟。“正向”功能提出在现有运行模式等不同设定方案下的供用水及河道生态流量目标的破坏深度和范围;“逆向”功能通过水源、工程条件和供需关系约束,通过模拟优化找到合理可行的水源调配方案。

4.水资源预案

目标:综合当前可用水资源数量(质量),以及水资源供需态势的仿真演练结果,形成水资源调度及生态流量保障预案。

内容:水资源动态调度预案生成、执行、跟踪以及综合研判。

业务与数据流如下:

①落实水资源供需分析方案,制定工程调度措施、非工程措施和组织实施方案。工程调度措施需将方案细化分解到每个物理节点,如水源工程、输水工程、公共管网和关键闸门、泵站等,形成针对不同情景的工程调度预案。非工程措施主要包括值班值守、物料设备配置、查险抢险人员配备、技术专家队伍组建及受影响人员转移等应对措施。组织实施方案主要包括落实水利工程调度运用、物料设备调配、查险抢险、人员转移等措施的执行机构、权限和职责,分类分级明确信息报送内容、方式和要求。

②执行水资源调度预案,实时跟踪掌握来水、需水状态,以及各水利工程(如蓄水、引水、提水、调水工程)运行状态、调度结果和用水户用水情况,根据反馈信息进行综合研判,如有必要再通过预演分析对调度预案进行调整和修正。

③调度预案的事后总结与知识沉淀。对调度预案执行情况进行后评估,从诸如“使用频率高、调度效果好、保证程度高”等调度预案中提取知识,构建水资源调配的知识库与规则库,不断提升水资源实时调配能力。

5.产品和支撑工具平台

基于“四预”功能生成系列的业务化产品,包括:水资源动态月报、取用水动态月报、年度水资源公报、年度水资源资产负债核算、年度水资源承载动态、水资源调度月报、重大事件调度评估等。

核心模型工具和数据信息平台是支撑“四预”功能业务化实施的双重驱动引擎。核心工具提供算法支撑,包括水资源动态评价和水资源动态调配。通过动态评价支撑预报、预警分析,通过动态调配支撑预演和预案生成。数据信息平台提供算据支持,可以在现有水文监测、水资源监控能力、用水统计、水环境监测等系统基础上逐步耦合形成智慧水利数据仓库,同时接入其他相关部门(如自然资源、农业农村、生态环境等)的信息,在数据安全规则下实现跨部门数据信息交互共享,提供全方位信息支撑服务。

三、核心工具支撑

围绕“四预”功能设计,建立水资源“一本账”分析决策工具。

1.水资源动态评价

水资源动态评价模型、综合分布式流域水文模型和陆面地表过程模型(SVATS模型)各有优势,耦合了水循环与能量交换过程的模拟。与传统水文模型相比,水资源动态评价模型较细致地计算了各类植被多形式耗水过程和地下水流动过程,具有计算植被生态需水和进行广义水资源评价的能力。水资源动态评价模型通过模拟流域水循环过程,可得到重要断面、行政区和流域多时间尺度(年、月、日)的水资源动态评价成果,包括降水量、河川径流量、蒸散发量、流入流出量、地表水资源量和水资源总量,可辅助实现历史水资源情况、当前水资源情况和未来水资源情况的快速分析计算,能够大幅度提升水资源评价、统计和核算工作质量与时效性。

2.水资源动态调配

水资源动态调配模型基于水循环过程、水源分布、用水户分布等特征,实现“供、用、耗、排、再利用”全过程水量平衡模拟。基于规则的全过程控制,建立多水源、多用户之间的配置关系,实现对不同水源、不同用户的层次化协调分配,解决区域之间、用水之间、水源之间的竞争问题。根据管理需求、决策重点,可动态设置调整参与模拟计算的工程、单元、断面的相关参数,控制水量分配的过程和方向。同时,通过调整水库调度规则、供水网络分水规则、水源用户优先级等参数,满足供需双侧调控决策要求。

水资源动态调配模型通过全链条水量模拟、水源层次化合理分配、参数自适应调整、供需双侧动态调控,实现年度计划制定、供需情势研判、月度调度支撑、实时方案调整等业务。核心是支撑供需场景仿真,通过不同场景的仿真推演,判断水资源供需态势,提出分区平衡配置方案,根据动态来水、需水制定动态调配预案,见图2。

图2 核心模型与支撑业务关系

四、场景业务应用

目前,水资源管理业务信息化建设存在“透彻感知能力不够、联通与共享程度不高、管理支撑能力不强”等不足,其中后两项与“四预”工具、业务支撑设计密切相关。因此,可通过水资源管理“四预”系统设计推动科学智能动态的业务应用,推动水资源管理工具的全方位变革,具体表现为:决策功能由计划定制向业务支撑转变,决策对象从单一工程向系统整体转变,决策信息从水利数据向多源集成信息利用转变,决策范围从水量状态向水量、水质、水生态联合过程转变,决策方式从经验主导向智能分析转变,决策链条从静态管理向动态监控转变。

1.来水需求动态预报

(1)来水动态预报

耦合短尺度的预报降雨量、温度等气象数据,基于水资源动态评价模型进行计算分析,可以预测未来一定时间内的多时空尺度水资源,包括:年—月—日,坡面—集水区—流域分区—行政分区的水资源数量,支撑不同断面的来水量动态预报工作,为水资源动态调配模型提供输入数据。

(2)需求动态预报

根据指标定额、趋势预测、回归分析等规划层面需水预测方法进行年度需水预测,并结合人工经验进行校正。挖掘采用精细化过程数据,如水厂供水量、售水量和自备取水户取水量等历史数据和实时监测数据,根据气象、人口变化、用水结构等多元数据集的数据条件和需求,应用指数平滑法、多元统计分析、机器学习等方法,构建不同需求场景下的月度动态预测需水量。

2.供需情势动态研判

根据动态调配模型进行年度和月度双重分析,基于区域供水公平性、用水户需水满足率、水库蓄水率、水厂负荷率、水质达标率、生态流量保证率等指标和阈值,从工程、水量、水质、水生态等多个方面对水资源调配系统整体供需形势进行研判,动态评估系统整体供需形势。在业务功能上提供年度供需情势判断和月度动态情势滚动判断。年度情势通过区域整体分析,以分区缺水风险和时段为主;月度动态情势以多指标状态评判为主,根据月度调配方案滚动模拟的水量平衡结果,分析可能导致的风险和影响,通过不同指标的预警触发机制提供动态预警。

3.调配计划滚动制定

水资源动态调配模型模拟系统不同环节的水量运移过程,通过多水源联合调配,确定各水源、水厂的供水方向、供水过程,支撑水库原水调配、水厂取水及水厂供水等多个环节的调配计划制定。通过与实时监测系统连接,能够及时获取最新的供水和用水数据,动态预测当前时段的可供水量和需水量,通过优化计算调整调配方案,支撑实时或定期的调配计划滚动制定。

4.调度方案实时推演

水资源动态调配模型基于实时数据和预设的配置方案,通过正向模拟推演未来的水资源调配结果,通过反向目标导向优化控制分析预期需求下的工程调配要求。根据实时推演结果与预设调度目标的符合程度,考虑各环节的互相影响关系,修正水库工程、关键节点、水厂的水量分配规则。结合工程实际运行管理机制,形成针对不同情景的工程调度预案和组织实施方案。

5.业务会商综合集成

业务会商综合集成模块提供决策研判功能,通过方案比选、风险分析等方式提供决策结果评价。结合多主体数字孪生场景仿真推演,可以耦合多主体合作机制和决策策略,支持集中决策与分散决策等多种不同决策模式,强化会商模块的智能分析和决策能力。综合考虑不同层级、不同环节、不同工程管理主体的决策偏好,自动形成供需双侧整体调控的调度预案。业务会商需要特别关注极端情景应对,如特大干旱及突发事件等情景下,管理决策者可以利用业务会商综合集成模块快速完成分析、评估和决策等工作。

五、结论与展望

本文分析了水资源管理“四预”的目标需求,设计了水资源管理“四预”总体框架和应用思路,系统分析了水资源预报、预警、预演、预案的目标、内容及业务与数据流。根据水资源管理和调配工作的重点内容,分析了水资源动态评价和动态调配模型的功能及支撑业务,并详细论述了来水需求动态预报、供需情势动态研判、调配计划滚动制定、调度方案实时推演、业务会商综合集成等场景业务的应用方式,以期为智慧水利工作提供一些有益参考。

数字孪生水利建设是一项艰巨的任务,面临算据、算法、算力、平台等诸多方面的困难和挑战,“四预”功能的实现既需要提升分析计算能力,还需强化与业务应用的结合,在预演互馈、预案落地等方面提供更有效的支撑。未来水资源管理“四预”研究还需以难点问题解决为目标,充分应用大数据分析、人工智能和机器学习等技术方法,深化系统监测、数据分析、智能调度、运行控制、资源共享等方面的应用。

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