摘要: 本文深入探讨了数字孪生技术在水利工程智能调度中的应用。首先介绍了数字孪生技术的概念与特性,随后详细阐述其在水利工程智能调度各关键环节的应用方式,包括构建精准的虚拟模型、实现数据的高效整合与传输、开展实时模拟与优化调度决策等。通过实际案例分析展示了应用成效,并对该技术面临的挑战与未来发展趋势进行了剖析,旨在为水利工程领域借助数字孪生技术提升智能调度水平提供全面的参考与指导。
一、引言
水利工程对于水资源的合理调配、防洪抗涝、农业灌溉以及能源生产等诸多方面有着极为关键的作用。随着社会经济的不断发展和科技的持续进步,对水利工程调度的精准性、高效性和智能化提出了更高要求。数字孪生技术的兴起为水利工程智能调度带来了创新性的解决方案,通过构建水利工程物理实体与虚拟模型的精准映射与交互,实现对水利工程运行状态的实时感知、模拟分析与智能决策,极大地推动了水利工程调度管理的现代化进程。
二、数字孪生技术概述
(一)数字孪生的定义
数字孪生是一种利用数字化手段对物理实体进行全面、精准建模,通过实时数据采集与传输,使虚拟模型与物理实体在全生命周期内保持高度一致和动态交互的技术。在水利工程领域,它涵盖了对水利枢纽、河道水系、水工建筑物等物理设施的数字化重构,以及对水流运动、水资源分配、工程结构力学等复杂过程的仿真模拟。
(二)数字孪生技术的主要特点
高度仿真性
能够精确复刻水利工程的几何形态、物理特性和运行机制,通过精细化的建模技术和多学科理论融合,使虚拟模型在外观、性能和行为上与真实工程高度相似,为精准调度提供可靠依据。
实时动态性
借助先进的传感器网络和高速数据传输通道,数字孪生模型可以实时获取水利工程现场的各类运行数据,如水位变化、流量波动、设备运行状态等,并及时更新模型状态,反映物理实体的即时动态变化,从而支持实时调度决策。
双向交互性
建立起物理实体与虚拟模型之间的双向信息桥梁,不仅可以将物理世界的数据传递到虚拟空间进行分析处理,还能将虚拟模型中优化后的调度指令反馈至物理实体,实现二者的协同工作与优化调整。
数据驱动性
以海量的多源数据为基础,包括历史水文气象数据、实时监测数据、工程设计与运行数据等,通过数据挖掘、分析和融合技术,为水利工程智能调度提供全面的数据支持和决策依据。
三、数字孪生技术在水利工程智能调度中的应用
(一)构建水利工程虚拟模型
地理信息与工程结构建模
利用地理信息系统(GIS)数据和三维建模技术,对水利工程所在流域的地形地貌、河流水系分布进行精确建模,同时对水利枢纽、水闸、泵站等各类水工建筑物进行详细的三维结构建模,包括其外形尺寸、内部结构、设备布局等,构建出完整的水利工程虚拟场景。
物理过程建模与耦合
针对水利工程中的水流运动、水资源调配过程以及工程结构受力变形等物理现象,建立相应的数学模型,如水流数值模拟模型、水资源优化配置模型、结构力学有限元模型等,并将这些模型进行耦合集成,使虚拟模型能够全面反映水利工程系统内的物理过程相互作用关系,为智能调度提供准确的模拟分析基础。
(二)数据整合与传输
多源数据采集
在水利工程的各个关键部位部署各类传感器,如水位传感器、流量传感器、压力传感器、水质传感器以及设备运行状态监测传感器等,采集水位、流量、水压、水质参数以及设备的运行参数(如电机转速、闸门开度等)等多源数据。同时,整合气象部门的气象数据、流域内的地理信息数据以及水利工程的历史运行数据等,形成丰富的数据资源库。
数据传输与预处理
通过高速网络通信技术,如 5G 网络、光纤通信等,将采集到的海量数据实时传输至数字孪生平台。在平台上对数据进行清洗、筛选、整理和标准化处理,去除噪声数据和异常数据,确保数据的准确性和可用性,为后续的模型分析和调度决策提供高质量的数据输入。
(三)实时模拟与调度决策优化
实时运行状态模拟
基于实时更新的多源数据,驱动水利工程虚拟模型进行实时运行状态模拟。模拟不同工况下(如不同季节、不同来水流量、不同用水需求等)水利工程系统内的水流运动变化、水位涨落情况、水利设施的运行状态变化等,预测水利工程的未来运行趋势和可能出现的问题。
调度方案制定与评估
根据实时模拟结果和既定的调度目标(如防洪安全、水资源合理利用、发电效益最大化等),利用优化算法在数字孪生平台上制定多种调度方案。例如,确定水库的泄洪流量、发电机组的启停组合、泵站的抽水流量等调度策略。通过虚拟模型对各调度方案进行模拟评估,分析不同方案下水利工程系统的整体性能指标,如防洪风险、水资源利用率、发电效率、对下游生态环境的影响等。
智能决策与调度指令下达
借助人工智能和机器学习技术,数字孪生平台对各调度方案的评估结果进行综合分析和智能决策,选择最优的调度方案。然后将调度指令通过自动化控制系统下达至水利工程现场的各个执行设备,如闸门、泵站电机、发电设备等,实现水利工程的智能调度运行。同时,在调度过程中,持续利用数字孪生模型进行实时监测和反馈调整,确保调度方案的有效实施和水利工程的安全稳定运行。
四、应用案例分析
以某大型流域水利工程为例,该工程引入数字孪生技术构建了智能调度系统。通过对流域内的水库、河道、水闸等水利设施进行全面的数字化建模,并整合气象、水文、地理等多源数据,实现了对水利工程系统的实时监测与模拟分析。在一次洪水预警过程中,数字孪生系统根据实时降雨数据和河道水位流量监测数据,迅速模拟出洪水在流域内的演进过程,并制定了多套水库泄洪和河道分洪调度方案。通过对各方案的模拟评估,选择了最优方案并及时下达调度指令。最终成功地控制了洪水水位,保障了流域内居民的生命财产安全,同时最大限度地减少了洪水对农业生产和生态环境的影响。在日常水资源调配方面,该系统根据不同区域的用水需求和水库蓄水情况,制定科学合理的供水调度计划,提高了水资源的利用率,有效缓解了流域内的水资源供需矛盾。
五、数字孪生技术面临的挑战与发展趋势
(一)面临的挑战
数据质量与安全问题
数据的准确性、完整性和及时性是数字孪生技术有效应用的关键。然而,在水利工程复杂的环境下,传感器可能受到自然因素(如洪水冲击、泥沙淤积等)的影响而出现故障,导致数据采集误差或中断。此外,水利工程数据涉及国家重要基础设施信息,数据安全面临着网络攻击、数据泄露等风险,保障数据质量与安全面临诸多技术和管理难题。
模型精度与复杂性
水利工程系统具有高度的复杂性和不确定性,涉及到多种物理过程和非线性关系。建立高精度的数字孪生模型需要考虑众多因素,如水流的紊动特性、地质条件的不均匀性、水利设施的老化与磨损等,这对模型的理论基础、参数确定和计算方法提出了很高的要求。同时,随着模型精度的提高,模型的计算复杂度也会急剧增加,如何在保证模型精度的前提下提高计算效率是亟待解决的问题。
技术标准与规范缺失
目前,数字孪生技术在水利工程智能调度中的应用还处于探索发展阶段,缺乏统一的技术标准和规范。不同地区、不同单位构建的数字孪生模型在数据格式、接口标准、模型架构等方面存在差异,这给数字孪生技术的集成应用、数据共享和协同工作带来了困难,限制了该技术在水利工程领域的大规模推广和应用。
(二)发展趋势
多技术融合创新
未来,数字孪生技术将与人工智能、大数据、物联网、云计算等新兴技术深度融合。人工智能技术将进一步提升数字孪生模型的智能决策能力,通过机器学习算法自动优化调度方案;大数据技术将挖掘更多隐藏在水利工程数据中的有用信息,为调度决策提供更全面的支持;物联网技术将实现水利工程设备的更广泛互联和智能感知,拓展数据采集的范围和深度;云计算技术将提供强大的计算资源和存储能力,满足数字孪生模型复杂计算和海量数据存储的需求。
全生命周期应用拓展
数字孪生技术在水利工程智能调度中的应用将从目前的运行调度阶段向工程的规划设计、建设施工、维护管理等全生命周期拓展。在规划设计阶段,利用数字孪生模型进行方案比选和优化,提前预测工程建成后的运行效果;在建设施工阶段,通过数字孪生技术实现对工程进度、质量的实时监控和管理;在维护管理阶段,借助数字孪生模型对水利设施的健康状况进行监测和预测,制定科学合理的维护计划,提高水利工程的整体效益和使用寿命。
跨流域协同调度与综合管理
随着水资源管理的区域一体化发展趋势,数字孪生技术将助力跨流域的水利工程协同调度与综合管理。通过构建跨流域的数字孪生平台,实现流域间水资源的统一调配、防洪减灾的协同应对、生态环境的联合保护等,提高水资源的综合利用效率和水利工程的整体协同效应,促进区域可持续发展。
六、结论
数字孪生技术在水利工程智能调度中的应用为水利工程管理带来了全新的理念和方法。通过构建精准的虚拟模型、整合多源数据、开展实时模拟与优化决策,能够显著提高水利工程调度的科学性、精准性和智能化水平,在防洪减灾、水资源利用、生态保护等方面发挥重要作用。尽管目前该技术在应用过程中面临一些挑战,但随着技术的不断发展和完善,数字孪生技术必将在水利工程领域得到更广泛的应用和推广,为水利工程的现代化建设和可持续发展注入强大动力。
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