智慧水庫AI大模型數(shù)字化平臺(tái)規(guī)劃設(shè)計(jì)方案目錄CONTENTS02核心技術(shù)體系01平臺(tái)總體架構(gòu)03典型應(yīng)用場(chǎng)景04數(shù)據(jù)治理與集成05實(shí)施路徑與階段06效益分析與保障01平臺(tái)總體架構(gòu)CHAPTER水位計(jì)流速儀攝像頭感知層：多模態(tài)傳感器網(wǎng)絡(luò)雨量計(jì)通過水位、雨量、流速等傳感器實(shí)時(shí)采集水庫運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建全天候監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)。例如：“超聲波水位計(jì)監(jiān)測(cè)精度達(dá)±1mm，采樣頻率1Hz?！彼|(zhì)儀采用多參數(shù)水質(zhì)傳感器監(jiān)測(cè)pH值、濁度、溶解氧等指標(biāo)，數(shù)據(jù)更新間隔5分鐘。例如：“COD在線監(jiān)測(cè)儀量程0-200mg/L，誤差±2%FS?！闭駝?dòng)儀通過壩體振動(dòng)傳感器捕捉結(jié)構(gòu)微變形數(shù)據(jù)，采樣頻率100Hz。例如：“光纖光柵傳感器可檢測(cè)0.1μm級(jí)位移變化?！?10203平臺(tái)層：數(shù)字孿生與AI大模型數(shù)字孿生建模多源數(shù)據(jù)融合AI大模型訓(xùn)練與優(yōu)化邊緣計(jì)算與云計(jì)算協(xié)同安全與隱私保護(hù)基于GIS、BIM和三維仿真技術(shù)，構(gòu)建水庫全要素?cái)?shù)字化孿生模型，實(shí)現(xiàn)物理水庫與虛擬模型的實(shí)時(shí)映射與交互。整合感知層采集的水文、氣象、水質(zhì)等異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗、歸一化和時(shí)空對(duì)齊處理，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫。采用深度學(xué)習(xí)框架訓(xùn)練水文預(yù)測(cè)、災(zāi)害預(yù)警等專用模型，結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，持續(xù)提升模型泛化能力。部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)處理實(shí)時(shí)性要求高的任務(wù)，云端集中處理復(fù)雜計(jì)算和長(zhǎng)期趨勢(shì)分析，實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的高效分配。采用區(qū)塊鏈技術(shù)確保數(shù)據(jù)不可篡改，結(jié)合差分隱私和加密算法，保障敏感數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)和使用過程中的安全性。應(yīng)用層：智能決策與移動(dòng)終端洪水預(yù)警與調(diào)度設(shè)備健康管理水質(zhì)污染溯源基于AI模型預(yù)測(cè)洪水演進(jìn)趨勢(shì)，生成最優(yōu)調(diào)度方案，通過移動(dòng)終端向管理人員推送預(yù)警信息和處置建議。結(jié)合水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和污染擴(kuò)散模型，快速定位污染源并模擬污染擴(kuò)散路徑，輔助制定應(yīng)急響應(yīng)措施。利用機(jī)器學(xué)習(xí)分析設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)閘門、泵站等關(guān)鍵設(shè)施的故障風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)預(yù)防性維護(hù)和生命周期管理。移動(dòng)巡檢與工單管理公眾服務(wù)與信息發(fā)布開發(fā)移動(dòng)端APP，支持巡檢人員實(shí)時(shí)上傳現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)、接收任務(wù)工單，并與后臺(tái)系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)實(shí)現(xiàn)閉環(huán)管理。面向公眾提供水庫水位、水質(zhì)等實(shí)時(shí)查詢服務(wù)，通過短信、微信等多渠道發(fā)布防汛抗旱相關(guān)信息。應(yīng)急指揮協(xié)同整合視頻會(huì)商、資源調(diào)度、預(yù)案管理等功能，構(gòu)建多部門聯(lián)動(dòng)的應(yīng)急指揮平臺(tái)，提升突發(fā)事件處置效率。02核心技術(shù)體系CHAPTER利用5G網(wǎng)絡(luò)的高帶寬和低延時(shí)特性，結(jié)合邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的本地化處理能力，實(shí)現(xiàn)水庫監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的毫秒級(jí)傳輸與響應(yīng)，確保關(guān)鍵決策的實(shí)時(shí)性。低延時(shí)數(shù)據(jù)傳輸基于流量預(yù)測(cè)算法自動(dòng)調(diào)整邊緣節(jié)點(diǎn)的計(jì)算資源分配，在汛期突發(fā)流量場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的彈性擴(kuò)展，保障數(shù)據(jù)處理連續(xù)性。通過部署邊緣計(jì)算設(shè)備，將數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取等計(jì)算任務(wù)下沉至網(wǎng)絡(luò)邊緣，減輕云端負(fù)荷，同時(shí)提升系統(tǒng)在弱網(wǎng)環(huán)境下的魯棒性。0103025G+邊緣計(jì)算實(shí)時(shí)處理支持Modbus、MQTT、OPC-UA等工業(yè)協(xié)議的直接解析，兼容現(xiàn)有水文監(jiān)測(cè)設(shè)備的無縫接入，降低系統(tǒng)改造的硬件成本。采用端到端的量子加密技術(shù)，確保水位、流速等敏感數(shù)據(jù)在傳輸過程中不被篡改或泄露，滿足水利行業(yè)三級(jí)等保要求。0405多協(xié)議兼容接入分布式計(jì)算架構(gòu)安全加密傳輸動(dòng)態(tài)資源調(diào)度數(shù)字孿生仿真建模全要素三維重構(gòu)通過激光雷達(dá)掃描與BIM建模技術(shù)，構(gòu)建包含大壩主體、泄洪設(shè)施、閘門機(jī)構(gòu)等在內(nèi)的厘米級(jí)精度三維模型，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體的數(shù)字化鏡像。多物理場(chǎng)耦合仿真集成流體力學(xué)、結(jié)構(gòu)力學(xué)、土力學(xué)等仿真引擎，模擬不同水位條件下壩體應(yīng)力分布、滲流場(chǎng)變化等關(guān)鍵參數(shù)，預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)更新將物聯(lián)網(wǎng)采集的振動(dòng)、位移、滲壓等傳感器數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)注入孿生模型，實(shí)現(xiàn)虛擬模型與物理實(shí)體的同步演化與偏差預(yù)警。預(yù)案推演可視化內(nèi)置潰壩、管涌等20余種應(yīng)急場(chǎng)景的仿真腳本，支持管理人員在虛擬環(huán)境中進(jìn)行搶險(xiǎn)預(yù)案的交互式推演與效果評(píng)估。設(shè)備壽命預(yù)測(cè)基于材料疲勞數(shù)據(jù)庫和工況數(shù)據(jù)，構(gòu)建關(guān)鍵設(shè)備（如啟閉機(jī)、發(fā)電機(jī)）的退化模型，提前3-6個(gè)月預(yù)警設(shè)備更換周期。調(diào)度優(yōu)化通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)調(diào)整水庫調(diào)度策略，實(shí)現(xiàn)水位精準(zhǔn)控制與發(fā)電效益最大化，結(jié)合實(shí)時(shí)水文數(shù)據(jù)優(yōu)化決策模型，提升水資源利用效率。01參數(shù)整定運(yùn)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法自動(dòng)優(yōu)化大壩監(jiān)測(cè)設(shè)備參數(shù)配置，提升傳感器網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)精度，降低人工調(diào)試成本與誤差率。03風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警構(gòu)建基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多維度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，實(shí)時(shí)分析壩體形變、滲流等關(guān)鍵指標(biāo)，提前識(shí)別潛在安全隱患并生成處置預(yù)案。02防洪決策采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬不同泄洪方案效果，結(jié)合氣象預(yù)報(bào)與流域特征，生成最優(yōu)防洪調(diào)度序列以保障下游安全。04生態(tài)調(diào)度通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)模擬生態(tài)需水過程，優(yōu)化下泄流量與時(shí)機(jī)，維持下游水生生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)發(fā)電與生態(tài)保護(hù)雙目標(biāo)協(xié)同。06發(fā)電控制開發(fā)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)組協(xié)同控制模型，動(dòng)態(tài)優(yōu)化水輪機(jī)運(yùn)行參數(shù)，平衡發(fā)電效率與設(shè)備損耗，延長(zhǎng)關(guān)鍵部件使用壽命。05賦能智慧水庫，構(gòu)建自適應(yīng)、高精度、多目標(biāo)協(xié)同的智能決策體系深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法03典型應(yīng)用場(chǎng)景CHAPTER010204030506組建專班設(shè)定目標(biāo)分析現(xiàn)狀通過水文模型識(shí)別防洪調(diào)度中的響應(yīng)延遲和決策瓶頸環(huán)節(jié)驗(yàn)證效果動(dòng)態(tài)調(diào)整迭代優(yōu)化細(xì)化步驟落地實(shí)施制定方案識(shí)別短板結(jié)合氣象預(yù)報(bào)與歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)剖析調(diào)度滯后的關(guān)鍵影響因素溯源歸因基于AI大模型輸出多目標(biāo)優(yōu)化的防洪調(diào)度決策建議方案生成策略按照水庫防洪預(yù)案劃分調(diào)度指令執(zhí)行責(zé)任單元與響應(yīng)時(shí)限責(zé)任分工聯(lián)動(dòng)水文站、閘控系統(tǒng)和應(yīng)急部門實(shí)施分級(jí)泄洪調(diào)度操作協(xié)同處置通過數(shù)字孿生仿真對(duì)比驗(yàn)證調(diào)度方案的實(shí)際減災(zāi)效益效果復(fù)盤優(yōu)化策略效能評(píng)估防洪調(diào)度優(yōu)化大壩安全智能監(jiān)測(cè)部署物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集大壩變形、滲流、應(yīng)力等數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別異常模式，預(yù)警潛在結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)構(gòu)健康評(píng)估裂縫智能診斷材料老化分析環(huán)境荷載耦合分析自動(dòng)化巡檢系統(tǒng)三維可視化預(yù)警采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)分析壩體表面圖像，自動(dòng)檢測(cè)裂縫位置、寬度及擴(kuò)展趨勢(shì)，評(píng)估其對(duì)大壩穩(wěn)定性的影響等級(jí)。結(jié)合聲波探測(cè)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，量化混凝土碳化、鋼筋銹蝕等老化進(jìn)程，預(yù)測(cè)關(guān)鍵部件的剩余使用壽命。建立風(fēng)荷載、溫度變化、水位波動(dòng)等多物理場(chǎng)耦合模型，評(píng)估極端工況下大壩的極限承載能力。集成無人機(jī)與機(jī)器人巡檢技術(shù)，實(shí)現(xiàn)壩體、廊道等隱蔽區(qū)域的全覆蓋檢測(cè)，替代高危人工巡檢作業(yè)?；贐IM技術(shù)構(gòu)建大壩數(shù)字孿生體，動(dòng)態(tài)展示安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)熱力圖，輔助管理人員快速定位隱患。需水量預(yù)測(cè)模型融合農(nóng)業(yè)灌溉、工業(yè)用水、居民消費(fèi)等歷史數(shù)據(jù)，利用時(shí)序預(yù)測(cè)算法精準(zhǔn)計(jì)算未來周期內(nèi)的區(qū)域需水量。多水源協(xié)同配置優(yōu)化地表水、地下水、再生水等不同水源的調(diào)配比例，在保障供水安全的前提下最大化水資源利用效率。生態(tài)流量保障通過魚類棲息地模型與河道生態(tài)需水分析，制定兼顧發(fā)電與生態(tài)保護(hù)的下泄流量方案，維持河流健康生命。干旱應(yīng)急調(diào)度構(gòu)建干旱等級(jí)評(píng)估體系，動(dòng)態(tài)啟動(dòng)階梯式節(jié)水措施與應(yīng)急水源啟用機(jī)制，減輕干旱對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響。水質(zhì)動(dòng)態(tài)調(diào)控結(jié)合在線水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與污染物擴(kuò)散模型，智能調(diào)節(jié)水庫分層取水高度，確保供水水質(zhì)達(dá)標(biāo)。用戶端智能服務(wù)開發(fā)農(nóng)業(yè)灌溉APP與工業(yè)用水優(yōu)化系統(tǒng)，向終端用戶提供實(shí)時(shí)用水建議與節(jié)水技術(shù)指導(dǎo)。水資源精準(zhǔn)調(diào)度01040205030604數(shù)據(jù)治理與集成CHAPTER異構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗(yàn)邊緣計(jì)算預(yù)處理跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)互通實(shí)時(shí)與歷史數(shù)據(jù)協(xié)同多源數(shù)據(jù)融合針對(duì)氣象、水文、地質(zhì)等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和格式轉(zhuǎn)換規(guī)則，確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸和存儲(chǔ)過程中的一致性與兼容性。通過流式計(jì)算與批處理技術(shù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)融合，為模型訓(xùn)練和決策分析提供完整數(shù)據(jù)支撐。打通水利、環(huán)保、氣象等部門的數(shù)據(jù)壁壘，構(gòu)建跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)共享機(jī)制，提升數(shù)據(jù)利用效率與協(xié)同能力。部署多層次數(shù)據(jù)校驗(yàn)規(guī)則，包括完整性檢查、異常值檢測(cè)和邏輯一致性驗(yàn)證，確保融合后的數(shù)據(jù)具備高可信度。在數(shù)據(jù)采集端部署邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步清洗和壓縮，減少傳輸帶寬壓力并提升處理效率。品牌是一種商業(yè)用語，品牌注冊(cè)后形成商標(biāo)，企業(yè)即獲得法律保護(hù)擁有其專用權(quán)；品牌是企業(yè)長(zhǎng)期努力經(jīng)營(yíng)的結(jié)果品牌體現(xiàn)了生產(chǎn)者的某些價(jià)值感建立污染物擴(kuò)散模型與水質(zhì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)圖譜水質(zhì)分析開發(fā)基于知識(shí)推理的水庫聯(lián)合調(diào)度方案構(gòu)建機(jī)組故障知識(shí)庫與診斷路徑形成流域生態(tài)影響評(píng)價(jià)知識(shí)體系智能推理結(jié)合水利業(yè)務(wù)規(guī)則構(gòu)建推理引擎，支持洪澇預(yù)警、調(diào)度決策等場(chǎng)景的語義化知識(shí)推演圖譜構(gòu)建運(yùn)用圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)實(shí)現(xiàn)水文實(shí)體節(jié)點(diǎn)建模，通過時(shí)空關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘建立多維關(guān)系網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備整合水庫監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、地理信息、設(shè)備參數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)湖，完成實(shí)體標(biāo)注與關(guān)系定義基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合構(gòu)建水庫全域知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)實(shí)體關(guān)系動(dòng)態(tài)演化動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜構(gòu)建設(shè)備運(yùn)維調(diào)度優(yōu)化生態(tài)評(píng)估多模型集成預(yù)測(cè)應(yīng)急響應(yīng)知識(shí)庫跨部門協(xié)同機(jī)制預(yù)警效果回溯分析預(yù)警信息智能分發(fā)分級(jí)預(yù)警閾值優(yōu)化耦合數(shù)值天氣預(yù)報(bào)、水文模型與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，生成高精度水位、流量預(yù)報(bào)結(jié)果，并量化預(yù)測(cè)不確定性范圍。基于歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)與流域特性，動(dòng)態(tài)調(diào)整暴雨、洪水等事件的預(yù)警觸發(fā)閾值，平衡誤報(bào)率與漏報(bào)率。根據(jù)受影響區(qū)域的人口密度、基礎(chǔ)設(shè)施分布等要素，自動(dòng)匹配預(yù)警級(jí)別與推送渠道（短信、廣播、應(yīng)急平臺(tái)）。構(gòu)建包含物資調(diào)度方案、人員撤離路線、工程搶險(xiǎn)措施的決策知識(shí)庫，實(shí)現(xiàn)預(yù)警觸發(fā)后的自動(dòng)化預(yù)案推薦。設(shè)計(jì)水利、應(yīng)急、交通等部門的預(yù)警響應(yīng)流程接口，確保預(yù)警信息在分鐘內(nèi)完成多系統(tǒng)同步與指令下達(dá)。通過對(duì)比預(yù)警發(fā)布與實(shí)際災(zāi)情數(shù)據(jù)，持續(xù)優(yōu)化模型參數(shù)與響應(yīng)策略，形成閉環(huán)改進(jìn)機(jī)制。預(yù)報(bào)預(yù)警聯(lián)動(dòng)05實(shí)施路徑與階段CHAPTERQ1Q2Q3Q4規(guī)劃構(gòu)建基礎(chǔ)AI模型，實(shí)現(xiàn)水文數(shù)據(jù)智能分析。模型訓(xùn)練完成多模塊集成測(cè)試與性能優(yōu)化。系統(tǒng)聯(lián)調(diào)選取典型水庫開展防洪調(diào)度AI應(yīng)用測(cè)試。場(chǎng)景驗(yàn)證形成試點(diǎn)總結(jié)報(bào)告并制定推廣方案。成效評(píng)估擴(kuò)大試點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)模型迭代首年通過試點(diǎn)建設(shè)，驗(yàn)證平臺(tái)核心功能可行性。試點(diǎn)驗(yàn)證（0-1年）功能擴(kuò)展（1-3年）數(shù)據(jù)采集與整合持續(xù)采集和整合各類數(shù)據(jù)資源，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。01深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化不斷優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法，提高AI大模型的準(zhǔn)確性和效率，以應(yīng)對(duì)更加復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。02智能分析與預(yù)測(cè)基于AI大模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析和預(yù)測(cè)，為決策提供更加準(zhǔn)確和全面的支持。03智能交互與用戶體驗(yàn)加強(qiáng)AI大模型與人類用戶的交互能力，提升用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)更加自然、便捷的交流方式。04模型遷移與適配將AI大模型遷移到不同領(lǐng)域和場(chǎng)景中，并進(jìn)行適配和優(yōu)化，以滿足不同領(lǐng)域的需求。05安全與隱私保護(hù)加強(qiáng)AI大模型的安全性和隱私保護(hù)能力，確保數(shù)據(jù)的安全和隱私，增強(qiáng)用戶的信任度。06全流域推廣（3-5年）全面建設(shè)智慧水庫AI大模型強(qiáng)化模型優(yōu)化與升級(jí)深化數(shù)據(jù)整合與共享在前期試點(diǎn)基礎(chǔ)上，逐步推廣至全流域，實(shí)現(xiàn)全面感知、預(yù)測(cè)、調(diào)度和決策支持。建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，實(shí)現(xiàn)跨部門、跨區(qū)域的數(shù)據(jù)整合與共享，提高數(shù)據(jù)利用率。根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求，不斷對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和升級(jí)，提高模型的精度和穩(wěn)定性。推廣智能應(yīng)用場(chǎng)景加強(qiáng)人才培養(yǎng)和技術(shù)支持在洪水預(yù)報(bào)、水資源調(diào)度、水環(huán)境治理等領(lǐng)域，推廣智能應(yīng)用場(chǎng)景，提高管理效率和決策水平。加強(qiáng)相關(guān)人才培養(yǎng)和技術(shù)支持體系建設(shè)，為智慧水庫AI大模型的長(zhǎng)期運(yùn)行和維護(hù)提供保障。建立評(píng)估與反饋機(jī)制建立科學(xué)的評(píng)估與反饋機(jī)制，對(duì)智慧水庫AI大模型的應(yīng)用效果進(jìn)行評(píng)估和反饋，不斷改進(jìn)和提升。06效益分析與保障CHAPTER防洪減災(zāi)效益通過AI模型整合氣象、水文等多源數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)洪水演進(jìn)過程的分鐘級(jí)動(dòng)態(tài)模擬，為防汛決策提供高精度預(yù)警窗口期。實(shí)時(shí)洪水預(yù)測(cè)基于歷史災(zāi)情庫與機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)生成水庫群聯(lián)合調(diào)度方案，降低下游淹沒風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)減少泄洪資源浪費(fèi)。智能調(diào)度優(yōu)化結(jié)合GIS與遙感技術(shù)，快速計(jì)算淹沒區(qū)經(jīng)濟(jì)損失和人口影響，支撐災(zāi)后補(bǔ)償政策制定和重建規(guī)劃。災(zāi)害損失評(píng)估打通應(yīng)急、氣象、水利等部門數(shù)據(jù)壁壘，建立跨機(jī)構(gòu)聯(lián)動(dòng)指揮平臺(tái)，提升搶險(xiǎn)救災(zāi)效率。多部門協(xié)同響應(yīng)構(gòu)建三維水動(dòng)力仿真系統(tǒng)，模擬不同潰壩條件下的洪水傳播路徑，輔助制定應(yīng)急預(yù)案和疏散路線規(guī)劃。潰壩情景推演發(fā)電與生態(tài)協(xié)同利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)來水規(guī)律和電網(wǎng)負(fù)荷需求，優(yōu)化發(fā)電機(jī)組運(yùn)行策略，實(shí)現(xiàn)年發(fā)電量提升與棄水電量最小化。01通過魚類產(chǎn)卵期識(shí)別算法，自動(dòng)調(diào)節(jié)下泄流量曲線，滿足下游水生生物關(guān)鍵生命周期的水文需求。02水溫分層調(diào)控基于水庫三維水溫模型智能控制取水口高度，平衡發(fā)電效率與下游農(nóng)業(yè)灌溉對(duì)水溫的敏感性要求。03應(yīng)用計(jì)算機(jī)視覺監(jiān)測(cè)入庫泥沙量，結(jié)合水沙耦合模型制定沖沙調(diào)度方案，延長(zhǎng)水庫使用壽命。04量化水庫植被覆蓋與藻類光合作用的固碳效應(yīng)，為參與碳交易市場(chǎng)提供數(shù)據(jù)支撐。05生態(tài)流量保障碳匯能力評(píng)估泥沙淤積防控動(dòng)態(tài)發(fā)電計(jì)劃梳理水庫管理業(yè)務(wù)需求，建立運(yùn)維標(biāo)準(zhǔn)體系，為智能化運(yùn)維奠定基礎(chǔ)。需求分析建設(shè)期將年度運(yùn)維目標(biāo)拆解為季度/月度計(jì)劃，通過AI模型實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)資源調(diào)配。目標(biāo)分解基于運(yùn)行數(shù)據(jù)持續(xù)優(yōu)化AI模型參數(shù)，提升預(yù)測(cè)性維護(hù)準(zhǔn)確率達(dá)15%以上