CN105868868B - 一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法 - Google Patents

一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于水资源管理技术领域，尤其涉及一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法。其特征在于，基于实时感知信息为区域多水源优化配置模型提供灌溉需水信息，实时配水决策模型确定实时需水量；中长期径流预报模型用于预见流域未来流域逐月的径流量；降尺度气候模型为短中期水文预报模型提供输入；地下水模拟预报模型用于调控地下水水位；耦合预报的多水源优化调度模型结合上述所有信息实现多水源的联合调度；多水源调度模型提供逐日径流的配水决策，通过水资源传送自动控制单元进行水量输送，实现精准配送。本发明技术方案能广泛地应用于流域(区域)水资源管理，特别是灌区水资源的高效利用，所提供的方法实施步骤清晰，工程易实现。

Description

一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法
专利领域
本发明属于基于水联网架构的水资源高效利用与管理技术领域，尤其涉及一种水联网水资源系统运行过程调控与风险识别的方法。
背景技术
水资源及其高效利用是世界各国普遍关注的问题。目前，我国水资源利用效率低，缺水与浪费水并存。农业灌溉水的利用效率只有40％～60％，远低于发达国家的70％～80％；水资源效益(单方水GDP)也仅为世界平均水平的1/5。因此，水资源利用效率尤其是农业水资源效率的提升，已成为保障我国水安全、粮食安全及生态环境安全的关键。但是，由于流域水资源系统固有的复杂性和不确定性，传统水资源配置很难全面反映水资源系统内多重供需关系的影响，不能真正实现水资源的高效利用。随着以云计算和Web 2.0为标志的第三次信息技术以及“互联网+”时代的到来，作为新一代水利信息化技术的水联网将是实施最严格水资源管理制度的有力工具，并逐步成为水利现代化，快速提升水资源效能的强力抓手。
总体而言，水联网的概念是以水的守恒量为主体，直观追踪和监控水循环和水利用的全过程，通过水信息的实时在线和智能处理，支撑水资源供需关系的精确预报和风险控制，从而实现水资源的精细配送和高效管理。水联网整体框架可概括为物理水网和信息水网，就是基于监测水循环状态和用水过程的实时在线的前端传感器，实现“实时感知”；基于Web 2.0的水信息实时采集传输，保障“水信互联”；基于拉格朗日描述的水信息表达，“过程跟踪”各种水的赋存形式；基于市场决策与拓扑优化的云计算功能，“智能处理”各类水事件，触发自动云服务机制，将用户订单水量适时准确推送给相关用户。
然而在水联网的概念框架下，水资源系统运行的过程调控是如何实现的？目前，尚没有一种具体的方法对其系统地描述。同时，对应水联网过程链的每一个环节所存在的不确定性和风险也缺乏认识。因此，本发明针对水联网框架下水资源系统运行调控及其风险分析公开一种完整的、可操作的并具有较强通用性的实现方法。
发明内容
为满足水联网架构下水资源的高效利用，本发明所要解决的技术问题是水资源系统运行调控的实现方法及其伴随风险的识别和传递过程。本发明提出了一种水联网水资源系统运行过程调控方法，其特征在于，所述方法包括：
S1：基于实时感知信息，结合市场、政策等信息的分析和产量收益模拟，为区域多水源优化配置模型提供灌溉需水信息，进而确定优化的配水量；
S2：实时配水决策模型通过实时感知信息确定实时需水量；
S3：中长期径流预报模型用于预见流域未来流域逐月的径流量；
S4：降尺度气候模型可预报流域尺度上未来的气象条件，并为短中期水文预报模型提供输入；
S5：地下水模拟预报模型用于模拟地下水的动态变化，进而用于调控地下水水位；
S6：耦合预报的多水源优化调度模型通过耦合中长期径流预报、短中期水文预报的滚动预报及地下水水量调控，结合区域水资源优化配置，实现多水源的联合调度；
S7：多水源调度模型提供逐日径流的配水决策，为渠道水力学模型提供流量边界，进而通过水资源传送自动控制单元进行水量输送；
S8：最终在水资源传送自动控制系统调控下，为各用水部门实时配水，进而满足灌区田间作物的实时需水量，实现精准配送。
所述实时配水决策模型通过实时感知作物优化灌溉模型中的墒情、降水信息，结合作物生长模拟，确定田间作物的优化灌溉制度及实时需水量。
一种水联网水资源系统过程调控的风险识别方法，其特征在于，所述方法具体包括：
按照风险因素的性质划分，风险分为自然风险、经济风险、政治风险和技术风险；自然风险是由于自然因素的不确定性所带来的风险；经济风险指与生产经营活动相联系的各种经济因素的不确定性而产生的；政治风险主要是由于政治因素变动所带来的风险；技术风险是由于技术限制所带来风险；
水联网体系下水资源系统过程的风险识别，将根据水资源系统链路和水流过程分析，寻找可能导致系统失事发生的不确定性因素，并对其不确定性进行描述；基于概化的水资源系统过程链，辨析可能存在的风险因素；
A、实时监测与信息采集过程的风险主要来自监测仪器和通信设施；
B、数据归集与整理过程的风险主要为数据接收和数据处理器的风险；
C、流域水文预报的风险来自中长期、短中期和实时水文预报模型的不确定性；
D、水资源配置模拟的风险主要为需水预报模型、配置模型和优化计算方法的不确定性所带来的风险；
E、多水源实时调度的风险主要为模型不确定性所引起的决策方案的不确定性以及决策制定方法的不确定性；
F、水资源工程调蓄的风险主要为水资源工程监测和运行过程中存在的风险；
G、地下水抽提和其他水源利用形式的风险主要为水源监测和利用过程存在的风险；
H、水资源传送自动控制系统的风险主要存在于信号传递、水位流量监测和闸门开度控制过程中存在的风险；
I、用水部门耗水及排水过程存在的风险主要为工业、农业、生活和生态用水在供需水不平衡时或者水资源配置方案不合理时，带来的水资源浪费以致水资源利用效率低，或者水资源短缺所带来的社会经济损失、生态环境损失等。
水联网水资源系统运行的物理过程主要划分为上游来水、水资源工程调蓄、地下水抽提、其他水源利用形式、水资源传送、用水部门配水与各部门的耗水及退水过程。
水资源系统的调控主要是基于水联网云平台，结合未来的供需水预报和水资源配置模型、多水源调度模型、渠道水力学模型等，通过多水源联合调度、水资源传送系统控制和多水源利用等过程实现对水资源系统运行的调控。
水联网云平台同时接收外部获取数据与水资源系统运行监测与过程跟踪数据或记录，并对其进行归集与处理，进一步转化为实时感知的信息为水资源系统运行调控提供服务。外部数据包括各研究机构提供的气象预报产品、不断更新的气候海洋遥相关因子、全球气候模型输出、其他卫星遥感产品等，而实时监测与过程跟踪数据主要包括气象、水文、地下水水情、水库水位、社会经济用水、排 /退水流量及水质、土壤墒情、渠道水位流量等。
流域水资源系统的上游来水主要由产汇流区所形成的径流和外调水源组成，同时水联网云平台的中长期和短中期水文模型为未来来水量提供预报信息。
水资源工程调蓄、地下水抽提及其他形式水源属于区域/流域多水源联合调度的重要组成部分，并通过水联网云平台耦合预报的多水源调度模型提供多水源联合调度决策支持。
联合调度的水源经由水资源传送单元送达到各用水部门。采用水资源传送自动控制系统对不同部门或不同位置的需水用户提供自动配水。基于实时感知的水情信息，结合云平台的配水决策，自动控制系统自动完成闸门的开/合或对开度的控制，实现水量的精准配送。
在完成或满足各用水部门需水的同时，用水部门发生退水过程。通过对各用水部门耗水情况及配水效果进行过程跟踪，水联网云服务平台进一步预测未来的需水情况，为下一阶段多水源调度和配水决策提供基准信息。
水联网水资源系统的运行风险存在于水资源流动过程和水信息流动过程，并伴随水资源系统的过程链路发生传递和累加。根据引起风险的不确定性性质，将水资源系统过程链路各环节存在的风险要素划分为自然风险、经济风险、政治风险和技术风险，以供深入的风险分析，进而对各类风险加以控制或规避。
有益效果
本发明提供的一种水联网水资源系统过程调控与风险识别的方法，分别从水资源物理过程和信息过程描述了水联网水资源系统调控的过程链路，并通过流动过程和结构逻辑阐释了水联网水资源系统的运行机制及其实现路径，可广泛地应用于流域(区域)水资源管理，特别是灌区水资源的高效利用，进而推进了水联网在推进水利现代化的快速发展。此外，本发明所提供的方法实施步骤清晰，工程易实现。
附图说明
图1为水联网水资源系统运行过程调控流程图。
图2为水联网水资源系统过程链路概化示意图。
图3为水联网水资源系统过程风险要素识别示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
为实现水资源的高效利用，基于水联网的实时感知功能，通过融合多尺度、不同层次的模拟、预报模型与多水源调度、配置模型，实现水量的精准配送。参照图1，示出了本发明水联网水资源系统过程调控的流程图，以灌区水资源系统为例，所述方法具体包括：
S1：基于实时感知信息，结合市场、政策等信息的分析和产量收益模拟，为区域多水源优化配置模型提供灌溉需水信息，进而确定优化的配水量；
S2：实时配水决策模型以作物优化灌溉模型为例，通过实时感知的墒情、降水信息，结合作物生长模拟，确定田间作物的优化灌溉制度及实时需水量；
S3：中长期径流预报模型用于预见流域未来流域逐月的径流量；
S4：降尺度气候模型可预报流域尺度上未来的气象条件，并为短中期水文预报模型提供输入；
S5：地下水模拟预报模型用于模拟地下水的动态变化，进而用于调控地下水水位；
S6：耦合预报的多水源优化调度模型通过耦合中长期径流预报、短中期水文预报的滚动预报及地下水水量调控，结合区域水资源优化配置，实现多水源的联合调度；
S7：多水源调度模型提供逐日径流的配水决策，为渠道水力学模型提供流量边界，进而通过水资源传送自动控制单元进行水量输送；
S8：最终在水资源传送自动控制系统调控下，为各用水部门实时配水，进而满足灌区田间作物的实时需水量，实现精准配送。
具体到实际的水资源系统运行，本实施例所述的实施方法可参照图2，示出了本发明水联网水资源系统过程调控的概化链路，所述方法具体包括：
S1：实时监测与信息采集过程实时感知监测设施的观测信息，或下载政府/ 非政府机构或研究单位不断更新的区域监测或遥感数据，并通过通信设施将气象、水文、墒情、社会经济活动等感知信息上传或保存到水联网云平台；
S2：水联网云平台为水资源系统的信息归集与处理、模拟、预测、配置、风险分析、决策等提供了云服务平台，并将实时优化的水资源调度决策信息传递给调控各水资源系统过程的操作平台或自动控制系统；
S3：水资源工程调蓄通过水库等水资源工程泄流满足下游需水，并通过调蓄水量，进而调控地表水资源的利用。此外，诸如泄流量、水库水位、入库流量等水资源工程运行信息不断上传至水联网云端以供下一阶段决策；
S4：地下水抽提和其他水源利用形式提供补充水源，在生态环境保护和经济能力许可的条件下，尽可能地满足流域各用水部门需水，并将实时感知的流量、地下水水位等信息上传至水联网云端；
S5：水资源传送控制单元通过对渠系或管网闸/阀的调节，将传输的水量自动分配到各用水部门，并将实时感知的配水信息发送至自动控制平台和水联网云端；
S6：各用水部门接受来自水资源工程调水、地下水和其他形式水源的多水源联合供给，满足部门需水，并发生耗水和退水过程，发生退水部分的水经过处理成为其他形式水源或直接排入下游继续水资源循环过程。各部门用水、退水和需水等信息进一步发送到水联网云端，以供水联网平台制定下一阶段的多水源调度决策。
参照图3，示出了本发明水联网水资源系统过程调控的风险要素。
按照风险因素的性质划分，风险可分为自然风险、经济风险、政治风险和技术风险。自然风险是由于自然因素的不确定性所带来的风险；经济风险指与生产经营活动相联系的各种经济因素的不确定性而产生的；政治风险主要是由于政治因素变动所带来的风险，如政策的改变；技术风险是由于技术限制所带来风险。水联网体系下水资源系统过程的风险识别，将根据水资源系统链路和水流过程分析，寻找可能导致系统失事发生的不确定性因素，并对其不确定性进行描述。基于概化的水资源系统过程链，辨析可能存在的风险因素，如表1所示。
S1：实时监测与信息采集过程的风险主要来自监测仪器和通信设施；
S2：数据归集与整理过程的风险主要为数据接收和数据处理器的风险；
S3：流域水文预报的风险来自中长期、短中期和实时水文预报模型的不确定性；
S4：水资源配置模拟的风险主要为需水预报模型、配置模型和优化计算方法的不确定性所带来的风险；
S5：多水源实时调度的风险主要为模型不确定性所引起的决策方案的不确定性以及决策制定方法的不确定性；
S6：水资源工程调蓄的风险主要为水资源工程监测和运行过程中存在的风险；
S7：地下水抽提和其他水源利用形式的风险主要为水源监测和利用过程存在的风险；
S8：水资源传送自动控制系统的风险主要存在于信号传递、水位流量监测和闸门开度控制过程中存在的风险；
S9：用水部门耗水及排水过程存在的风险主要为工业、农业、生活和生态用水在供需水不平衡时或者水资源配置方案不合理时，带来的水资源浪费以致水资源利用效率低，或者水资源短缺所带来的社会经济损失、生态环境损失等。
表1.水联网水资源系统过程调控风险要素识别表
Figure GDA0002008035870000091
Figure GDA0002008035870000101
Figure GDA0002008035870000111
对于监测仪器、通信设备和水资源调度设施可能存在的风险以及无约束人类活动所带来的影响等，可以通过加强设备维护和监管得以降低，而水联网体系下智能处理过程存在的风险主要是由于模型不确定性或模拟、预报误差所引起的逻辑风险。
本发明提供了一种水联网水资源系统过程调控与风险识别的方法，基于水联网云服务平台，通过归集和处理流域实时感知的水相关信息，集成中长期和短中期水文预报模型、降尺度气候预报模型、水资源配置模型、多水源联合调度模型、渠道水力学模型、实时配水决策模型以及水资源传送自动控制系统等，进而对流域上游来水及其它水源通过水资源工程调蓄、地下水抽提、其他水源利用形式、渠系传输和闸门控制、用水部门配水及退水过程进行调控。根据水资源系统过程链，进一步识别了水联网水资源利用的风险要素，服务于风险规避与控制。本发明清晰阐释了一种水联网水资源系统的运行机制及其实现路径，可广泛地应用于流域(区域)水资源管理，特别是灌区水资源的高效利用。

Claims (3)

1.一种水联网水资源系统运行过程调控方法，基于水联网平台，其特征在于，所述水联网云平台同时接收外部获取数据与水资源系统运行监测与过程跟踪数据或记录，并对其进行归集与处理，进一步转化为实时感知的信息为水资源系统运行调控提供服务；外部数据包括各研究机构提供的气象预报产品、不断更新的气候海洋遥感相关因子、全球气候模型输出、其他卫星遥感产品，而实时监测与过程跟踪数据包括以下环节：气象、水文、地下水水情、水库水位、社会经济用水、排/退水流量及水质、土壤墒情、渠道水位流量；
所述水联网水资源系统运行过程调控方法包括：
S1：基于实时感知信息，结合市场、政策信息的分析和产量收益模拟，为区域多水源优化配置模型提供灌溉需水信息，进而确定优化的配水量；
S2：实时配水决策模型通过实时感知信息确定实时需水量；
S3：中长期径流预报模型用于预见流域未来流域逐月的径流量；
S4：降尺度气候模型预报流域尺度上未来的气象条件，并为短中期水文预报模型提供输入；
S5：地下水模拟预报模型用于模拟地下水的动态变化，进而用于调控地下水水位；地下水的风险为水源监测和利用过程存在的风险；
S6：耦合预报的多水源优化调度模型通过耦合中长期径流预报、短中期水文预报的滚动预报及地下水水量调控，结合区域水资源优化配置，实现多水源的联合调度；多水源实时调度的风险为模型不确定性所引起的决策方案的不确定性及决策制定方法的不确定性；
S7：多水源调度模型提供逐日径流的配水决策，为渠道水力学模型提供流量边界，进而通过水资源传送自动控制单元进行水量输送；
S8：最终在水资源传送自动控制系统调控下，为各用水部门实时配水，进而满足实时需水量，实现精准配送；水资源传送自动控制系统的风险存在于信号传递、水位流量监测和闸门开度控制过程中存在的风险；
水联网水资源系统的运行风险存在于水资源流动过程和水信息流动过程，并伴随水资源系统的过程链路发生传递和累加；根据引起风险的不确定性性质，将水资源系统过程链路各环节存在的风险要素划分为自然风险、经济风险和技术风险，以供深入的风险分析，进而对各类风险加以控制或规避；
水联网云平台为水资源系统的信息归集与处理、模拟、预测、配置、风险分析、决策提供了云服务平台；水联网云平台同时接收外部获取数据与水资源系统运行监测与过程跟踪数据或记录，并对其进行归集与处理，进一步转化为实时感知的信息为水资源系统运行调控提供服务；
水联网云服务平台通过对各用水部门耗水情况及配水效果进行过程跟踪，进一步预测未来的需水情况，为下一阶段多水源调度和配水决策提供基准信息。
2.根据权利要求1所述的一种水联网水资源系统运行过程调控方法，其特征在于，所述实时配水决策模型通过实时感知作物优化灌溉模型中的墒情、降水信息，结合作物生长模拟，确定田间作物的优化灌溉制度及实时需水量。
3.根据权利要求1所述的一种水联网水资源系统运行过程调控方法，其特征在于，水联网水资源系统过程调控的风险识别方法具体包括：
按照风险因素的性质划分，风险分为自然风险、经济风险和技术风险；自然风险是由于自然因素的不确定性所带来的风险；经济风险指与生产经营活动相联系的各种经济因素的不确定性而产生的；技术风险是由于技术限制所带来风险；
水联网体系下水资源系统过程的风险识别，将根据水资源系统链路和水流过程分析，寻找可能导致系统失事发生的不确定性因素，并对其不确定性进行描述；基于概化的水资源系统过程链，辨析可能存在的风险因素；
A、实时监测与信息采集过程的风险来自监测仪器和通信设施；
B、数据归集与整理过程的风险为数据接收和数据处理器的风险；
C、流域水文预报的风险来自中长期、短中期和实时水文预报模型的不确定性；
D、水资源配置模拟的风险为需水预报模型、配置模型和优化计算方法的不确定性所带来的风险；
E、多水源实时调度的风险为模型不确定性所引起的决策方案的不确定性以及决策制定方法的不确定性；
F、水资源工程调蓄的风险为水资源工程监测和运行过程中存在的风险；
G、地下水抽提和其他水源利用形式的风险为水源监测和利用过程存在的风险；
H、水资源传送自动控制系统的风险存在于信号传递、水位流量监测和闸门开度控制过程中存在的风险；
I、用水部门耗水及排水过程存在的风险为工业、农业、生活和生态用水在供需水不平衡时或者水资源配置方案不合理时，带来的水资源浪费以致水资源利用效率低，或者水资源短缺所带来的社会经济损失、生态环境损失。
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基于水联网及智慧水利提高水资源效能;王忠静 等;《水利水电技术》;20130120;第44卷(第1期);全文 *
基于物联网与云计算的灌区信息管理系统研究;刘海燕 等;《应用基础与工程科学学报》;20130430;第21卷(第2期);全文 *

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