一、方案背景

水資源短缺、污染及水旱災害等問題凸顯，傳統水利管理難以應對。智慧水利依托物聯網、大數據等技術，實現水利信息的全面感知與智能決策，是提升水利管理水平的關鍵。

二、系統概述

所謂“智慧水利”，就是利用互聯網、云計算、GS等先進技術，提高水利部門的管理效率和社會服務水平，推動水利信息化建設，逐步實現“信息技術標準化、信息采集自動化、信息傳輸網絡化、信息管理集成化、業務處理智能化、政務辦公電子化”。

三、方案目標

構建“感知全域化、數據融合化、決策智能化、管控精準化”的現代水利體系，實現：

1. 水資源優化配置（供需平衡、節水增效）

2. 水災害智能防控（洪澇干旱預警調度）

3. 水環境實時監管（水質監測、污染溯源）

4. 水工程智慧運維（水庫/閘站/管網智能管控）

5. 水政務高效協同（“一平臺”統籌管理）

四、總體架構（四層一體）

1. 感知層（全域物聯）

· 水文監測：雷達水位計、流量計、雨量站、水質多參數傳感器（COD/氨氮/濁度）

· 工程監測：大壩形變傳感器、閘門開度儀、管道壓力計、滲壓計

· 環境感知：衛星遙感（植被墑情）、無人機巡查（河道違建）、視頻AI識別（非法采砂）

· 用戶側計量：智能水表（城鄉用水量實時采集）

2. 網絡層（多模通信）

· 光纖專網（核心節點）

· 5G/4G（移動設備回傳）

· NB-IoT/LoRa（低成本廣域傳感器）

· 北斗短報文（應急通信保障）

3. 平臺層（智慧中樞）

· 水利云平臺：分布式云架構（兼容公有云/私有云）

· 數據中臺：

· 整合水文、氣象、地理、工程、業務等多源數據

· 構建水利知識圖譜（如河流拓撲關系庫）

· AI中臺：

· 洪水預報模型（LSTM神經網絡）

· 水資源調度優化算法

· 衛星影像AI解譯（水土流失分析）

· 數字孿生引擎：

· 流域BIM+GIS三維可視化（動態模擬洪水演進）

4. 應用層（六大核心系統）

五、關鍵技術支撐

· 邊緣計算：閘站就地決策（毫秒級響應）

· 數字孿生流域：耦合氣象水文模型（SWMM+HEC-RAS）

· 區塊鏈：水權交易存證、監測數據防篡改

· 智能預警：多模態融合告警（短信/地圖彈窗/聲光聯動）

六、典型應用場景

場景1：城市內澇防控

· 通過路面積水傳感器+雷達降水預報，自動觸發泵站啟停和交通疏導提示

· 效果：預警響應時間縮短70%，內澇點減少40%

場景2：跨流域調水優化

· 結合水源地水質、沿途蒸發量、用戶需求預測，動態生成輸水方案

· 案例：某工程年節水超2000萬m3

場景3：農村供水智能管護

· NB-IoT水表+AI分析用水異常，自動派單維修

· 成效：運維成本下降35%，供水保障率達99%

七、安全體系

· 等保三級：數據傳輸加密（國密算法）

· 北斗授時：關鍵數據時間戳認證

· 冗余設計：重要節點雙機熱備+異地災備