智能大坝本质特征及功能目标研究

智能大坝本质特征及功能目标研究

Study on essential characteristics and functional objectives of intelligent dams

周秋景，赵运天，聂鼎，柴福鑫

（中国水利水电科学研究院 流域水循环与水安全全国重点实验室，100038，北京）

摘要：智能大坝是坝工技术发展的必然趋势和要求。目前，智能大坝建设开展了初步工程实践，形成创新性理念，但尚未建立完整统一的理论体系。为有效推进智能大坝建设，促进工程安全管理和效益发挥水平提高，需要明确智能大坝的定位并深化其科学认知。从智能大坝的宗旨目标是实现高质量发展和高水平安全的良性互动、功能作用是预测预判、实施途径是数字孪生技术等3个方面深入探讨智能大坝本质特征；从大坝运维智能化、水库调度智能化、工程管理智能化3个方面明确了智能大坝的主要功能目标；从信息透彻感知、数据传输治理、智能分析诊断、动态决策防控、工程协同运行、系统迭代优化等6个方面阐述了智能大坝运行机制，深化了对智能大坝的科学认知，完善了智能大坝理论体系，为智能大坝的理论研究和实践应用提供有益参考，为推动水利高质量发展贡献力量。

关键词：智能大坝；本质特征；功能目标；运行机制；实施途径

作者简介：周秋景，水电中心主任、结构材料所所长，正高级工程师，主要从事水工结构技术研究工作。

DOI：10.3969/j.issn.1000-1123.2025.16.009

引言

中国是大坝建设大国，在工程建设和运行管理上总体处于引领地位。在全球气候变化不断加剧、能源绿色低碳发展水平不断提升的背景下，大坝工程作为国家水网基础设施的重要结点，在保障防洪安全、供水安全、粮食安全、生态安全、能源安全上将发挥越来越重要的作用，传统运维管理模式难以适应该要求，亟须创新突破，实现更安全运行、更精准调度、更高效管理。习近平总书记指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。因此，迫切需要新一代人工智能等重大创新技术添薪续力，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，为高质量发展提供新动能。我国高度重视大坝工程的数字化、网络化、智能化建设，将智能化技术应用于设计、施工、运维各个阶段，打造数智设计、智能建造、智慧运维体系。在国际大坝委员会第28届大会“数智赋能水库大坝建设和运维”中国专场研讨会上，水利部部长李国英提出构建智能大坝是应对风险挑战、把握时代之变、塑造发展动能的关键之举，应以智能大坝为引领，推动大坝建设和运维高质量发展。本文旨在深入探讨智能大坝的主要特征，深刻剖析功能目标，厘清运行机制，为智能大坝的理论研究和实践应用提供有益参考，为推动水利高质量发展贡献力量。

智能大坝本质特征

智能是指学习及解释、解决现实问题的能力，是人类长期以来渴望采用机器等延伸、替代人类体力和脑力劳动的手段。智能可以分为具身智能和体外智能，体外智能即人类释放自身智能到体外成为离身智能，也就是通常的人工智能。智能大坝是大坝工程和人工智能的结合体，其以物理大坝为基础，赋予感知、诊断、决策、控制等智能化能力，实现高水平安全、高质量运行和可持续发展的目标。智能大坝本质特征可以从宗旨目标、功能作用、实施途径3个方面来理解。

1.智能大坝宗旨目标是实现高质量发展和高水平安全良性互动

智能大坝作为一种新型基础设施，其目标是实现安全、效益与可持续性的协同升级，实现高质量发展和高水平安全良性互动，是对传统大坝运行模式的超越和创新。智能大坝基于“天空地水工”一体化感知体系，全覆盖、全要素、全天候、全周期感知大坝和环境信息；采用“数据+知识”双驱动的智能化分析技术，全面、实时、准确地分析诊断大坝和环境的安全性、稳定性、可靠性、联动性，对风险及态势进行精准识别、预警、处置；借助“正向—逆向—正向”的动态推演机制，统筹大坝工程安全和调度需求，智能化调整运行策略方式，为实现防洪、供水、灌溉、发电、航运等效益的“帕累托最优”提供精准支持。

大渡河梯级电站群安全高效运行面临坝高库大、坝型和机组多样、水情气象复杂、库岸地灾频发等挑战。通过探索大数据、物联网和人工智能技术与流域水电运行的深度融合，在已建流域电站监测设施基础上，自主研发智能巡检机器人、智能安全帽、三维变形智能测站、智能微芯传感装备等成套智能感知设备，实现了水库大坝运行数据的智能采集与多源异构融合，构建了流域气象水情、水调电调、结构和设备安全等多目标集成的大渡河流域大数据预测预警运行模型，建成了智慧化运行电站群，实现了安全和效益的良性互动。利用基于自学习模式的流域气象水文耦合径流概率预报模型，显著提升了流域雨量预报精度，有效预见期延长3天；利用梯级水库群水调电调智能一键调技术，实现大渡河梯级8站9库泄洪闸门群智能联合调控及多电站多机组智能协同一键调，洪水调度响应能力由小时级提升为分钟级，泄洪闸门操作次数由1.6万次/年减少到0.7万次/年，实现分钟级防洪响应及毫秒级负荷分配，保证水库群联合调度安全运行；构建了电站漏水、漏油等12类典型设备缺陷和违规操作、跌倒检测等7类人员不安全行为模式识别知识库，通过自学习10万多个训练和测试视频集，提升模型验证及模式识别能力，实现了电站设备缺陷识别率由80%提升至94%，人工巡检工作量下降90%，以及应急抢险、危险场所隐患排查等特殊条件下的人工替代；采用以健康度曲线偏差为判据的设备健康趋势预警方法，实现了设备故障早期预警，等效可利用系数达到99.3%，提前24小时预警龚嘴水电站7号机导叶裂纹。

2.智能大坝功能作用是预测预判

智能大坝要实现高质量发展和高水平安全的良性互动，需要具备性态预报、风险预警、安全预演、措施预案“四预”功能，其核心是预测预判。预报是基础，通过监测感知数据和分析诊断技术，对影响大坝安全和效益发挥的各方面要素变化进行短期预报、中期预测、长期展望，实现延长预见期和提高预报精准度的有效统一；预警是前哨，依托物联网感知网络和智能预报模型，科学设定多级风险阈值，实现风险态势的动态评估，编制并即时推送预警信息至一线管理人员或馈控终端；预演是关键，基于历史数据、实时监测信息和多种预设情景，正向模拟、逆向推演风险态势，预演大坝安全风险隐患处置过程和大坝调度运行过程，评估预演结果，分析潜在隐患，提出兴利调度目标，验证预案可行性；预案是目的，基于预演推演结果，智能生成针对设备故障、超标洪水、溃坝等不同场景的应急预案，以及供水、发电、航运、生态和环境等兴利方案，动态调整响应阈值、目标和处置流程，持续验证预案可行性并进行迭代优化，实现大坝安全、高效、生态运行和动态改进。

大汶河是黄河下游最大的一条支流，建有大中型水库23座，洪水多发，防洪调度复杂。通过建设一套全极化多普勒X波段测雨雷达，采用基于谱分解变分光流临近预报方法实现了局部强降雨等突发性暴雨洪水灾害5min频次、0.1km分辨率、半径120km实时监测，与共享的气象卫星数据构成“第一道防线”，实现了“空中雨”的监测预报；全流域建有1014个雨量站，实现了每10min自动监测推送，精准捕捉流域暴雨时空分布和面平均降雨量，及时推算产汇流及洪水过程，进行水库实时降水预报，对洪水过程和趋势进行延伸推演，形成了“第二道防线”；流域内建有50个河道测站，实现每小时信息更新和共享，建设了74座非接触式视频测流设备，覆盖了流域内23座大中型重点水库，形成“第三道防线”。基于雨水情监测预报“三道防线”监测数据，大汶河流域降雨临近预报预见期延长了1～3h，洪水预警预见期由原来的24h延长到3d以上。流域内23座大中型水库实现了“四预”功能，在2023年汛期和2024年汛期，准确预报预演了4次洪水过程，为流域大坝工程安全和洪水精准调度提供了基本保障。

3.智能大坝实施途径是数字孪生技术

智能大坝通过数字孪生技术，耦合物理大坝和数字大坝，构建同步仿真运行平台，虚实交互，耦合优化，实现预测预判功能，以及高质量发展、高水平安全的目标。感知是基础，通过自诊断技术和外监测技术，全面获取大坝位移变形、渗流渗压、应力应变、温控参数等数据；通过气象卫星和测雨雷达网、雨量站网、水文站网“三道防线”耦合贯通的现代化雨水情监测预报体系，以及新一代信息技术构建的“天空地水工”一体化监测感知体系，实时获取大坝上下游水文气象、地貌、人类活动等数据，为大坝运行调度提供情报支持。模型是关键，通过构建基于机理揭示和规律把握、基于数理统计和数据挖掘技术的数学模型，集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型、智能分析模型、仿真可视化模型，结合涵盖法律法规、标准规范、方案预案、调度规则、历史案例等内容的知识库，实现变化环境下水库大坝运行管理的高保真模拟。平台是核心，平台定义智能大坝，是管理的大脑中枢，承接着感知数据、模型体系与大坝应用的深度融合，通过实时汇聚“天空地水工”监测数据，开展多尺度专业模型运算，同步衔接运维、调度应用功能，实现数据流转、模型协同与应用响应的无缝对接。

当前三峡、小浪底、大藤峡、万家寨、乌东德、白鹤滩等已开展数字孪生大坝工程建设，进行了智能大坝的初步实践。数字孪生小浪底以BIM+GIS技术为基础，构建全要素数据底板，以水利专业模型库和人工智能模型库为支撑，建成赋能N项智能应用的数字孪生平台，实现对防洪调度、工程安全、库区管理、发电运行等核心重点业务的“四预”能力赋能，实现设备智能化、业务精细化、决策精准化的多重增效。2024年“七下八上”防汛关键期，受降雨影响，黄河中下游、渭河共形成3次洪水过程，数字孪生小浪底有效支撑了小浪底及西霞院水库3次调水调沙过程，并支撑了其9月5日—21日与黄河中上游重点水库联合实施的排沙调度。除此以外，在枢纽防洪、调水调沙运用等水库高水位或水位快速下降期间，数字孪生小浪底调用防汛调度、大坝安全等模型滚动推演计算，形成未来3d预报成果，有效支撑工程安全分析研判和会商决策。乌东德、白鹤滩数字孪生工程聚焦大坝结构性态和安全，基于BIM和CAE技术，以及施工信息、监测信息，采用机理模型、智能模型，建成结构性态数字孪生大坝，实现施工、蓄水、初期运行全过程的“四预”应用，支撑了工程高质量建设和安全蓄水运行。

智能大坝功能目标

大坝具有挡水、泄水、输水、过坝等功能，支撑实现防洪、供水、发电、航运、生态等目标。智能大坝作为融合智能技术和大坝工程的新型设施，在既有功能和目标的基础上，被赋予了新的功能目标，即大坝运维智能化、水库调度智能化、工程管理智能化。

1.大坝运维智能化

智能大坝从大坝本体及附属设施状态实时精准监控、隐患智能分析诊断、设备故障预测性维护、修复处置智能化等方面实现大坝运行维护智能化的功能目标。通过构建覆盖大坝本体建筑物及其附属设施的多源感知网络与智能化管理平台，实现结构性态的实时、精准、全域监控，涵盖位移变形、渗流渗压、应力应变以及水位、温度、振动等关键指标。依托人工智能等技术，对采集信息进行异常模式识别与智能诊断，及时发现潜在结构隐患和运行风险。白鹤滩水电站大坝布设了1万多支传感器，用于感知和监控大坝外部变形和内部应力应变、渗流等情况，可精准感知毫米级变形，通过智能诊断，将结果推送至现场管理人员，通过及时采取适当措施，保证异常情况能在第一时间得到妥善处理。设备层面，引入预测性维护策略，通过历史运行数据与预测模型，对大坝关键机电设备健康状态进行趋势分析和寿命评估，实现多工况下故障提前预判与维护计划优化。大藤峡水利枢纽依托仿真预测技术，对船闸、机组、大坝结构等进行一体化管理，并实现AI预测水位及对应水位下设备健康诊断，2024年汛期在顺利应对近15年来最大洪水的同时保障了船闸通航。

2.水库调度智能化

智能大坝通过对水文气象、流域数据和运行状态的实时监控与分析，动态预测并协调优化各项功能，有效提升水资源的利用效率，充分发挥水资源的综合效益，同时精准防控风险，确保水库运行的安全性与稳定性。调度智能化在梯级电站中开展了有益尝试。金沙江下游溪洛渡、向家坝、三峡、葛洲坝等多个梯级水库联合调节库容达295.9亿m³，防洪库容约277亿m³，是长江上游流域治理的核心枢纽。在流域雨水情监测设施基础上，结合长周期（7d以上）水文预报与高精度（预报合格率超98%）短期预测，支撑流域梯级水库联合智能调度，2020年顺利应对7.5万m³/s洪峰，避免了中下游荆江分洪区人口转移与淹没受灾。大渡河中游长河坝、黄金坪、泸定等多个梯级水电站实现流域级精细化调度管理，实现多工程单元一键调，满足站间—站内负荷分配和决策一体化目标。2022年6月，在流域极端干旱天气下，面对龙头水库瀑布沟水电站水位控制，以及深溪沟、枕头坝水电站出库流量限制等多重约束，推荐方案将闸门操作、机组启停次数分别有效减少56%和29%，在保障流域安全、提高经济效益的同时，减轻了调度人员的工作压力，提高了调度决策科学化水平。

3.工程管理智能化

除运维智能化和调度智能化以外，智能大坝通过智能巡查、视频监控、AI识别、智能警报、自动化处置等技术，实现库区、坝区的日常管理智能化，确保工程、设施及人员的安全。如三峡大坝构建了坝区监控系统，包括视频监控、入侵报警等，能够实时监测坝区情况，一旦发现异常，立即触发报警机制，并及时进行处置。小浪底水库引入了无人机智能巡检系统，配备高清摄像头和传感器，进行大坝和库区的自动化巡检，对坝体、排水设施、堤坝等关键部位进行实时监控，及时发现可能存在的异常情况。工程管理智能化可以有效提高管理效率，增强大坝应对复杂条件的能力，确保大坝的长期安全稳定运行。

智能大坝运行机制

智能大坝有效运行并发挥作用依赖于科学合理的运行机制，该机制可以理解为信息透彻感知—数据传输治理—智能分析诊断—动态决策防控—工程协同运行—系统迭代优化的闭环流程，支撑功能发挥，实现宗旨目标。

1.信息透彻感知

通过构建“天空地水工”一体化监测感知体系，实现对智能大坝工程本体、环境要素及运行状态的实时、全面感知；通过监测设施设备的智能化应用，实现信息数据的初步处理和筛选，确保可靠性；通过统一数据标准，实现感知数据的标准化和规范化，确保不同种类数据能够兼容和互通；通过监测仪器的自诊断和溯源能力，自动判断传感器的工作状态和数据质量，保障感知数据的准确性。

2.数据传输治理

高效可靠的数据传输与标准化治理是保障智能分析诊断准确性的前提。通过采用有线、无线等高速数据传输网络，实现信息数据的实时、稳定传输；通过数据清洗和预处理，实现噪声、异常状况的自动识别和处理，保证数据质量；通过数据融合技术，整合来自不同传感器、不同系统的多源数据，实现信息的互补和增强；通过构建具有大存储、强计算、富冗余、高备灾能力的数据中心，支撑实现数据的高效安全存储、处理和分析。

3.智能分析诊断

通过物理模型、统计模型和智能模型的建设和融合，支撑大坝工程安全和管理的相关场景分析诊断，并保障结果的准确可靠性。基于信息数据和分析模型，对大坝工作性态进行分析，结合科学的评价指标体系，对大坝的安全状况进行诊断。及时发现大坝及设备设施运行中的异常情况，准确判断位置和原因，实现风险隐患的精准识别和定位。基于时间序列、机器学习等方法，预测水库洪水、大坝变形、渗流等变化趋势，结合多级预警指标，根据严重程度发出不同级别的预警信号，提醒管理人员及时采取措施。

4.动态决策防控

建立自适应智能化控制机制，根据大坝运行状态和外部环境变化，自动调整控制参数和控制策略，实现对大坝的精准控制。建立多目标优化模型，综合考虑防洪、供水、发电、生态等多目标，基于运筹学等，制定最优的调度方案。集成应急预案、资源信息、模拟模型等，建立应急决策支持系统，对突发事件的影响进行快速评估，提供应急处置方案并制定相应的应对措施。建立控制效果评价指标和评价方法，客观评估控制策略的实施效果，并根据评价结果自动调整控制参数和控制策略，实现控制的持续优化。

5.工程协同运行

智能大坝通过建立统一的数据标准、接口规范、业务流程，有机集成监测系统、分析系统、控制系统等，形成无缝对接和协同工作的馈控平台，实现信息共享和业务协同。基于约束条件和功能目标，采用智能化优化和防控策略，寻求工程安全条件下的综合效益最大化，实现多目标协同。通过建立水利、电力、交通、航运、生态、气象、安全等部门协同机制，实现信息共享、工作协同和决策协调。

6.系统迭代优化

智能大坝建设是一项长期工程，通过工程感知系统升级、算法模型迭代研发、决策控制策略提升、管理机制优化等，持续提升智能化程度，形成系统建设、工程应用、迭代升级的迭代优化模式，推动功能进步。

结语

推进智能大坝建设是进一步提升安全保障能力、效益发挥能力、运行管理能力，催生水利新质生产力和引领坝工技术发展的重要举措。目前，智能大坝开展了初步的工程实践，形成了创新性理念，但尚未形成完整统一的理论体系。基于此，本文从宗旨目标、功能作用、实施路径三方面研究探讨了智能大坝的本质特征，提出了运维智能化、调度智能化、管理智能化的功能目标，建构了适应于功能特征的智能大坝透彻感知、智能分析、自主馈控运行模式，深化了智能大坝科学认知，完善了智能大坝理论体系，为智能大坝的建设提供了理论依据和参考。后续将结合具体大坝工程，深入研究不同应用场景下的目标要求和运行模式，加快推进智能大坝建设落地实施。

Abstract: Intelligent dams are an inevitable trend and requirement in the technical development of dam engineering. At present, preliminary engineering practices have been carried out in the construction of intelligent dams, forming innovative concepts, but a complete and unified theoretical system has not yet been established. To effectively promote the construction of intelligent dams and improve the level of engineering safety management and benefit exertion, it is necessary to clarify the positioning of intelligent dams and deepen their scientific cognition. This paper deeply discusses the essential characteristics of intelligent dams from three aspects: the purpose and goal of intelligent dams is to realize the positive interaction between high-quality development and high-level safety; their functional role is prediction and pre-judgment; and their implementation approach is digital twin technology. It clarifies the main functional objectives of intelligent dams from three aspects: intelligent operation and maintenance of dams, intelligent reservoir dispatching, and intelligent engineering management. It expounds the operation mechanism of intelligent dams from six aspects: thorough information perception, data transmission and governance, intelligent analysis and diagnosis, dynamic decision-making and prevention, engineering collaborative operation, and system iterative optimization. This deepens the scientific cognition of intelligent dams, improves the theoretical system of intelligent dams, provides useful references for the theoretical research and practical application of intelligent dams, and contributes to promoting high-quality development of water conservancy.

Keywordsintelligent dam; essential characteristic; functional objective; operation mechanism; implementation approach

本文引用格式：

周秋景，赵运天，聂鼎，等.智能大坝本质特征及功能目标研究[J].中国水利，2025（16）：53-57.

封面供图安徽省佛子岭水库管理处

责编董林玥

校对杨文杰

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