小型水库雨水情监测及大坝安全监测解决方案 管理手段落后 • 水库管理方式传统，管理责任不明确 • 运行管理不规范，管理机构不健全、管理人员不 足 • 管理水平低，管理经费短缺导致维修养护不到位 • 安全鉴定不及时等 信息化基础薄弱 • 没有信息平台支撑 • 大部分小水库还没有雨量水位自动监测系 统 • 雨水情数据基本都是由人工报送 • 大坝安全监测较少 预报预警困难 状况、设施状况、来水情况，大坝变形情 况、渗漏情况等信息， 存在巨大的安全隐患和预警风险。 是党中央关于水库大坝安全管理重要指示的具体落实 习近平总书记多次作出重要指示批示，强调要坚持安全第一，加强隐患排查预警和消除，在“十四五”时期解决 防汛中的薄弱环节，确保现有水库安然无恙。 是提高本地区水库运行日常监管效率的重要手段 通过建设自动水雨情监测、大坝安全监测以及视频监视， 在“水利工程补短板、水利行业强监管”的水利改革发 展总基调的指导下，充分利用 4G/5G 、大数据、人工智能、 物联网等信息技术 ，在水库现有信息化建设基础上，建设、 完善水雨情、视频、大坝安全监测设施，建立、完善监测 平台， 并实现省 、 市、县各级监测平台的互联互通， 为 水 库管理人员提供水库安全监测信息，全面提升小型水 库信 息化管理水平， 为落实水库预报、预警、预演、预

智慧水利信息化解决方案 （防汛、水文、水库、大坝安全、灌区、供排水、流域、闸泵站、中小河流、水质监测等） 防汛减灾 汛情全面掌握： 全面实现气象、 水雨情、 工情、 工程安全、 视频等十余类汛情信息汇聚 ， 为指挥人员提供全面、 实时、 高效、 直观 的汛 情信息服务。 在线监测预警： 实现汛情 24 小时在线监测与预警 ，提升防汛人员应急响应能力 ，有效降低灾害风险。 灾情科学预测： 实现水库、 ，完善数据库备份管理。 水利信息化产品 - 数字灌区管理平 台 建设内容 水库大坝实时环境量监测 ，包 括水位、 雨量、 温度、 位移、 沉降、 渗流、 扬压力等数据。 大坝安全监测系统结合电子技 术、传感器技术、 通信技术等， 通过自动观测仪器和人工巡视 检查对大坝及其他水工建筑物 的主体结构、 地基基础、 两岸 边坡进行在线测量 边坡进行在线测量 ， 监测项 目 主要包括 ：变形监测、 渗 流监 测、应力应变监测及水 文气象 监测等 ， 为大坝安全 管理提供 全面、 可靠、 先进 的监测手段。 水利信息化产品 - 大坝安全监 测 方案介绍 水库大坝安全监测系统由水库智能感知、 物联网技术信 息网络通信（ RTU ） 、 云端智慧监控管理工作平台组 成。 水库在线监测具有自动采集、 分析和报告水库水位、

水利感知网 数 字 孪 生 平 台 数 字 孪 生 平 台 信息 基础 设施 信息 基础 设施 数字孪生流域 地形地貌 • 流域数字高程模型 • 土地利用类型 • 植被覆盖 溢洪道 大坝 渗压 泵站 设备 分洪区 蓄滞洪区 防洪工程 重点工程 区域影像 三维地貌 主要江河 水库湖泊 江河水系 • 主要江河 • 水库湖泊 水利工程 • 闸门、泵站、水 库、灌区、引调 分析等功能。 信息基础设施建设：信息网 水文监测系统（北斗 RDSS 短报文） 水利工程监测 - 大坝位移 5G 无人机无人船实时巡河 水利工程 AR/MR 远程管理 水利工程机械远程控制 基于 IPv6 的物联网 北斗卫星通信和定位、 5G 、 IPv6 等技术，助力水文监测、河湖监管、大坝位移监测，以及闸泵站等水利工程远程控制、防洪排涝 VR 指挥等业务应 用。 信息基础设施 数据底板 实时调度方案 水量调度预案 知识库 调度总结 模型库 日常管理 水量配置 水量调度 调度后评估 评 估 提 升 “2+N” 智能业务应用：水利工程建设管理 水利工程数字化 溢洪道 大坝 南丰进水口 XX 江流域 XX 水库 XX 省河流水系 启闭机 水闸 控制柜 L1 级 XX 省遥感影像 L2 级 XX 流域 L3 级重点水利工程 “2+N” 智能业务应用：水利工程运行管理

”在城乡一体水务领域 的 发展延伸 ，而城市水务工作中 “ 智慧水利 ”是 “智 慧水务”的重要组成部分。 智慧水务与智慧水利的区 别 智慧水利定义 ： 智慧 水务 水库 大坝 水务 部门 防洪 抗旱 河湖 长制 智慧 水利 图例： 管网 排水 供水 耗水 用水 污水 DMA …… 力争通过 2 年努力，建立起覆盖主要农作物、 工业产品和服务行业的用水定额体系，区域和 水利部将盯住除险加固、运行管理、监督检查三个重点。 • 2019 年将对新出现的病险水库安全鉴定结论进行抽查复核，完成中型以上病险淤 地坝除险加固 750 座。 • 实施加强小型水库大坝安全运行管理三年行动 ，坚决落实“三个责任人” ，努力 开创职责明确、机制完善、制度健全、管理规范、监督有效的新局面。还将开展 2018 年小型水库安全运行专项督查发现问题整改“回头看”，全年完成 广东三防指挥系统二期工程水情信息采集 系统 • 深圳市南山区水务三防综合业务及在线视 频监控工程 • 三亚市三防预警响应联动系统 应用平台 智能化监测 水位 降雨 管网 墒情 内涝 大坝 安全 对外门户 管理支撑平台 流程 引擎 方案架构

智慧抄表 IWG 网关 3G/4G FE 应用场景示例 2 ：智慧抄表 CLAA 智慧水利物联网云平台 大坝安全监测系统 水文雨情监控系统 用户 APP 土壤墒情监控系统 流量、压力、液位检测 IWG 网关 IWG 网关 IWG 网关 IWG 网关 水质检测 大坝安全监测 导轮式固定测斜 仪 孔隙水压计 表面位移传感器 温湿度传感器 雨量计 河道、水文雨情监控 土壤墒情监控

能源行业水电勘测 设计标准化技术委 员会水工设计分技 术委员会 水电水利规划设计总院、中国长江电力股份有限公司、河海大学、天津大学、 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院、国家能源局大坝安全监察 中心、国能大渡河流域水电开发有限公司、贵州乌江水电开发有限责任公司构 皮滩发电厂、国家电投集团广西长洲水电开发有限公司等 适用范围：适用于水电工程自然风险、内部风险、管理风险及其他风险的评估 能源行业水电勘测 设计标准化技术委 员会施工设计分技 术委员会 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司、水电水利规划设计总院等 使用范围：水电工程智慧工地的规划与应用。 主要技术内容：基本规定、大坝工程智慧工地、厂房工程智慧工地、输水工程 智慧工地、施工辅助工程智慧工地、智慧施工工厂、网络通讯、运维管理等。 / 178 能源 20250178 水电工程智能建 造验收规程 工程 建设 20250223 大坝安全监测数 据交换格式技术 规范 管理 2027 年 中国电力企业联合 会 电力行业大坝安全 监测标准化技术委 员会 中国三峡建工（集团）有限公司,YCED,雅砻江流域水电开发有限公司,国能大渡 河流域水电开发有限公司,长江水利委员会长江科学院,南京南瑞水利水电科技 有限公司,基康仪器股份有限公司 本文件适用于水电工程建设期和运行期的大坝安全监测数据交换。本文件规定

水位雨量站 1.1 梅溪湖西南侧 1 水位、雨量 一体化杆式 1.2 石塘水库大坝坝前 1 水位、雨量 一体化杆式 2 水位站 2.1 城市岛龙王港排口过河桥梁 1 水位 一体化杆式 2.2 橡胶坝龙王港排口过河桥梁 1 水位 一体化杆式 2.3 龙王港听雨路水闸上游 1 水位 一体化杆式 2.4 洪寺庵水库大坝坝前 1 水位 一体化杆式 4.1.3 设备配置 水情监测站设备配置见表 4 门监控站点和综合泵站、橡 胶坝泵站监控站点设置高清视频监控站，以实时观测排口、引水口与水泵、阀门等设 备的运行情况，便于设备与工况的安全管理。 3) 在洪寺庵水库、石塘水库大坝上游设置高清视频监控站，以实时观测大坝上 游水位、泄洪情况、坝体及两岸人员活动情况，利于防汛调度与安全管理，便于领导 检查、决策、处理坝区突发事件。 4.6.2 站点布设 本项目共布设高清视频监控站 22 个，均采用交流供电，与智慧水务中心构建光 听雨路补水管蝶阀附近 蝶阀工况与周边环境情况 一体化立杆 19 橡胶坝控制室 控制室内电气设备工况 室内墙装 20 综合泵站 控制室电气设备工况 室内墙装 21 洪寺庵水库坝上 大坝上游安全情况 一体化立杆 22 石塘水库坝上 大坝上游安全情况 一体化立杆 4.6.3 设备配置 高清视频监控站设备配置见表 4.6.3-1。 表 4.6.3-1 高清视频监控站设备配置表 序号 设备名称 单位 数量

水行业数据 模型库 地理信息数据库 水务数据库 管网数据库 智慧水务云平台 系统 智慧水务大数据中心 水商场管理 自然水源管理 饮用水源安全监管 中小河流水文监管 灌区节水改造 智慧大坝 水百科知识库 水宝管理 水管家管理 远程健康 管理云平台 网页 APP 微信公众平台 大屏 运营管理平台 营销管理 活动系统 商家管理 客户端 硬件设施（云计算

智能视频云服务 监 测分析及巡查养护管理服务，保障水库安全运行。 巡查巡检 养护管理合 工单管理 安全评估 问题跟踪 河长制信息 综合展示 时间管理 数据统计 水位雨量监测 大坝位移监测 上游来水预 报 泄洪调度 保障水库 安全运行 预警信息 考核评估 水库联合调度 智能全面感知 运维养护管理 水库监管“一” 日常办公 视频监控 水量分 析 建设内容：排水管网管理

的研究，GPT-4 的训练网络 功耗约为 21.5 MW；当扩展至 GPT-5（估计有 17.5 万亿参数、 100,000 GPU）时，网络功耗飙升至 122 MW——超过 10% 的胡佛 大坝发电量。可见，电交换网络的功耗随训练规模呈指数级上升[10]。 此外，大模型的训练周期长（如 GPT-4 需 90-100 天），GPU 持续高 负载运行，且当前利用率仅 32%-36%，故障率较高，进一步延长训