水利工程调度智慧化管理办法（2025修订）

水利工程调度智慧化管理办法（2025修订）第一章总则为深入贯彻落实国家数字化发展战略，全面提升水利工程管理的现代化水平，规范水利工程调度智慧化建设与运行管理，确保水工程安全运行、水资源高效利用与水生态环境可持续发展，特制定本办法。本办法适用于各级水行政主管部门及其所属的水利工程管理单位，涉及水库、水电站、泵站、水闸、引调水工程及灌区等各类水利工程的智慧化调度活动。水利工程调度智慧化管理应坚持“需求导向、应用至上、数字赋能、安全可控”的基本原则。以数字化、网络化、智能化为主线，以算据、算法、算力为核心，构建具有“四预”（预报、预警、预演、预案）功能的智慧水利体系。通过建设数字孪生流域与数字孪生工程，推动水利调度从经验型向数据驱动型、从被动响应向主动预警、从单一目标向多目标协同转变，实现水利工程调度的精准化、实时化与科学化。在智慧化调度管理中，应明确各级责任主体。省级水行政主管部门负责全省水利工程调度智慧化建设的顶层设计与行业指导；市、县级水行政主管部门负责本行政区域内相关工作的组织实施与监督；水利工程管理单位是智慧化调度运行的责任主体，负责具体系统的操作、维护与执行。所有参与智慧化建设与运行的单位及人员，应当严格遵守国家保密法规与网络安全管理规定，确保涉密数据与核心系统的安全。第二章智慧感知与监测体系建设水利工程调度智慧化的基础在于全面、精准、实时的感知监测。各管理单位应构建“空天地”一体化的全要素监测感知网，实现对水文气象、工程安全、水质水生态、运行状态等数据的自动采集与传输。水文气象监测应覆盖工程控制流域及受影响区域。在传统雨量站、水位站、水文站的基础上，应加大雷达测雨、卫星遥感、视频监控等技术的应用密度。重点区域应布设高精度的自动监测设备，实现对暴雨、洪水、墒情的分钟级捕捉。对于入库洪水、区间洪水及下游河道水位，应建立多源数据融合机制，提高监测数据的可靠性与时空分辨率。工程安全监测是实现智慧调度的底线保障。针对大坝、泄洪建筑物、闸门、泵站机组、堤防等关键部位，应安装变形、渗流、应力应变、振动、扬压力等自动化监测传感器。监测数据的采集频率应根据工程等级与运行工况动态调整，在汛期或高负荷运行期应实行高频次连续监测，确保及时发现工程安全隐患。运行状态监测需覆盖各类机电设备及金属结构。闸门开度、启闭机电流、泵站叶片角度、机组瓦温、油温、定子温度等运行参数应实时接入调度系统。对于重要的控制性工程，应引入设备健康诊断系统，利用物联网技术对设备全生命周期进行管理，预测设备故障风险，保障调度指令执行的硬件基础。感知数据的采集与传输必须满足时效性与准确性要求。关键监测站点应采用双路通信保障机制，主通信链路中断时自动切换至备用链路。数据传输协议应遵循统一的行业标准，确保数据能够实时汇聚至工程调度数据中心或上级水利云平台。同时，应建立数据质量控制体系，对异常数据进行自动识别、标记与修正，剔除由于设备故障或环境干扰产生的噪点，为智慧调度模型提供高质量的基础算据。第三章数据资源管理与应用数据资源是水利工程调度智慧化的核心资产。各管理单位应建立统一的数据资源管理体系，打破数据壁垒，实现多源异构数据的汇聚、治理、共享与服务。数据资源主要包括基础地理数据、水利业务数据、监测感知数据、经济社会数据及跨部门共享数据等。数据治理是提升数据质量的关键环节。应建立完善的数据标准规范，明确数据字典、元数据管理、数据采集传输、数据存储汇交等标准。对入库的数据进行清洗、校验、融合与标准化处理，形成统一时空基准的数据底板。重点解决水文资料长短系列衔接、不同坐标系转换、多源数据空间匹配等问题，构建覆盖历史、现状及未来的全周期数据链。数字孪生底板建设是数据可视化的载体。应依托高精度地形测绘、无人机倾斜摄影及三维激光扫描等技术，构建工程所在流域及水利工程的L1、L2、L3级数字孪生底板。L1级为地形级，涵盖流域自然地理面貌；L2级为工程级，精准还原水工建筑物结构与设备模型；L3级为细部级，体现设备内部构造与运行机理。底板数据应具备动态更新能力，与实体工程保持同步演变。数据共享与交换机制必须畅通高效。工程管理单位应主动与气象、自然资源、生态环境、交通、应急管理等相关部门建立数据共享接口，获取气象预报、地质灾害隐患点、污染源监测、交通路况等信息。同时，向上级水行政主管部门汇交工程运行与调度数据，接受流域管理机构的调度业务指导。数据共享应遵循“分级分类、按需共享”原则，涉及国家秘密的数据严禁违规传输，公开数据应脱敏处理后发布。数据分析与挖掘能力决定了智慧化调度的水平。利用大数据分析技术，对历史洪水调度过程、工程运行规律、水资源利用效率进行深度挖掘，提炼调度规则与知识图谱。通过建立水利工程调度知识库，将专家经验、调度规程、历史案例转化为计算机可识别的知识条目，为智能调度算法提供逻辑支撑。此外，应利用数据可视化技术，开发多维度的数据看板，直观展示雨情、水情、工情、险情及调度态势，支撑会商决策。第四章智慧调度模型与算法智慧调度模型是实现水利工程科学调度的“大脑”。各管理单位应结合工程特点与调度需求，构建专业级、智能化的调度模型体系，包括水文模型、水力学模型、工程调度模型、水资源配置模型及多目标决策模型等。水文气象预报模型应向耦合化、精细化发展。采用气象-水文耦合预报模式，接入数值天气预报模式产品，延长洪水预报预见期，提高预报精度。针对中小流域，应构建分布式水文模型，充分考虑下垫面变化对产汇流的影响；对于平原河网区，应采用水动力水文耦合模型，精准模拟洪水演进过程。预报模型应具备自我学习与参数实时校正功能，利用实时监测数据不断优化预报结果，实现滚动预报。工程调度模型需模拟不同调度方式下的水流运动与工程响应。对于水库群，应构建梯级水库联合调度模型，统筹考虑防洪库容容错、蓄能补偿与水资源优化配置；对于水闸枢纽，应建立一维或二维水动力模型，模拟闸门不同开度组合下的水位流量关系及淹没范围。模型应能够响应自动控制指令，快速计算调度方案实施后的预期效果，为调度决策提供量化依据。多目标优化算法是解决复杂调度矛盾的核心工具。针对防洪、供水、发电、生态、航运等多目标需求，采用遗传算法、粒子群算法、深度强化学习等人工智能技术，构建多目标优化求解引擎。算法应在满足工程安全约束的前提下，通过海量方案比选，寻求综合效益最大化的调度策略。例如，在汛期，通过精准预泄腾库，兼顾防洪安全与水资源蓄存；在枯水期，通过精准补水，保障生态流量与供水需求。数字孪生仿真平台是模型运行的载体。基于数字孪生底板与专业模型引擎，构建全要素、全过程的虚拟仿真环境。在该环境中，可以对预报的水情进行预演，直观展示洪水淹没过程、工程运行状态及可能造成的损失。通过历史情景复盘与未来情景模拟，不断验证调度方案的合理性，修正调度模型参数，提升模型的可靠性与适应性。仿真平台应具备高性能计算能力，支持大规模场景的快速渲染与实时交互。第五章调度业务“四预”功能建设水利工程调度必须强化“预报、预警、预演、预案”功能的业务闭环，以防御超标准洪水与突发水事件为重点，构建全流程智慧化防线。预报功能应实现从气象到水文、从流域到工程的全程覆盖。建立短临、短期、中期、延伸期相结合的预报体系。短临预报重点关注暴雨落区与强度，为山洪灾害防御提供预警；短期预报聚焦洪水峰、量、型，为工程调度提供直接依据；中长期预报侧重水资源的丰枯趋势，为水资源优化配置提供指导。预报结果应以概率形式给出，评估预报的不确定性范围，为风险决策提供参考。预警功能应实现分级分类、精准推送。根据预报结果，结合工程特征水位与防御能力，设定动态的预警阈值与指标体系。预警级别一般划分为蓝色、黄色、橙色、红色四级，对应不同的响应行动。预警信息发布应利用短信、广播、新媒体、大喇叭等多种渠道，确保直达一线责任人与社会公众。预警信息应包含预警级别、起始时间、可能影响范围、防御指引及避险措施等要素，变“发警报”为“发指令”。预演功能是基于数字孪生环境的实战推演。在预报洪水来临前，利用仿真模型对不同的调度方案进行推演，模拟工程泄流、河道水位演进、区域淹没状况及工程自身安全状态。通过预演，对比不同调度方案的后果，识别潜在风险点，优选最佳调度策略。预演过程应可视化展示，支持多视角切换与关键指标实时标注，使会商决策人员能够直观理解方案的优劣。预案功能是智慧调度的最终落脚点。基于预报、预警、预演成果，动态生成或更新调度方案。智慧化系统应具备预案数字化管理功能，将纸质预案转化为结构化的数字预案，明确在不同水情工况下的启动条件、调度规则、操作流程与责任分工。在紧急情况下，系统能够自动匹配最优预案，辅助生成调度指令单，经确认后下闸执行。同时，建立预案库，对历次调度过程进行后评估，不断修正完善预案内容，形成良性循环。第六章智慧调度运行与控制水利工程调度运行应从传统的“人工决策、电话传达、现地操作”模式向“远程监控、智能决策、集中控制、联动响应”模式转变。调度指令生成与下达流程需规范高效。智慧调度系统应根据实时水情与预测预报，自动生成调度建议方案，经值班调度员初步复核后，提交会商决策。对于常规调度，如正常的水位控制、灌溉供水等，在设定安全阈值内，可由系统实行闭环自动控制或程序化控制；对于重大防洪调度、应急水量调度等，必须经过集体会商，由具有调度权限的负责人签发后执行。调度指令下发应通过专网加密传输，现地控制系统接收指令后应进行回执确认，确保指令准确送达。集中控制与现地值守需有机结合。积极推进水利工程“少人值守”或“无人值守、远程集控”模式。在满足安全防护的前提下，对重要的控制性水闸、泵站实行远程集中控制。现地值守人员主要负责设备日常巡检、维护保养与应急处置，不再承担日常的频繁启闭操作。远程集控中心应具备视频联动功能，操作设备时自动弹出现地视频画面，辅助监视设备运行状态。多工程联合调度是提升流域整体效益的关键。对于流域上下游、干支流、左右岸的水库群、水闸群，应建立统一的联合调度机制。依托智慧水利平台，实现各工程调度信息的实时共享与业务协同。在遭遇洪水时，实施梯级水库削峰错峰调度，避免洪水叠加；在枯水期，实施水资源统一调度，保障生态基流与生活生产用水。跨行政区域的工程调度，应由共同的上级主管部门或流域管理机构统一协调指挥。生态流量调度与智慧管控需常态化落实。将生态流量保障纳入水利工程日常调度目标。智慧调度系统应实时监测河流生态流量达标情况，当流量低于管控目标时，自动发出预警并建议加大泄放。通过建立生态调度模型，模拟鱼类产卵、植被生长等生态需水过程，实施生态脉冲调度，修复河流生态环境。对于有重要生态保护对象的工程，应制定专门的生态调度规程，实现水利枢纽的绿色运行。第七章网络安全与运维保障智慧化调度系统的安全稳定运行至关重要，必须建立健全网络安全防护体系与运行维护保障机制。网络安全应遵循“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”的原则。按照国家网络安全等级保护制度要求，对智慧调度系统进行定级备案与测评整改。划分控制区、非控制区、管理信息区等安全分区，各区之间部署物理隔离或逻辑隔离装置。部署防火墙、入侵检测、病毒防护、安全审计等安全设备，构建纵深防御体系。加强工业控制系统（ICS）安全防护，严格管控移动介质接入，封闭不必要的网络端口，防止恶意代码入侵与网络攻击。数据安全与备份容灾不可忽视。建立数据备份制度，实行本地备份与异地灾备相结合，核心数据应实施实时备份与定期全量备份。加强对敏感数据的加密存储与传输，严格用户权限管理，实行最小授权原则，防止数据泄露、篡改与丢失。定期开展数据恢复演练，验证备份数据的可用性与完整性，确保在极端情况下能够快速恢复业务运行。运行维护应采用全生命周期管理模式。建立专业的运维团队，负责系统软硬件的日常巡检、故障排查、版本升级与扩容改造。利用IT运维管理工具，实现对服务器、存储、网络、数据库及中间件的实时监控，自动报警并记录运维日志。制定详细的应急预案，针对系统瘫痪、网络中断、数据丢失等突发事件，定期开展应急演练，提高快速响应与恢复能力。人才队伍建设是智慧化发展的支撑。加大对既懂水利工程专业知识又掌握信息技术的复合型人才的培养与引进力度。定期开展智慧调度系统操作培训、网络安全培训与业务竞赛，提高调度人员的实操技能与数字素养。建立激励机制，鼓励技术人员参与智慧水利技术创新与应用研究，保持调度管理团队的技术先进性与活力。第八章监督考核与法律责任建立健全水利工程调度智慧化管理的监督考核机制，确保各项规定落到实处。监督检查应常态化、制度化。上级水行政主管部门应定期对下级单位及工程管理单位的智慧化建设进度、系统运行状况、数据共享情况、调度指令执行情况等进行监督检查。检查可采取线上巡查、现场抽查、数据核查等方式，重点核查系统数据的真实性、完整性与时效性。对于发现的问题，应下发整改通知书，限期整改并跟踪督办。绩效考核指标应量化可操作。将智慧化调度管理水平纳入水利工程管理单位年度考核与工程运行管理考核体系。考核指标包括自动化监测覆盖率、数据传输通畅率、预报准确率、调度方案合规率、网络安全事件发生数等。对于考核优秀的单位给予表彰奖励，并在项目资金安排上予以倾斜；对于考核不合格的单位，予以通报批评，并约谈相关负责人。法律责任必须明确。对于违反本办法规定，有下列情形之一的，由上级主管部门责令限期改正；情节严重的，对负有责任的主管人员和其他直接责任人员依法给予处分；构成犯罪的，依法追究刑事责任：（一）未经批准擅自中止智慧调度系统运行，导致调度失灵的；（二）伪造、篡改监测数据或调度记录，隐瞒真实情况的；（三）未落实网络安全防护措施，导致发生重大网络安全事故或数据泄露的；（四）无正当理由拒不执行上级调度指令或违规操作造成工程险情或损失的；（五）在智慧化建设项目中弄虚作假、骗取资金的。任何单位和个人有权对水利工程调度智慧化管理工作中的违法行为进行举报。受理部门应及时调查处理，并为举报人保密。第九章附则本办法中相关术语定义如下：水利工程调度智慧化：是指利用物联网、大数据、人工智能、数字孪生等信息技术，实现水利工程数据采集、传输、处理、分析、决策、执行全过程的智能化。数字孪生工程：是指物理水利工程在虚拟空间的实时映射，通过数据与模型融合，实现对工程物理实体的全要素、全生命周期仿真与管控。“四预”：指预报、预警、预演、预案。各省级水行政主管部门可根据本办法，结合本地区实际情况，制定具体的实施细则或补充规定。实施细则应报上一级水行政主管部门备案。本办法自发布之日起施行。原有