广东省小水电生态流量监管平台的设计与实现.pdf
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1、第4期2023年8 月D0I:10.19364/j.1674-9405.2023.04.016广东省小水电生态流量监管平台的设计与实现水利信息化Water Resources InformatizationNO.4Aug.2023杨志潮,刘智,蔡嘉伟(广东省水利水电科学研究院,广东广州510 6 35)摘要:为提高生态流量监管能力,推进小水电的绿色发展,针对小水电生态流量监管智能化、信息化不足等问题,围绕生态流量监管的关键环节及业务管理需求,提出感知层、网络传输层、数据存储层、支撑服务层和应用层的5层总体架构设计。基于物联网、人工智能及大数据技术,重点从组网方式和接入协议阐述物联网的接入架构,
2、使用深度学习实现视频图像智能分析并进行下泄流量监测,使用大数据技术建立模型进行预警、预测。应用微服务架构、云服务、WebGIS等信息技术,构建具有生态流量监测、设备管理、地图控制、预警管理及数据可视化等功能的小水电生态流量监管平台,可有效监管小水电泄流行为特征,为流域、水系提供生态流量保障。关键词:生态流量监管;监管平台;小水电;物联网;微服务;信息化平台中图分类号:TV742;X 8 350引言广东省是小水电大省,截至2 0 18 年底,全省已建成小水电97 8 9座,占全国农村小水电总数的2 0.6%,总装机容量为7 6 0.2 5万kW,占全国农村小水电装机容量的9.6%。但水能资源开发
3、利用程度的提高,加剧了部分河流减水脱流和对水环境的负面影响。为保障河湖生态用水,推进小水电绿色发展,维护河流健康生命,水利部要求各省加强小水电生态流量监督管理,并编制了小水电生态流量监管平台技术指导,要求各省结合本地实际贯彻执行。受全国信息化环境的影响,已有部分水电站引入新技术进行自动化改造,但大部分水电站,特别是规模较小的水电站,信息化建设仍很薄弱,存在监管力度不到位的情况,已不能满足智能监管的需求,监督管理存在脱节情况,急需一个综合的监管业务平台提升管理效率。本研究根据水利部智慧水利和小水电生态流量监管平台技术等指导意见,以及广东省数字政府和智慧水利的理念,突出“强监管”的目标,依托物联网
4、、云服务等信息技术,对具备条件的小水电进行智能化、数字化提升改造,建设智能型小水电生态流量监管平台(以下简称生态流量监管平台)2 。收稿日期:2 0 2 2-0 7-0 1基金项目:广东省重点领域研发计划项目(2 0 2 0 B0101130001);广东省水利科技创新项目(2 0 2 0-15)作者简介:杨志潮(1994一),男,广东广州人,助理工程师,从事水利信息化研究工作。E-mail:52 97 0 2 90 6 q q.c o m文献标识码:A文章编号:16 7 4-940 5(2 0 2 3)0 4-0 0 8 8-0 51需求分析1.1数据需求生态流量监管平台需完成广东省所有小水
5、电的数据核查,汇集广东省9 7 0 0 多座小水电基础、生态流量监测、运行管理业务等数据,构建全省统一的小水电数据库,实现全省小水电生态监管数据的接入。1.2功能需求生态流量监管平台需根据小水电核定生态流量、集雨面积、降雨量,积累和分析相关水文数据,测算小水电来水情况,达到对下泄生态流量智能分析和判断的目的。生态流量监管平台需实现以下3种功能:1)生态流量在线监测。通过生态流量监控、监测感知系统采集数据,实现对全省小水电的生态流量在线监测,主要包括实时和视频/图像2 种监测类型,可实时查看生态流量下泄情况。2)生态流量分析预判。根据小水电生态流量相关规定标准,判断数据的合理性。对监测数据缺失或
6、不符合规定的情况,推送相应提醒信息至小水电及上级主管部门的相关负责人,提醒及时采取应对措施。对采用生态流量实时监测模式的小水电,将实时监测数据与实际核定值进行比对,并采用视频/图像监测,第4期应用智能视频分析服务,确定是否满足生态流量泄放要求 317 2 3)生态流量智能预警。将核定生态流量值与在线监测获取的实际下泄流量之间的差值作为判断依据,做出智能判断并警示,向相关用户推送站内消息,用户可根据生态流量监管平台采集的数据、图像抓拍、实时视频或视频录像获取研判结果,并提醒小水电业主和相关管理部门及时处理和处置。2建设目标生态监管平台主要建设目标如下:围绕生态流量监管的关键环节及小水电自身的管理
7、需求,按照模块化、通用化、可拓展的原则,融合物联网、人工智能、大数据、云计算、地理信息等新技术和新理念,通过全面感知、资源整合、优化配置,加强融合、深化共享,建设智能的小水电生态流量监管平台;提高广东省小水电的管理、监督和服务水平,全面支撑小水电生态流量核定、泄放监管和监督检查等工作的高效开展,为流域、水系提供生态流量保障。杨志潮等:广东省小水电生态流量监管平台的设计与实现平台架构与实现3.1总体架构根据生态流量监管平台的需求和建设目标,提出感知层、网络传输层、数据存储层、支撑服务层和应用层的5层总体架构的设计,总体架构如图1所示。各层介绍如下:1)感知层。使用视频摄像头、实时流量计及移动端等
8、设备,依据小水电的实际情况,建设符合通信要求的物联网感知层。对于无网络的小水电,电站管理人员使用移动App记录数据。在最底层进行数据采集后,通过数据接收、解析及转发模块,对数据进行标准化处理并交给网络传输层。2)网络传输层。基于各种网络传输手段,为数据的传输提供保障。网络传输层主要为用于视频数据传输的视频专网、政务专网、无线网络,如ZigBee,W LA N,4G,5G 等。对暂不具备公共通信条件的小水电,通过光纤转发、多频段无线数传等传输方式,应用合适的自组网方案,实现与外界公共互联网的共享连通。水利局管理人员893电站负责人电站管理中心应用层预警管理中心领导管理驾驶舱生态流量监管一张图实时
9、流量监控监测设备管理报表中心移动App动态监控支撑编码赋码物联基础数据及服务层服务数据服务数据基础库存储层视频专网网络传输层智能分析共享信息信息接入服务目录服务数据运维生产库分析库有/无线政务专用网络有线传输设施无线传输设备(现场总线等)(ZigBee,UPnP等)辅助决策共享信息交换服务基础地理交换库元数据库数据库无线宽带专网移动公网中长距离无线传输设备(Wi-Fi,4G,5G,短信等)智能控制空间基础主题信息信息服务融合服务应用组件主题数日志库据库互联网传感信息接入网关标准规范体系信息安全体系运行维护体系感知层视频摄像头实时流量计图1总体架构示意图移动端903)数据存储层。主要负责存储所有
10、小水电感知传输的生态流量监测数据,以及历史图像或视频数据。使用关系型数据库和分布式存储系统(如对象存储)作为数据存储支撑,包括基础库、分析库、交换库、元数据库、基础地理数据库、日志库等,为支撑服务提供数据保障。4)支撑服务层。主要包括以下模块:a.数据服务模块。包括编码赋码、物联基础数据及信息接入服务,可以进行数据解析、整合及清洗。b.数据运维模块。提供共享信息目录及交换服务,打破组织内的数据孤岛,整合数据并提供数据生产力。c.应用组件模块。运用组件化思想,提供空间基础信息及主题信息的融合等服务。支撑服务基于数据存储层的数据,使用大数据、云计算、人工智能等高新技术对接入的小水电数据进行动态监控
11、,以及智能分析和控制,为应用层提供支撑服务。5)应用层。主要实现基础数据的汇聚和整合,生态流量监测设备的管理,融合数据的查询检索、统计分析等功能,为水利局管理人员或电站负责人提供完善的服务。3.2关键技术3.2.1物联网技术3.2.1.1物联网组网传统的生态流量监测方案多采用RTU与传感器有线连接,既容易受到偏远地区的地形、气候影响,又不具备路由及组网功能。因此设计使用以下2 种组网方案:1)采用具有信息处理能力的智能物联网感知设备,可直接接入物联网平台。2)对于已安装的旧型感知设备,设计采用嵌入式ARM(A d v a n c e d RI SC M a c h i n e)架构的边缘智能网
12、关,基于ZigBee协议架构现场传感网,实现多源异构网络的融合组网,并通过光纤转发、中继站、4G/5G多频段无线数传等传输方式,应用合适的自组网方案,实现与外界公共互联网的共享连通 5。3.2.1.2物联网接入协议将采集非结构化数据的小水电监测视频、图像采集设备接入物联网网关,并在网关内进行相应处理。物联网网关与物联网平台连接,按照业务应用需求,提供实时视频调阅、视频图像数据上报等功能。对于结构化数据的感知设备接入,智能物联网感知设备可通过MQTTS(加密消息队列遥测传输协议)接入物联网,也可通过物联网网关,以MQTTS协议水利信息化接入物联网(边缘)平台。非智能型物联网感知设备应通过物联网网
13、关接入物联网(边缘)平台。非智能型物联网感知设备与物联网网关连接,需采用数字通信方式,基于Modbus或OPC-UA(开放性生产控制和统一架构)协议进行数据传输 6 。物联网接入架构如图2 所示。物联网云(边缘)平台MQTTS+MQTTS立物联网网关透传网关模式协议转换模式协议转换模式MQTTSTModbus智能物联网非智能物联感知设备网感知设备图2 物联网接入架构图3.2.2视频智能分析技术为提高生态泄流监控管理效率,解决管理人员不足的问题,提高问题发现、处置能力,综合应用增强现实、计算机视觉识别分析、大数据等技术,提供智能视频分析服务。通过对视频图像的智能分析,对小水电生态泄流进行实时动态
14、智能监控,通过图像识别智能分析异常状况,发布预警通知,可在一定程度上节约人力资源,有效降低人力监控负担,保障工程安全运行 37。视频智能分析技术采用AI深度学习的下泄流量识别技术。通过视频智能分析技术,可对小水电摄像头抓拍的照片进行实时识别,并通过应用平台进行自动报警。主要采用的技术手段有以下3种:1)A I W o r k flo W。通过全数据流程可视化建模管理平台AIWorkflow统一大数据工程与分布式训练2个系统,提供稳定的系统和流程支持。2)Pa d d le Pa d d le。采用开源的深度学习平台PaddlePaddle作为基本框架,为模型的搭建提供基础。3)Auto Mod
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