大型流域梯級電站應急管理的探索與實踐

李 光 華

(國電大渡河流域水電開發有限公司，四川 成都 610041)

0 引 言

我國是世界上水能資源最豐富的國家之一，但資源分布很不均勻，大部分集中在西南和中南地區，多處于深山老林或大型地震斷裂帶區域，呈現整體開發難度大，地質災害易發、多發的特點，給應急管理工作帶來了諸多挑戰。

隨著水電開發的深入推進，流域梯級開發日漸加快和完善，流域梯級電站群管理也日趨完善成熟，但流域整體應急資源的整合、應急物資統籌調配以及應急處置與救援的能力水平仍需進一步加強和提高。本文以某大型流域梯級電站群應急管理實踐為例，著眼流域梯級開發電站的整體，聚焦關鍵區域和關鍵部位，全面闡述流域梯級開發的電站群應急事件預防預控，應急感知、應對和處置等全過程管理方法的探索與實踐。

1 應急管理現狀

近些年，隨著科技的不斷進步和先進信息技術應用，國外的應急管理系統已基本建立了功能完善、協同高效的信息網絡系統，可充分利用先進的監測預警技術，實時跟蹤監測天氣、地質等變化，記錄、分析和預測重大災害的發生概率及可能發生的時間、地點、頻率，并不斷研究制定和優化預防災害的計劃。相較于國外應急管理，國內的應急管理信息化水平也有了較大發展，不少水電站構建了各類業務應用子系統，有效提升了應急管理的信息化水平和應急響應效能。但由于水電企業條塊式的專業管理機制，以及各子業務系統建設采用了不同的技術平臺、接口標準、規范，難以實現系統之間的數據交換和共享，導致信息化建設注定產生系統壁壘，造成了一個個信息孤島、碎片數據。這種信息碎片化和數據信息孤島阻礙了更高層次的數據處理、應急處置模型構建和復雜業務目標的實現。同時應急管理模式、方式也比較粗放，缺乏系統性和前瞻性，往往是當事故發生以后才被動發現和應對，缺乏事前防范和預控。應急處置中一步處置失當甚至將造成多人死傷、經濟損失以億計的特別重大事故等嚴重后果，如天津港事件、福建滑坡事件等。縱觀這些事件原因，大都存在缺乏高效的溝通協同機制和信息采集渠道，應急事件發生時的現場情況不明、信息溝通不暢、應急處置不力、應急物資不足，導致應急管理工作效率低下，甚至應急處置亂指揮、瞎指揮，導致事故進一步擴大。

2 應急體系的構建

應用物聯網、大數據及人工智能技術構建主動感知、智能預判、自動預警，實現應急管理的智能協同和智慧處置。在第一時間監測到風險事件的發展趨勢，有效的評估事件概率及影響范圍和程度，并在應急預案的指導下精準、快速地進行應急資源整合、應急指揮與調度[1]。

2.1 建立完善的感知體系

水電企業應急管理的主要內容包括預防洪澇災害造成的山體滑坡、泥石流甚至由此導致的漫壩潰壩以及人身傷亡和設備損壞等嚴重事件。雖然流域開發的水電站對此都給予了高度的重視，但對于水情流量及自然災害的預測預報技術創新運用沒有給予應有的重視，對于洪澇、滑坡泥石流無法實現精準判斷和靈敏感知。為了提高預測預報技術的精準度，需要龐大的數據支撐，而數據來源要依靠復雜的、龐大的感知體系。

以某大型流域水電公司為例，在水情流量預測方面以水情氣象預測預報為核心，借助國內外國家氣象局、國家氣候中心等世界權威機構數據支撐的同時，流域開發水電企業自建各類覆蓋全流域的遙測站和水情自動測報系統，形成高精度的水情氣象數據采集系統，最終通過自主開發的流域信息共享平臺，實現對全流域水情數據的在線采集與數據共享功能。同時該單位充分利用大數據分析挖掘技術、各類徑流預報模型、全方案印證、本地數據混合同化及氣象、水情自動耦合等先進技術，實現了日內小時降雨預報及1～7天滾動氣象預報，主要干流各控制性斷面的水情預報精度達到90%以上，顯著提升了流域梯級電站群經濟運行水平，同時增強防御暴雨洪澇、地質災害的能力，最終實現定點、定時、定量的預報功能。

通過流域地災預警中心對地質災害中的邊坡變形體實時監測、科學設置預警閾值，并將監測結果實時接入電站庫壩中心，通過構建完善的風險預警算法模型評估和推演風險發生概率及趨勢，為及時科學決策提供可靠科學的數據支撐。該系統由一體化智能監測站、智能監測站控制系統、大壩變形監測數據采集系統、大壩變形監測數據處理系統和大壩變形監測分析系統構成。由于各電站的壩型結構、地形地質條件、規模指標、技術難度、復雜程度等方面差異較大，難以采用統一的風險預警指標體系和數學模式予以評價，故對不同的壩型單獨構建其模型，所需要的主要指標分為三類：

表1 壩型分類

將指標結合制定好的數學模型，結合GNSS、一體化智能測量機器人、微芯樁、InSAR、三維激光掃描等最新技術，通過在變形體周圍建設GNSS自動化變形觀測系統，依靠外側設置基準站利用4G及衛星等無線傳輸通道，通過電站管理中心計算機與互聯網連接到觀測系統進行遠程操作、查看下載數據和數據分析等功能，解決了人工測量頻率過長、測量精度差以及測量安全風險大等難題，實現24小時不間斷的對滑坡體進行監測。

在設備健康狀態管理方面，該公司為確保水電站生產和管理更加安全可靠、經濟高效。積極引進移動式巡檢機器人、紅外熱成像、超高頻局部放電監控等最前沿技術和科技成果來建立各類設備的數據“大感知”，并根據設備健康狀態分為12大類指標：

(1)漏水、漏油、漏氣；

(2)溫度、振動、環境氣體；

(3)表計讀數、狀態指示、開關位置、閥門狀態；

(4)聲音監測、異物監測。

將采集到的設備指標數據結合構建的設備特征及缺陷特征庫，對設備狀態進行最終感知識別的計算模型構建。其主要以深度網絡計算為核心，學習數據的深度特征，并輔以圖片、視頻、音頻等不同預處理算法，通過支持向量機、隨機森林、梯度提升樹等增強的分類模型全面感知、分析和預控各類風險事件，確保風險事件事前可預知、可預防，事中可預控，應急有保障。

2.2 搭建應急管理綜合平臺

前端的應急感知可優先幫助解決信息不對稱，但仍無法形成高效的應急處置和應急決策能力，仍需搭建一個實現信息互通共享的協同平臺，該企業在全面感知的基礎上搭建了應急管理綜合平臺。該應急管理綜合平臺能夠融通各類基礎信息，強化流域水電開發運行協調，建立起全流域全過程綜合監測體系，加強和創新流域水電管理，促進流域水電持續健康發展。應急管理綜合平臺既提供豐富的監測、預警、分析等傳統功能，同時還引入大數據和人工智能技術，為流域各電站未來整個智慧身體提供聰明的大腦。同時將GIS的最新技術成果應用到系統建設中，構建基于地理信息系統的應急事件風險評估與應急管理平臺。通過智能感知體系和大數據服務平臺實現三大主要功能：風險管控，應急指揮，業務監控。

圖1 應急管理系統業務架構

2.3 構建完善的應急體系

流域各水電站所處的環境大多水文地質條件復雜、工程位置艱險，不可預見性因素眾多，突發事件時有發生，主要分為五大類：

(1)地質災害；

(2)洪水；

(3)極端氣候條件；

(4)工程事故；

(5)其他相關危機。

該公司按照要求為各級各類可能發生的事件和所有危險源制訂專項應急預案和現場應急處置方案，并明確事前、事中、事后的相關部門和有關人員的職責。在對突發事件的應急響應和處置期間，應按照既定的應急預案要求對突發事件進行響應和處置，構建了完善的應急管理體系。

應急管理體系在應急事件發生前要形成對應的預案及相關準備活動，包括資金準備、物資準備、人力資源等。基于對歷史風險的分析來評估應急事件潛在的影響及程度，結合計算機系統對預案進行數字化建模，實現對應急事件的處理計劃及工作列表，并可覆蓋應急事件影響范圍及復雜度；利用GIS系統的空間和地理信息來識別關鍵地理對象、應急資源、救援隊伍等，實現預案模擬仿真。在處理過程中基于預案體系協調多部門的參與及快速響應，按照流程規范實行應對措施，及時評估關鍵的應對處理能力和影響力。在應急事件處理后，由系統采集事件處理過程中的數據信息，并借助高科技手段開展應急分析與總結，通過不斷形成和優化特定場景下的應急方案來不斷充實預案體系，以及進一步改進預案來指導下一次應急指揮。

3 應急管理的實踐

結合目前的云計算、大數據、物聯網、移動互聯網和人工智能等先進技術，現代化的應急管理應能夠在應急事件發生前對整個過程進行綜合評估、推演，包括應急保障、能力評估、影響范圍等。在應急事件發生過程中可基于綜合信息網絡及數字化預案系統來支持應急指揮，快速對應急事件進行反應，并協同各部門對應急啟動、籌備指揮、搶修隊伍等進行協調工作和組織。在應急事件發生后結合處理結果信息和可量化的相關指標，借助高新科學技術來完善和優化已有的知識體系庫和數據模型，實現應急處置方案迭代與演進。利用大數據服務來打破數據信息孤島和部門壁壘，實現資源的統籌規劃、合理分布，結合實時的數據信息服務，如天氣地理信息、救援狀態等信息，運用智能化的規則算法來實現自動觸發和事件反應計劃、推薦預案措施，再結合標準化處理程序來保證事件處理的規范化和高效性。高效的應急管理應能協調各個相關機構進行統一會商、協同工作、整體作戰，利用強大的GIS可視化技術監控關鍵場所和應急資源調度，并對重要場景實現數字化推演和追溯能力。同時建立專門的業務知識庫，運用知識庫知識可智能化的向決策者推薦處置方案，提高事件處理的時效性和準確性。

3.1 體系架構

圖2 應急管理系統體系架構

為確保應急決策的科學性和應急處置的實時性，應急管理體系建設應扁平化，讓決策者能聽得見應急前線的“炮火”，通過各級的可視化設備、音/視頻會議等直接與各分級指揮中心、救援應急一線等實時交流、信息共享，實時洞悉現場，利用空間地理信息技術和各類預測推演模型算法,為決策層提供可行的、可推演的以及可視化的決策方案查詢和分析，提高流域各電站的指揮決策、快速反應等方面的綜合能力，最終構建一套精干高效、運轉協調、規范統一的扁平化應急管理體系[2]。

3.2 風險預控

通過信息系統收集各種動、靜態數據，包括環境氣象數據、危險源數據、地理信息、人力物資等數據，利用地理信息系統 GIS、信息技術、風險預測分析模型來進行綜合分析，識別風險可能性和等級，達到提前預知預警風險信息的功能，實現對突發風險事件的監視監控、預測預警，并結合決策知識庫快速、精準的提供應急對策以及指揮調度等各種功能，最大限度較少人員傷亡和財產損失[3]。

3.2.1 風險態勢評估

匯集各類、各級風險和危險源數據，建立企業風險關系立方體，形成企業風險感知神經網絡。綜合分析各個危險源與風險的直接關系，各危險源、風險的間接關聯性，分析挖掘各類影響因素、關聯因子來豐富和完善企業風險管理模型[4]。

以電站及其部門為單位綜合評估風險態勢，從局部凸顯企業整體的風險情況，并將各類危險源按照一定原則進行量化分析，分類分級管理危險源。重點監測關鍵危險源，通過對關鍵危險源的實時監測評估企業的整體風險態勢。

3.2.2 風險預案知識庫

探索對風險應急事件從經驗化轉變為可量化的模型方法，形成基于風險預案知識庫的事前評估、事中指導、事后優化的一系列管理。結合各種數據模型對應急評估作支持，在事前對整個過程綜合評估，包括應急準備、應急響應以及應急保障能力評估等。并結合事后的處理結果，融合各種量化指標，引入機器學習對風險預案知識庫及相應數據模型進一步優化，提高統計與預測的準確性，并探索模型自我演進的方法。

3.2.3 風險應對管理

結合風險態勢評估和預案知識庫，對每一類風險預案進行有效管理。當風險一旦出現預警，系統會立刻擇優生成風險預案，借助GIS系統提供的三維地理空間信息和地理實時信息支持，對各類隱患的監測、危險源監控、風險隱患分析、重大危險源、關鍵基礎設施、重要防護目標空間分布和運行狀況進行虛擬仿真管理，并將查詢、預警預測結果以圖文并茂的方式展示。

3.3 應急處置

利用GIS地理空間信息服務系統提供全天候、全要素、全過程、多時空的服務，為應急處置管理提供實時、可靠、豐富的數據信息支撐，確?？臻g數據的真實性、可信性和可用性，實現實時的現場感知。

3.3.1 災情評估、模擬推演

通過GIS系統在空間上對風險區域信息管理，結合當地實時的天氣、水情等環境信息，對各種可能發生的突發事件帶來的直接和間接影響(如洪水淹沒等)進行綜合分析評估。將綜合評估結果和應急預案以虛擬仿真的形式通過空間進行模擬推演，協助決策者快速確定應急資源情況，對事件處理進行規劃，并制定相應的應對措施。

基于GIS系統和相應的事件模型在空間上模擬出風險事件的發生、發展、結束的狀態，根據時間的推移推演事件發展趨勢的變化，實現態勢展現、態勢推演及事件回放等功能，及時進行預防和干預，盡可能的降低次生災害發生。對災后人身、空間、經濟等遭受損失情況進行直觀全面的了解，基于這些相互關聯的大數據分析輔助決策者制定災后恢復重建的決策。

3.3.2 大集中、大集成

GIS系統平臺能夠整合各個實時數據信息和數字成果來實現大集中、大集成，融合智慧工程、智慧電廠、智慧調度、智慧檢修等。這不僅方便決策者清晰的了解事件的總體發展狀況、資源的分布情況，還可快速的對各個應急支援隊伍進行統一指揮和調度，幫助各種救援力量及時高效的完成應急救援工作。

3.3.3 應急會商平臺

應急會商平臺具備自動撥號、即時視頻語音通訊、多人視頻會商等功能。當應急處置過程中出現較為復雜的情形需多方專家會診聯合進行應急指揮決策時，領導人可通過會商平臺能夠聯系到各個干系人，通過手機終端的視頻軟件進行視頻通話，還可以共享應急指揮界面，了解各個方面的災害現場及周邊環境、天氣情況、應急資源分布情況等。通過接入無人機、工業視頻監控、工作人員安全帽視頻等，會商平臺提供多視角全方位途徑掌控現場的實時狀況。[5]

3.4 應急資源

GIS系統在空間和時間維度的信息支持，以及最優/最近路由、周邊情況分析、影響范圍推演等功能給予決策者們以豐富的信息支撐，以便快速了解事故發生周圍的應急資源情況，包括車輛、人員隊伍、救援物資的地理空間信息、實時交通情況、天氣地理等綜合信息服務。在突發事件發生時，結合各種數據信息提供智能化的手段和方法，以最快速度將各種物資和救援力量送達救援一線。

4 結 語

應急管理綜合系統平臺建設結合流域各電站的客觀現狀和實際需求，目的是全面深化應用大數據、物聯網、移動互聯網和人工智能等最前沿先進的科技成果，進一步提高各流域電站的風險預知預警、應急處置評估等智能管理和決策指揮的能力。未來幾年，隨著大數據以及人工智能研究開發的進一步深入，融合構建更成熟的算法來實現更多、更復雜場景下的風險預測，應急管理可以實現多領域、多維度、多時間跨度的數據挖掘分析，并將作為流域各電站在應急管理與風險管控方面的典型應用代表，將為應急管理工作提供更為寬廣的視野和更可預期的未來，在水電流域開發方面具有很大的實踐意義和應用推廣價值。