南水北調山東段工程大數據技術應用分析

劉建磊，張 楠，范 磊

（1.水發眾興集團有限公司，山東 濟南250109；2.南水北調山東干線有限責任公司，山東 濟南250109）

大數據分析應用通過研究海量的多種類型的數據，以發現其中隱藏的模式，未知的相互關系及其他有用信息，通過對大數據本身及其分析過程進行深層次剖析以及多維度展示，并將大數據分析結果應用在南水北調工程應用領域。南水北調工程目前已經實現了通過物聯網將各種各樣的傳感器的信息進行實時采集，但未來還需要進一步擴展，包括增加支持的設備類型和通信協議標準。此外，由于物聯網行業屬性明顯，需要將行業知識和技術緊密結合。

1 可視化分析應用

可視化分析主要應用于海量數據關聯分析，輔助人工操作將數據進行關聯分析，并做出完整的分析圖表。海量數據的關聯分析，由于所涉及到的信息比較分散、數據結構有可能不統一，而且通常以人工分析為主，加上分析過程的非結構性和不確定性，所以不易形成固定的分析流程或模式，很難將數據調入應用系統中進行分析挖掘。借助功能強大的可視化數據分析，可輔助人工操作將數據進行關聯分析，并做出完整的分析圖表。圖表中包含所有事件的相關信息，也完整展示數據分析的過程和數據鏈走向。同時，這些分析圖表也可另存為其他格式，供相關人員調閱。大數據可視化分析，是通過分析和挖掘龐大的歷史數據量背后的關系和趨勢，以可視化的方式為管理層呈現數據價值的最好工具，在南水北調工程的日常調度、應急調度、工程安全分析、水質影響分析、工程運維管理等方面發揮重要作用。

2 調度運行分析應用

2.1 工程調度成果分析

南水北調工程東中兩線的調度方式不同，中線工程地理位置優越，可基本自流輸水，主要以節制閘和分水口控制水量分配。東線工程從長江下游引水，水源豐沛，主要利用現有泵站和河道提水。但是，就目前看來，南水北調工程的水量調度系統及其模型在工程調度中尚未發揮核心作用，實際應用還多以經驗調度為主。主要原因在于模型調度有其局限性，特別是邊界條件對模型計算的影響較大，且用于模型參數率定的數據提取困難。

大數據技術將是解決這一問題的重要途徑，一方面，大數據能夠更好地挖掘經驗調度的核心要素；另一方面，能夠更好地為水量調度模型提供必要的關鍵分析數據。大數據的調度優化分析研究包括但不限于泵站開機或閘門啟閉對上下游的影響規律分析、水流演進規律分析、不同閘門開度下的水位流量關系、峰平谷電價不同的效益分析、不同負荷下機組效率的優化分析、機組運行數據及能耗分析等基于大數據技術應用的調度優化研究等。兩者的組合應用，契合調度模型參數率定的設計初衷。不僅能夠有效地改善現有水量調度系統應用的現狀，還能夠顯著提高信息化建設的投資效益。

2.2 水質影響因素分析

南水北調工程信息化系統中水質監測數據、社會經濟數據、應用水環境模型、大數據等技術實現水環境質量模擬預測、建立污染源—水質響應關系，結合周邊流域機構各斷面自動監測數據、排向該水域的污染源廢水在線監測數據、移動巡查數據等，匯集整合河流斷面自動監測數據、手工監測數據、排口監測數據、污染源數據等，建立流域水系關系、河流與斷面的關系、斷面與排口關系、排口與調水管理機構關系、調水管理機構與污染因子關系等多種數據關系，分析水質與社會經濟發展的長期趨勢，并且根據監測站點數據超過安全閾值或正常標準時，判定其污染程度，同時進行污染溯源，通過水環境模型預測出下游的污染水質變化趨勢，給出應急處置措施建議并提供評估管理。

2.3 工程設施安全分析

利用大數據技術分析和評估建筑物的實際運行狀態，對建筑物及渠道變形、滲流等進行計算、分析處理。實現對測值及有關信息進行合理組織，如渠道水位變化過程中邊坡的穩定情況分析、安全監測讀數系統誤差分析、測點的（部位、過程）的自動推理結果等。利用大數據技術預報未來一段時間內的測值，將各種監測設備采集的測量數據，包括滲流監測數據、應力應變監測數據、變形監測數據、環境量監測數據，對未來一段時間內的趨勢（滲流、應力應變、變形、環境量）進行預報，為工程設施安全提供決策支持。

2.4 工程視頻安防分析

在實時調度方面，通過視頻監視水體的當前狀態、傳輸軌跡，利用大數據技術，快速分析水位、流量、水質等特征數據，通過對海量調度監視畫面的比對、分析和研判，實現實時水量調度的視頻分析支持功能。在視頻安防方面，通過大數據技術的分析與挖掘，可實現對非法入侵報警的智能分級，在日常入侵報警處理、突發事件指揮調度等方面有重要應用價值。

2.5 工程網絡安全分析

南水北調工程調度運行需要匯集大量的數據，大數據帶來更為嚴峻的網絡安全問題，在網絡安全防御上也可以帶來新的變革。嘗試探索研究大數據技術在網絡安全方面的分析應用，通過網絡安全方面的海量數據收集，統計網絡受攻擊頻率、安全漏洞數量，分析網絡故障原因、隱患位置，提供科學網絡安全防御保護策略。

3 運行維護管理分析

3.1 運維投入產出比分析

南水北調工程信息系統項目建設轉運維階段，有大量的運行維護管理作業，這些過程數據包括運行維護資金使用情況通過工程管理信息化系統，形成運行維護專業的大數據資源。通過對這些運行維護數據資源的投入產出比分析與挖掘，將為改正性、預防性、適應性、完善性運行維護提供必要的數據導向，不僅有利于使得南水北調工程運行優化穩定、故障率下降、趨于穩定并進入正常運行期，還能夠使南水北調的信息化資源緊隨信息技術的飛速發展，適應信息系統的外部環境（硬件與軟件配置）和數據環境實際變化和技術發展。

3.2 設備及人力資源配置分析

南水北調工程運行維護管理作業形成大量的人員作業巡查頻率、設備維護保養周期及保養過程數據、備品備件的品牌型號與規格性能、備品備件的采購、設備倉儲的出入庫使用情況。對南水北調工程運行維護數據應用數據分析與挖掘，優化工程設備、備品備件及運維人力資源的配置，對指導編制設備維修養護計劃，監督、檢查、指導、考核運維工作、技術更新與改造，保障工程調度正常運行，指導專項維護項目立項包括項目的必要性和可行性、技術方案、費用估算、項目組織、計劃完成時間等都有重要意義。

3.3 設備質量調查分析

南水北調工程有建筑、水力機械和電氣設備等大量不同專業、不同類型、不同廠家、不同施工單位安裝的設備設施。設備設施的質量是南水北調工程安全運行的關鍵因素，運行維護期的巡查、維修、養護過程中積累大量的設備故障特征、故障率、設備兼容性、設備升級能力等數據，這些數據是檢驗這些設備質量最有力的評價依據。基于大數據分析與挖掘技術，形成設備質量多維度的調查分析結果，在追溯設備產品來源、對供貨商進行資格評價、指導設備采購、指導工程設備設計選型等方面有重要應用價值。

3.4 設備故障成因分析

設備故障成因分析是設備維修必須的過程，在采用設備狀態監測、故障診斷等技術的基礎上，已從早期的事后維修到定期維修，逐步轉向具有預知性的視情維修階段。而視情維修的關鍵在于提前預知故障及其成因預防，例如，通過數據挖掘分析閘門開度數據波動變化加大與閘門左右荷重變化、上下游水位變化的關系和成因機理等，實現在發生自動控制閘門到達目標位置準確度下降情況時能夠提前進行預判告警，避免工程設備損壞進一步加劇。

因此，將設備全生命周期的狀態監測與大數據故障診斷技術應用于生產實踐，實現設備狀態的劣化趨勢分析與故障成因分析，對于延長設備生命周期、保障安全生產過程將會發揮更大的作用。應用大數據理論與技術，結合分析模型，通過對歷史數據的挖掘和分析，對實時監測數據與運維數據進行分析處理，達到優化運維管理過程的目的。

4 結 語

大數據不僅是一項綜合性技術，也是一門科學。大數據有廣泛、深厚的哲學和數學理論基礎，但其理論體系尚未形成，隨著新的理論和方法的形成，也會催生新的技術。不僅應緊密跟蹤大數據理論和技術的發展，還要掌握南水北調工程特性以及水利系統相關領域專業知識，為有效利用大數據技術，做充分的技術儲備。