廣東省小水電生態(tài)流量監(jiān)管平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

楊志潮，劉 智，蔡嘉偉

（廣東省水利水電科學(xué)研究院，廣東 廣州 510635）

0 引言

廣東省是小水電大省，截至 2018 年底，全省已建成小水電 9 789 座，占全國農(nóng)村小水電總數(shù)的 20.6%，總裝機(jī)容量為 760.25 萬 kW，占全國農(nóng)村小水電裝機(jī)容量的 9.6%[1]。但水能資源開發(fā)利用程度的提高，加劇了部分河流減水脫流和對水環(huán)境的負(fù)面影響。為保障河湖生態(tài)用水，推進(jìn)小水電綠色發(fā)展，維護(hù)河流健康生命，水利部要求各省加強(qiáng)小水電生態(tài)流量監(jiān)督管理，并編制了《小水電生態(tài)流量監(jiān)管平臺技術(shù)指導(dǎo)》，要求各省結(jié)合本地實(shí)際貫徹執(zhí)行。

受全國信息化環(huán)境的影響，已有部分水電站引入新技術(shù)進(jìn)行自動化改造，但大部分水電站，特別是規(guī)模較小的水電站，信息化建設(shè)仍很薄弱，存在監(jiān)管力度不到位的情況，已不能滿足智能監(jiān)管的需求，監(jiān)督管理存在脫節(jié)情況，急需一個綜合的監(jiān)管業(yè)務(wù)平臺提升管理效率。

本研究根據(jù)水利部智慧水利和小水電生態(tài)流量監(jiān)管平臺技術(shù)等指導(dǎo)意見，以及廣東省數(shù)字政府和智慧水利的理念，突出“強(qiáng)監(jiān)管”的目標(biāo)，依托物聯(lián)網(wǎng)、云服務(wù)等信息技術(shù)，對具備條件的小水電進(jìn)行智能化、數(shù)字化提升改造，建設(shè)智能型小水電生態(tài)流量監(jiān)管平臺（以下簡稱生態(tài)流量監(jiān)管平臺）[2]。

1 需求分析

1.1 數(shù)據(jù)需求

生態(tài)流量監(jiān)管平臺需完成廣東省所有小水電的數(shù)據(jù)核查，匯集廣東省 9 700 多座小水電基礎(chǔ)、生態(tài)流量監(jiān)測、運(yùn)行管理業(yè)務(wù)等數(shù)據(jù)，構(gòu)建全省統(tǒng)一的小水電數(shù)據(jù)庫，實(shí)現(xiàn)全省小水電生態(tài)監(jiān)管數(shù)據(jù)的接入。

1.2 功能需求

生態(tài)流量監(jiān)管平臺需根據(jù)小水電核定生態(tài)流量、集雨面積、降雨量，積累和分析相關(guān)水文數(shù)據(jù)，測算小水電來水情況，達(dá)到對下泄生態(tài)流量智能分析和判斷的目的。生態(tài)流量監(jiān)管平臺需實(shí)現(xiàn)以下 3 種功能：

1） 生態(tài)流量在線監(jiān)測。通過生態(tài)流量監(jiān)控、監(jiān)測感知系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對全省小水電的生態(tài)流量在線監(jiān)測，主要包括實(shí)時和視頻/圖像 2 種監(jiān)測類型，可實(shí)時查看生態(tài)流量下泄情況。

2） 生態(tài)流量分析預(yù)判。根據(jù)小水電生態(tài)流量相關(guān)規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)，判斷數(shù)據(jù)的合理性。對監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失或不符合規(guī)定的情況，推送相應(yīng)提醒信息至小水電及上級主管部門的相關(guān)負(fù)責(zé)人，提醒及時采取應(yīng)對措施。對采用生態(tài)流量實(shí)時監(jiān)測模式的小水電，將實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)與實(shí)際核定值進(jìn)行比對，并采用視頻/圖像監(jiān)測，應(yīng)用智能視頻分析服務(wù)，確定是否滿足生態(tài)流量泄放要求[3]72。

3） 生態(tài)流量智能預(yù)警。將核定生態(tài)流量值與在線監(jiān)測獲取的實(shí)際下泄流量之間的差值作為判斷依據(jù)，做出智能判斷并警示，向相關(guān)用戶推送站內(nèi)消息，用戶可根據(jù)生態(tài)流量監(jiān)管平臺采集的數(shù)據(jù)、圖像抓拍、實(shí)時視頻或視頻錄像獲取研判結(jié)果，并提醒小水電業(yè)主和相關(guān)管理部門及時處理和處置。

2 建設(shè)目標(biāo)

生態(tài)監(jiān)管平臺主要建設(shè)目標(biāo)如下：圍繞生態(tài)流量監(jiān)管的關(guān)鍵環(huán)節(jié)及小水電自身的管理需求，按照模塊化、通用化、可拓展的原則，融合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、地理信息等新技術(shù)和新理念，通過全面感知、資源整合、優(yōu)化配置，加強(qiáng)融合、深化共享，建設(shè)智能的小水電生態(tài)流量監(jiān)管平臺；提高廣東省小水電的管理、監(jiān)督和服務(wù)水平，全面支撐小水電生態(tài)流量核定、泄放監(jiān)管和監(jiān)督檢查等工作的高效開展，為流域、水系提供生態(tài)流量保障。

3 平臺架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)

3.1 總體架構(gòu)

根據(jù)生態(tài)流量監(jiān)管平臺的需求和建設(shè)目標(biāo)，提出感知層、網(wǎng)絡(luò)傳輸層、數(shù)據(jù)存儲層、支撐服務(wù)層和應(yīng)用層的 5 層總體架構(gòu)的設(shè)計(jì)，總體架構(gòu)如圖1 所示。各層介紹如下：

圖1 總體架構(gòu)示意圖

1） 感知層。使用視頻攝像頭、實(shí)時流量計(jì)及移動端等設(shè)備，依據(jù)小水電的實(shí)際情況，建設(shè)符合通信要求的物聯(lián)網(wǎng)感知層。對于無網(wǎng)絡(luò)的小水電，電站管理人員使用移動 App 記錄數(shù)據(jù)。在最底層進(jìn)行數(shù)據(jù)采集后，通過數(shù)據(jù)接收、解析及轉(zhuǎn)發(fā)模塊，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并交給網(wǎng)絡(luò)傳輸層。

2） 網(wǎng)絡(luò)傳輸層?；诟鞣N網(wǎng)絡(luò)傳輸手段，為數(shù)據(jù)的傳輸提供保障。網(wǎng)絡(luò)傳輸層主要為用于視頻數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊曨l專網(wǎng)、政務(wù)專網(wǎng)、無線網(wǎng)絡(luò)，如 ZigBee，WLAN，4G，5G 等。對暫不具備公共通信條件的小水電，通過光纖轉(zhuǎn)發(fā)、多頻段無線數(shù)傳等傳輸方式，應(yīng)用合適的自組網(wǎng)方案，實(shí)現(xiàn)與外界公共互聯(lián)網(wǎng)的共享連通[4]。

3） 數(shù)據(jù)存儲層。主要負(fù)責(zé)存儲所有小水電感知傳輸?shù)纳鷳B(tài)流量監(jiān)測數(shù)據(jù)，以及歷史圖像或視頻數(shù)據(jù)。使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和分布式存儲系統(tǒng)（如對象存儲）作為數(shù)據(jù)存儲支撐，包括基礎(chǔ)庫、分析庫、交換庫、元數(shù)據(jù)庫、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)庫、日志庫等，為支撐服務(wù)提供數(shù)據(jù)保障。

4） 支撐服務(wù)層。主要包括以下模塊：a.數(shù)據(jù)服務(wù)模塊。包括編碼賦碼、物聯(lián)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及信息接入服務(wù)，可以進(jìn)行數(shù)據(jù)解析、整合及清洗。b.數(shù)據(jù)運(yùn)維模塊。提供共享信息目錄及交換服務(wù)，打破組織內(nèi)的數(shù)據(jù)孤島，整合數(shù)據(jù)并提供數(shù)據(jù)生產(chǎn)力。c.應(yīng)用組件模塊。運(yùn)用組件化思想，提供空間基礎(chǔ)信息及主題信息的融合等服務(wù)。支撐服務(wù)基于數(shù)據(jù)存儲層的數(shù)據(jù)，使用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等高新技術(shù)對接入的小水電數(shù)據(jù)進(jìn)行動態(tài)監(jiān)控，以及智能分析和控制，為應(yīng)用層提供支撐服務(wù)。

5） 應(yīng)用層。主要實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的匯聚和整合，生態(tài)流量監(jiān)測設(shè)備的管理，融合數(shù)據(jù)的查詢檢索、統(tǒng)計(jì)分析等功能，為水利局管理人員或電站負(fù)責(zé)人提供完善的服務(wù)。

3.2 關(guān)鍵技術(shù)

3.2.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

3.2.1.1 物聯(lián)網(wǎng)組網(wǎng)

1） 采用具有信息處理能力的智能物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備，可直接接入物聯(lián)網(wǎng)平臺。

2） 對于已安裝的舊型感知設(shè)備，設(shè)計(jì)采用嵌入式 ARM（Advanced RISC Machine）架構(gòu)的邊緣智能網(wǎng)關(guān)，基于 ZigBee 協(xié)議架構(gòu)現(xiàn)場傳感網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的融合組網(wǎng)，并通過光纖轉(zhuǎn)發(fā)、中繼站、4G/5G多頻段無線數(shù)傳等傳輸方式，應(yīng)用合適的自組網(wǎng)方案，實(shí)現(xiàn)與外界公共互聯(lián)網(wǎng)的共享連通[5]。

3.2.1.2 物聯(lián)網(wǎng)接入?yún)f(xié)議

將采集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的小水電監(jiān)測視頻、圖像采集設(shè)備接入物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，并在網(wǎng)關(guān)內(nèi)進(jìn)行相應(yīng)處理。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)與物聯(lián)網(wǎng)平臺連接，按照業(yè)務(wù)應(yīng)用需求，提供實(shí)時視頻調(diào)閱、視頻圖像數(shù)據(jù)上報等功能。

對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的感知設(shè)備接入，智能物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備可通過 MQTTS（加密消息隊(duì)列遙測傳輸協(xié)議）接入物聯(lián)網(wǎng)，也可通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)，以 MQTTS 協(xié)議接入物聯(lián)網(wǎng)（邊緣）平臺。非智能型物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備應(yīng)通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)接入物聯(lián)網(wǎng)（邊緣）平臺。非智能型物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備與物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)連接，需采用數(shù)字通信方式，基于 Modbus 或 OPC-UA（開放性生產(chǎn)控制和統(tǒng)一架構(gòu)）協(xié)議進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸[6]。物聯(lián)網(wǎng)接入架構(gòu)如圖2 所示。

圖2 物聯(lián)網(wǎng)接入架構(gòu)圖

3.2.2 視頻智能分析技術(shù)

為提高生態(tài)泄流監(jiān)控管理效率，解決管理人員不足的問題，提高問題發(fā)現(xiàn)、處置能力，綜合應(yīng)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、計(jì)算機(jī)視覺識別分析、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，提供智能視頻分析服務(wù)。通過對視頻圖像的智能分析，對小水電生態(tài)泄流進(jìn)行實(shí)時動態(tài)智能監(jiān)控，通過圖像識別智能分析異常狀況，發(fā)布預(yù)警通知，可在一定程度上節(jié)約人力資源，有效降低人力監(jiān)控負(fù)擔(dān)，保障工程安全運(yùn)行[3]73。

視頻智能分析技術(shù)采用 AI 深度學(xué)習(xí)的下泄流量識別技術(shù)。通過視頻智能分析技術(shù)，可對小水電攝像頭抓拍的照片進(jìn)行實(shí)時識別，并通過應(yīng)用平臺進(jìn)行自動報警。主要采用的技術(shù)手段有以下 3 種：

樣品配制：0.2 mL臭牡丹粗提物溶液(5.0 mg/mL)與0.2 mL DPPH甲醇溶液(25.0 mg/mL)混合均勻，37 °C下避光孵育30 min，直接進(jìn)行HPLC-QTOF-MS/MS檢測.等體積甲醇替代DPPH自由基溶液作為空白對照組.

1） AI Workflow。通過全數(shù)據(jù)流程可視化建模管理平臺 AI Workflow 統(tǒng)一大數(shù)據(jù)工程與分布式訓(xùn)練2 個系統(tǒng)，提供穩(wěn)定的系統(tǒng)和流程支持。

2） PaddlePaddle。采用開源的深度學(xué)習(xí)平臺PaddlePaddle 作為基本框架，為模型的搭建提供基礎(chǔ)。

3） Auto Model Search。采用 Auto Model Search自動搜索模型超參數(shù)，可獲得更好的訓(xùn)練效果；采用遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練較小的用戶數(shù)據(jù)集，可提高訓(xùn)練效率與效果等。

3.2.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)

大數(shù)據(jù)模型服務(wù)主要為平臺的智慧化應(yīng)用提供支撐。應(yīng)用大數(shù)據(jù)思維，采用大數(shù)據(jù)算法，建立趨勢預(yù)測、決策仿真模型，為運(yùn)行調(diào)度提供支撐。依托數(shù)據(jù)分析、圖像識別等技術(shù)，建立安全隱患模型，為小水電安全運(yùn)行保駕護(hù)航。

4 應(yīng)用效果

生態(tài)流量監(jiān)管平臺后臺采用 Spring Cloud 微服務(wù)架構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)和云端部署，前端采用 Vue.js 框架進(jìn)行交互設(shè)計(jì)。微服務(wù)架構(gòu)具有技術(shù)異構(gòu)、擴(kuò)展性強(qiáng)及穩(wěn)定性高的特點(diǎn)。使用微服務(wù)架構(gòu)，能穩(wěn)定地支持大量小水電接入和對平臺的維護(hù)、升級和擴(kuò)展[7]。生態(tài)流量監(jiān)管平臺部署于政務(wù)云，依托政務(wù)云的安全防護(hù)及數(shù)據(jù)容災(zāi)備份能力，能夠全面提升平臺的健壯性。Vue.js是一套漸進(jìn)式的輕量級框架，數(shù)據(jù)綁定和組件化的思想能為用戶提供美觀且高性能的用戶體驗(yàn)。生態(tài)流量監(jiān)管平臺可實(shí)現(xiàn)生態(tài)流量監(jiān)測、設(shè)備管理、圖片/視頻監(jiān)控、地圖控制、預(yù)警管理、數(shù)據(jù)可視化等功能。

4.1 生態(tài)流量監(jiān)測

生態(tài)流量監(jiān)測主要應(yīng)用效果如下：實(shí)現(xiàn)生態(tài)流量數(shù)據(jù)的匯聚與整合，展示實(shí)時流量數(shù)據(jù)，通過圖表形式直觀展示生態(tài)流量數(shù)據(jù)的變化及達(dá)標(biāo)情況；進(jìn)一步監(jiān)測小水電詳細(xì)運(yùn)行工況，主動下發(fā)命令獲取傳感器數(shù)據(jù)，監(jiān)管小水電泄流行為特征。對于生態(tài)流量泄放不達(dá)標(biāo)的電站，水行政主管部門可以及時反饋并督促電站端做出響應(yīng)，調(diào)整水流發(fā)電行為強(qiáng)度，為下游提供維護(hù)水環(huán)境安全、滿足水生態(tài)功能、符合生態(tài)流量保證的水資源供應(yīng)。

4.2 設(shè)備管理

物模型是物理空間中的實(shí)體（如傳感器）在云端的數(shù)字化表示。通過建立實(shí)體設(shè)備數(shù)字化的物模型，對設(shè)備管理數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)歸集、統(tǒng)一管理和運(yùn)維。生態(tài)流量監(jiān)管平臺通過設(shè)備的屬性、服務(wù)、事件等管理，對不同品牌型號的監(jiān)測設(shè)備進(jìn)行新增、刪除、管理、安裝和維護(hù)，實(shí)現(xiàn)對生態(tài)流量監(jiān)測設(shè)備的管理與維護(hù)，同時支持對監(jiān)測參數(shù)和設(shè)備的擴(kuò)展。

4.3 圖片/視頻監(jiān)控

視頻監(jiān)控在“廣東省水利視頻監(jiān)控云平臺”基礎(chǔ)上，針對本監(jiān)測平臺進(jìn)行部分二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)全省小水電監(jiān)控視頻的統(tǒng)一接入及集中管理。視頻監(jiān)控采用 GB/T 28181—2016 《公共安全視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)信息傳輸、交換、控制技術(shù)要求》，對接廣東省水利視頻監(jiān)控云平臺，匯聚多源視頻監(jiān)控平臺的數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的小水電視頻中心，在視頻播放的同時，能夠進(jìn)行圖片抓拍、錄像回放等操作[8]。

4.4 地圖控制

目前 Arc GIS Server 是使用廣泛的地圖發(fā)布軟件，可以提供 SOAP（簡單對象訪問協(xié)議）和 REST（表述性狀態(tài)傳遞）接口等多種形式發(fā)布。生態(tài)流量監(jiān)管平臺基于 ArcGIS 技術(shù)，使用標(biāo)準(zhǔn)的地圖服務(wù)，在地圖上顯示所在位置、區(qū)域及當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，以不同顏色實(shí)時展示生態(tài)流量監(jiān)控情況[9]。點(diǎn)擊小水電可顯示實(shí)時生態(tài)流量及所屬視頻監(jiān)控點(diǎn)信息等屬性，同時可觀看當(dāng)前的實(shí)時監(jiān)控。

4.5 預(yù)警管理

預(yù)警管理主要實(shí)現(xiàn)風(fēng)險預(yù)測和異常告警功能。對監(jiān)測設(shè)備傳回的生態(tài)泄流數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗與結(jié)構(gòu)化存儲，再通過大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險預(yù)測。通過圖像識別智能分析異常狀況，發(fā)布預(yù)警通知；還能進(jìn)行相應(yīng)的參數(shù)配置，實(shí)現(xiàn)預(yù)警下發(fā)及處置等功能。

4.6 數(shù)據(jù)可視化

生態(tài)流量監(jiān)管平臺提供對日、周、月綜合報表的管理功能?；诖髷?shù)據(jù)分析，統(tǒng)計(jì)小水電設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、泄流情況等關(guān)鍵指標(biāo)，并使用 ECharts 和 Datav等數(shù)據(jù)可視化技術(shù)展示在平臺上。達(dá)到的效果如圖3 所示 。

圖3 數(shù)據(jù)可視化效果圖

5 結(jié)語

廣東省小水電生態(tài)流量監(jiān)管平臺融合云技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)、微服務(wù)、地理信息等新技術(shù)和新理念，實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的匯聚和整合，生態(tài)流量監(jiān)測設(shè)備的管理，監(jiān)測數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲和管理，融合數(shù)據(jù)的查詢檢索及統(tǒng)計(jì)分析等功能，為監(jiān)管部門提供智慧監(jiān)管和周到服務(wù)，提升了業(yè)務(wù)管理效率和水平，為小水電綠色、高效的發(fā)展提供了有力支撐，是推進(jìn)廣東省智慧水利高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。

今后仍需在人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)方面繼續(xù)深耕，圍繞業(yè)務(wù)管理需求，構(gòu)建數(shù)據(jù)底板、模型平臺、知識平臺的數(shù)字孿生應(yīng)用，支撐預(yù)測、預(yù)警、預(yù)演、預(yù)案的“四預(yù)”能力[10]，推動小水電生態(tài)流量監(jiān)管數(shù)字化和智能化的發(fā)展進(jìn)程。