杜庆顺，于百奎，刘媛媛，刘业森，胡文才，金炎辉

（1.水利部淮河水利委员会沂沭泗水利管理局水文局（信息中心），221018，徐州；2.中国水利水电科学研究院，100038，北京；3.水利部数字孪生流域重点实验室，100038，北京）

近年，随着历史数据不断积累，利用大数据、人工智能等技术提高水利工作智能化水平的应用案例不断涌现，在降雨模式提取、城市洪涝预测等方面都取得了良好进展。水利部大力推动数字孪生流域、数字孪生工程等项目建设，其中，构建知识平台，通过知识库、知识引擎建设，提高数字孪生水利建设智能化水平，在防洪调度等方面发挥了很好的作用。大型工程作为防洪、水资源调度等业务的主要控制工程，积累了大量的调度、监测数据，通过挖掘历史数据的规律提高工程调度效率和精度是可行途径。

南四湖二级坝枢纽是分泄南四湖上级湖洪水入下级湖的控制工程，由土坝、溢流坝、一闸、二闸、三闸等防洪工程及南水北调东线二级坝泵站、二级坝船闸和二级坝复线船闸组成，防洪工程设计总泄量为14 520 m3/s，其中溢流坝、一闸、二闸和三闸的设计流量分别为2100 m3/s、4500 m3/s、3300 m3/s 和4620 m3/s。在二级坝一闸、二闸、三闸等闸门开启过程中，随着闸门上下游水位和流态的变化，水闸泄量逐渐发生变化，当超过误差允许的范围（即误差超过调度指令泄量的10%）时，现有流量计算方法和经验方法均有误差，一般通过人工测流的方式进行实测，每次测流约耗时4 h，效率较低，因此迫切需要实现水闸的泄量自动纠偏。

一、泄量控制存在的问题

南四湖主要防洪工程有二级坝枢纽、韩庄枢纽、蔺家坝枢纽、湖西大堤、湖东堤及湖东滞洪区等。1958 年兴建的二级坝枢纽将南四湖分为上级湖、下级湖，上级湖流域面积27 439 km2，总库容25.32 亿m3；下级湖流域面积3742 km2，总库容34.80 亿m3。南四湖二级坝水利枢纽横跨湖腰最窄处，是蓄水灌溉、防洪排涝、南水北调、工业供水、水陆交通、水产养殖和改善生态环境等综合利用的枢纽工程，包括一闸、二闸、三闸、微山一线船闸等工程，其间以拦湖土坝相连，其中一闸39 孔，设计流量4500 m3/s；二闸55 孔，设计流量3300 m3/s；三闸84 孔，设计流量4620 m3/s。南四湖内有大量庄台、村庄，湖区内鱼塘众多，严重影响湖区的行洪和洪水调度。目前主要通过上下游水位、闸门开启高度、开孔数等数据计算泄流量。

当上级湖、下级湖的汛末蓄水位分别为34.5 m和32.5 m，二级坝闸上下游水位差△Z 一般保持在1.7～2.0 m。当二级坝闸大流量下泄时，刚开闸时瞬时泄流量一般都比较大，在开闸后1～2 h内闸前蓄水泄至下级湖，使得闸上水位迅速下降，闸下水位迅速上升，闸上下游水位差逐步减小，下泄流量也会逐步减小，尤其是当闸门提出水面时，南四湖湖区行洪特征与河道行洪类似。

对南四湖二级坝一闸近年调度及实测数据进行分析，流量误差超出允许范围的分布较为离散，详见表1。

表1 南四湖调度及实测数据流量误差分析

依据近年南四湖行洪过程中二级坝枢纽调度情况，当闸门上下游水位差大于0.2 m时，一闸、二闸、三闸查线流量与实测流量误差超过10%的比例分别为30%、22%和26%；当闸门上下游水位差小于0.2 m时，一闸、二闸、三闸查线流量与实测流量误差超过10%的比例分别为80%、65%和72%；且误差超出范围的分布较为离散，不具有明显的规律或特征。

二、泄量纠偏模型知识库构建

1.历史调度资料收集

整理了南四湖二级坝一闸、二闸、三闸的调度指令执行数据和泄量纠偏数据，主要包括2017—2022年南四湖二级坝一闸、二闸、三闸的调度指令资料，以及水位监测数据、工情数据、泄量测量记录等，共收集了430次纸质会商记录、310份调度指令记录扫描件、270条实测纠偏记录。

2.数据标准化处理

调度指令执行数据主要包括调度指令编号、调度指令泄量、调度指令执行时间、闸上水位、闸下水位、开高、开孔数、实际泄量等信息，根据不同的调度指令泄量，汇总闸上水位、闸下水位、开高和开孔数等之间的对应关系和分布区间，为自动纠偏模型推荐开孔数和开高提供经验。从调度指令资料中提取调度指令编号、调度指令泄量、调度指令执行时间，根据调度指令执行时间从水位监测数据表中提取对应测站的闸上水位、闸下水位信息，以及从工情数据表中提取水闸的开高、开孔数、实际泄量等信息。

泄量纠偏数据主要包括调度指令编号、调度指令泄量、调度指令执行时间、调整时间、闸上水位、闸下水位、开高、开孔数、实际泄量等信息，为自动纠偏模型的训练提供样本。从调度指令资料中提取调度指令编号、调度指令泄量、调度指令执行时间，从泄量测量记录表中提取测量的实际泄量，根据测量时间从水位监测数据表中提取对应测站的闸上水位、闸下水位信息，以及从工情数据表中提取水闸的开高、开孔数等信息。

3.数据存储

将标准化处理后的数据导入关系型数据库中，作为泄量纠偏模型的训练样本，数据库表结构见表2。

表2 二级坝历史调度数据库表结构

处理后的2017—2022 年调度指令数据共150条，其中一闸24 条、二闸78 条、三闸48 条。处理后的2017—2022年泄量纠偏数据共268条，其中一闸13条、二闸190条、三闸65条。

三、泄量纠偏模型构建及训练

1.输入样本

在数字孪生南四湖二级坝工程建设过程中，为了解决流量误差较大的问题，通过构建知识平台专家经验库，训练机器学习模型来预测流量、开启高度、开孔数，实现南四湖二级坝的泄量预警和自动纠偏。输入样本包括一闸样本数据13 条、二闸样本数据190 条、三闸样本数据65条。

2.模型训练

利用样本数据中的上游水位、下游水位、实测流量等，训练梯度提升回归模型。

梯度提升回归模型实现思路：①针对同一个训练集训练多层的弱分类器，每层使用训练集训练一个弱分类模型，从训练出的模型中得到预测结果；②根据训练集中样本分类、总体分类的准确率来确定每个样本上应重新分配的权值，将修改过权重后的新数据集训练一个下层的分类器；③对样本进行多轮训练，直到误差样本的比例低于设定阀值时，将每层分类器按权重进行融合。

为解决样本数量不足问题，随机抽取各个指令泄量、开孔数等数据，循环该操作100 次，形成样本集。样本集70%的数据用于训练模型，30%的数据用于模型测试，以降低模型的过拟合能力，提高泛化能力。可根据业务系统运行中得到的实测流量，自动训练模型，同步更新模型库，从而提高模型预测精度。泄量纠偏模型训练完成后，提供RESTful格式的泄量预测接口，为相关应用提供服务。

四、泄量纠偏模型应用流程及实践

1.应用流程

泄量纠偏模型通过服务接口为防洪调度和工程管理提供智能化支撑，调用流程见图1。

图1 不同工况下泄量纠偏模型调用流程

防洪调度会商发出调度指令后，业务系统输入调度指令信息，包括调度水闸名称、调度执行时间、调度指令泄量等。当水闸处于关闭状态时，泄量纠偏模型获取当前闸上水位、闸下水位等实时监测信息，根据每个水闸的历史执行经验，从水闸对应泄量的最小开高、最小开孔数，到最大开高、最大开孔数，循环计算每个开高、开孔数对应的泄量值，最终只保留泄量值与调度指令泄量误差在10%内的调度方案并返回业务系统；水闸开启状态的调令转换过程与关闭状态相似。当水闸执行调度后，泄量纠偏模型按设定的时间间隔计算水闸当前状态流量，如果当前泄量与调度指令泄量偏差超过10%时，发出预警，并执行泄量自动纠偏计算，泄量纠偏模型获取当前闸上水位、闸下水位等实时监测信息，以及调度指令泄量、当前开高、当前开孔数，通过纠偏模型计算出与调度指令泄量误差小于10%的开孔数和开高，返回3类纠偏组合：开孔数不变、开高不变、开孔数和开高都变，供业务系统进行调度决策。

2.应用实践

模型训练完成后，结合2023年度调令执行及近年实测数据进行模拟验证，对泄量纠偏模型共进行了泄量验证256 次、开高验证207 次，验证结果均为合格，其中流量误差不超过6%，开高误差不超过1%。目前泄量纠偏模型已经集成到工程管理系统中，为工程调度提供支撑。下一步，将结合模型在实际工作中的使用情况对其不断优化。

五、结论

本文探索了利用历史经验提高大型工程调度效率和精度的方法，建立了南四湖二级坝泄量纠偏模型，以南四湖二级坝实时上下游水位、闸门开度和泄流曲线历史数据为基础，建设泄量纠偏机器学习模型并进行训练，通过服务接口提供服务。该模型可精确判定二级坝上下游水位—水闸泄量—闸门开度关系，可实现当泄量超过允许误差时自动报警，并推荐多种纠偏方案，后续可通过数值实验提供最优方案，为二级坝水闸精细化调度提供技术支撑。构建的模型具有较强的数值模拟能力，可为其他类似大型水闸工程调度控制提供参考借鉴，为水旱灾害防御提供支撑。