數智賦能，給江河裝上“最強大腦”

——2025年度河北科學技術獎巡禮（七）

4月27日上午，河北工程大學智慧水利重點實驗室一樓大廳裡，一塊大屏幕格外醒目。

屏幕上，四川大渡河沙坪二級電站的多維決策三維可視化仿真系統正在運行，出庫流量、上下游水位、發電流量等數據實時跳動，並迅速轉化為發電負荷、閘門開度、泄洪流量等清晰指令。

“這就是我們給水電站裝上的‘最強大腦’。”河北工程大學學術副校長雷曉輝向學生介紹。

這套流域水庫群智能化運行與精准調控系統，由雷曉輝團隊聯合國能大渡河大數據服務有限公司、中國水利水電科學研究院共同研發。近日，他們憑借這項技術獲得2025年度河北省科技進步獎一等獎。

別小看這個系統，其“算力”勝過千軍萬馬。

“以前調度員要根據上游來水、發電負荷變化、水輪機狀態，憑經驗手動計算負荷怎麼調整、開幾個泄洪閘門。現在，系統幾秒鐘就能完成發電負荷分配和各閘門開度計算，在保障發電的同時，把水位誤差控制在厘米級。”雷曉輝說。

江河安瀾，關系國計民生。在全球氣候變化背景下，面對極端水文事件增多的新形勢，如何在防洪、發電、供水、生態等多重目標中尋找平衡，是水利工程運行管理必須研究的現實課題。

過去，復雜流域調控很大程度上依賴人工經驗和反復試算，就像經驗豐富的司機，熟悉道路時得心應手，一旦遇到從未經歷的暴雨洪水，要在最短時間內找到安全高效的路徑，挑戰巨大。

傳統模型仿真計算復雜度高、多目標沖突難協調、宏觀決策難以精准落地，是制約智慧水利的三大難關。無人駕駛、人工智能等新技術帶來機遇，但深度融合水利工程，首先需進行方法論變革。

“最難的不是寫代碼，而是方法論的突破。”雷曉輝認為，傳統水利學科重建輕管，真正的挑戰是借鑒無人駕駛、導彈火箭等領域的方法論，將工程控制論創造性地應用於復雜水利系統。

第一道難關，是讓計算機“讀懂”復雜的水文情況。流域水系統要素繁雜，水庫、河道、水閘、泵站的拓扑關系錯綜復雜。傳統建模方式如同“手工作坊”，效率低且難以統一。

2019年，四川省大渡河沙坪二級水電站就面臨這種困境：受上游來水不確定、發電負荷波動和泄洪調度影響，閘門與機組動作頻繁，降低設備疲勞、穩定壩前水位、兼顧發電與安全，成為迫切需求。

讓計算機懂水流、會決策，雷曉輝團隊意識到，這絕非簡單的程序開發。

歷經一年多時間，團隊創新建立了流域水文水動力通用算子庫及模塊化快速精准建模方法。他們將河流、水庫、閘門、泵站等工程對象及其物理規律拆解為標准組件，像搭積木一樣根據不同流域地形、水文特征快速組裝，建模效率較傳統方法提升15倍以上。

更關鍵的一招是首創了“聚合水庫”技術。團隊成員龍岩解釋：“你看，流域裡藏著成千上萬個小型塘壩、灌溉渠，像無數個小水龍頭，單個看帶來的影響微乎其微，合起來卻能改變洪水走向。以前要逐個計算這些小工程的蓄泄量，根本不現實。現在我們把它們打包成一個‘虛擬水庫’，直接模擬整體的洪水調節規律。”

這項技術讓洪水回顧預報合格率一下子提高了36%，相當於給模糊的水情預測裝上了高清鏡頭。

如果說精准建模是給江河裝上“眼睛”，那麼智能決策就是給水系統裝上“大腦”。

針對水庫群防洪、發電、供水、生態等多目標“打架”的難題，團隊創立了多目標分層分布式智能調度決策方法，融合模型預測控制與強化學習，形成快慢思考相結合的智能解決機制，能從容應對多重擾動，在復雜的約束條件下，瞬間生成最優調度方案。

理論突破之后，是更為艱苦的工程實踐。將這套“最強大腦”真正接入水電站的控制系統，是一場硬仗。

當系統首次接入電站控制系統時，研發團隊在沙坪二級水電站一待就是兩個多月，對著密密麻麻的接口反復調試，為確保指令精准執行測試了上千次。

“為了一個特定工況下的水流響應，我們研究人員常常連續多天盯著數據，逐項核對每一次機組負荷變化、每一道閘門開度調整。”那段日子讓龍岩記憶猶新。

如今，在這套智能調控系統支撐下，電站閘門年均動作次數從1.8萬余次降至1200次，降幅達93%，不僅設備損耗大幅降低，壩前水位控制精度更是達到厘米級。

這套自學習、自適應的智能調控體系，已在全國20余個省的水文監測機構和能源企業中廣泛應用。項目成果獲授權發明專利60件，近三年累計實現增收經濟效益約23億元。

“水利工程不僅要建得好，更要管得好、調得准、運行得智能。”雷曉輝表示，面向國家水網建設和數字孿生水利需求，團隊正在研發新一代AI智能體驅動的產品、標准和測試體系，預計今年下半年將在水利水電水務領域的規劃、設計和運行中推廣應用。（記者陳華）