摘要：水利水电工程作为国民经济的重要基础设施，其管理水平直接关系到防洪、灌溉、供水和发电的安全与效益。传统管理方式面临效率低、数据滞后及风险监测不足等问题。智能化技术的引入，为水利水电工程管理注入了新的活力，能够实现精准监测、高效调度与智能决策。本文围绕智能化技术在水利水电工程中的监测、调度、维护及安全管理方面的具体应用进行探讨，并分析其带来的效益和存在的挑战，旨在为智能化技术对提升工程管理效率和科学决策水平的重要意义。

关键词：智能化技术；水利水电工程；管理

前言：水利水电工程作为国家基础设施的重要组成部分，广泛应用于防洪、灌溉、供水及发电等领域，对保障社会经济发展和人民生活水平的提高起到关键作用。近年来，智能化技术的发展为水利水电工程管理带来了新的机遇。物联网、大数据、人工智能、无人机、传感器技术和云计算等前沿技术的迅猛发展，使得工程管理从传统的人工操作模式逐步向智能化、信息化方向转型。这些技术不仅能够实现工程运行数据的实时采集与处理，还可以通过大数据分析和智能算法优化调度策略，提升管理的科学性和精确性。

1 水利水电工程管理的基本内容

水利水电工程的管理从规划阶段开始，包括项目选址、可行性研究、技术方案设计等环节，该阶段需要统筹考虑水资源分配、工程效益评估及环境影响等因素，以确保工程科学合理，且后续的施工管理是水利水电工程的重要内容，涉及工程进度、质量、安全及成本的全面控制。管理者需协调各类施工资源，严格执行施工标准，及时解决施工中出现的技术问题，同时确保施工期间的安全生产和环境保护。

在工程投入使用后，运行管理成为核心任务，包括水资源的调度分配、水库的运行安全、大坝和设备的状态监控等。维护管理则是通过日常检查、定期维修和应急处理，确保工程设施长期保持良好性能。考虑到水利水电工程常面临自然灾害、设备故障等多种风险。安全管理包括风险识别、监测预警、应急预案制定及灾害应对等，需要建立监测系统、开展风险评估，最大程度降低安全隐患，保障工程及周边区域安全，实际的水利水电工程可能对生态环境造成一定影响，因此需加强生态保护与环境管理工作，如水质监测、生物多样性保护及环境恢复等，确保工程的可持续发展。

2 水利水电工程管理中智能化技术

2.1 实时监测与数据采集

智能化技术通过物联网设备和传感器实现对水利水电工程的实时监测与数据采集，所部署的传感器可布置在大坝、水库、闸门、输水管道等关键部位，用于监测水位、流速、压力、温度等参数。采集的数据通过无线通信技术传输至云端系统，形成实时动态的数据平台。传统手动监测方式通常周期较长，且存在人为误差，而智能监测系统可以全天候采集数据，并及时发现异常。以洪水预警为例，传感器能实时监测上游水量变化，结合气象数据进行分析，提前预测洪水风险并发出预警指令，从而有效保障工程及下游区域的安全。

2.2 智能调度与优化

水利水电工程的调度管理是一项复杂任务，涉及多种因素的综合权衡，包括水资源分配、发电需求、防洪安全及生态保护等。智能化技术通过大数据分析和人工智能算法，为调度管理提供科学决策支持。例如，基于气象数据和水文模型，智能调度系统可预测降雨量、径流量及水库入库流量，从而优化调度策略。在防洪调度中，智能系统可以模拟不同调度方案对下游水文条件的影响，并选择最优方案，既保证了水库的蓄水功能，又降低了洪水风险。在干旱季节，系统还能结合供水需求和流域水资源总量，制定科学的分配计划，确保下游用户的用水需求。

2.3 设备维护与巡检管理

水利水电工程中的设备设施维护是管理的重要内容，智能化技术为维护和巡检管理提供了高效解决方案。无人机和机器人技术被广泛应用于大坝、闸门、输水隧道等区域的巡检工作。无人机可携带高清摄像头或红外成像设备，对工程表面裂缝、渗漏等问题进行精准识别，而机器人则能进入危险或难以到达的区域进行检测。此外，物联网技术能够对工程设施运行状态进行实时监测。

2.4 安全风险与预警管理

基于大数据和人工智能的分析系统，可实时处理多源数据，识别潜在的安全隐患，并自动生成预警信息。在大坝安全管理中，智能预警系统通过监测大坝变形、渗漏流量等数据，利用算法对数据进行分析，判断是否存在结构性风险。当发现异常时，系统可实时发出报警信息并推送到相关管理者的终端设备。此外，结合地质监测技术，智能系统还能实时监控滑坡、泥石流等地质灾害，并提供风险分析结果。与此同时，应急管理是安全风险管理的重要组成部分，智能化技术可以显著提升应急响应的效率，基于模拟演练的智能化系统可以预测不同风险场景下的损失程度，为制定应急预案提供参考。通过实时监控和预警信息，管理者能够迅速做出决策并采取应对措施，从而将风险降至最低。

3 基于智能化技术在水利水电工程管理中的应用策略

3.1 构建智能化管理平台，整合多源数据实现实时动态监控

智能化技术在水利水电工程管理中的应用首先需要构建一个集成化的智能管理平台，将多种技术和数据源有机结合，实现对工程全生命周期的动态监控。该平台依托物联网技术，连接分布在水利水电工程各部位的传感器和监测设备，采集包括水文数据、气象信息、设备运行状态和地质监测数据等多维度信息。通过数据接入云端平台，管理者能够实现对水库、大坝、闸门和发电设备的远程实时监控。此外，该平台可采用大数据处理和人工智能技术对采集数据进行实时分析。例如，通过建立历史数据和实时数据的对比模型，平台能够自动识别异常数据点，从而实现对隐患问题的早期预警。监测系统还可通过自动生成的数据报表，为工程管理者提供决策支持。

3.2 开发智能调度系统，实现资源优化配置和科学决策

智能调度系统基于大数据、人工智能算法和水文模型，通过对多维度信息的综合分析，动态调整水资源的分配策略和运行方式。在洪水管理中，智能调度系统能够实时整合气象数据、流域上游水量变化和水库蓄水量信息，预测未来流量和可能的风险情景，并根据模拟结果制定最优的泄洪计划。这种调度方式能够有效减少洪水对下游的威胁，同时确保水库安全。在干旱季节，系统则可以结合用水需求和水库水量，优先保障饮用水供应和农业灌溉，合理调配发电与供水之间的关系。实现智能调度系统的关键在于算法和模型的构建。例如，基于机器学习的优化算法可用于模拟多目标调度方案，在平衡发电、防洪、生态保护等多种需求的基础上，找到效率最高的调度策略。

3.3 推进智能巡检与预测性维护，实现工程设施全生命周期管理

在水利水电工程的设施管理中，智能巡检和预测性维护是智能化技术应用的重要方向，智能巡检利用无人机搭载高清摄像头和红外成像设备，对大坝表面裂缝、管道渗漏、闸门老化等问题进行非接触式巡查，同时采集高精度影像和热感数据。机器人则适合在输水隧道等危险或难以接近的环境中完成巡检工作。这些设备采集的数据通过无线网络传输至管理平台，结合人工智能图像识别技术，可以快速识别设施的异常点并生成维修建议。预测性维护则是通过物联网传感器实时监控设备运行状态，例如发电机组的温度、振动和压力数据，并基于历史数据和算法模型预测设备可能发生的故障。管理系统会根据预测结果提前制定维护计划，从而避免突发故障导致的运行中断。

结语：在水利水电工程中，智能化技术可以实现实时监测与数据采集、智能调度与优化、设备维护与巡检以及安全风险预警管理。针对技术的集成应用，本文提出了构建智能化管理平台、开发智能调度系统和推进智能巡检与预测性维护的三大应用策略，从实际实现角度为水利水电工程管理的智能化转型提供了可行路径。

通过全面应用智能化技术，水利水电工程管理能够显著提升数据采集的实时性、调度决策的科学性、设备管理的精准性和风险控制的主动性。这不仅提高了工程的运行效率与经济效益，还增强了工程的安全性和可持续性。

参考文献：

[1]熊淑媚.电气自动化在水利水电工程中的应用研究[J].水上安全，2024，（20）：49-51.

[2]张忠惠.智能化在水利水电工程管理中的应用[J].大众标准化，2024，（16）：170-172.

[3]龚雪峰.节能降耗技术在水利水电工程设计中的应用[J].水上安全，2024，（03）：79-81.

[4]王睿佳.水利水电工程应走好数字化智能化道路[N].中国电力报，2023-06-16（003）.

[5]谢遵党.水利水电工程数字设计工厂建设构想与实践[J].水利水电技术（中英文），2023，54（02）：60-72.DOI：10.13928/j.cnki.wrahe.2023.02.006.