摘要：随着水利水电工程朝着大型化、复杂化方向发展，传统运行维护模式已难以满足工程安全与效率提升的需求。本文聚焦数字孪生技术在该领域的应用价值，通过分析其核心特性与工程运维实际需求的契合点，构建了包含物理实体、虚拟模型、数据链路及应用服务的技术应用框架。结合具体工程案例，探讨了该技术在设备状态监测、故障预警、调度优化及应急演练等场景的实施路径与效果。研究表明，数字孪生技术能有效提升工程运维的智能化水平，为大型水利水电工程的安全稳定运行提供有力技术支撑。

关键词：数字孪生技术；大型水利水电工程；运行维护；

一、绪论

水利水电工程作为国家重要基础设施，其安全稳定运行对社会经济发展具有不可替代的作用。近年来，受极端气候、工程老化及运行负荷增加等因素影响，大型水利水电工程面临的运维压力持续攀升。传统依赖人工巡检与定期检修的运维模式，存在响应滞后、故障预判能力弱及资源配置不合理等问题，已无法适配现代工程的运维需求。在此背景下，数字孪生技术凭借虚实映射、实时交互、模拟仿真等优势，为工程运维智能化转型提供了新路径。本文旨在深入探究该技术在大型水利水电工程运维中的应用模式，通过理论分析与实践结合，为工程运维效能提升提供可行方案，具有重要的理论与实践价值。

二、数字孪生技术相关理论基础

（一）数字孪生技术的概念与演进

数字孪生技术源于产品全生命周期管理理念，是指通过数字化手段构建与物理实体精准对应的虚拟模型，并实现二者间的实时数据交互与动态同步。该技术最早可追溯至20 世纪80 年代的“数字镜像”概念，历经数十年发展，已从单一的几何建模演进为融合多物理场仿真、大数据分析及人工智能的复杂技术体系。随着物联网、云计算及5G 等技术的突破，数字孪生的应用场景不断拓展，从航空航天领域逐步渗透至智能制造、智慧城市及水利工程等多个领域，其核心内涵也从静态映射升级为动态预测与智能决策支持。

（二）数字孪生技术的核心组成与关键技术

数字孪生技术体系主要由物理实体层、虚拟模型层、数据交互层及应用服务层四部分构成。物理实体层是基础，涵盖工程设施、设备及传感器等硬件载体；虚拟模型层通过三维建模、多物理场耦合等技术，实现对物理实体的精准数字化复刻；数据交互层依托物联网与边缘计算技术，完成实时数据采集、传输与预处理；应用服务层则基于大数据与AI 算法，提供监测预警、模拟分析等运维功能。其中，高精度建模、实时数据传输及智能分析算法是支撑技术落地的关键，直接决定了数字孪生系统的运行效能与应用价值。

三、大型水利水电工程运行维护需求分析

（一）大型水利水电工程的结构特点与运维难点

大型水利水电工程通常由大坝、水电站厂房、泄洪设施及输水系统等组成，具有结构庞大、构件繁多、地域分布广泛等特点。其运维过程面临多重难点：一是工程处于复杂水文地质环境中，坝体渗漏、边坡稳定等问题易受自然因素影响；二是关键设备如发电机组、闸门启闭系统等长期高负荷运行，故障隐患隐蔽性强；三是工程各系统间关联性强，单一部位故障可能引发连锁反应。

（二）传统运维模式存在的局限性

当前大型水利水电工程的传统运维模式仍以“定期检修 + 人工巡检”为主，存在明显局限性。从时间维度看，定期检修间隔固定，难以根据设备实际运行状态调整，易出现“过度维修”或“维修不足”的情况；从空间维度看，人工巡检受地形、气候等因素制约，无法实现对高危区域或隐蔽部位的全面覆盖；从决策维度看，运维决策多依赖工作人员经验，缺乏对多源数据的系统分析，导致故障预判准确率低、应急响应速度慢。这些问题不仅增加了运维成本，还难以保障工程运行的安全性与可靠性。

（三）数字孪生技术赋能运维的需求要点

针对传统运维模式的不足，大型水利水电工程对数字孪生技术赋能运维提出了明确需求要点。首先，需实现对工程全域状态的实时感知，通过布设多类型传感器，采集坝体变形、水位流量、设备振动等关键数据；其次，要求构建高精度虚拟模型，能精准模拟工程在不同工况下的力学特性与运行状态；再次，需要具备智能故障诊断与预警能力，通过算法模型及时识别异常数据并发出预警；最后，需支持运维方案的模拟优化，为检修计划制定、应急处置提供科学依据，最终实现运维模式从“被动响应”向“主动预防”的转变。

四、数字孪生技术在工程运维中的应用框架构建

（一）应用框架的总体架构设计

基于大型水利水电工程的运维需求，本文构建的数字孪生应用框架采用“五层架构”设计，分别为感知层、数据层、模型层、服务层及应用层。感知层负责采集工程物理实体的各类运行数据，是框架的数据来源基础；数据层对采集到的多源异构数据进行清洗、融合与存储，构建统一数据仓库；模型层通过多尺度、多物理场建模技术，构建工程全域虚拟模型；服务层封装各类算法与功能模块，提供数据查询、模拟分析等基础服务；应用层则面向具体运维场景，开发监测预警、调度优化等应用系统。各层级间通过标准化接口实现数据交互，确保框架的整体性与扩展性。

（二）多源数据融合与传输链路构建

多源数据融合与传输链路构建需解决数据异构性与实时性问题。数据融合方面，采用“时空对齐 + 特征融合”策略，先对来自传感器、SCADA 系统及视频监控的不同格式数据进行时间与空间坐标校准，再通过深度学习算法提取数据特征，实现多维度数据的有机融合。传输链路构建方面，采用“边缘计算 +5G+ 云计算”的混合架构，边缘节点负责对采集数据进行预处理与本地存储，减少数据传输量；5G 网络提供高速低延迟的数据传输通道，保障实时数据交互；云计算平台则承担海量数据的深度分析与长期存储任务，为上层应用提供数据支撑。

五、结论

大型水利水电工程传统运维模式存在响应滞后、决策经验化等局限，数字孪生技术的虚实融合、实时同步等特性可有效破解这些难题，是运维智能化转型的重要技术路径。其次，构建的“五层架构”应用框架，实现了从数据采集到应用服务的全流程覆盖，为技术落地提供了清晰的实施蓝图。多维度递进式映射与混合式数据传输链路等关键技术的应用，保障了数字孪生系统的精准性与实时性。未来可进一步探索数字孪生与数字孪生技术的深度融合，为工程运维提供更高级别的智能支持。

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