[發明專利]一種水庫大壩安全信息智慧感知融合預警方法及終端設備

有效

• 申請號: 202110059633.X
• 申請日: 2021-01-18
• 公開（公告）號: CN112949900B
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發明（設計）人: 劉成棟;向衍;沈光澤;鄒世平;趙建文;孫昌俊;張凱;應立鋒;劉檢生;王獻輝;孟穎;楊鑫;陳哲;閆靜;陳星;傅志敏
• 申請（專利權）人: 水利部交通運輸部國家能源局南京水利科學研究院;河海大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G08B21/18;G01D21/02;G06N3/08
• 代理公司: 南京樂羽知行專利代理事務所(普通合伙) 32326
• 代理人: 李玉平

本發明公開一種水庫大壩安全信息智慧感知融合預警方法及終端設備，通過四種模態傳感器綜合監測水庫區降雨量、水位、壩體壓力及場景變化，形成水庫大壩安全運行的全監測要素。通過對全監測要素的智慧化計算，實現對水庫大壩的狀態進行辨識，并對威脅水庫大壩安全運行的狀態進行預警。

技術領域

本發明涉及一種水庫大壩安全信息智慧感知融合預警方法及終端設備，基于深度學習對水庫大壩安全運動狀態進行辨識，屬于水利領域的水庫大壩安全運行技術領域。

背景技術

水庫大壩安全運行狀態是水利領域重要的監測要素之一，直接關系到水安全風險防控的成敗。

水庫大壩安全運行狀態受多種要素共同、復雜影響，誘發各類壩體險情的成因多樣、復雜且具有隱蔽性，主要涉及庫區雨量、水位、壩體壓力及場景變化等多種信息。現有單一模態的監測信息，如僅監測水位信息或壩體滲漏僅能獲取單一或有限個要素信息，難以穩定辨識及預警水庫大壩的安全運行狀態，無法完整、可靠、準確地獲取水庫大壩監測信息，導致無法及時判斷水庫大壩安全運行狀態，更難以及時有效的實現預測預警。剖析其原因，現有的監測技術應用于水庫大壩安全運行狀態判斷與預警時存在“測不到、測不全、測不準、長時滯”等實質性困難。

發明內容

發明目的：針對現有技術中水庫大壩安全運行狀態難以準確監測并預警，本發明提供一種水庫大壩安全信息智慧感知融合預警方法及終端設備。

技術方案：一種水庫大壩安全信息智慧感知融合預警方法，監測水庫庫區的雨量、水位、壩體壓力及場景變化數據，形成水庫大壩安全運行全監測要素；隨后，通過智慧化建模計算方法對水庫大壩的運行狀態進行辨識；其中，智慧化建模計算方法主要包括：①計算基于歷史信息的預測信息與當日測量信息間的差值或耦合關系，形成要素信息的融合權重，②基于深度學習模型表征水庫大壩運行狀態，并采用加權分類器模型對運行狀態進行分類，當屬于危險狀態的概率大于閾值時判斷水庫大壩運行存在風險，進行預警。

所述水庫大壩監測全要素集合構建包括如下內容：①通過自計雨量筒獲取庫區雨量要素信息R，②通過雷達水位計獲取庫區水位要素信息T，③通過測壓管獲取壩體壓力要素信息P，④通過攝像機獲取壩體場景變化要素信息I。

計算基于歷史信息的預測信息與當日測量信息間的差值或耦合關系，形成要素信息的融合權重，具體步驟為：

步驟11，計算基于歷史信息的庫區當日雨量預測信息與庫區雨量當日測量信息間的差值：

采用Kalman濾波器計算當日雨量預測信息隨后計算預測信息與當日測量信息R_t間差值ε_R：

步驟12，計算基于歷史信息的庫區當日水位預測信息與庫區水位當日測量信息間的差值：

采用Kalman濾波器計算當日水位預測信息隨后計算預測信息與當日測量信息T_t間的差值ε_T：

步驟13，計算基于歷史信息的當日壩體壓力預測信息與壩體壓力當日測量信息間的差值：

采用Kalman濾波器計算當日壩體壓力預測信息隨后計算預測信息與當日測量信息P_t間的差值ε_P：

步驟14，計算基于歷史信息的當日場景變化預測信息與場景變化當日測量信息間的二維耦合值：

采用Kalman濾波器計算當日場景變化預測信息隨后計算預測信息與當日測量信息I_t間的二維耦合值其中corr2()為二維耦合關系計算模型；

步驟21，計算各要素當日測量信息的權重

雨量要素當日測量信息權重：

庫區水位要素當日測量信息權重：