随着科技的不断发展，人工智能技术成为各领域创新发展的重要驱动力。在水利管理中，人工智能技术的应用为解决传统水利管理中的难题提供了新的思路和方法[1]。本文将探讨人工智能技术在水利管理中的应用及如何通过人工智能技术提高水利管理的效率和效益。1建立水利管理总体需求框架为了更好地应用人工智能技术提升水利管理效率和效益，需要建立一个水利管理的总体需求框架。水利管理总体需求框架如图1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.019.F001图1水利管理总体需求框架数据采集与处理：水利管理涉及大量的数据，包括水文、气象、水质、工程运行等数据，人工智能技术可以用于自动化采集和数据处理，提高数据的准确性和及时性[2]。预测与决策支持：通过人工智能技术对历史数据的学习和分析，可以对未来的水文情势、水资源需求等进行预测，为决策者提供科学依据，提高决策的针对性和有效性。自动化监控与控制：人工智能技术可以实现水利工程设施的自动化监控和控制，提高设施的运行效率和安全性。智能化巡检：通过无人机、巡检机器人等智能设备，结合人工智能技术，实现水利工程的智能化巡检。知识管理与服务：利用人工智能技术，构建水利知识库，提供智能问答、知识检索等服务，提高水利管理的智能化水平。基于需求框架，可以进一步细化人工智能技术在水利管理中的应用方向和具体实施方案，为提高水利管理效率和效益提供有力支持。在水利管理中，为了更好地规划和应用人工智能技术，需要明确划分近期、中期和远期的具体目标。近期目标是实现水利管理的初步智能化，包括建立基础的数据采集和处理系统，利用人工智能技术进行简单的预测和决策支持以及对部分设施进行初步的自动化监控和控制[3]，目的是验证人工智能技术在水利管理中的可行性和效果，为后续的发展奠定基础。中期目标是进一步提高水利管理的智能化水平，继续完善数据采集和处理系统，提高数据的准确性和及时性。同时，应加强人工智能技术在预测和决策支持方面的应用，提高决策的科学性和准确性。加大设施的自动化监控和控制力度，提高设施的运行效率和安全性，目标是建立一个相对完善的水利管理智能化系统，提高水利管理的效率和效益。远期目标是实现水利管理的全面智能化，进一步拓展人工智能技术在水利管理中的应用范围，包括深入智能化巡检、知识管理等。加强与其他相关部门的合作和数据共享，可以提高水利管理的整体智能化水平。最终目标是建立一个高度智能化的水利管理系统，实现水资源的可持续利用和保护，为经济社会的可持续发展提供有力支持。2基于人工智能技术的水利大数据共享基于人工智能技术进行水利大数据中心的建设可以共享水利数据。数据采集与存储：通过高效的数据采集手段，实时获取各类水利数据并利用分布式存储技术进行存储，确保数据的完整性和可访问性。数据处理与分析：利用云计算和大数据处理技术，对海量的水利数据进行高效处理和分析，提取有价值的信息，为决策提供科学依据[4]。数据共享与服务：建立数据共享平台，提供水利数据开放服务，与其他行业和部门实现数据交换共享，促进多领域协同合作。业务应用与创新：基于水利大数据中心，开发各类水利业务应用，创新服务模式，提高水利管理的智能化水平。基于人工智能技术的水利大数据共享是实现水利管理智能化的重要手段，通过建立水利大数据共享平台，将各类水利数据整合到统一的平台上，利用人工智能技术进行数据挖掘和分析。数据整合与共享：将分散在各个部门的水利数据整合到一起，形成一个完整、统一的数据资源池。通过数据共享，打破信息孤岛，提高数据的利用率和流通性。智能分析与决策支持：利用人工智能技术对水利大数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息，为决策者提供科学依据[5]。通过对历史数据的预测和分析，可以预测未来的水文情势、水资源需求等，为决策提供支持。实时监控与预警：通过实时采集和处理水利数据，实现对水利工程设施、水文状况等实时监控。利用人工智能技术进行异常检测和预警，及时发现潜在问题，提高水利工程的安全性和稳定性。跨部门协同合作：通过水利大数据共享平台，促进不同部门之间的数据共享和交流，加强与其他行业的合作，实现数据交换和共享，共同应对水利管理中的挑战。创新服务与应用：基于水利大数据共享平台，开发新的应用和服务模式，提高水利管理的智能化水平。例如，利用人工智能技术进行水资源优化配置、洪水灾害预警等，为水利管理提供新的解决方案。水利大数据共享为水利三维可视化提供了必要的数据支持。通过采集和整合水域的各种数据，包括水位、流速、水质及降雨量等，水利三维可视化可以构建更为精准和细致的三维模型[6]。同时，三维可视化技术可以将数据以直观、生动的方式呈现出来，帮助管理者更好地理解和分析水利情况。水利管理三维可视化功能架构如图2所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.019.F002图2水利管理三维可视化功能架构水利大数据共享可以实现不同部门之间的数据交换和共享，促进跨部门协同合作。水利三维可视化可作为一种跨部门协同的工具，通过可视化呈现的方式促进不同部门之间的沟通和交流，有助于打破信息孤岛，提高数据利用率和流通性，加强水利管理的协同性和整体性。3水利智能感知与管理水利智能感知体系结构的目标是实现对水域信息的实时感知、监测和管理，为水利管理提供智能化决策支持，具体功能包括数据采集、传输、处理、分析和应用等[7]。根据水利管理的需求，开发智能化的应用系统，例如洪水预警系统、水资源调度系统及水利工程监测系统等。应用层需要与平台层进行良好的集成，实现数据的共享和交互。水利智能感知体系结构如图3所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.019.F003图3水利智能感知体系结构基于大数据和人工智能技术，分析和研判采集数据。通过建立预测模型、异常检测模型等，实现对水域状况的实时监测、预警和预测。结合水利专业知识进行智能化决策支持，为水利管理提供科学依据。水利智能管理研判体系如图4所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.019.F004图4水利智能管理研判体系在水利智能感知与管理中，主机泵系统输入功率和辅助设备能耗是两个关键的能耗指标，主机泵系统的输入功率是指维持泵站正常运行，主机泵电机所需消耗的功率[8]，反映了主机泵系统的工作效率和能量消耗水平。输入功率的大小与泵站的流量、扬程和运行时间等因素有关，表达式为：Pps=ρgQzHz1 000ηzηdrηmot （1）式中：Pps——主机泵系统的输入功率（kW）；ρ——水密度（kg/m3）；g——重力加速度；Hz——泵装置的扬程（m）；Qz——水泵运行流量（m3/h）；ηdr——传动机构运行效率（%）；ηmot——电动机的运行效率（%）；ηz——泵运行效率（%）。辅助设备能耗是指泵站在运行过程中，除主机泵电机外其他辅助设备的能耗总和。设备包括润滑系统、冷却系统、控制系统等，辅助设备的能耗与泵站的工作效率和运行状态密切相关，站用辅助设备系统的能耗计算公式为：Pzn=Pzn'×Qz （2）式中：Pzn——站用辅助设备系统能耗（kWh）；Pzn'——每单位流量站用辅助设备消耗功率（kW）。了解主机泵系统的输入功率和辅助设备能耗，更好地评估泵站在水利智能感知与管理中的能源消耗情况，可以为节能减排提供参考依据。通过优化泵站的设计、提高设备效率和加强运行管理，可以降低能耗水平，提高水利管理的智能化和可持续性。4案例分析以某地区智慧水利建设为例，在实施水利管理过程中，人工智能技术得到了广泛应用。为了验证这一技术的应用效果，对其应用前后的水利管理效果进行了对比分析。应用人工智能技术前，该地区的水利管理主要依赖传统的人工监测和经验判断。引入人工智能技术后，该地区的水利管理得到了显著提升，预测和决策支持更科学和及时。设施的监控和控制实现了自动化，提高了运行效率和安全性。此外，知识管理和服务也得到了明显提升，为水利管理提供了更智能化的支持。应用人工智能技术后，该地区的水利管理效果得到了显著提升，验证了人工智能技术在水利管理中应用的可行性和有效性。人工智能技术应用前后水利管理效果对比如表1所示。10.19301/j.cnki.zncs.2024.03.019.T001表1人工智能技术应用前后水利管理效果对比项目应用前应用后水资源利用效率0.3 m3/t0.5 m3/t水质达标率85%90%水利工程运行效率设备完好率82%，安全事故发生率2.4%设备完好率95%，安全事故发生率0.5%灾害应对能力应对能力有限，响应慢快速响应，减少灾害损失5结语人工智能技术在水利管理中应用前景广泛，对提高水利管理效率和效益具有重要作用。为了更好地发挥人工智能技术在水利管理中的作用，需要不断加强技术研发与创新，建立健全的数据共享机制，推动人工智能技术与水利管理的深度融合。随着技术的不断进步和应用效果的不断提升，人工智能技术将成为水利管理现代化的重要支撑。