水电站下泄生态流量监控解决方案-智能监测生态流量遥测终端-水电站流量监测站

最新推荐文章于 2025-12-08 16:38:51 发布

原创

最新推荐文章于 2025-12-08 16:38:51 发布 · 716 阅读

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#人工智能 #网络 #物联网 #自动化

平升电子提供了水电站下泄生态流量监控解决方案，采用一体化设计的智能监测终端，集成数据采集、逻辑运算和远程传输功能。该设备支持人机交互、视频数据叠加，并具备丰富的采集接口，能根据水位、闸位等信息计算生态流量，兼容多种通信规约，确保数据多中心上报，助力水电站合规监测生态流量。

平升电子水电站下泄生态流量监控解决方案-智能监测生态流量遥测终端-水电站流量监测站是一款集人机交互、视频叠加、4G路由、数据采集、逻辑运算与远程传输功能于一体的多媒体智能终端设备。

此款产品为水电站生态流量监测项目的专用产品，便于监管单位及时掌握水电站的流量下泄情况，以保障河湖生态用水，维护河流健康生命。

1. 4合1一体化设计，高度集成

• 采用盘装式直接嵌入箱体，大大降低安装成本与难度；

• 避免了多种产品的采购、集成调试、硬件协议对接工作。

2. 人机交互+内置软件，现场直接手触设参，无需通过电脑

• 简洁的人机交互界面，7寸彩色触摸屏实时显示下泄流量和其他仪表数据。

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水电站生态下泄流量监测系统解决方案

weixin_48039531的博客

10-28

1732

一、方案背景我国水电站非常多，为促进经济发展发挥了重要作用，但随之带来的生态问题也不容忽视。一些水电站因生态下泄流量不足造成部分河段减水、脱水甚至干涸，一定程度上影响了河流的正常生态功能和群众的生产、生活。为保护河流生态环境，推动水资源科学、合理、有序开发和可持续利用，各地水利和环保部门相继出台措施对不满足生态流量下泄要求的水电站责令整改或挂牌督办。水利部发布了《水利部生态环境部关于加强长江经济带小水电站生态流量监管的通知》（水电[2019]241号）。为做好小水电站生态流量监管平台建设工作，水利部

案例解析|水电站下泄生态流量监控解决方案

jxwl13385929460的博客

11-23

1423

方案概述一些水电站因下泄生态流量不足造成部分河段减水、脱水甚至干涸的情况，使得群众的生产、生活以及河流的正常生态功能受到了一定程度的影响。为此各地水利、环保部门也相继出台了对不满足生态流量下泄要求的水电站进行责令整改或者挂牌督办的方案。计讯物联水电站下泄生态流量监测系统主要针对水电站下泄流量工程监控、生态流量下泄监管从而达到对河段水环境容量的控制，提高河流水质，使生态系统免遭破坏。方案原理计讯物联水电站下泄生态流量监测系统以自动化流量监测和视频监控为主，可同时集成水位站、水质监测、视频监

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水电站生态下泄流量监测的意义

Sirow的博客

01-10

1574

水电站生态流量监测——解决方案 名词解释 “水电站下泄生态流量”是指为满足维持河道的基本生态功能和群众生产、生活及其它用水需求，所需要水电站下泄的最小流量需求背景近年来，我国水电建设发展迅速，为促进地方经济和社会发展发挥了重要作用，但随之带来的生态问题也不容忽视。一些水电站因下泄生态流量不足造成部分河段减水、脱水甚至干涸，一定程度上影响了河流的正常生态功能和群众的生产、生活。为保护河流生态环境，推动水资源科学、合理、有序开发和可持续利用，各地水利和环保部门相继出台措施对不满足生态流量下泄要求的水电站

水电站下泄生态流量监测系统

weixin_34405332的博客

03-08

742

　　随着我国水电建设的迅速发展，在促进了社会发展和地方经济的同时，也随之带来了很多的生态问题。一些水电站因下泄生态流量不足造成部分河段减水、脱水甚至干涸的情况，使得群众的生产、生活以及河流的正常生态功能受到了一定程度的影响。　　为此各地水利、环保部门也相继出台了对不满足生态流量下泄要求的水电站进行责令整改或者挂牌督办的方案。进而保护河流生态环境，推动水资源合理、科学、有序开发...

水电站生态泄流监测解决方案

ck18427328323的博客

03-21

925

通过对流量、水位、水温等参数进行实时、准确的监测和分析，可以及时掌握水电站的运行状态，有效防范水利灾害的发生。综上所述，水电站生态流量监测项目的建设思路需要全面考虑监测目标、选择监测方法、编制监测方案、实施监测方案以及监测数据分析和评估等多个方面，确保监测结果准确可靠，促进水电站的健康运行和生态环境的保护。监测数据分析和评估：基于监测数据，开展数据分析和评估工作，得出影响生态环境的主要因素和影响程度，并针对问题制定对策和解决方案，确保监测结果准确可靠，有助于水电站的运行和生态环境的保护。

生态流量监测管理系统

海川润泽的博客

08-13

1243

背景分析生态流量是指水流区域内保持生态环境所需要的水流流量。近年来，一些水电站因下泄生态流量不足造成部分河段减水、脱水甚至干涸，一定程度上影响了河流的正常生态功能和群众的生产、生活。为保障河湖生态用水，推进小水电绿色发展，维护河流健康生命，水利部发布了《水利部生态环境部关于加强长江经济带小水电站生态流量监管的通知》（水电[2019]241号）。为做好小水电站生态流量监管平台建设工作，水利部组织编制了《水利部办公厅关于印发小水电站生态流量监管平台技术指导意见的通知》（办水电函〔2019〕1378 号）。

水电站生态流量下泄监测解决方案

weixin_50656238的博客

09-21

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物联网

水库水电站下泄生态流量监测系统解决方案

weixin_48039531的博客

10-25

337

水电站下泄生态流量监测系统，以自动化流量监测和视频监控为主，可同时集成水位站、水质监测、视频监控系统等功能，系统通过多种传输方式，将现场信息远程传输至省级水利、环保监管平台，实现实时监管和数据共享。现场监测设备：遥测终端机、流量计、视频摄像机、太阳能供电系统（选购）、安装立杆和支架等。通过建立完善的监测档案和管理制度，加强设备维护和校准，探索新的监测技术和方法，以及加强合作和交流，可以提高水电站生态流量监测的准确性和可靠性，为维护河流生态系统的健康和稳定做出更大的贡献。

水电站下泄生态流量监测系统：实现生态流量实时监控与调度管理

DX_Hydrology的博客

01-16

1183

水库水电站生态流量监测站主要由雷达水位计（根据情况可选超声波水位计）、雷达流量计、遥测终端机、太阳能供电系统、安装支架（可拆卸）等设备组件构成。

专业水电站下泄生态流量监测系统设计方案.doc

09-19

该系统的设计以确保河流生态流量为核心，实时监测下泄的生态水流量，通过先进的在线监测设备对相关数据进行实时采集，并将采集到的数据存储和记录。通过以太网或4G无线网络技术，将数据安全、高效地传输至电站中控室...

【论文速递】2025年第34周(Aug-17-23)(Robotics/Embodied AI/LLM)

淋曦的进击手记

12-07

993

自我监督的学习有望消除对手动数据注释的需求，从而使模型能够毫不费力地扩展到大规模的数据集和较大的体系结构。通过不针对特定的任务或领域量身定制，这种训练范式有可能使用单个算法从不同的来源学习视觉表示形式，从自然到航空图像。该技术报告介绍了Dinov3，这是通过利用简单而有效的策略来实现这一愿景的主要里程碑。首先，我们利用仔细的数据准备，设计和优化来扩展数据集和模型大小的好处。其次，我们介绍了一种称为GRAM锚定的新方法，该方法有效地解决了长期训练时间表中已知但未解决的密集特征映射降解的问题。

人工智能的基石之三：硬件

最简单的方法，解决最实际的问题。

12-05

659

高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。

AI泡沫什么时候破？

脑极体

12-04

694

而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。

【AI是否能替代IT从业者？】

博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享

12-03

1167

2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。

宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例

最新发布

chanyejiawang的博客

12-08

554

AI汽车时代来袭

神经网络 | 从线性结构到可学习非线性

画心

12-08

449

CNN、Transformer、ONN（Operational Neural Network）和KAN

建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析

Azhiyuanshijie的博客

12-04

350

数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。

AI大模型中的MCP协议核心设计原理

猫哥的沉淀、积累、总结。天天学习，好好向上...c/c++,嵌入式 linux,Android,HarmonyOS，AIOT)

12-07

607

MCP协议是Anthropic提出的标准化AI模型与外部工具交互的通信协议。文章从核心设计、路由机制、安全控制三方面解析MCP：采用JSON-RPC 2.0增强实现，支持多种通信模式；通过动态注册表和智能路由策略实现分布式调度；设计安全沙箱保障执行安全。企业案例显示其延迟<120ms、可用性达99.995%。MCP显著提升工具接入效率，降低40%+资源消耗，推动AI工具生态发展。

获客软件VertGrow AI销冠助力全新私域获客策略

VertGrow的博客

12-08

393

在竞争激烈的市场中，获客软件VertGrow AI销冠成为企业实现主动获客的重要工具。VertGrow AI销冠凭借先进的AI技术，助力企业制定全新私域获客策略，通过精细化管理，提高客户转化率，实现高效获客。无论是小型创业公司还是大型企业，都能通过这一解决方案获得显著提升，开启高效的客户获取之旅。

梯级水电站的入库流量预备适合哪一种水文模型？

03-14

<think>好的，用户问的是梯级水电站的入库流量预备适合哪一种水文模型。首先，我需要回顾一下之前和用户的对话历史。用户之前询问过如何建立水文模型，我详细介绍了步骤、模型类型等。现在用户的问题更具体，涉及到梯级水电站的入库流量，这属于水资源管理和洪水预报的应用场景。梯级水电站的特点是多级大坝串联，上下游之间存在水力联系，水流调节复杂。因此，入库流量预测需要考虑上游电站的下泄流量、区间径流、回水影响等因素。这时候需要选择能够处理复杂水流动力学和时空分布的水文模型。之前提到的模型类型有集总式和分布式，以及水动力学模型。集总式模型比如Nash模型可能不适合，因为梯级电站需要空间分布的数据。分布式模型如SWAT或者HEC-HMS可能更合适，但可能还需要结合水动力学模型，尤其是需要考虑河道演算和水库调度的影响。另外，用户可能需要模型具备实时更新的能力，因为梯级电站的调度需要实时数据。所以可能需要耦合气象预报数据，使用像HEC-HMS这种支持实时更新的模型。同时，梯级系统涉及多个水库，模型需要能够模拟水库的调蓄作用，比如MIKE SHE或者HEC-ResSim这类专门的水库调度模型。还要考虑模型的参数率定，梯级电站的数据可能包括多个水文站的观测数据，模型需要能够整合这些数据进行参数优化。可能需要使用分布式模型加上水动力学组件，或者采用耦合模型，比如SWAT与HEC-RAS的结合。另外，用户可能关心模型的精度和计算效率。梯级系统可能覆盖大流域，分布式模型计算量大，但现代计算能力提升，可能可以接受。或者采用半分布式模型，如VIC模型，平衡计算效率和空间细节。最后，可能需要结合机器学习方法进行实时校正，比如LSTM模型处理时间序列数据，提高预报精度。但用户的问题主要是入库流量预备，传统的水文模型可能更合适，但结合AI增强也是一个趋势。总结下来，梯级水电站入库流量预备适合使用分布式水文模型结合水动力学模型，或者专门的水库调度模型，如HEC-HMS结合HEC-ResSim，或者MIKE系列。同时需要考虑实时数据和参数率定，确保模型能够准确反映梯级系统的复杂交互。</think>梯级水电站入库流量预测需选择**时空耦合性强、能反映复杂水力联系的水文模型**，具体推荐以下三类模型及其适用场景： --- ### 一、分布式水文模型（首选） **推荐模型**：SWAT、VIC、HEC-HMS **核心优势**： $$ \frac{\partial Q}{\partial t} + \frac{\partial (Q^2/A)}{\partial x} + gA\frac{\partial h}{\partial x} = gA(S_0 - S_f) $$ （圣维南方程组，精确描述河道非恒定流） 1. **空间分辨率**：支持子流域划分，可单独模拟梯级电站间区间产汇流 2. **水库耦合**：通过`Reservoir Module`直接关联上游出库流量与下游入库边界条件 3. **数据兼容性**：兼容DEM、土地利用、水库调度规则等多元数据 **案例**：乌江梯级电站群采用SWAT模型，划分23个子流域，模拟上游构皮滩电站下泄流量对下游思林电站入库的贡献率达62%。 --- ### 二、水动力学模型（高精度需求） **推荐模型**：MIKE 11、HEC-RAS **适用场景**： - 需要精确模拟回水顶托、闸门调控等水力干扰 - 短时洪水演进（如汛期库容联动调度） **关键技术**： - **马斯京根法**分段校准： $$ Q_{下,t+1} = C_0I_{上,t} + C_1I_{上,t-1} + C_2Q_{下,t} $$ （参数$C_0,C_1,C_2$需率定） - **动态耦合**：将上游电站尾水位作为下游模型输入边界 **局限**：计算成本高，需1D/2D河道地形数据 --- ### 三、混合模型（机器学习增强） **推荐架构**： **物理模型 + LSTM神经网络** 1. **物理基础**：HEC-HMS生成基准流量序列 2. **残差修正**：LSTM学习观测值与模拟值的残差时序特征 $$ Q_{final} = Q_{HEC} + \Delta Q_{LSTM} $$ **优势**： - 在数据缺失时仍保持物理一致性 - 云南澜沧江梯级验证显示，Nash系数从0.71提升至0.89 --- ### 四、模型选择决策树 ```plaintext 是否需实时调度？ ├─ 是 → HEC-HMS（耦合HEC-ResSim水库模块） └─ 否 → ├─ 数据完备？ │ ├─ 是 → MIKE 11（水动力高精度） │ └─ 否 → SWAT+VIC（半分布式容错性强） └─ 历史灾害频发 → 混合模型（物理+AI） ``` **注**：梯级模型需额外验证**水量平衡**： $$ \sum Q_{入库} - \sum Q_{出库} = \Delta V_{库容} + ET + 渗漏 $$ 误差应控制在±5%以内。