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图 ４ 旬河向家坪以上流域新安江模型模拟流量与实测流量对比（检验期 ２０１６年）

此外，为满足如洪水预报、河道演进、水工程调度、水动力模拟、水质模拟、大坝安全评估等不同
的水利业务计算需求，研制了模型配置功能，包括拓扑编辑、业务构建、流程执行三个部分。①拓扑编
辑采用实例化的水利对象图元，根据对象水力联系，构建具体业务的拓扑关系图。②业务构建则根据具
体业务案例的多阶段计算需求，将水利拓扑关联到前述对象管理中定义的计算流程上，使得每个水利对
象都包含多个阶段的计算任务。在每个阶段的计算任务中，可根据案例需求为每个计算节点配置不同的
计算模型，实现对象与模型的多阶段计算任务编排，平台将自动解析计算任务并进行各类案例自动求解。
③流程执行功能则将构建好的业务案例直接通过业务生成功能生成业务预览页面，进行模拟计算且可动
态更新计算流程、模型配置、计算范围等所有案例配置内容，包含方案设置、边界约束、交互展示 ３个
子功能界面，可设置计算节点范围、计算时间步长、计算模型，并根据设置的信息进行模拟计算。
基于多元业务矩阵和图理论 ［１３］ 开发的模型配置工具，除了可任意设置构建服务业务管理的各项计
算流程外，还提供了在每一个水利对象上配置多个可用的备选模型的功能，在实际业务应用中根据需
求自动切换，提高数字孪生响应速度。例如为三峡水库配置最大出库流量最小防洪模型、发电量最大
模型、生态保证率最高模型等备选集，实际调度时可根据防洪、发电、生态需求灵活快速切换，而不
用重新开发程序。
３．２ 知识平台 知识平台利用知识图谱和机器学习等技术实现对水利对象关联关系和水利规律等知识
的抽取、管理和组合应用，为数字孪生流域提供智能内核，支撑正向智能推理和反向溯因分析，主要
包括水利知识和水利知识引擎。水工程调度特别是水库调度是流域实施管理的重要手段，构建以调度
规则及其应用引擎为核心的知识平台，是数字孪生流域向智慧流域实现的关键环节。但是，目前水库
调度规程、工程或者流域调度方案等一般以文字条文的方式存在，无法直接用于计算，需要将规程条
款电子化为计算机模型可以读懂的关系和格式。如何高度还原调度规程、保障规则的正确性是电子化
规则面临的首要难点。
研究采用知识图谱 ［１４ － １５］ 构建方法，将不同的对象、要素通过内在关系进行关联，并通过构建面向
不同目标的多层级知识图谱，实现涵盖 “防洪形势研判—工程组合推荐—防洪能力判断—调度方案推
荐” 的全链条防洪智能调度功能。
（ １）防洪调度知识图谱构建。采用知识图谱技术 ［１６］ ，构建防洪调度知识图谱，将文字性的调度规
程数字化、逻辑化是实现水利工程自动调度和智能调度的核心步骤。以防洪调度为例，根据不同防洪
情势（流量级、水位等）下防洪保护对象、控制站点以及水利工程之间的空间拓扑联系与调度响应关
系，按照 “节点－ 目标－ 方案－ 效果” 的结构构建防洪调度知识图谱。节点中主要明确防洪控制站点的
属性与情势，调度目标主要明确目标对象的控制阈值，调度方案中主要明确调度的工程组合、启用时
机以及水库蓄泄（或洲滩民垸、蓄滞洪区运用）方式，调度效果定义方案执行情况的评估指标。从以上
四个维度全面对调度规程进行分类、解析与关联，可有效准确复演水利工程按规程调度的全过程。图
５展示了防洪调度知识图谱构建的关键要素。

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