SCHED-001: 水库群联合调度
优先级: 🔴 高 (18.5分) | 技术复用度: 65% | 实施周期: 2-3个月
客户原话
"我们管理着上下游5个水库,每次来洪水都很头疼。上游放水,下游就紧张;不放水,上游又危险。既要防洪,又要保证下游供水,还要考虑发电效益。每次调度都要开会讨论半天,等决策出来,水情又变了。而且各个水库的数据都不在一个系统里,要打电话问,信息滞后。有一次,上游水库泄洪了,但没及时通知下游,下游水库来不及腾库容,差点漫坝。"
—— 某流域水利局调度中心主任
业务场景描述
典型场景
场景1: 汛期防洪调度
- 上游降雨,预计6小时后洪峰到达
- 上游水库当前水位155米,汛限水位145米,超汛限10米
- 下游水库当前水位140米,汛限水位135米
- 需要决策:上游水库是否预泄?泄多少?下游水库如何配合?
- 要考虑:上游水库库容、下游河道行洪能力、下游水库承受能力
- 手工计算需要2-3小时,容易出错,决策滞后
场景2: 枯水期供水调度
- 下游城市用水紧张,要求增加供水
- 上游水库蓄水5000万m³,下游水库蓄水3000万m³
- 需要决策:哪个水库放水?放多少?如何保证其他用水需求?
- 要考虑:各水库蓄水量、下游用水需求、生态流量要求、发电效益
- 多目标冲突,难以平衡
场景3: 水电站发电调度
- 电网要求增加发电,但水库蓄水不足
- 需要决策:是否发电?发多少?如何保证后续供水?
- 要考虑:发电效益、供水保障、防洪安全
- 需要多部门协调,决策周期长
核心痛点
- 多目标冲突 - 防洪、供水、发电、生态,目标相互矛盾
- 信息不同步 - 各水库数据分散,无法实时获取
- 决策依据不足 - 缺乏科学的调度模型和决策支持
- 响应速度慢 - 手工计算,决策周期长,错过最佳调度时机
- 调度方案难优化 - 凭经验调度,难以找到最优方案
预期收益
量化指标
| 指标 | 当前 | 目标 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 调度决策时间 | 2-3小时 | 30分钟 | 缩短83% |
| 防洪风险 | 中等 | 低 | 降低40% |
| 供水保证率 | 85% | 95% | 提升10% |
| 发电效益 | 基准 | +15% | 提升15% |
| 数据同步时间 | 30分钟 | 实时 | 实时化 |