城市内涝闭环管控:积水监测与泵站闸门联动调度策略
来源: | 作者:吉佳 | 发布时间: 2025-06-18 | 12 次浏览 | 分享到:
本文聚焦城市内涝防治难题,解析内涝积水监测系统与市政泵站、闸门构建 “监测 - 预警 - 调度” 闭环的技术路径。通过 5G 通信、PLC 自动化控制等硬件升级,结合 LSTM 动态阈值模型与 Spark 并行计算优化算法,实现积水超阈值时强排泵响应时间≤5 分钟。实际案例显示,某城市应用该闭环系统后,防汛响应效率提升 80%,内涝消退时间缩短 60%。文章同时探讨极端天气适应性及老旧设施改造挑战,展望数字孪生技术赋能下的智慧防汛发展方向。

暴雨侵袭下,城市内涝频发,不仅阻碍交通、破坏基础设施,更威胁市民生命财产安全。市政泵站与闸门作为城市排水的 “咽喉”,其调度的及时性与精准性至关重要。将城市内涝积水监测系统与市政泵站、闸门深度融合,构建 “监测 - 预警 - 调度” 闭环,能实现积水风险的全流程管控。而当积水超阈值时,如何将自动启动强排泵的响应时间压缩至≤5 分钟,更是提升防汛效率的关键突破口。


一、城市内涝积水监测系统与市政设施协同的现状与挑战

当前,部分城市的内涝监测、泵站控制与闸门调度系统相互独立,存在数据孤岛现象。监测系统采集的积水深度、流速等数据,无法实时同步至泵站与闸门控制系统,导致调度滞后。此外,传统人工决策模式下,从发现积水超标到下达调度指令,往往耗时数十分钟,错过最佳排涝时机。同时,复杂的管网拓扑、多变的降雨强度与动态的水位变化,也对系统的快速响应与精准调度提出了更高要求。


二、“监测 - 预警 - 调度” 闭环的系统架构设计

(一)多源数据采集层

内涝积水监测系统通过部署毫米波雷达、超声波液位计、摄像头等设备,实时采集道路、立交桥下、低洼区域的积水深度、面积及变化趋势数据。市政泵站与闸门的运行参数,如水泵流量、启停状态、闸门开度等,也通过传感器接入系统。此外,融合气象部门的实时降雨数据、水文模型的预测数据,形成多维度数据池,为后续分析提供支撑。


(二)数据传输与处理层

采集的数据通过 5G、NB-IoT 等通信网络,以毫秒级延迟传输至云端数据中心。利用边缘计算技术,在数据源头完成初步处理,剔除无效数据,压缩数据量。云端平台则运用大数据分析技术,对数据进行清洗、整合与关联分析,例如将积水区域与对应泵站、闸门的覆盖范围进行匹配,明确调度责任单元。


(三)智能决策与控制层

基于机器学习算法,构建内涝风险评估模型。当监测数据显示积水深度超过预设阈值(如 30 厘米),系统自动触发预警,并根据积水区域的大小、增长速率、周边人口密度等因素,生成最优调度方案。该方案包含启动哪些泵站、开启哪些闸门、调整至何种运行参数等指令,随后通过通信网络直接发送至市政设施的控制系统,实现自动化调度。


三、积水超阈值时强排泵响应时间优化策略

(一)硬件设施的升级改造

通信网络优化:在市政泵站与闸门部署 5G 工业路由器,利用 5G 网络的低延迟特性(理论延迟<1ms),确保调度指令快速下达。同时,建立冗余通信链路,如备用的光纤网络或卫星通信,防止极端天气下网络中断。

设备自动化改造:将传统泵站的人工启停设备升级为智能控制系统,采用可编程逻辑控制器(PLC)与变频器,实现水泵的远程、自动启停与转速调节。例如,西门子 S7-1200 系列 PLC,响应速度可达微秒级,能快速执行调度指令。


(二)算法与模型的优化

动态阈值设定:摒弃固定阈值模式,通过历史降雨 - 积水数据训练深度学习模型(如 LSTM 网络),动态预测不同降雨强度下的积水变化趋势。当预测到积水可能超阈值时,提前启动泵站预排,缩短响应时间。

并行计算加速:采用分布式计算框架(如 Apache Spark),对海量监测数据进行并行处理。在计算调度方案时,同时模拟多个泵站、闸门组合的排水效果,快速筛选出最优策略,减少决策耗时。


(三)流程与机制的完善

分级预警与预调度:将积水预警分为三级(黄色、橙色、红色),不同级别对应不同的预调度措施。例如,黄色预警时,部分泵站进入热备状态;橙色预警时,启动部分小功率水泵;红色预警时,立即按最优方案满负荷运行。

应急演练与参数优化:定期开展 “监测 - 预警 - 调度” 全流程应急演练,记录每次演练中各环节的耗时,分析瓶颈并优化。例如,通过演练发现某泵站因设备老化导致启动延迟,及时进行设备更换与参数调整,将启动时间从 3 分钟缩短至 1 分钟。


四、实际应用案例与成效

某市在智慧防汛项目中,构建了内涝积水监测与市政设施联动系统。在一次特大暴雨中,系统监测到某立交桥下积水深度在 10 分钟内从 10 厘米上升至 35 厘米,触发红色预警。系统自动生成调度方案:启动周边 3 座泵站的 12 台强排泵,同时开启下游闸门至最大开度。从预警触发到水泵全部启动,仅用时 4 分 20 秒,较传统模式缩短近 80%。在持续 6 小时的降雨过程中,该区域积水始终未超过危险水位,保障了交通畅通与市民安全。系统运行一年来,内涝积水平均消退时间缩短 60%,防汛响应效率显著提升。


五、未来发展趋势与挑战

尽管 “监测 - 预警 - 调度” 闭环已取得显著成效,但仍面临挑战。一方面,极端天气导致的复杂工况(如短时间强降雨、城市管网超负荷),对系统的自适应能力提出更高要求;另一方面,老旧市政设施的智能化改造需要巨大资金与技术投入。未来,随着物联网、数字孪生、人工智能技术的发展,可构建城市排水系统的数字孪生模型,实时模拟内涝演进与调度效果,进一步优化决策;同时,研发低成本、高可靠性的智能监测与控制设备,推动系统在更多城市普及,为城市安全运行筑牢防线。