广东省在小水电生态流量泄放监管中创新引入人工智能技术，成功构建并应用三大AI模型配资网站排名第一，实现了对小水电生态流量的智能化、精准化与高效化监管。这一举措不仅提升了监管效率，还为全国水利行业的智慧化转型提供了可复制的“广东经验”。
广州市大封门水库电站
破解传统监管困境，AI 赋能提质增效
广东省小水电站数量居全国首位，生态流量监管任务繁重。尽管全省小水电站已接入省级监管平台，但在实际运行中，因设备安装缺陷、数据精度不足等问题导致部分电站存在泄放口遮挡、摄像头偏移等现象。
泄放口遮挡
摄像头未对准泄放口
未泄放生态流量但监测数据显示泄放达标
传统人工核查方式面对海量数据时，效率低下、标准不一、追溯困难等短板突出。过去完成一次全省小水电站全覆盖线上核查需10人连续工作2周，难以满足常态化监管需求。
三大AI模型协同发力，构建智能监管新体系
围绕生态流量监管痛点，受省水利厅委托，省水利水电科学研究院技术团队开发了三大AI模型，形成了一套完整的智能识别与判断体系：
AI模型主要构成
重复图像识别模型：通过机器学习精准识别重复上传图像；
泄放口智能识别模型：基于水利多模态大模型，智能识别多种典型泄流方式的出水口，并判断摄像头是否对准泄放区域；
多模态大模型架构
泄放量智能识别模型：在识别出水口基础上，进一步判断是否有生态流量泄放。
模型训练过程
运行成效显著，效率与精准度双提升
目前，该AI模型系统已在省级监管平台试运行，取得显著成效——
识别准确率高：通过反复训练及优化，泄放口与泄放量智能识别模型综合准确率达90%以上，整体性能稳定；
监管效率跃升：全省电站全覆盖核查时间从“10人×2周”缩短至“机器半天完成”，实现自动化处理；
流程闭环优化：构建“智能发现—自动推送—处置反馈”全流程管理体系，问题实时推送至电站业主，提升监管时效；
生态流量预警信息推送
判断标准统一：系统自动保存问题图像，实现可追溯、可复查，避免人为偏差。
AI模型试运行成效
深化应用，打造“技术+机制”双轮驱动
未来，省水利水电科学研究院将在省水利厅指导下，持续优化AI模型性能，提升识别准确率与泛化能力，并拓展模型功能，搭建便捷高效的人机交互平台等。
潮州供水枢纽西溪电站
AI模型的引入，为小水电生态流量监管开辟了全新的技术路径。广东将继续深化智慧水利建设，推动水利行业监管向智能化、精细化迈进，为全国水利行业的高质量发展贡献广东智慧。
【供稿单位】广东省水利水电科学研究院配资网站排名第一
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