5G

例如，在超高速度、超低时延5G网络支撑下，智慧水利系统可以实现对水库雨水工情动态数据的实时自动测报。

人工智能

对于智慧水利行业来说，实现数据和业务在各个环节的互联互通至关重要，人工智能在挖掘数据价值和赋能水务行业智能化升级方面意义重大。人工智能在水务行业价值链上能够发挥重要作用，涵盖包括水资源监测与优化调度、饮用水厂和污水厂运维、管网健康检测与预防性维护以及城市雨洪管理在内的多方向业务管理。例如，在业务应用层面上，基于人工智能的预测模型，结合历史用水数据以及天气信息，通过机器学习算法更加准确地预测出用水量。若以此为基础根据不同供水情况进行调压，可实现减少压力损耗，降低泵站能耗的目的。

北斗导航

北斗定位技术可以用于水库水位的实时监测。通过在水库周边布置北斗水位监测站，可以实时获取水位数据，并结合降雨量等水文信息，为水库调度和防洪决策提供科学依据。在极端天气条件下，北斗短报文通信功能可以确保数据的及时传输，提高预警和应急响应能力。

物联网

智慧水利具有信息实时感知、数据整合、协同操作特点，物联网无线传感器网络技术、RFID技术、3S技术、MSTP技术与通信技术，均可在智慧水利行业中得到应用。

云计算

基于云计算的智能水务运维管理平台，应用现代感知与定位技术、无线通信技术、自动测量技术、NB-loT技术，运用模型和仿真等技术手段，对数据和信息进行整理、分析、评价，实现运程管理，故障定位、报警、数据统计分析等功能，通过云服务器实时将数据反映给企业，可大大节约故障维修时间。“智慧化”支撑供水企业生产、管理、服务和决策等各经营环节，确保供水企业和污水处理企业实现保障供水、提高水质、节约成本、改善服务、提升管理水平等目标。

数字孪生

构建水利BU本级数字孪生平台，包括编制数字孪生流域建设技术大纲、完善全国水利一张图(L1级)数据底板、开展水利基础数据复核和联动更新、开展水利监测数据汇交等。

无线传感器网络技术

在物联网技术中，无线传感器网络技术是其中的核心与关键，该技术的应用，主要是将感知问题良好解决。

对于无线传感器网络技术，可以将其形容为一张巨大的网，能够将不同传感器节点进行有效连接。对于传感器节点的选择，要给予更多重视。点并不是盲目选择，而是要结合实际情况进行筛选，将不同的点连接成线，形成面。

在实际的选择中，要对水内环境进行充分考虑与分析，因为并不是所有都适合包含在水内应用。与此同时，要讲究节点进行连接，在连接中可以采取单跳方式或者多跳方式。将不同点连接，形成面与巨大的网，从而实现对数据信息的收集与整理，并将相应请求发送，要及时做好网络拓扑结构的配置与管理。

RFID技术

RFID技术实际上就是无线射频识别技术，无线射频识别技术隶属自动识别技术。通过无线射频方式，实现非接触双向数据通信。而且在无线射频方式的应用中，要及时对记录媒体进行读写。通过这种方式，识别目标与识别数据之间可以实现相互交换，因此，无线射频识别技术被认为是具发展潜力的一种技术。

在智慧水利中，可以对无线射频识别技术进行合理应用。实现对不同数据信息的收集，促使工作人员能够对现场水土保持情况、水质监控情况、工程安全情况等有正确了解与认识。在此基础上，可以做出正确决策，为后续工作展开做出科学合理规划。

3S 技术

3S技术主要是遥感系统、地理信息系统、全球定位系统，其缩写为RS、GIS、GPS，被人们称之为3S 技术。3S技术能够对不同先进技术进行合理应用，比如，计算机技术、通信技术、卫星定位技术、导航技术等，实现对空间信息的采集、处理以及分析等。

3S技术对于智慧水利的发展而言具有重要作用，可以实现对智慧水利的实时监测、及时对数据信息进行反馈，尽快对问题进行有效处理。明确水质是否存在问题，如果水质存在问题，那么可以联系责任责任人，对造成水质问题的原因进行分析，并给出调整措施，保证水利可以符合相应标准。

MSTP技术与通信技术

MSTP技术主要是指在SDH平台基础上，能够实现以太网业务、TDM业务以及ATM业务的接入、处理以及传送等，提供相对统一的一网管多业务。通信技术主要为数据传输提供保障，减少人为参与，不仅可以提升工作效率，而且可以在很大程度上避免人为工作带来的误差，节约更多时间与精力。

在智慧水利中，要将MSTP技术与通信技术之间进行有机结合，这样不仅可以减少成本，而且可以使得数据信息的准确性得到保障。在全球范围内可以提供不同服务，比如，视频服务、图像服务、电话会议服务等。与此同时，可以为智慧水利系统中的工程监控工作、视频监视工作的有序进行打下良好基础。基于此，在我国智慧水利的发展中，工作人员要对于MSTP技术与通信技术要有正确认识，从而将技术优势发挥出来，实现智慧水利的可持续发展。

基于人工智能的渗漏(泄漏)检测系统

该系统不仅可以检测管道的爆管和泄漏，还可以检测出这些供水系统中的设备故障。该检测系统的工作原理是自动处理实时压力、水听器和流量传感器信号，然后利用人工神经网络预测近期的信号值，zui后将这些数值与传入的监测结果相比较，作为是否发生故障的证据。以这种方式收集的证据使用贝叶斯网络进行处理，估计事件发生的可能性并发出相应警报。该系统可有效地从历史突发事件和其他事件中学习，预测未来的突发事件。该检测系统开始是作为一个研究项目的组成部分开发的，后来被整合到一款商用的异常事件检测系统（EDS）中。

污水网络的智能报警工具

该工具可以预测和预警下水道的水位过高和潜在的污染事件，以及检测可能表征污水网络堵塞的异常水位。

由于下水道洪水、管道容量限制和异物，供水设施在降雨期间堵塞的风险很大。该工具使用人工智能技术来检测下水道中的高水位流量何时超过临界水位或与预期流量不一致。该系统通过可定制的智能警报通知系统将这些征兆识别为异常。使用人工智能技术在很大程度上减少错误警报，并通过早期检测和实时响应准确有效地管理阻塞，防止问题恶化。

海流的实时预报

利用人工智能可以实现对海流的实时预报，该系统主要使用递归人工神经网络。该系统为了支持建设连接丹麦首都哥本哈根和瑞典马尔默市的伊尔雷索德连接线而开发。这条连接线首先由公路和铁路线桥梁结合在一起，全长近8km，然后在ZUI后3.5km处转变为水下隧道。由于海底的地质条件，在海床中挖掘隧道是不可能的。因此，工程师们选择下沉并连接20个预制钢筋混凝土节段，每节重达5.5万吨，然后在海床上挖掘的沟渠中相互连接。这些部件是在哥本哈根北部的一个特殊用途的建筑设施中预制的，并使用一艘专门设计的驳船和 7 艘拖船，以2.5cm的对准精度降选出适当的位置。每个部件的拖曳作业可以在36h的时间窗口内进行。在此期间，必须保证海面洋流小于0.75m/s。

云存储

现阶段，云存储已广泛应用于水利信息化建设中。云存储，指的是通过集群的方式，对各类存储设备进行运用，以存储海量数据的一种技术。数据管理和存储是云计算系统中的重要内容，云存储能够立足于网络，实现虚拟化的存储服务。对于水利行业而言，涉及许多的数据信息，且不同管理单位的信息会有差异。通过云存储的方式，能够共享其信息。如果出现山洪亦或是水污染等突发状况，可结合云存储中的相关数据信息，指导有关部门作出正确的决策。近几年，云存储已开始运用到水情数据库，与水情信息交互系统建设过程中，能够通过全国水利骨干网，协助不同地区对水情信息予以交接，进而给予上级部门帮助，确保其防洪抗旱等决策的制定有据可循。

云桌面

对于云桌面而言，其属于运用云计算的一个桌面平台，运用高度加密算法和分布式存储技术，让客户能够获取到个性化服务，进而协调统一各部门工作。在水利信息化建设过程中，应用云桌面可以提供给水利相关部门水利工程的建设和管理、防汛抗旱、水土保持和监测、水资源管理与保护等相关服务，以坚实的基础助推水利信息化建设。而水利相关部门也可以立足于个人的操作习惯、业务的不同以及需求状况，个性化定制云桌面，也可以就一些通用和常用的业务选择默认服务，进而更加高效地整合、处理数据，确保数据管理、存储环境的良好，提高水利相关部门工作质量以及效率。