抽水蓄能電站設備智能化關鍵技術及發展趨勢分析

葛軍強，魏春雷，胡清娟，張 林

（1.國網新源控股有限公司，北京市 100761；2.中國電建集團華東勘測設計研究院有限公司，浙江省杭州市 311122 )

0 引言

當前隨著科技的發展，新技術和新方法逐步應用和日益成熟，為進一步實現智能化、自動化、標準化提供了技術基礎。因此，在國家電網有限公司大力推進“三型兩網”戰略目標的背景下，抽水蓄能電站智能化的需求日益凸顯，并成為未來抽水蓄能電站設計和建設的重要發展方向，國內主要發電集團、設備制造商、科研院所等相關單位均對智能抽水蓄能電站積極開展研究。但目前的研究偏重于數字化、信息化和網絡化等方面，在智能方面的研究也偏重于生產管理作業的智能化，對于抽水蓄能電站主要機電設備的智能化研究較少。

本文針對邊緣計算、人工智能等技術與我國抽水蓄能電站智能設備技術發展的關系，闡述了抽水蓄能電站設備智能化的關鍵技術，提出了建立面向多源融合的抽水蓄能電站智能設備的基本思路，并就其特征進行了歸納和總結。

1 抽水蓄能電站設備智能化發展現狀

當前電網具有大功率遠距離輸電、微電網發展迅猛、新能源接入爆發式增長的特點[1]，電網對抽水蓄能機組的響應速度、功率調節、運行方式多樣、安全等級等要求日益提高，在抽蓄電站調峰、調頻、事故備用的基礎上提出了更高的期望和要求[2]，要求水電機組和抽水蓄能機組要不斷提升自身智能化建設和運營水平。

在傳統的機電設備二次系統設計方面，解決的是對設備控制流程、控制邏輯以及故障反饋的信息，實時數據反應的是電站運行狀態，無法準確判斷設備的運行趨勢以及健康情況，由于傳感技術的限制，暫時無法實時監測到設備結構件的磨損、疲勞以及部件松脫等機械狀態。在當前信息技術和發展下，智能抽水蓄能電站的實現必須從機電設備本體基礎開始，設備智能化能夠為電站提供自身運行的所有數據，應用大數據挖掘技術，具有自我監測、自我診斷以及預報預警能力，使設備能夠適應新形勢下智能電網對電站的發展需求。

相比于民用設備，抽水蓄能電站的設備智能化發展受限于安全方面的高要求，目前還處于起步階段，主要機電設備以功能實現為主要目標，在邊緣計算、診斷預警等方面還比較依賴于統一的故障診斷中心，單體設備的智能化程度還不高。

2 抽水蓄能電站設備智能化關鍵技術

2.1 物聯網技術

物聯網技術是實現萬物相連的核心技術之一，也是抽水蓄能電站實現數字化和智能化的關鍵。對于抽水蓄能電站而言，物聯網是將多種傳感器部署于設備的相關節點上，能夠采集大量的監測數據信息。這些數據具有時間與空間屬性，可以將設備現實活動反映到網絡虛擬空間上，進而將這些信息匯集，通過數據分析，能夠挖掘新的價值。物聯網技術是抽水蓄能電站實現設備智能化的重要技術之一，是實現設備信息傳遞、互通的重要手段。物聯網MCD模型如圖1所示。

圖1 物聯網MCD模型Figure 1 MCD model of internet of things

2.2 邊緣計算技術

邊緣計算是實現設備智能化的關鍵技術之一，對于抽水蓄能電站而言，對于主要機電設備通過邊緣計算技術可實現設備信息采集、存儲和計算的就地化，同時對于設備的故障診斷、趨勢分析在算法模型的支撐下得到進一步優化和發展，為設備檢修和維護提供了更加切實有效的核心數據。

抽水蓄能電站智能設備通過配置邊緣計算單元，在遠程管理、物理安全和快速部署方面都有一定的優勢。邊緣數據中心通常分散在各個機電設備本體上，簡化了遠程監控和管理，可在設備上隨時隨地實時查看狀態，具備預測分析功能,同時能夠確保數據的標準化、可重復化和快速部署。

2.3 人工智能技術

人工智能是計算機科學的一個分支，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等[3]。

人工智能簡稱為AI，是對人類大腦簡化及抽象，也是人類智能模擬的重要途徑，現在我國人工智能工具主要有專家系統、模糊理論、神經網絡、禁忌搜索、粒子群算法及遺傳算法等[4]。隨著我國抽水蓄能電站事業的大力發展，很多人工智能技術將被應用在抽水蓄能電站中，對于優化電站生產運行、保證電站安全可靠性必將發揮重要的作用。

2.4 人機交互技術

人機交互技術是指通過計算機輸入、輸出設備，以有效的方式實現人與計算機對話的技術。人機交互技術包括機器通過輸出或顯示設備給人提供大量有關信息及提示請示等，人通過輸入設備給機器輸入有關信息、回答問題及提示請示等。人機交互技術對于抽水蓄能電站而言，包括人與設備互動和設備與設備互動兩部分，具有以下特點：

（1）具備高效的人機互動能力。支持可視化、消息推送等豐富的信息展示與發布功能，使運維和管理人員能夠準確、及時地獲取與理解需關注的信息。

（2）基于智能網絡，實現抽水蓄能電站中設備與設備、設備與系統、系統與系統的交互、聯動，實現不同設備、系統間相互協同工作,并通過與智能電網的信息交互和共享，實現抽水蓄能電站新型源網協調需求。

3 抽水蓄能電站設備智能化方案探討

3.1 解決思路

一個完整的智能型電站，是從底層信號采集裝置開始一直延續到統一的數據服務平臺的一套完整的智能采集、管控體系，智能型電站對底層基礎數據的要求和依賴程度很高，基礎數據的完整度直接關系到電站的智能化程度，因此新建一個智能型電站需要在前期對各個層次的智能化設備研發需求進行了解和研究，主要包括信號數據量、信號采集設備、智能數據處理設備以及數據平臺設備等。

智能型電站需要在前期對各個層次智能化設備的技術發展和研究方向進行研究，智能設備與傳統電子設備之間有著什么樣的區別、與傳統電子設備如何兼容、應用后對于監控系統、設計、實施有著什么樣的影響等方面都需要進行進一步地分析和落實。目前國內外部分抽水蓄能電站生產商已經進行了相關方面的研究，并取得了一定的成果，如在進水閥控制器、水輪機控制器和調速器、勵磁系統、軸承監測系統、大壩監測系統、發電機電流和電壓測量、變壓器保護等方面已經開展了智能設備的研究開發工作。因此，在熟悉網絡結構和通信協議的前提下，從勵磁、監控、保護、狀態監測、輔機系統以及主要機電設備等的設計需求出發，關注當前設備及系統智能化技術發展情況，研究智能型設備信息采集、存儲、傳輸、處理和應用技術，并將因此帶來的一系列變化逐步合理、有序體現在實際設計和設備制造中，才能在保證安全的前提下穩步推進設備智能化的發展。

3.2 重點工作

設備的智能化發展與推進需要循序漸進，按照由主到次的過程逐步推進。對于抽水蓄能電站而言，目前的重點工作應關注主要機電設備或系統的智能化發展，如發電電動機、水泵水輪機、主進水閥、發電機電壓設備、主變壓器、GIS設備、勵磁系統、調速系統、監控系統等，重點推進邊緣計算技術和物聯網技術在設備級的研究與應用，打造具有測量數字化、控制網絡化、狀態可視化、功能一體化、信息互動化的智能設備或系統。

圖2 智能設備典型框架Figure2 Typical framework of intelligent equipment

3.3 典型框架

隨著國家電網有限公司關于泛在電力物聯網建設戰略的提出，邊緣計算應用場景作為其中的重要應用點[5]，正逐步在抽水蓄能電站的設備智能化進程中發揮更大的作用。由于邊緣計算具有顯著的三大特點，即：靠近數據源，實時性好；低時延，響應快；數據安全性高。邊緣計算技術近乎是為“泛在電力物聯網”的特定需求而量身打造的，因此將作為“泛在電力物聯網”感知層的核心技術之一。以智能抽水蓄能電站水泵水輪機研究為例，通過物聯網設備、合并單元、智能終端、傳感器等終端設備，在智能網絡的支撐下，設備本身具備數據存儲、過程優化、智能感知、智能計算等能力，不僅能夠提高設備側的智能化水平，對于綜合分析也有著重要作用。典型的抽水蓄能電站智能設備框架如圖2所示。

4 抽水蓄能電站設備智能化發展趨勢

隨著人工智能技術的發展，將信息通信技術與電站自動化技術有效融合，突破傳統機電設備的設計理念，設備具有執行能力的同時具備思維能力必將成為今后設備智能化發展的趨勢。智能設備全面支持國際通用的自動化技術標準，能夠更加安全、快捷地支撐設備實時業務的處理與執行[6]。設備自身具有實時分析、故障診斷和預測預警等自監測自診斷能力。智能設備具有基于大數據的自我學習能力，智能設備在現有自動控制技術具有感知能力、執行能力基礎上具備思維能力[7]。具體來說，抽水蓄能電站設備智能化的未來將至少具備如下特點：

4.1 可觀測

能夠通過智能終端、計算機和網絡通信技術[8]，實現對設備、系統以及生產全過程和運維管理各環節的監控與多種模式信息感知，從空間和時間兩個維度，為電站的生產控制與經營決策提供全面豐富的立體數據資源。

4.2 可視性

能夠通過三維數字化、虛擬現實等技術，創建數字化電站，具備對象可視化、數據可視化、工作場景可視化、運檢業務可視化等特征，將電站復雜和抽象的數據以量化的、直觀的形式呈現出來，適應電站建設和生產管理的交互性及遠程管理等要求。

4.3 自診斷

能夠通過智能監測、精密診斷、知識度與邏輯推理等技術，結合設備歷史運行情況進行分析，實現主要機電設備的啟動自診斷、在線自診斷和離線自診斷功能。

4.4 自適應

能夠采用智能控制技術，根據環境條件、邊界條件、設備條件等影響因素的變化，自動調整控制策略、方法、參數和管理方式，適應機組運行的各種工況，確保抽水蓄能電站生產過程長期處于安全、經濟、環保運行狀態。對功能性故障具有自愈能力；對設備故障具有自約束能力，降低故障危害；對運行環境具有自調整能力，提升運行性能。

4.5 自學習

能夠利用模式識別、數據挖掘、人工智能等技術，對抽水蓄能電站長期生產運維數據進行學習與分析，形成設備運行、維護知識庫，為故障診斷和預警提供支撐。

4.6 分析與決策

能夠利用網絡通信、信息融合、大數據等技術，通過對多源數據的自動檢測、關聯和組合等處理，實現對抽水蓄能電站生產運行和管理過程的全息觀測與全局關聯分析。能夠基于抽水蓄能電站大量的結構化或非結構化數據，利用機器學習、數據挖掘、流程優化等技術，評估識別生產、檢修、維護管理策略的有效性。

5 總結

隨著各項技術的發展，抽水蓄能電站設備智能化的發展必將成為必然。各大設備廠商、研究機構也將在新技術發展的趨勢下，進一步審視各自設備的智能化水平；而作為建設管理單位隨著業務規模的不斷擴大，對于智能設備的需求也將更加迫切。我國抽水蓄能電站的發展也將步入一個新的階段，智能抽水蓄能電站的新起點也將開啟。