智能化技術在電站檢修中的應用研究

余道武

（浙江華業電力工程股份有限公司）

1 引言

現階段，許多電站已經實現了無人值班的管理模式，但是由于技術、設備等方面的問題，這種管理模式實施得并不徹底，依然存在著管理成本高且效率低的問題。尤其是在設備檢修環節，需要打破固定思維模式，優化調整檢修計劃管理，提高智能化檢修水平。在自動化監測、遠程診斷分析的基礎上，利用智能學習技術，挖掘海量數據中的隱藏關聯信息，可實現檢修方案的智能優選，提高電站檢修的質量和效率。

2 智能化技術在電站檢修中應用的必要性

在傳統的電站檢修管理中，更多的是采用定期檢修模式，根據實際工作開展情況，報送檢修計劃，經審批后予以執行，這種管理模式存在著一定的弊端。比如，有些設備運行狀態良好，如果按計劃進行檢修，會降低電站發電能力，增加檢修成本，而有些設備存在較多缺陷，可能經常會由于各種故障被迫停運檢修，無法正常執行發電和檢修計劃，從而形成更嚴重的故障損失。因此，定期檢修缺乏靈活性，不能根據電站實時運行情況動態調整檢修工作，使管理單位處于被動地位，難以保證電站檢修的綜合效益。同時，隨著電站規模的不斷擴大以及管理模式的持續更新，對人員的綜合素質要求越來越高，存在著人員數量不足、素質跟不上需求的問題，經常出現因人為因素產生的檢修安全事故，不但管理成本高，而且效率較低。采用智能化管理模式，運用互聯網、大數據、云計算、人工智能等先進技術，能夠加快電站運行管理的數字化、自動化、精細化水平，更加全面準確地感知設備實時運行狀態數據信息，經過聯合遠程分析診斷，作出科學檢修決策，有效降低了對人員素質的依賴，優化了管理資源配置，確保電網系統的安全穩定運行。實施智能檢修管理是行業發展的要求，也是技術設備升級的要求，能夠推動電站的提質增效，實現高質量可持續發展。

3 智能化技術在電站檢修中的具體應用研究

3.1 智能巡檢技術

3.1.1 總體方案設計

采用智能巡檢技術，在常規計算機監控系統遠程巡屏的基礎上，創建智慧巡檢系統，可以自動完成現場及設備實時監視工作，并生成巡檢報告，一旦發現異常情況，可以自動報警，給出處理決策。根據電站設備布置情況及巡檢要求，設計智能巡檢管理系統，主要包括智能感知系統、數據平臺服務器、智能監視控制系統、網絡傳輸系統等部分，其中，智能感知系統由巡檢機器人、設備傳感器、智能攝像機、聲音采集器等組成，數據平臺服務器布置在統一數據中心，網絡傳輸系統則由交換機、無線AP 等設備組成。各感知設備能夠自動采集數據信息，統一存儲傳輸到數據管理平臺，計算機監控系統對數據信息進行實時監控并報警，管理人員在移動終端就可以接收到相關信息。在人工智能、機器學習、大數據等技術的支持下，構建巡檢標準模型，智能巡檢系統可以自動從數據中心拾取實時巡檢數據，并將數據與模型特征值對比分析，如果存在異常情況就會發送信號給管理人員，按照工作流程處理相關問題，實現智能巡檢的效果[1]。

3.1.2 具體設備監控

在總體框架方案的基礎上，針對具體設備監控進行智能化設計。以水電站智能巡檢為例，在水輪機室安裝設備傳感器、智慧攝像機、智能聲音采集器等裝置，攝像機可以360度自動轉動，全方位攝取圖像，智能巡檢系統可以根據聲音、圖像數據對比檢查是否存在管路滲漏、震動、異響等問題，校核位移傳感器位置，保證巡檢工作的正常開展。在水輪機室外配備智能巡檢機器人，拾取機組調速器、電機溫度、壓力表、閥門滲漏等圖像以及電機運行聲音，用于巡檢系統的分析判斷。同樣，在發電機層、主變及電抗器平臺、出線場及GIS室、用電層及機旁盤層等設備也要配備相應的智能巡檢機器人、智能攝像機，采集設備運行圖像和聲音信息，實時判別各種設備的運行異常狀態，實現自動化監控巡檢的作用。

3.1.3 數據傳輸應用

為了保證巡檢數據的順利傳輸，需要在電站內各層布置無線路由，巡檢機器人、智能攝像機采集到的數據通過無線路由傳輸到數據中心，在無線信號覆蓋前，可以通過光纜進行數據傳輸。通過智能巡檢應用平臺，能夠制定、修改巡檢計劃，生成巡檢報告，設置巡檢點表、巡檢頻次、巡檢路徑，監控巡檢點狀態，利用不斷完善的設備特征模型，實時判斷分析設備狀態，對異常情況作出聲光報警，向移動端發送信息。根據實際工作需求，做好智能巡檢平臺登錄及控制權限管理，保證系統運行的安全性和穩定性，對于發現的巡檢異常點，可以通過控制巡檢感知設備重點監視，加密巡檢頻次，提高巡檢工作的質量和效率[2]。

3.2 智能檢修技術

3.2.1 遠程診斷檢修

遠程診斷檢修系統主要是通過采集、讀取統一數據平臺中的自動化監測數據，利用模型識別、特征計算等分析技術，實時掌握電機、變壓器等設備的運行狀態，開展趨勢預測分析，根據預測結果作出技術診斷和維護決策，有針對性地進行設備優化和維護消除。在此基礎上，根據電站設備運行歷史數據模型分析，結合檢修計劃安排和設備實時狀態，構建機組狀態檢修決策方案，調整常規檢修計劃，有效節約檢修成本，提高電站運行效率。基于大數據、互聯網、智能傳感器等技術應用，打造由智能采集終端、傳感器設備、巡檢無人機、監測機器人等構成的自動監測系統，全面采集相關數據信息，通過光纖通信和無線通信保證數據傳輸的穩定性，同時，利用雙重供電模式，維護系統的穩定運行。數據采集系統應該根據環境變化自動調整數據采集時間和頻率，并初步進行數據修正，在數據采集自動化的基礎上，實現數據分析智能化，實現實時在線檢測和智慧診斷，以自動化監測為基礎，集合信息科學、計算機、大數據、云計算、人工智能、圖像識別等相關技術，基于互聯網平臺進行在線監測、模型分析、圖像分析。通過遠程診斷系統，不同角色能夠以不同權限進入系統訪問控制，從而使各個層級都能掌控電站運行管理情況，遠程進行檢修溝通決策，注重防火墻設計，在實現協同管理的同時，保證關鍵業務和關鍵信息的安全性，能夠及時發現和防御系統入侵。遠程診斷系統能夠展示包括實時運行參數、機組設備數據、安全運行天數等綜合信息，具備健康狀況分析、評價對比分析、決策歷史分析曲線等狀態監測功能以及能效分析、效益優化功能，并對設備狀態、檢修決策、檢修評價、檢修資料等方面進行管理，利用檢修評估結果做出科學的實時檢修決策。

3.2.2 智能學習自修

機器學習是人工智能的核心技術，涉及多個領域、多門學科，研究計算機模擬、實現人類學習行為，通過不斷獲取新知識、新技能，組織完善系統知識結構，改善系統自身性能，在大數據環境下，利用機器學習技術能夠更加高效地獲取知識，而且朝著智能數據分析的方向發展，基于大數據挖掘、分析、處理的機器學習能夠獲得更為精準的預測成果。除了在線監測、遠程診斷檢修功能的實現，充分利用機器學習技術，能夠深度學習不同工況和運行方式下的電站設備維護檢修策略，通過模擬學習，獲取知識、技能，持續優化改善系統自身性能，當出現類似問題后，能夠自動完成故障診斷處理工作，實現有效的缺陷自愈效果。從某種角度上講，智能學習和設備自愈是遠程診斷決策的高級階段，在智能系統與感知設備、現場機器人的協同作業下，可以及時解決電站生產運行過程中相對簡單、頻繁發生的維護消除工作，比如，水電站中經常出現的堵漏、疏排、緊固檢修作業，從而實現智能感知、分析、決策、執行，盡可能減少人工檢修工作，避免因人工操作失誤導致的檢修事故[3]。

3.2.3 數字孿生大修

數字孿生技術充分利用了物理模型、傳感器采集、運行歷史等渠道獲取的數據信息，集成了多學科、多概率、多尺度的仿真過程，能夠在虛擬空間中完成映射，反映對應實體裝備的全生命周期過程，在智能建造領域應用具有較高的關注度。利用數字孿生技術進行電站智能檢修具有一定的必要性和可行性，通過融合物理實體電站與數字孿生模型，實現相應的功能與應用，可視化實時顯示電站運行狀態，并對電站設備的發展趨勢進行預測。創建數字孿生智能大修數字化管理系統，可以實現電站機組智能化檢修決策。首先，針對電站機組進行實景重構、數字孿生建模，根據電站構成，應用圖云匹配算法，研究紋理圖像與模型自動配置模式，構建電站孿生場景，結合相關設備資料，應用模型溯源技術，建立設備部件孿生體，實現設備與模型的精準映射，完成精細化建模。管理人員可以通過操控孿生模型實現設備現場及遠程互動，并利用機器學習算法和人工智能迭代更新模型數據，實現電站設備的自動故障診斷、異常預警處理。其次，開展數字孿生智能檢修策劃，收集整理電站大修的各種資料，分析研究典型檢修案例，結合電站檢修流程數字孿生模型，構建機組大修資源庫，打造檢修資源配置預測模型，實現電站檢修的全過程、全資源管控，在電站全景數字孿生模型的支持下，進行電站檢修措施方案推演、大修風險推演、行車作業方案推演。評估各類推演方案，實現智能化優選檢修作業方案的目的，并針對實際大修任務合理設計檢修作業項目，通過檢修作業仿真，動態展示檢修場景和實施要點，確保大修作業的標準化實施。最后，根據檢修前后全景感知數據，構建基于機器學習的檢修效果評估模型，完善檢修評估指標體系，全面真實地反映檢修效果，實現精準評估。另外，在物聯網技術的支持下，能夠實現數據共享、協同運維的效果[4]。

4 結語

綜上所述，針對現階段電站管理存在的不足之處，加快技術變革十分必要，通過大數據、互聯網、云計算、人工智能、信息模型、數字孿生等技術的結合應用，能夠推動電站管理的智能化轉型。在電站巡檢過程中，運用智能化技術，能夠自動發現異常情況，給出預警信號，降低人工巡檢工作強度，在設備檢修過程中，運用智能化技術，不但能夠實現在線診斷和遠程協同決策，而且能夠通過智能學習實現設備自愈，利用數字孿生技術還可以實現數據全息感知與管理，為智能化檢修決策提供支持。