抽水蓄能电站设备智能化关键技术及发展趋势分析

葛军强，魏春雷，胡清娟，张 林

（1.国网新源控股有限公司，北京市 100761；2.中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司，浙江省杭州市 311122 )

0 引言

当前随着科技的发展，新技术和新方法逐步应用和日益成熟，为进一步实现智能化、自动化、标准化提供了技术基础。因此，在国家电网有限公司大力推进“三型两网”战略目标的背景下，抽水蓄能电站智能化的需求日益凸显，并成为未来抽水蓄能电站设计和建设的重要发展方向，国内主要发电集团、设备制造商、科研院所等相关单位均对智能抽水蓄能电站积极开展研究。但目前的研究偏重于数字化、信息化和网络化等方面，在智能方面的研究也偏重于生产管理作业的智能化，对于抽水蓄能电站主要机电设备的智能化研究较少。

本文针对边缘计算、人工智能等技术与我国抽水蓄能电站智能设备技术发展的关系，阐述了抽水蓄能电站设备智能化的关键技术，提出了建立面向多源融合的抽水蓄能电站智能设备的基本思路，并就其特征进行了归纳和总结。

1 抽水蓄能电站设备智能化发展现状

当前电网具有大功率远距离输电、微电网发展迅猛、新能源接入爆发式增长的特点[1]，电网对抽水蓄能机组的响应速度、功率调节、运行方式多样、安全等级等要求日益提高，在抽蓄电站调峰、调频、事故备用的基础上提出了更高的期望和要求[2]，要求水电机组和抽水蓄能机组要不断提升自身智能化建设和运营水平。

在传统的机电设备二次系统设计方面，解决的是对设备控制流程、控制逻辑以及故障反馈的信息，实时数据反应的是电站运行状态，无法准确判断设备的运行趋势以及健康情况，由于传感技术的限制，暂时无法实时监测到设备结构件的磨损、疲劳以及部件松脱等机械状态。在当前信息技术和发展下，智能抽水蓄能电站的实现必须从机电设备本体基础开始，设备智能化能够为电站提供自身运行的所有数据，应用大数据挖掘技术，具有自我监测、自我诊断以及预报预警能力，使设备能够适应新形势下智能电网对电站的发展需求。

相比于民用设备，抽水蓄能电站的设备智能化发展受限于安全方面的高要求，目前还处于起步阶段，主要机电设备以功能实现为主要目标，在边缘计算、诊断预警等方面还比较依赖于统一的故障诊断中心，单体设备的智能化程度还不高。

2 抽水蓄能电站设备智能化关键技术

2.1 物联网技术

物联网技术是实现万物相连的核心技术之一，也是抽水蓄能电站实现数字化和智能化的关键。对于抽水蓄能电站而言，物联网是将多种传感器部署于设备的相关节点上，能够采集大量的监测数据信息。这些数据具有时间与空间属性，可以将设备现实活动反映到网络虚拟空间上，进而将这些信息汇集，通过数据分析，能够挖掘新的价值。物联网技术是抽水蓄能电站实现设备智能化的重要技术之一，是实现设备信息传递、互通的重要手段。物联网MCD模型如图1所示。

图1 物联网MCD模型Figure 1 MCD model of internet of things

2.2 边缘计算技术

边缘计算是实现设备智能化的关键技术之一，对于抽水蓄能电站而言，对于主要机电设备通过边缘计算技术可实现设备信息采集、存储和计算的就地化，同时对于设备的故障诊断、趋势分析在算法模型的支撑下得到进一步优化和发展，为设备检修和维护提供了更加切实有效的核心数据。

抽水蓄能电站智能设备通过配置边缘计算单元，在远程管理、物理安全和快速部署方面都有一定的优势。边缘数据中心通常分散在各个机电设备本体上，简化了远程监控和管理，可在设备上随时随地实时查看状态，具备预测分析功能,同时能够确保数据的标准化、可重复化和快速部署。

2.3 人工智能技术

人工智能是计算机科学的一个分支，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等[3]。

人工智能简称为AI，是对人类大脑简化及抽象，也是人类智能模拟的重要途径，现在我国人工智能工具主要有专家系统、模糊理论、神经网络、禁忌搜索、粒子群算法及遗传算法等[4]。随着我国抽水蓄能电站事业的大力发展，很多人工智能技术将被应用在抽水蓄能电站中，对于优化电站生产运行、保证电站安全可靠性必将发挥重要的作用。

2.4 人机交互技术

人机交互技术是指通过计算机输入、输出设备，以有效的方式实现人与计算机对话的技术。人机交互技术包括机器通过输出或显示设备给人提供大量有关信息及提示请示等，人通过输入设备给机器输入有关信息、回答问题及提示请示等。人机交互技术对于抽水蓄能电站而言，包括人与设备互动和设备与设备互动两部分，具有以下特点：

（1）具备高效的人机互动能力。支持可视化、消息推送等丰富的信息展示与发布功能，使运维和管理人员能够准确、及时地获取与理解需关注的信息。

（2）基于智能网络，实现抽水蓄能电站中设备与设备、设备与系统、系统与系统的交互、联动，实现不同设备、系统间相互协同工作,并通过与智能电网的信息交互和共享，实现抽水蓄能电站新型源网协调需求。

3 抽水蓄能电站设备智能化方案探讨

3.1 解决思路

一个完整的智能型电站，是从底层信号采集装置开始一直延续到统一的数据服务平台的一套完整的智能采集、管控体系，智能型电站对底层基础数据的要求和依赖程度很高，基础数据的完整度直接关系到电站的智能化程度，因此新建一个智能型电站需要在前期对各个层次的智能化设备研发需求进行了解和研究，主要包括信号数据量、信号采集设备、智能数据处理设备以及数据平台设备等。

智能型电站需要在前期对各个层次智能化设备的技术发展和研究方向进行研究，智能设备与传统电子设备之间有着什么样的区别、与传统电子设备如何兼容、应用后对于监控系统、设计、实施有着什么样的影响等方面都需要进行进一步地分析和落实。目前国内外部分抽水蓄能电站生产商已经进行了相关方面的研究，并取得了一定的成果，如在进水阀控制器、水轮机控制器和调速器、励磁系统、轴承监测系统、大坝监测系统、发电机电流和电压测量、变压器保护等方面已经开展了智能设备的研究开发工作。因此，在熟悉网络结构和通信协议的前提下，从励磁、监控、保护、状态监测、辅机系统以及主要机电设备等的设计需求出发，关注当前设备及系统智能化技术发展情况，研究智能型设备信息采集、存储、传输、处理和应用技术，并将因此带来的一系列变化逐步合理、有序体现在实际设计和设备制造中，才能在保证安全的前提下稳步推进设备智能化的发展。

3.2 重点工作

设备的智能化发展与推进需要循序渐进，按照由主到次的过程逐步推进。对于抽水蓄能电站而言，目前的重点工作应关注主要机电设备或系统的智能化发展，如发电电动机、水泵水轮机、主进水阀、发电机电压设备、主变压器、GIS设备、励磁系统、调速系统、监控系统等，重点推进边缘计算技术和物联网技术在设备级的研究与应用，打造具有测量数字化、控制网络化、状态可视化、功能一体化、信息互动化的智能设备或系统。

图2 智能设备典型框架Figure2 Typical framework of intelligent equipment

3.3 典型框架

随着国家电网有限公司关于泛在电力物联网建设战略的提出，边缘计算应用场景作为其中的重要应用点[5]，正逐步在抽水蓄能电站的设备智能化进程中发挥更大的作用。由于边缘计算具有显著的三大特点，即：靠近数据源，实时性好；低时延，响应快；数据安全性高。边缘计算技术近乎是为“泛在电力物联网”的特定需求而量身打造的，因此将作为“泛在电力物联网”感知层的核心技术之一。以智能抽水蓄能电站水泵水轮机研究为例，通过物联网设备、合并单元、智能终端、传感器等终端设备，在智能网络的支撑下，设备本身具备数据存储、过程优化、智能感知、智能计算等能力，不仅能够提高设备侧的智能化水平，对于综合分析也有着重要作用。典型的抽水蓄能电站智能设备框架如图2所示。

4 抽水蓄能电站设备智能化发展趋势

随着人工智能技术的发展，将信息通信技术与电站自动化技术有效融合，突破传统机电设备的设计理念，设备具有执行能力的同时具备思维能力必将成为今后设备智能化发展的趋势。智能设备全面支持国际通用的自动化技术标准，能够更加安全、快捷地支撑设备实时业务的处理与执行[6]。设备自身具有实时分析、故障诊断和预测预警等自监测自诊断能力。智能设备具有基于大数据的自我学习能力，智能设备在现有自动控制技术具有感知能力、执行能力基础上具备思维能力[7]。具体来说，抽水蓄能电站设备智能化的未来将至少具备如下特点：

4.1 可观测

能够通过智能终端、计算机和网络通信技术[8]，实现对设备、系统以及生产全过程和运维管理各环节的监控与多种模式信息感知，从空间和时间两个维度，为电站的生产控制与经营决策提供全面丰富的立体数据资源。

4.2 可视性

能够通过三维数字化、虚拟现实等技术，创建数字化电站，具备对象可视化、数据可视化、工作场景可视化、运检业务可视化等特征，将电站复杂和抽象的数据以量化的、直观的形式呈现出来，适应电站建设和生产管理的交互性及远程管理等要求。

4.3 自诊断

能够通过智能监测、精密诊断、知识度与逻辑推理等技术，结合设备历史运行情况进行分析，实现主要机电设备的启动自诊断、在线自诊断和离线自诊断功能。

4.4 自适应

能够采用智能控制技术，根据环境条件、边界条件、设备条件等影响因素的变化，自动调整控制策略、方法、参数和管理方式，适应机组运行的各种工况，确保抽水蓄能电站生产过程长期处于安全、经济、环保运行状态。对功能性故障具有自愈能力；对设备故障具有自约束能力，降低故障危害；对运行环境具有自调整能力，提升运行性能。

4.5 自学习

能够利用模式识别、数据挖掘、人工智能等技术，对抽水蓄能电站长期生产运维数据进行学习与分析，形成设备运行、维护知识库，为故障诊断和预警提供支撑。

4.6 分析与决策

能够利用网络通信、信息融合、大数据等技术，通过对多源数据的自动检测、关联和组合等处理，实现对抽水蓄能电站生产运行和管理过程的全息观测与全局关联分析。能够基于抽水蓄能电站大量的结构化或非结构化数据，利用机器学习、数据挖掘、流程优化等技术，评估识别生产、检修、维护管理策略的有效性。

5 总结

随着各项技术的发展，抽水蓄能电站设备智能化的发展必将成为必然。各大设备厂商、研究机构也将在新技术发展的趋势下，进一步审视各自设备的智能化水平；而作为建设管理单位随着业务规模的不断扩大，对于智能设备的需求也将更加迫切。我国抽水蓄能电站的发展也将步入一个新的阶段，智能抽水蓄能电站的新起点也将开启。