基于相似理论的智能监盘系统研究

邱志勤

（雅砻江流域水电开发有限公司，四川 成都 610051）

1 概述

水电站智能监盘系统需实现对水轮发电机组及其辅助设备、GIS开关站、泄洪设施进行智能监控，全面提取设备数据，获取各设备状态的准确信息，实现对电站设备在运行时进行全过程监视。智能监盘系统必须满足安全性原则、适应性原则和高效性原则。安全性，该电站智能监盘系统可以部署于安全I区或II区，且按满足电力网络安全防护要求进行网络架构设计，系统从计算机监控系统实时获取监控系统数据，并将数据存储于智能监盘系统的数据服务器。通过该智能监盘系统结合水电站计算机监控系统，不断提升运行监盘效率，降低电站运行人员的监盘强度，提高电站的安全稳定水平。

2 智能监盘系统功能需求

2.1 数据处理功能

对机电设备进行全面监视，提取设备特征信息，实时掌握设备运行状态，形成庞大的数据库，根据设定的监视策略实现自动监视、运行趋势的自动分析及异常趋势的自动报警。为运维人员提供更准确、更可靠的数据信息，甄选电站最重要、最关心的监控信息。对所有被控设备进行监视、采集、计算，实现独立于人工干预之外的主动智能监视。

2.2 智能状态趋势分析

提取设备运行特征曲线，进行历史数据自学习，建立设备健康图谱，定期形成设备健康评估报告。

采用变量相关性分析方法，针对不同设备、同一设备的不同工况建立独立的个性化阈值，使得参数的报警阈值更具有实际意义。

2.3 提高监盘效率

根据运行管理要求定期进行自动巡盘，对全站机电设备运行参数情况进行分析对比，并形成报告供设备管理人员参考。可对所有机电设备的任意时间段自动生成运行状态分析报告。根据运行设备分析需要，定期自动生成各系统机电设备运行分析报告，对机电设备的运行情况进行全面评估。具备完善的报表生成功能，且报表可编辑修改。例如：开/停机次数、并网时间自动统计；生产日报、电量报表定点自动生成；泄洪闸门每次操作时间、次数、运行时间等自动统计；泵的启动次数、运行时间、启动周期等自动统计。根据现场工作需要，可自定义重点关注设备的运行参数报警值，辅助现场工作的安全开展。

2.4 其他功能

根据现场工作需要，可自定义重点关注设备的运行参数报警值，辅助现场工作的安全开展。可智能区分误报警、传感器故障及设备本身故障报警。对具体的设备报警设置多种触发信号条件，根据动作信号进行分析判断，给出准确的报警信号。系统的声光报警功能应具备独立的复归开关，即可在事故信号保持的情况下单独复归声音报警或光字报警，且复归后其他信号触发时，应再次启动相应的声光报警，同时还具备彻底关闭声音报警的功能。多个事故信号同时触发的声光报警在其中某一信号复归时声音报警或光字报警不复归。多个语音报警同时发生时，应该能够区分重要程度，优先播报高级别报警。系统频繁发出报警，可以组合取消该报警信号，具备一键全部复归功能。可以闭锁检修设备光字、声音报警，避免检修设备频繁报警干扰正常设备监视。在保证信息安全的前提下，可将显示终端延伸至集控中心。设备光字、报警声音应能保持至故障信号消失或人为干预，系统报警声音大小可调。系统应能准确记录声光报警功能闭锁信号的操作人员及时间。智能监控及辅助决策系统数据库应以计算机监控系统数据库为主要数据来源，并实现自动从计算机监控系统数据库同步更新至本系统。系统应具备与电站时钟同步系统自动对时的功能。

3 水电站智能监盘研究重点

3.1 水电站机电设备智能监控

根据设备的运维特性，梳理、筛选所有特征参数，实现所有状态远方采集和监视，建立设备联动机制，实现设备的智能监视。

对于该问题，涉及到以下几个关键技术，先进行资源整合与信息共享，对设备对象的信息建模，根据运维特性，梳理、筛选所有特征参数，建立综合告警技术，实现设备智能监视。①统一管理。要实现所有状态远方采集和监视，建立设备联动机制，实现设备的智能监视，必须先打破信息孤岛、实现信息共享、形成业务流程的有效互动，必须全面整合一体化平台数据、模型与功能，建立资源、数据、模型、服务、展示与分析的统一管理。②统一数据。数据是所有业务功能的核心。传统业务系统产生信息孤岛，导致数据无法共享的最大根源就是没有统一的数据管理。为了解决信息共享困难的问题，打破传统信息孤岛的现状，必须建设统一数据中心实现一体化平台实时数据、历史数据的统一采集、处理、存储和管理。统一数据必须实现统一的实时数据总线，各专业应用都可以注册实时数据总线，发布、接收实时数据；统一数据必须实现统一的历史数据存储，一体化平台对业务数据统一进行抽取与处理，将整编结果集中存储在同一个数据库中，形成数据中心。③统一模型。传统应用系统缺乏统一的水电站信息模型，导致系统与系统之间通信标准不统一、业务协调工作量大等问题。为了解决这些问题，必须建立实用、标准的水电站设备信息模型，并在各应用功能中充分运用，确保各业务信息的标准性、一致性与可共享性。④统一服务。在统一数据中心与统一模型的基础上，一体化平台必须建立统一数据访问服务。通过统一数据访问服务，改善业务集成，消除数据冗余，归并整合业务系统，实现源端业务系统数据逻辑统一、分布合理、干净透明。统一服务包括数据服务与模型服务，各应用模块能够通过服务接口获取平台内所有的业务模型和数据信息，实现业务功能的融合与跨业务流程互动。⑤统一分析。一体化平台必须通过汇总、清洗、转换、分析全部业务数据的方法，构建统一数据分析服务，实现跨专业数据的高效计算、智能分析和深度挖掘，为进一步的智能应用提供技术支撑。

3.2 水电站机电设备趋势分析

水电站机电设备趋势分析包括突变分析、长期运行分析、纵向环比分析以及横向对比分析等研究。

为了提高报警有效性和运维人员工作效率，使运维人员能够更加高效地掌控全厂设备运行状态，逐步出现以逻辑组合为触发条件的综合报警。综合报警主要采用面向对象的方式，将相关的信息放在一起形成逻辑对象，通过相关信号状态的逻辑组合或顺序组合来确定报警的必要性。通过综合报警，将原先系统中大量的过程信息过滤掉，只留下其中确实出现故障的报警信息，极大提升了水电站监控系统的运行管理水平。

不过综合报警主要针对实时断面数据进行报警，且报警限值必须人为确定。在电站实际运行环境下，随着实际生产环境的变化，某些物理量实际报警限值也会跟随变化。比如在水电站刚投产的时候，由于水头不高，机组定子温度运行在一个区间，当投产若干年后，水头上升，机组定子温度就会运行在另外一个区间。如果始终采用相同的报警限值，就会出现误报警的情况。采用综合报警的方式监视系统运行状态，就需要不断的对系统参数进行修正，导致大量的人工维护成本。

随着人工智能技术不断发展，特别是各种前沿算法研究的持续深入，开始出现基于机器学习、深度学习的报警系统。例如：基于BP神经网络的报警系统，“利用神经网络算法，通过误差反向传播，进行自动学习”，自动从机组的历史运行数据中，“找出最接近于发电机组融合温度表示的最佳温度匹配状态”。该类型的报警系统，充分利用神经网络的自学习能力，无需人为干预，动态的从历史数据中找到相关物理量合适的运行区间，并在生产设备运行状况越限时触发报警，充分利用了实际生产设备的历史数据，减轻了人工维护成本。

智能监盘系统支持通过深度学习算法，挖掘历史数据中的设备运行规律，全面监视并发现全厂设备的运行异常，通过报警光字与语音方式提醒运行人员注意，降低运行人员工作负担，提升水电站运行管理水平。

采用智能趋势算法(如聚类分析算法等)对设备变化趋势(如缓变量)、变化率异常自动识别并及时产出告警，解决机组漏水、漏油、轴承温度缓慢异常变化等问题。从多维度和不同工况分析设备性能和效率。通过设备突变趋势分析、设备缓变趋势分析、纵向趋势分析、横向趋势分析进行预警。①水库水量预测，建立发电量和水库水位的模型，可以预测剩下的水还能够发多长时间的电。②温度量趋势预测，提供模拟量变化斜率监视报警，如推力瓦温上升速度过快，则进行报警学习时间范围设定。由于电站历史数据中，包含正常数据和异常数据（包括检修状态，机组非正常运行状态等），故提出自学习可人工设定学习时间范围。③泵动作时间和间隔变化趋势，对经常运行的泵进行动作时间和动作间隔统计比较，分析趋势，提前告警可能出问题的泵。

4 智能监盘系统软件设计方案

4.1 智能监盘系统整体架构

智能监盘系统部署在安全III区，由数据服务器、报警工作站、交换机、防火墙、隔离装置、入侵检测系统、显示器、声光报警器等组成（图1）。数据的传输速率、数据的完整性应满足要求。

图1 智能键盘系统整体架构

4.2 智能监盘系统软件架构设计

（1）报警功能后台模块包括：

1）实时数据接口：采用UnixC语言实现；接受监控组播消息，并将数据存储在报警功能的内存结构中。

2）综合报警计算：采用UnixC语言实现；按照模型定义计算定义了综合报警的节点。

3）健康区间报警：采用Java语言实现；采用神经网络算法，通过历史数据学习，掌握物理量实际运行情况下的健康区间，如果超出该区域运行则进行报警。

4）趋势报警计算：采用Java语言实现；采用神经网络算法，通过历史数据学习，掌握物理量变化的缓变与突变趋势进行报警。

5）健康报警与趋势报警接口：采用UnixC语言实现；为健康区间报警和趋势报警计算提供报警共享内存的数据接口。

6）报警层次计算：采用UnixC语言实现；按照设备树，对最底层设备对象的节点报警状态进行逐层的统计和整理，底层报警触发上一级对象的报警。

7）报警数据服务：采用UnixC语言实现；发布报警状态信息，接收报警控制命令。

（2）报警功能前台模块包括：

1）报警主画面：展示报警的整体情况，各LCU的主设备情况，并能索引到具体报警。

2）报警列表：以列表方式展示报警的详细信息，如果存在趋势和健康报警，可以索引打开趋势和健康区间报警的曲线界面。

3）故障树：以树形方式展示报警的详细信息，如果存在趋势和健康报警，可以索引打开趋势和健康区间报警的曲线界面。

4）模型定义：根据基础测点，自动形成内部模型树；支持导入KKS模型；支持切换KKS模型、内部模型的不同展示方式；常规报警在内部模型树创建成功后即可实现报警功能，同时支持自定义的报警组态。

5）报警数据接口：与报警系统后台交互，获取数据或下发控制。

5 智能监盘数据

智能监盘系统主要为实现重要模拟量趋势监测、重要辅助设备启停事件统计、关键报警信号提示预警3大主要功能。功能需求如下：

5.1 实现重要模拟量变化趋势监测

当实测值超过模拟量监测设定阈值时，智能监盘显示界面对应子模块闪动报警提示，同时在监视画面对应事件报警栏有相关报警信息推送，提醒监盘人员及时查看处理。报警模块变化颜色和报警事件颜色根据需要关注程度进行区分：特别重要事件以红色显示，重要事件以黄色显示，一般关注事件以绿色显示。根据自主科研项目前期进行的主要模拟量梳理，对发电机系统中需要进行变化趋势监测的模拟量梳理。

5.2 实现重要辅助设备启停事件统计

机组重点需要统计机组开停机次数、并网时间；机组技术供水泵运行时间、运行次数。如表1所示。

表1

5.3 实现关键报警信号提示预警功能

通过前期的监控事件点表报警事件梳理，整理出二滩水电站红色事件、黄色事件、绿色事件关键报警信号，红、黄、绿3色分别对应第一、第二、第三优先关注等级。在975条红色报警事件、4 231条黄色报警事件、183条绿色报警事件中，针对每台机组发电机部分梳理出35条红色关键报警事件、50条黄色关键报警事件、7条绿色关键报警事件。对以上梳理出的各关注等级报警事件按系统划分形成表格提示预警。

6 结语

基于人工智能、大数据的大型水电站智能监盘系统[4～6]研究，重点是要设计合理的模型，确保数据处理的安全性和相应的快速性。在布置智能监盘系统时，要做好与计算机监控系统的隔离，满足网络安全要求。智能监盘的功能设置要适应运行人员的需要，以便达到智能监盘的需求。