人工智能技术在水力发电厂监控系统中的应用探究

摘要：近年来人工智能技术在我国各领域得到广泛应用，水力发电厂智能监控便属于其中典型，智能监控能够大幅提升水力发电厂运行的稳定性和安全性，在节约人力成本等方面也有着突出表现，近年来受到广泛关注。基于此，该文围绕水力发电厂监控系统中人工智能技术的应用开展研究，具体涉及总体方案设计、智能开关设备配置方案、监控系统方案，以供业内人士参考。

关键词：水力发电厂  人工智能技术  智能报警  监控系统

中图分类号：TV736;TP18文献标识码：A       文章编号：1672-3791（2022）07（a）-0000-00

结合水力发电厂本质安全需求、经济运营需求及电网发展需求进行分析可以发现，水力发电厂的智能监控系统设计存在较高现实意义。该文研究以某水力发电厂作为研究对象，案例水力发电厂总装机容量、年发电总量分别为14800MWA、17.10×108kWh，水力发电厂监控系统的监控对象包括高压开关站、水轮发电机组、大坝快速闸门等。

1总体方案设计

智能化水力发电厂系统存在高环保性、节能性、可靠性、集成度等特点，案例水力发电厂的智能化系统设计如图1所示。

结合图1进行分析可以发现，案例水力发电厂智能化系统的基础设施由5个部分组成：第一，数据采集系统。作为重要的输入数据来源，数据采集系统主要负责采集环境监测及安防信息、大坝安全监测信息、在线监测信息、控制保护实时信息、水情自动测报信息、视频信息，数据采集后的上传基于计算机网络实现，进而为系统智能化、自动化工作提供依据[1]。第二，计算机网络系统。案例水力发电厂基于通信技术规范IEC61850进行数据采集，电气设备间的互操作性和信息共享由计算机网络系统负责，该系统由过程层、间隔层、站控层、集控层及间隔网、站控网、调度应用网组成，其中过程层与站控层单独进行网络组建。计算机网络系统在案例水力发电厂按照控制生产区、非控制生產区、管理信息区、生产管理区细分，需要单独进行计算机网络建设，各安全区需要基于电力系统实际需要和防护要求进行连接[2];通信系统主要由通信光电缆、通信电源系统、通信传输系统、程控交换系统、通信综合网管系统、时钟同步组成;实体环境能够为系统运行提供保障，具体涉及硬件运行、综合决策会商、业务人员工作等环境;数据存储与管理系统负责数据资源整合、系统资源整合、数据存储管理，可细分为数据存储平台和数据库系统[3]。

案例水力发电厂的子系统包括管理信息系统、综合信息服务与决策支持系统、智能调度控制系统。以智能调度控制系统为例，该系统能够实时监控机组系统、隔离开关、断路器、闸门、辅机系统，实现逻辑控制、趋势分析、自动电压控制、自动发电控制、事件顺序记录，不同工况下的母线、线路、厂用电、变压器、机组继电保护可同时实现，结合具体的调度要求和命令，系统能够进行遥测、遥控、遥信、遥调，安全稳定的控制将顺利实现[4]。

2智能开关设备配置方案

案例水力发电厂的智能化系统采用两种智能开关设备配置方案，具体如图2所示。

结合方案一进行分析可以发现，智能单元设计选择中间隔段方式，具体需要在各断路器汇控柜科学分配。围绕方案二设计进行分析可以发现，该设计将机电控制回路取消，集成开关机构和智能单元，智能单元能够实现在线监测，最终形成智能机构。其中，方案一存在较高经济性，方案二在预防故障、现场接线时间节约、设备检查和维修等方面具备显著优势。在智能化主变配置中，方案一可通过智能单元进行主变非电量信号和本体电量收集，同时对油色谱监测信号进行采集并传递GOOSE格式报文，之后对下行控制命令进行采集，如风扇的停止、开启等控制命令。方案二在智能化主变配置中不仅具备方案一的能力，同时可实现对风冷控制功能的重新调配，结合对温度量等权重的收集实现风扇的停止、开启控制，由此形成的风冷控制回路中主变本体无需通过继电器、电气接点等构造[5]。

3监控系统方案

3.1网络结构

图3为案例水力发电厂监控系统总体设计示意图，结合该图进行分析可以发现，具体设计由站控层、间隔层、过程层、站控层网络、过程层网络组成。

站控层网络通过站控设备与间隔层的信息交互进行控制，为保证水力发电厂的运行可靠和安全，监控系统需要选择冗余网络，在对比环型拓扑结构和星型拓扑结构后，站控层网络实施选择双绞线以太网连接方式，传输过程无缝切换通过双网双工结构和双星型拓扑结构实现，网络传输连续性、自动化控制功能可更好地得到保障;过程层网络设计选择星型结构作为网络拓扑结构，这是由于该结构具备拓展容易、布线简单、容易辨识故障、信号快速传输、维修便利等特点。对比多种协议，过程层网络设计选择标准网络方式“IEC 61850-9-2”，该采样值传输协议在形成简洁采样值网络结构、减少连接介质、成本节约等方面表现突出。在交换机配置设计中，设计综合采用按单间隔、多间隔进行交换机配置的方式。在网络流量控制技术的选择方面，设计选择GMRP技术，该技术在成本、网络性能、扩展和维护方面优势明显。最终，过程层网络设计选择100M以太网，星型结构，具体配置采用双套物理独立单网，基于网络的数据传递需要在GOOSE、采样值、同步正确时进行，实现公网运作和三网合一，自动控制网络流量使用GMRP技术，100M光口、千兆以太网技术分别用于40M以下、以上带宽。为在线监视通信网络，这一监视由网络通信记录分析系统负责，具备自动报警、数据自主分析、数据存储、信息查询、记录运行状态、时间全场同步、信息快速交互等功能，该系统可细分为分析系统和记录分析仪，前者负责比较报文并对隐患进行自动识别，后者负责记录运行信息并完成通讯报文生成，具体涉及图像、设备运行、时间等信息，进而为案例水力发电厂安全运行提供保障。

3.2监控系统功能及配置方案

案例水力发电厂站控层功能包括采集数据、处理数据、安全监视、自动调控、防误操作闭锁、自动电压控制、自动发电控制、事故处理指导、记录与报告、系统诊断等。以安全监视为例，具体涉及过程监视、运行监视、监控系统异常监视、全厂公用设备和辅助设备状态监视、自动报警等，如人为误操作出现，监控系统能够实现自动闭锁，进而实现对设备的保护。在自动发电控制中，该功能可实现全站联合有功成组调节，各机组可基于设定明确成组调节的参与情况，基于成组方式或单机方式，操作员可以向调度层进行每台机组的“提交”，其中站控层的自动发电控制优先权高于调度层。基于电力系统提供的负荷曲线、容量曲线、控制机组启停、给定负荷值，监控系统能够避开机组气蚀、振动等约束条件，进而实现对水力发电厂最优的机组运行数量进行计算，同时可科学调整机组间负荷。自动发电控制涉及的功能包括自动电压控制、自动调频运行、调峰、经济运行、指定机组台数、给定功率[6]。

在现地控制级设备配置中，该配置涉及开关站单元、公用单元、机组单元等系统，可以为独立设备，也可以由过程层和间隔层两层设备组成，这一过程需要聚焦现地级智能化系统的要求满足。以机组单元中的智能控制单元为例，该单元属于机组间隔与站控层的联系枢纽，能够采集温度量、开关量、模拟量、交流电量等信息，记录机组的调节、控制、监视、测量、同期并网、事故顺序，且能够满足信息交换需要。基于足够的光口，智能控制单元可实现点对点的机组断路器事故闸门、灭磁开关等重要设备直接控制，具体设计基于分布式计算机监控系统进行，机组智能控制单元按照多处理器体系结构进行配置，该结构可进行复数CPU、多电源和双总线冗余的配置，成对冗余的CPU可以通过双绞线连接远程智能I/O模板，智能模板可顺利实现，进而独立采集数据并进行处理和转换，标准通信报文也能够通过对各信号发生绝对时间的实时记录生成，最终完成高质量的数据采集，为保证网络通信效率，设计同时选择变位上送模式，系统稳定性可同时提升。为连接站控层网络，设计需要进行通信插件的配置，具体规格为IEC61850。为保证智能化网络结构的更好实现，还应聚焦成熟的智能设备引进，进而保证智能控制单元的控制、调节、显示、诊断、数据采集与处理、故障处理记录、水力机械事故保护等功能更好实现，事件顺序记录、事故追忆、独立可编程控制器配置属于其中关键。

现地控制级设备配置还应关注机组在线监测、故障录波及发电机出口计量。对于机组在线监测，需要监测的项目包括键相、压力脉动、轴向位移、定子铁芯振动、振动及摆度、导叶接力器行程等参数，及发电电动机定转子间的磁通密度、空气间隙、过程量参数、工况参数等，需要将在线监测装置独立设置于各机组，设备位置状态信息及传感器信息需要通过过程层网络进行采集，采集后需结合过程层网络进行转换及对外通信，最终向状态检修系统发送设备状态信息;对于故障录波，需认识到该设备的应用价值，具体需要设置故障录波装置于案例水力发电厂的各机组处，用于发电机各处的电压、定子电流记录，如中心点、机端处。在具体配置故障录波装置的过程中，交流电流量、交流电压量均需要至少控制为16路，开关量、直流量最小应分别控制为64路、6路;发电机出口计量能够用于关口点的针对性考核，具体的计量由电能表和互感器完成，具体选择数字式电能表和电子式互感器，实现0.2S要求的计量精度，这一过程需要严格按照单表进行电能表配置，向电能量采集终端的传递需要使用网络方式。

3.3人工智能应用

在案例水力发电厂监控系统中，人工智能技术的应用极为关键，专家知识库智能预警与定制报表分析可由此实现。专家知识库智能预警需要在数据采集和预处理的基础上，结合水力发电厂专业数据分析需要，针对性完成专业主体模板建设，该模板由指标、算法、数据集提取规则、报警、视图等要素构成，通过选择模板，即可对历史数据时段和待分析设备进行关联，同时选择需要分析的参数，挖掘方案可自动形成。基于脚本语言形式，对报警策略进行定义，即可最终建成专家知识库用于智能预警，需结合运行管理经验进行报警策略总结，通过验证的数据挖掘结果也需要引入其中，进而完成自定义综合报警、关联设备报警、设备趋势分析报警等模式，实现水力发电厂智能监控和报警;定制报表分析需要应用水力发电厂监控系统提供的可定制专用报表函数，结合海量数据提取不同设备的运行特征，结合趋势分析、偏差分析、关联分析等统计分析方法，即可对比分析不同时期的相同设备、相同时期的不同设备参数，分析结果可基于多种视图直观展示，如饼图、柱状图、散点图、数据对比曲线、雷达图、瀑布图等，水力发电厂的智能监控水平可进一步提升。

4结语

综上所述，人工智能技术能够较好用于水力发电厂监控系统。在此基础上，该文涉及的总体方案设计、智能开关设备配置方案、监控系统方案等内容，则直观展示了人工智能技术的具体应用。为更好地开展水力发电厂监控，人工智能技术应用还需要关注智能机器人的引入、智能报警的强化。

参考文献

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[2] 丁泽涛，高国，赵金平，等.基于IEC61850标准的监控系统智能化改造研究应用[J].信息与电脑：理论版，2020，32（23）：138-140.

[3] 李晓超，谢威威，秦蓉，等.水电站故障监测与分析系统研究综述[J].水科学与工程技术，2021（5）：85-89.

[4] 王嵬，代彭梁，孙磊.智能安防系统在卡洛特水电站建设中的应用[J].人民黄河，2021，43（S1）：202，205.

[5] 蹇林.基于5G网络的水电厂智能巡检系统研究[J].四川水利，2021，42（6）：48-50.

[6] 姚明书.水电厂上下游水质在线监测系统研究与应用[D].沈阳：沈阳工程学院，2021.

作者简介：姜坤（1988—），男，本科，助理工程師，研究方向为电力系统自动化。