泛在電力物聯網下的抽水蓄能電站智慧管理模式思考

何 錚 ，張 林

（1.浙江仙居抽水蓄能有限公司，浙江省仙居縣 317300；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

抽水蓄能電站機組啟停便捷、反應迅速、技術成熟、經濟合理，在堅強智能電網中承擔調峰填谷、調頻調相、事故備用和黑啟動等輔助服務功能。伴隨全球能源結構轉型和能源消費革命，抽水蓄能電站在保障大電網安全、提供系統靈活調節和促進新能源發展方面發揮越來越重要的作用[1]。截至2018年底，國內在運抽水蓄能裝機規模已達2999萬kW，在建抽水蓄能裝機達到4400萬kW。隨著抽水蓄能電站規模的不斷擴大，對生產運維人員的數量和能力需求呈快速上升趨勢。2019年初，國家電網有限公司提出建設泛在電力物聯網的構想，為抽水蓄能電站管理模式的變革指明了方向。在確保生產安全的前提下融合新技術，不斷提升電站的智慧管控水平，降低對于人的管理的依賴性，建立基于泛在電力物聯網的智慧電站將成為必然。

1 抽水蓄能電站生產管理現狀

隨著抽水蓄能電站“無人值班、少人值守”技術的不斷發展，設備自動化程度的不斷提高，計算機監控、繼電保護、在線監測系統日趨完善，運行人員在現有業務范圍內的作用逐漸弱化，而設備維護質量的高低成為設備穩定運行的保證。若仍然維持原有的生產模式，必將導致維護人員數量少，維護力量匱乏，維護人員多數是救火式的消缺，電站的設備管理無法到位。因此，電站的生產管理要求我們必須把設備管理的關口前移，把電站的核心業務從設備運行向設備管理轉變[2]。國網新源控股有限公司于2013 年開始，在所屬17家在運抽水蓄能電站推行運維一體化模式。實施運維一體化模式后，電站生產組織機構一體、運檢業務融合、人員輪換靈活，取得了很好的效果。

根據發展戰略規劃，未來8～10年國家電網管理范圍內將有26個電站陸續投產，熟練生產人員的培養和電站生產運維工作面臨巨大壓力，在運維一體化管理基礎上通過智慧管控手段提升電站管理效能勢在必行。國網新源控股有限公司適時提出了建設數字化智能型電站、信息化智慧型企業的戰略總路徑，抽水蓄能電站智慧管理模式應運而生。

2 抽水蓄能電站智慧管理模式的構思

2.1 虛擬電站及應用

三維可視化和虛擬交互技術為工業生產和管理帶來了新的推動力，也為抽水蓄能電站的運維管理提供了新的思路。實現物理抽水蓄能電站建設投產的同時，建立一套可視化的虛擬抽水蓄能電站無疑是實現虛擬運維的關鍵。目前在三維建模、虛擬場景創建方面，已經有了成熟的技術和很多案例，對于抽水蓄能電站而言，通過地理信息系統（GIS）和建筑信息模型（BIM）技術，可以完整地創建整個抽水蓄能電站地理測繪、水工建筑物、機電設備三維可視化模型，如圖1所示。

圖1 三維可視化模型創建Figure 1 3d visual model creation

2.1.1 虛實結合

虛擬場景可以為生產運維人員帶來逼真的可視化體驗，在此基礎上，結合傾斜攝影、工業電視和視頻監控系統、360全景等手段，可以實現虛實結合，進一步豐富生產運維管理場景。而增強現實（AR）技術的出現，則將計算機渲染生成的虛擬場景與真實世界中的場景無縫融合，也為抽水蓄能電站的虛擬運維提供了可操作性。

2.1.2 增強現實（AR）技術應用

在虛擬生產運維場景建設的基礎上，充分結合現有生產管理模式，在管控可視化、運行監控、巡檢、兩票執行、故障處理等方面發揮虛擬場景作用，實現生產作業的虛擬化、場景化。

運行監控方面，通過AR技術，同時將設備基礎臺賬、監控系統實時信息、狀態監測系統實時數據等與三維可視化模型、現場實際設備關聯，各系統間信息通過5G無線專網實時傳輸，基礎數據存儲于專網云端服務器。現場運維人員可通過AR眼鏡、PAD等前端設備點選現場設備后，可實時查閱設備基礎臺賬，了解設備實時運行信息（溫度、振擺、報警），通過數字化三維建模和測點位置直觀查看設備內部運行狀況。

兩票執行方面，在移動作業終端上獲取兩票相關設備的實時狀態，包括斷路器（開關）、隔離開關（刀閘）、閥門、接地刀閘、接地線等；工作票許可前，自動獲取安全措施中相關設備的實時狀態，提示用戶工作票是否具備許可條件；執行操作票時，自動獲取安全措施中相關設備的實時狀態。如果實時設備狀態與操作票中要求的狀態不一致，彈出窗口提示用戶異常。虛擬場景中，展示已執行的工作票范圍和設備隔離狀態，讓用戶對現場工作情況一目了然；同時，以兩票的時間要素和空間要素生成虛擬電子圍欄，對相應的工作人員進行授權，對非授權人員的闖入進行報警和監控，防止非授權人員誤入設備間造成誤操作。進一步以智能控制為基礎，以實時數據和虛擬/工業電視展示為依據，開發對油、氣、水、二次開關的遠程控制，實現一鍵式典型隔離操作，降低人對設備操作的影響。

故障處理方面，利用AR眼鏡等前端設備實現現場故障信息實時采集，傳輸至后方平臺進行信息匯總分析，將矢量化圖紙與現場設備故障信息進行自動關聯，實現故障查找、故障分析的智能化，故障發生時，系統自動關聯相關圖紙、手冊、解決方案等，供現場人員參考，幫助非本專業的ONCALL人員快速分析判斷故障，做出正確決策。在現場遇到疑難故障時，現場AR前端設備將成為后方技術支持團隊的“眼睛”，供不在場專家實時了解現場情況，并通過三維可視化模型為現場處置人員提供直觀的缺陷排查和處理指導。

2.1.3 全景駕駛艙

在廠站級三維可視化全景模型創建的基礎之上，在公司（總部或區域）級建立全景駕駛艙，在GIS地圖上融合所轄各電站三維可視化全景模型，實現公司級管控的全局化和可視化，在新源控股有限公司總部統一的決策平臺上，可快速實現對各電站生產、經營等情況的實時查看和輔助決策，各電站的運行情況可通過可視化場景快速切換，真正實現對全局的管控。為未來抽水蓄能電站的電站級數據中心和公司級數據中心建設提供全景可視化手段，從二維扁平化管理逐步轉變化三維立體化管理。

2.1.4 仿真培訓

仿真培訓結合了三維建模技術、三維動畫技術和虛擬現實技術，以實現抽水蓄能電站工藝流程、設備安裝拆卸仿真、安全應急演練等為目標，結合先進的計算機圖形處理技術，提升運維檢修人員的培訓感受，提高設備檢修維護工作效率與操作規范性，實現主要機電設備虛擬拆解培訓與檢修操作的可視化操作、精細化管理，達到提升檢修維護質量的目的。對于電站運維人員的培養和專業技能的提升將發揮重要作用。

2.2 設備大數據分析和輔助決策

設備大數據分析的基礎是數據，對于抽水蓄能電站尤其是已經投產多年的電站來說，數據的積累已經到了一定程度，但在應用層面這些孤立的數據還無法被應用到設備健康的評估過程中。所以對于已經投產的抽水蓄能電站來說，只有在各個煙囪式的系統外建立起集中式的數據中心或者數據中臺，將各個業務系統的數據予以集成與統一，通過數據清洗、數據分類、數據共享等技術為上層的高級應用提供基礎。

健康狀態是當前系統所處的狀態，健康指數是與期望的正常性能狀態相比較的性能下降或偏差程度，狀態預測是根據系統現在或歷史狀態預測性地診斷系統未來的健康狀態。要實現對抽水蓄能電站設備綜合健康狀態評價與預測，需要評估系統設備當前的狀態，并預測其未來狀態以及設備壽命周期。首先，確定設備的監控部位和特征參數，并制定設備綜合健康狀態評價模型，運用參數檢測法和大數據算法進行實時健康監測，得到健康指數用以判斷設備的狀態；其次，通過參數模型法擬合健康指數隨時間的變化趨勢，得出未來某時刻系統健康參數的隨機分布，并預測設備的健康狀態和維護時間節點。

以標準化、數字化、網絡化、智能化為技術手段提高設備的安全可靠性，提升設備檢修維護管理水平，推進抽水蓄能電站設備狀態檢修。實現現場測控技術的數字化，研究將機組振擺、壓力脈動、發電機局放、變壓器油色譜等在線監測數據及監控系統部分數據采集整合到同一平臺，通過數學運算提取信號特征值，利用大數據技術分析和統計設備運行規律，直觀呈現長周期趨勢分析結果，評估設備健康狀態，為狀態檢修提供科學依據。

2.3 智慧物資管理

設備備品備件作為抽水蓄能電站設備檢修維護的一個重要支撐，這些物資管理的水平直接關系到生產效益、效率。對于抽水蓄能電站，應結合先進的物聯網技術、網絡通信技術，通過構建智慧物資管理體系，將入庫、出庫、盤點、理貨、備品備件定額等物資管理工作移動化、智能化、流程化、網絡化，并實現倉儲管理與設備管理、物資采購以及相關經營管理分析系統的智慧聯動、輔助決策，減輕管理人員的工作量。在強大的物聯網技術支撐下，進一步打通設備、倉儲、采購、物流、財務結算等各環節智慧管控鏈，從總部到電站層面，實現以智慧物資管理為核心的集團化經營管理模式，有效降低成本提升管理效益。

2.4 機器輔助運維

抽水蓄能電站具有廠房空間結構復雜，設備種類多等特點，日常設備巡檢和維護工作量大，隨著工業機器人技術的發展，機器人在抽水蓄能電站中的應用場景將得到進一步擴展。

對于風洞、頂蓋等空間狹小、不易檢查清理的區域，檢修和維護時常常因為人員進入不便而影響檢修維護質量，利用軌道機器人、行走機器人等工業機器人進行此類區域的檢查、檢修和維護，可實現降低人工成本的同時保證機組檢修維護的準確性；對于變壓器等高壓設備故障后無法實現不停機進行近距離檢查、更換零件、維護的設備，工業機器人可以實現在不停機的情況下在線進行檢查、檢修和維護。

對于設備多、工作量大、重復性高、工作枯燥的巡檢工作，通過巡檢機器人可以替代人工進行設備巡檢，提高設備的可靠性和安全性；對于巡檢風險較大的部位和設備，通過巡檢機器人不僅可以節約時間，還可以減輕巡檢風險。

2.5 廠級、區域和總部一體化管理

隨著網絡通信技術的發展，5G技術的到來，廠級、區域級、總部級的聯動將變得越來越順暢，也必將逐步實現一體化的管理。具體來說，對于廠級而言，智慧管理模式的轉變將成為技術發展的成果，現場生產管理、運維檢修等對于人的專業性、人的數量要求將變得越來越小。精干的專工隊伍可以實現對廠站（單個或區域廠站群）的日常運維管理，而在其背后是區域和總部給予重要支撐，區域將對現場的故障診斷、檢修決策提供專家級技術支撐，而在公司總部將進行總體決策，真正實現廠級、區域和總部的一體化管理，解決長期以來困擾抽水蓄能電站人員數量欠缺、隊伍年輕化造成的技術技能水平不足的問題。

3 抽水蓄能電站智慧管理模式的技術實現 手段

3.1 增強現實技術（AR）

增強現實技術，是通過對于現實場景的加工以及特定場景的識別，獲得由虛擬信息與現實景物混合的場景，增強人機交互的體感，使我們的工作變得非常便捷、準確。目前AR技術被應用于機械、醫療、軍事、航空、旅游、教育等各行各業。在德國，工程技術人員在進行機械安裝、維修、調式時，通過頭盔顯示器，可以將原來不能呈現的機器內部結構，以及它的相關信息、數據完全呈現出來，并可以按照電腦的提示來進行工作，解決技術難題。目前，國內AR技術仍處于萌芽階段，在多個領域均有應用，但在抽水蓄能電站尚屬空白。

3.2 抽水蓄能大數據技術

抽水蓄能電站涉及的業務系統眾多，不同的業務系統被分割為不同的“信息孤島”，彼此之間數據不能共享。不能從電站整體的角度分析解決問題；為了保證系統的實時性，大量有助于提高計算精度和準確率的信息并沒有介入統一的數據中心，從而造成系統因為無法協調全部可用資源而使得整體運行效率和數據利用率低。因此，抽水蓄能大數據技術的應用迫在眉睫。

抽水蓄能大數據與傳統互聯網大數據不同，抽水蓄能大數據的可靠性、實時性及整體性對于大數據的分析與應用具有至關重要性[1]。應用大數據分析技術對機組實際積累的歷史數據和實時運行數據進行各種工況、設備運行狀態尋優，持續改進機組性能，優化機組的不穩定工況和運行方式，建立設備健康評價指標，提高機組運行效率的同時減輕生產管理人員工作負荷。

3.3 人工智能技術

人工智能（AI）是從功能上對人腦的抽象、簡化，是模擬人類智能的一條重要途徑。目前，國內外已開發了多種人工智能工具，包括：專家系統（ES）、人工神經網絡（ANN）、模糊集（FS）、遺傳算法（GA）等[2]，對于人工智能技術的作用已經得到肯定，但是目前這方面的研究才剛剛起步，在抽水蓄能電站中的應用還比較少。目前人工智能技術在機器翻譯，智能控制，專家系統，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程機器人等方面的應用還主要在航天應用等高端應用場景，在抽水蓄能電站的應用還有待進一步研究。

4 抽水蓄能電站智慧管理模式推廣應用需解決的問題

隨著新技術的發展，未來抽水蓄能電站的管理模式必將從對于人的高度依賴逐步轉變為機器的管理，專業人員也將逐步從現場生產中解放出來，真正實現電站的無人值守和少人值班[3]。當然，在技術發展過程中，數字孿生、人工智能、智能機器人等技術的引用不可或缺，前期建立的虛擬運行場景將逐步從物理上的一一對應，逐漸提升為數字型的一一對應，即一個與物理電站具有同樣生命力的孿生電站將步入生產管理的視野中，同時對于電站現場的巡檢、維護等工作也將逐步從現有人工機制轉換為機器工作模式，即智能機器人將逐步取代專業人員的工作，在生產效率、安全管控方面將得到進一步地提升。同時，隨著機器學習技術的發展，傳統的專家知識庫將逐步演變為機器的學習，傳統的設備檢修工作也將真正實現狀態化檢修，電站的經濟社會效益將得到進一步的提升與發展。電站管理最終將真正實現無人值班、關門運行的模式，同時在檢修維護方面，智能機器人也將在人工智能、機器學習技術的發展下逐漸嶄露頭角［4-8］。

5 結語

抽水蓄能電站建設的高速發展必然帶來管理模式創新的需求，而新技術的發展恰恰給現有的生產管理模式乃至整個經營模式的創新帶來了機遇，如何利用新技術不斷帶來的紅利，真正應用到抽水蓄能電站的智慧管理模式中也是亟待研究的重點。抽水蓄能電站管理不僅范圍廣、內容多，對于專業性、安全性的要求也是非常高，抽水蓄能電站有關管理單位更需要不斷轉變思路、調整思維方式，利用新技術對管理模式不斷創新，真正實現無人電站的愿景。