智能水電站的監測數據集成及運行分析

尚 文

（云南電力有限公司大寨分公司，云南曲靖 655800）

隨著智能電網建設、我國能源結構的調整，智能水電站已成為水電行業的主要發展方向與目標。作為智能水電站的重要組成部分，狀態監測系統可保證水電站的安全、穩定運行。因此，在實際工作中應做好信息監測數據的采集、整理工作，以提升監測數據本身的應用價值。

1 智能水電站的監測任務分析

1.1 設備運行監視

在智能水電站正常工作的過程中，對設備運行狀態進行監視是基礎的工作內容，根據得到的機組狀態數據、運行參數，提升實時監控水平。若被監測的參數出現越線行時，監控系統將通過報警系統發出報警信號，并實時記錄事故報警信號。監控軟件定期會更新報表，詳細記錄發電量、電壓、電流、溫度、水壓等重要參數。除此之外，針對關鍵參數可生成實時趨勢曲線圖、歷史趨勢曲線圖，可對這些關鍵參數進行分析處理。工作人員應定期對設備運行數據進行整理，提取一些關鍵性信息，不斷提升水電站運行狀態安全性。

1.2 機組運行控制

在機組運行時，計算機監控系統可自動控制機組，包括對機組開停機控制、機組電壓和無功功率調節、機組頻率和有功功率調節等。機組并網前，計算機監控系統將自動進行機組頻率調節、電壓調節，控制與電網間的頻差、壓差、相角差，實現安全可靠并網。在機組實現并網處理后，計算機控制系統可根據運行狀態，完成經濟運行過程控制，并結合系統運行過程中出現的負荷變化調整運行功率，提升運行過程的應用效果，滿足系統穩定運行的基礎要求。除此之外，建立的監控系統，需要對隔離開關、共用設備運行狀態進行監督，完成工作內容轉換，確保機組運行狀態的穩定性。

1.3 運行事故處理

在機組運行期間，若發生了運行事故，多采用手動控制的方式進行調節，對操作員的工作經驗要求較高，若操作人員綜合能力較弱，將對運行人員的生命安全造成較大威脅。在智能水電站穩定運行的過程中，會在系統內部加裝傳感器，根據傳感器傳輸的數據信息，嚴格監控系統目前的工作狀態。

在系統中應提前設置預警紅線，發現異常數據信息后，可及時進行預警，同時快速鎖定出現故障的部位，以降低系統運行過程的經濟損失，提升系統運行過程的穩定性。

2 面向智能水電站的監測數據集成要點

2.1 總體框架設計

在對總體框架進行優化設計時，應建立安全可靠的監測數據平臺，為智能水電站提供優質的數據服務，奠定系統穩定運行的基礎條件。

（1）控制單元平臺。

平臺中會借助GPS定期完成相應工作，自動修改系統其他結構的時間，提升系統傳輸信息的同步性。各分系統相互間不允許私自訪問，應保持系統的獨立性，以提升傳遞數據的真實性。

（2）通信傳遞平臺。

主要對系統工作情況進行采集，在初步篩選整理后，可利用平臺直接將信息傳遞到控制單元，再進行分析。針對控制單元下達的指令，應通過通信平臺完成下發，以提升監測數據傳遞過程的有序性。

2.2 數據組織方法

進行監測數據集成處理時，應做好數據組織方法的篩選工作，目前使用較多的處理方法為多層次篩選方法。

（1）監測級數據。

該數據指系統運行期間的狀態數據，在采集過程中，在不同時間采用多元化數據的方式，以提升采集數據內容的合理性。常用的監測級數據包括時間狀態數據、日常狀態數據等。

（2）特征級數據。

此類數據可直接反饋子系統運行穩定性的相關數據，收集數據時，以子系統為單位進行匯總整理，常用的特征級數據包括設備性能指標、運行趨勢數據等。

（3）決策級數據。

此類數據主要評估系統運行狀態評估、診斷故障，是系統優化方向確定的重要參考。

2.3 數據關聯策略

（1）多層次數據關聯處理。

基于采集的監測級數據，以時間為整理維度對其進行細化處理，并建立各分支的運行模型，根據運行數據的反饋結果，對系統顯性特征進行分析，了解不同節點的應用情況。

（2）多來源數據關聯。

在智能水電站運行過程中，其運行數據總量較大，需要對數據進行綜合性分析，以判斷數據信息的健康狀況，也可對其性能指標進行系統化處理，得到更具備應用價值的數據信息，提高系統的智能化分析能力。

2.4 關聯集成方法

在智能水電站運營過程中，做好數據集成、數據關聯性處理較為重要。基于目前的運營情況，在實際的運營處理環節中，需要做好數據集成的分層處理，主要分為機組層、廠站層兩部分內容。在機組層的處理過程中，應確保傳輸數據的同步性，可利用系統工況間關聯性，將數據進行匯總處理，根據機組分類、時間維度等參數，建立模塊數據庫，以提高關聯結果的可靠性。在廠站層數據處理過程中，對異常事件、潛在故障進行分析，得到可靠的數據分析結果。

2.5 監測元數據建模

在對監測元數據進行綜合性處理時，做好數據建模是較為基礎的工作內容，該工作內容也是完成監測數據集成處理的重要保障。在智能水電站模擬處理環節中，常用的模擬量元數據類型包括模擬量數據、開關量數據。以模擬量數據模型為例，在具體的應用過程中，需要利用抽樣與量化的方式，分析水電站系統的運行功率、機組振動情況等。在信息應用過程中，需要做好采集模擬量數據的編號處理，按照規律完成名稱內容的編輯工作，提升分析內容的穩定性。在模型中，需要做好各變量相關性的分析處理，了解具體的應用內容，提升分析結果的可靠性。

2.6 數據共享服務

在水電站運行參數集成處理的過程中，需要了解到水電站狀態監測系統需要的建設周期較長，根據水電站運行情況，進行新系統的引用和升級。在平臺升級、擴容過程中，需要將原有數據共享到新建立的平臺中，系統設計期間設備需要具備較強的共享性。在具體的應用過程中，需要明確數據信息存儲位置、以往編號、數據格式等內容，在共享時需要具備較強的兼容性，確保所有數據傳遞過程的統一性。與此同時，在數據監測處理的過程中，需要對監測元數據進行優化整理，不斷完善監測體系，提升體系本身的使用價值。

3 面向智能水電站的運行關鍵技術分析

3.1 通用數據層

在智能水電站運行過程中，通用數據層是確保監測工作有序進行的基礎條件，可完善數據平臺。在具體的設計過程中，需要對監測平臺的應用模塊進行區分，根據時間維度和基礎類別完成模塊分類。針對完成分類的內容，需要做好編號工作，確保數據表本身的使用價值。與此同時，需要根據實際情況建立數據庫，目前常應用到的數據庫種類包括元數據庫、應用數據庫、JDBC數據庫，且數據層中會提前預留拓展模塊，在智能水電站模塊后續功能拓展中，可提供比較便捷的途徑，提升數據分析本身的使用價值。

3.2 分布式業務層

在監測系統運行過程中，其工作模式可分為在線工作、離線工作模式兩種。在線工作模式主要涉及的管理內容包括系統運行報表整理、系統智能化巡檢、機械設備動態數據采集等，業務內容繁多，邏輯關系的復雜度較高。離線工作模式主要完成歷史數據查詢、歷史數據提取、離線數據計算等，工作內容比較簡單。為了確保系統工作過程的流暢性，依托分布式業務層，完成既定工作，也可借助標準化數據流程，完成既定的業務工作，有效完成基礎數據的分流采集。在業務數據整理過程中，可采用分流整理的方法完成，減少業務功能之間的沖突[1]。

3.3 表示層分析

在監測系統運行期間，涉及表示層的運行應用。一般情況下，可依托MVC框架完成軟件設計，且該過程在應用期間會對組織代碼進行處理，滿足系統穩定表達的基礎要求。在表示層運行過程中，可利用Model完成封裝用戶提交的請求信息，同時利用數據展示的方式，完成信息請求，利用請求內容進行前端技術信息的綜合處理，確保信息運行過程的可靠性。在系統運行期間，可采用TCP通信方式進行數據信息的快速傳遞，以達到實時相應數據層的基礎要求[2]。

3.4 專家交互層

在監測系統穩定運行的過程中，應依靠多類型數據進行信息處理，需要對故障排查、管理等內容進行學習，以滿足系統穩定運行的基礎要求。在水電站設備升級改造的過程中，應將此類信息及時錄入系統中，在數據處理期間，應不斷優化交互層內容的兼容性，使其可根據相關要求，傳遞不同類型的應用數據，提高信息的交互效果，提升數據信息的使用價值。

4 結語

綜上所述，在智能水電站建立過程中，做好監測數據的采集工作，可有效提升系統工作期間的穩定性。在監測系統建設過程中，需要考慮信息傳輸精準度、實時性等內容，根據實際問題優化監測系統，提升監測系統工作狀態的穩定性。