遠程電力技術監督系統的設計與應用

何東陽，熊霄涵

(大唐水電科學技術研究院有限公司，四川 成都 610031)

0 引言

電力技術監督是指在電力規劃、設計、建設及發電、供電、用電全過程中，以安全和質量為中心，依據國家、行業有關標準規程，采用有效的測試和管理手段，對電力設備的健康水平及與安全、質量、經濟運行有關的重要參數、性能、指標進行監測與控制，以確保其安全、優質、經濟運行[1]。隨著電力技術的不斷更新，電力系統結構不斷調整與變化，電力技術監督理念和內容逐漸發展成熟。盡管如此，以現場人工試驗和檢測為主的電力技術監督方式仍然需要進一步完善，例如，需要克服傳統監督方式無法避免的極端氣候條件或地形條件下，工作開展困難、安全風險高、人工成本大等弊端。

隨著互聯網技術的發展、信息化管理平臺的應用，電力監督技術的計劃、組織、管理等工作效率有了重大提升。隨著遠程可視化技術的深入運用，電力技術監督手段進一步豐富。此外，物聯網、機器視覺、大數據等技術的不斷發展，給電力技術的發展、技術監督的開展帶來了更多的可能[2]。運用“云大物移”等新興技術，充分發揮工業化、信息化融合優勢，是遠程電力技術監督的重點發展方向。

1 遠程技術監督特點及應用

在我國，無論是電力企業常態開展的技術監督工作，還是電網公司對發電企業進行的技術監督，依托基于經驗的技術監督手段和日趨豐富的信息化手段，逐步形成了較為統一、穩定的管理體系。當下的技術監督工作，除了日常指標的報送，現場檢查方式仍是關鍵的一環，因此，要采用遠程方式開展技術監督工作，除了需要采用合適的技術手段替代現場檢查方式外，還需要在管理層面上把遠程技術監督納入整體技術監督體系，做好系統化規劃與設計[3]。

1.1 遠程技術監督特點

在技術監督工作中，日常數據收集、月報指標整理等內容可以通過技術監督網絡人員對接，以線上溝通、遠程交流的形式，或者通過部署合理的技術監督系統以實現遠程工作模式；在動態檢查、專項檢查或日常技術溝通方面，需要深入了解現場設備運轉情況的，則仍需要采取實地調研或現場檢查的形式[4]。

現場檢查的優勢在于實地的檢查能夠對電廠現場有更為充分、深入及總體的認識，通過現場及時的交流溝通、外觀檢查及其他查驗形式能夠更為直觀地了解設備運轉狀況。水電站沒有實現數智化轉型，建立全面、清晰、可靠、實時更新的設備設施臺賬之前，要深入了解設備運轉情況，仍需要技術人員到現場對設備運行狀態進行研判。

遠程技術監督的優勢，一方面在于其跨越時空的便捷性，其在遠程教育、遠程醫療和應急領域等的應用已經得到了充分驗證。遠程技術應用于電力技術監督工作中，既可以解決海外小水電的技術監督難題，保障疫情等特殊情況下技術監督的有序開展，也可以有效改善傳統技術監督工作中因動態檢查的定期性、滯后性、主觀性等因素導致技術監督水平難以保障，技術監督企業對發電企業現場設備設施情況掌握不夠深入等問題。另一方面在于遠程技術監督的應用符合工業化和信息化深度融合的發展趨勢，不僅可通過信息化手段實現音視頻的傳輸，而且可以借此搭建一個全新的技術監督會話場景，傳遞更多維度的工業現場信息，并通過數字化感知能力建設，輔助技術監督人員實現多維度深層次的檢查。此外，技術監督工作全周期的數據及音視頻信息等材料，可以形成實時的數字檔案，這也是保障技術監督工作質量、指導機組安全穩定運行的一個重要環節[5]。

因此，遠程技術監督的建設對于提升技術監督整體管理水平意義重大，其不僅可以強化全周期的技術監督管理工作，還可以將更多專家、技術人員以更少的時間成本及更便捷的響應條件，更廣泛深入地參與到發電廠的技術監督工作中來。

1.2 遠程技術監督的系統應用

遠程技術監督工作離不開技術監督的整體體系，應依托技術監督系統予以部署，可作為技術監督系統的可選模塊，并隨著遠程技術監督模塊的深化應用逐步實現與技術監督工作的融合[6]。技術監督系統中，除專用管理界面外，動態檢查、專項檢查模塊下以及各專業下應設相應的接口，可跳轉至遠程技術監督界面，同時應支持多種記錄功能，遠程技術監督交流過程中的語音可識別并轉化成文字，由專門的技術人員整理相關文字材料，并形成監督過程記錄。

2 遠程技術監督設計方案

2.1 總體部署方案

現階段，要部署遠程技術監督系統，一方面要充分利用5G，Wi-Fi6無線網絡等多種通信技術，運用異構網絡環境下多通道協同數據傳輸等技術，構建合理可靠、穩定便捷的網絡架構體系；另一方面要選擇合適的數據傳輸協議，現階段遠程技術監督系統建設的核心在于工業現場畫面的實時高清傳輸，ONVIF協議端口具有兼容性強、成熟度高、開放度好等特點，可作為遠程技術監督的主協議，通過標準化平臺實現不同設備間的集成，便于后續開發、改造。此外，基于發電廠復雜現場環境的需要，可采用便攜式移動信號接入設備及設備數據傳輸模塊的配置，保障系統無線通信質量和數據安全。綜合考量后的設計接入方案如圖1所示。

圖1 遠程技術監督系統總體部署方案

2.2 接入設計方案

遠程技術監督系統主要由采集通信設備、數據傳輸網絡和監督中心三部分組成，通過科學的設計與合理的部署，搭建成便捷、高效、穩定、可靠的系統。

采集通信設備為工業現場設備，以數據采集為主，根據技術監督的特性，監督網絡中的數據主要從采集通信側向監督中心流動，以視頻數據的采集與編碼為主。視頻的采集應充分考慮不同技術監督場景下的使用需求，通過多種攝像設備或一體化集成設備實現；如在需要考慮兩端交互與遠程支撐的場景中，則采用基于AR, MR等技術的采集通信設備應用效果更佳。

數據傳輸網絡要實現數據的傳輸，要確定采用的互聯網或專用網絡等網絡形式，同時要確定數據傳輸協議。數據傳輸網絡可以考慮采用組播、混網等網絡技術和多媒體技術，以自動適應不同網絡傳輸帶寬，確保在工業現場各種網絡環境下都能夠提供高清、實時、全動態的圖像和高保真聲音。工業現場的網絡接入設備要求設計盡量簡潔，體積盡量小巧，調試盡量簡單，安裝連接線纜種類盡量少，接口標識盡量清晰。為達到快速組建、使用便捷、傳輸穩定的目的，工業現場的網絡接入設備需要寫好底層邏輯，以保證網絡接入穩定可靠。

技術監督中心主要實現現場數據的解碼、分析、存儲和查看，視頻數據可采用流媒體服務器或硬盤錄像機等設備進行處理，其他數據需采用專用數據分析服務器進行分析、處理和展示。通過技術監督中心的部署，技術監督企業可同時實現對多地發電企業的技術監督，技術人員可便捷、高效地開展遠程技術監督工作。

3 遠程技術監督系統數字化感知能力

3.1 感知能力建設

目前，在感知能力建設方面主要采用兩種方式:一種是直接在采集通信設備上根據需求集成各種類型傳感器；另一種是通過發電廠設備設施感知層的建設與完善部署更多可靠有效的傳感器，并利用RFID等適合工業場景應用的無線技術，提供實時可讀取接口，采集通信設備集成無線讀取/接受裝置，以實現對現場設備實時數據的獲取并傳輸至后臺。前者實施難度低，不受水電站感知層的基礎設施條件影響，只需對遠程技術監督的采集通信設備進行改造即可實現，但在遠程技術監督的使用場景下，前端設備可集成的能夠發揮效用的傳感器種類較為有限；后者對水電廠現場基礎設施條件要求較高，需要發電企業下屬的各水電廠按照統一的規范要求，對設備感知層進行完善和改造，并在此基礎上規劃好系統的數據治理、分析、調用及呈現，才能完成遠程監督系統的數字化感知能力建設。

以設備測溫為例，設備正常運行過程中，溫度檢測是保障設備運行可靠性的重要手段。通過了解設備溫度的狀況，可對現場設備的運行情況有更深入的了解，甚至可以通過溫度的異常發現潛在問題。通過設備溫度、環境溫度及機組運行工況等進行關聯分析，也是運用數據分析判斷設備運行情況的常見手段。通過采集通信設備上的集成紅外熱成像攝像頭與溫度傳感器，可以實現設備溫度測定與環境溫度檢測，通過紅外探測器將物體輻射的功率信號轉換成電信號后，成像裝置的輸出信號可以完全一一對應地模擬掃描物體表面溫度的空間分布，輸出與物體表面熱分布相應的熱像圖供監督人員參考。若電廠感知層已部署相關傳感器及電子標簽且采集通信設備上集成了射頻讀取裝置，即可實現更全面精準的溫度采集，并可以獲得其他機組運行相關參數，然后基于獲取的機組運行參數、設備溫度分布以及環境溫度分布數據，可進一步實現設備狀態研判。

3.2 機器視覺技術的應用

機器視覺技術是通過人工智能的運用，從客觀事物的圖像中提取信息、處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，達到代替人眼進行測量和判斷的效果。在遠程技術監督的運用中，通過結合機器視覺技術可以實現對工業現場設備設施特定狀況的自動甄別，提高遠程技術監督的準確度，為技術監督人員的檢查查漏補缺。

以外觀缺陷識別為例，水電廠中大量以汽、水、油為介質的設備、閥門、管道系統，在設備運行時，其法蘭、接口、焊縫處由于振動、密封件磨損、銹蝕、松動等原因可能產生“跑、冒、滴、漏”現象，危害設備運行安全。

通過機器視覺技術的應用，可以精準識別，從而輔助技術監督人員做出判斷，例如管道的漏油、漏水等現象，攝像頭通過自動獲取重點滲漏檢測區域的可見光圖像，通過圖像算法可進行識別，現階段能夠實現直徑不小于10 cm且與地面/檢測面存在明顯色差的油跡或水跡的自主識別，識別到可能存在的油跡或水跡后，技術監督人員可通過畫面的標注提示進一步分析實際情況。

4 結束語

遠程技術監督系統搭建后，采用音視頻技術模擬現場檢查的形式開展技術監督工作，基本可滿足技術監督最低要求，但其全面性、準確性及深入度仍無法比擬現場檢查。唯有更深入地挖掘數字化手段，逐步搭建一個全新的技術監督會話場景，利用機器視覺識別、傳感器集成等手段，強化遠程技術監督系統的數字化感知能力建設，才能更充分地發揮遠程技術監督的優勢，可靠地實現針對現場設備的“數智”技術監督。隨著機器視覺技術的不斷發展與視覺訓練模型的不斷優化，機器視覺將有望逐步實現多維微米級信息捕獲及進一步融合的能力，從而給遠程技術監督帶來巨大的變革。