水電站智慧檢修信息管理系統建設與應用

隨著信息技術的飛速發展，智能化、自動化的管理方式逐漸滲透到各個行業。水電站作為我國電力體系的重要組成部分，其設備的檢修質量直接關系到電力電網供應的穩定性和安全性；傳統的人工作業模式效率與準確率較低，已難以滿足檢修作業的即時、共享、追溯要求，影響了設備檢修行業的整體運行工作效率，不利于項目現場的有效管控。但隨著檢修企業的不斷發展，水電企業標準化、規范化、智能化檢修作業正在被廣泛應用，并體現了管理便捷性。鑒于此，本文主要探討了智能檢修系統在水電檢修行業的應用與建設思路，通過引入物聯網、大數據分析、機器學習等先進技術，實現對水電站設備的狀態檢修、預測性維護和故障診斷，以提高水電站的運行效率和安全性。

一、引言

水電站是利用水能轉換為電能的重要設施，其設備質量對電力系統的安全、可靠供電具有重要意義，而設備定期檢修則更是直接影響到設備安全穩定運行。然而，水電站設備種類繁多，運行復雜，加上施工人員文化層次低、老齡化嚴重，給設備檢修和維護施工的開展帶來了極大的挑戰。為提高水電站的檢修質量和安全性，降低成本，本文提出了一種基于現代信息技術的智慧檢修信息管理系統。

二、系統構架與關鍵技術

（一）系統構架設計

水電站智慧檢修管理系統采用多層架構設計，包括數據采集層、數據處理層、應用服務層和用戶交互層。

數據采集層：利用物聯網（IoT）技術，采用激光追蹤儀、振擺檢測儀、預緊力檢測儀等先進設備，實時收集機組設備的同心度、水平度、動態振擺，螺栓預緊力等數據。掌握各項關鍵檢修參數。

數據處理層：采用大數據技術，對收集到的海量數據進行存儲、預處理和分析。通過與國家及行業有關標準參數進行對比，應用實時數據流處理（Stream Processing）技術對異常數據進行快速響應。

應用服務層：包括安全風險評估、檢修建議和專家支持系統。這一層的核心是利用機器學習模型，基于歷史數據和實時數據，對設備狀態進行預測和診斷。

用戶交互層：提供一個直觀的用戶界面，使得檢修人員能夠輕松管理和操作系統。支持移動設備和遠程訪問，增強系統的靈活性和便捷性。

（二）關鍵技術實現

物聯網技術：通過與廠家合作，預留數據輸出接口，統一傳輸協議，實時傳輸數據至中心數據庫。

大數據分析：運用Hadoop和Spark等框架處理數據，建立數據湖，實現數據的統一管理和全面分析。

機器學習與人工智能：采用深度學習、神經網絡等AI技術加持，提高故障診斷的準確性和預測的前瞻性。

三、功能實現方案

（一）水力發電機組檢修應用

過程資料記錄：基于企業現有的完備制度，充分考慮現場實際情況，將涵蓋現場安全、質量、進度、成本等全過程的管理內容，借助系統記錄表單進行固化。依據預先設定的工期進度規劃，系統能夠精準且自動地發起相應的流程。這一過程不僅確保了資料記錄的完整性和準確性，還大大提高了工作的規范性和效率。

竣工報告生成：由經驗豐富的工人使用專業工具，細致且精準地完成修前、修后數據采集工作。后臺數據處理系統會迅速對這些數據與歷史數據以及行業與國家有關標準進行深度比對分析，之后將處理過的有效數據自動抓取至預先設定好的質檢卡中。這樣生成的竣工報告具備高度的科學性和可靠性，能夠為后續的工作提供有力的數據支撐。

檢修數據記錄分析：通過先進的物聯網技術，全面而精準地收集水輪機和發電機等關鍵部件的運行數據。這些數據猶如設備運行的“晴雨表”，能夠實時反映設備的工作狀態。借助專業的分析工具和算法，對這些數據進行深入挖掘和實時狀態分析，從而及時發現潛在的問題和異常。

實時狀態監測與分析：巧妙地結合機器學習算法以及豐富的歷史運維數據，精心構建起高度精確的運行模型。基于此模型，能夠前瞻性地預測關鍵部件的磨損程度和可能出現的故障概率。這種提前預判的能力為及時采取有效的維護措施和避免突發故障提供了寶貴的時間窗口。

預測性維護與故障預警：結合機器學習算法和歷史運維數據，建立運行模型，預測關鍵部件的磨損和故障概率。

智能決策支持系統：智能決策支持系統能夠為維護工作提供全方位的決策支持。

（二）電站技術監督中的應用

在技術監督方面，水電站智慧檢修管理系統能發揮重要作用。

在電氣設備性能監督場景中，系統可接入一區網絡，通過對PT＼CT采集數據實時監測，了解設備的絕緣狀況，對絕緣材料的老化、受潮等問題進行預警。通過對預試報告解讀，對變壓器、開關柜等設備的絕緣電阻、介質損耗等參數持續監測和分析，提前發現潛在的絕緣故障隱患，為及時采取維護措施提供依據。

在金屬監督場景里，利用無損檢測技術和傳感器，實時獲取螺栓、壓力管道等金屬部件的預緊力、焊縫狀態數據，在系統中進行監測和分析。結合歷史數據和材料特性，預測金屬部件的剩余壽命和可能出現的故障，提前安排維修或更換計劃。

在化學監督場景中，系統能對變壓器油的色譜進行實時監測。同時通過錄入油化報告分析油液的化學成分、酸堿度、含水量等指標，判斷油液的劣化程度，及時提醒進行油液的過濾、更換等處理，保障設備的正常潤滑和冷卻。

在電能質量監督場景下，系統可以對電壓波動、諧波含量、頻率偏差等電能質量指標進行實時監測和分析。通過與國家標準和行業規范進行對比，及時發現電能質量問題，并提供相應的改善建議，確保電力供應的穩定性和可靠性。

在熱工監督場景內，系統能夠對設備的溫度、壓力、流量等熱工參數進行實時監測和分析。

四、系統應用效果

提高設備運行可靠性：憑借實時監測和預測性維護，及時發現并解決設備潛在問題，極大降低了設備故障的發生風險。

優化資源配置：智能分析和決策支持有助于合理調配維修資源和備件，同時避免項目管理人員在資料整理上投入過多精力，更好地服務于檢修項目本身。

提升經濟效益：降低檢修項目人工投入，同時可以逐步實現水電機組狀態檢修，避免欠休與過修的狀況。

增強系統可持續性：隨著技術的不斷發展，智能系統能夠持續優化和升級。它能夠適應新的設備類型、運行環境和維護要求，為電力設施應對未來復雜多變的情況提供了堅實的保障。這不僅確保了當前系統的穩定運行，還為未來的發展預留了足夠的空間和可能性。

五、結語

水電站智慧檢修管理系統的構建與投入運用，無疑是提升水電站運行效率、保障安全性以及降低運維成本的得力舉措。借由成功引入物聯網、大數據分析、機器學習等前沿技術，達成了對水電站設備實時且精準的監測、極具前瞻性的預測性維護以及高效的故障診斷。

伴隨技術的持續創新與進步，智慧檢修管理系統在電力領域的影響力必將與日俱增。它將以更強大的功能、更智能的決策支持，為電力系統的穩健發展提供源源不斷的動力和堅實保障，成為推動電力行業邁向更高層次的重要力量。

作者單位：萬家余 中電建電力檢修工程有限公司

尹騫 中電建水電開發集團有限公司