水電廠自動化控制與智能監控系統融合技術研究

水電作為清潔可再生的能源，在我國能源結構中有著重要地位，伴隨水電開發規模持續拓展，水電廠工藝流程漸趨復雜態勢，對自動化控制與智能監控提出了更高級別的要求。以往自動化控制系統和智能監控系統相互獨立存在，數據孤島難題明顯突出，難以達成信息共享與協同優化自標，給系統性能的提升造成制約，急需推動自動化控制與智能監控系統實現深度融合，讓兩大系統的協同效應得以充分施展，大幅提高水電廠智能化水平及運行效率，本文針對系統融合的意義及策略進行深度探討。

一、水電廠自動化控制與智能監控系統融合的意義

（一）提高水電廠運行效率與安全性

水電廠包括發電機組、升壓站、引水隧洞等設備設施，各環節彼此相聯，于傳統的工作模式下，各子系統的監視控制工作由自動化控制系統開展。智能監控系統的核心用途是狀態監測，兩系統維持著相對獨立情形，缺少高效的數據交互與聯合管控，實現全局協調優化障礙重重。若設備出現故障，或者外部環境劇烈改變時，監控系統及時探知異常現象并發出警報[1]。如果控制系統無法獲取相應信息展開快速調節，可能會造成事故延展、設備毀壞，所以推進兩大系統的有機結合，達成故障診斷、風險預警這類智能監控信息與調速、勵磁等控制指令的實時共享及協同，進而可以提高設備健康狀態及運行功效，保證電站安全且可靠運行。

（二）優化水電廠資源配置與能源利用

受來水量、電網調度曲線等因素影響，水電站運行工況復雜多變，傳統控制方式主要依靠人工經驗制定調度策略，很難適應瞬息方變的工況，導致水電優勢未得到充分發揮。自動化控制與智能監控系統融合后，可利用監控系統采集的海量運行數據，深入分析負荷特性、來水規律，構建精準的需求預測模型，為優化調度控制提供依據[2]。運用大數據分析、智能優化等技術，可建立考慮多種約束的智能調度模型，綜合考慮樞紐梯級電站聯合優化調度，最大限度提高水能利用效率，實現水電效益最大化。通過對設備健康狀態、檢修資源的智能分析，可制定設備預防性檢修策略，在設備完好率和檢修成本間實現最優平衡，減少非計劃停機時間，從而優化水電站的資源配置[3]。

二、水電廠自動化控制與智能監控系統融合的策略

（一）構建統一的數據采集與傳輸平臺

若想達成自動化控制與智能監控系統的融合，數據融合是必不可少的核心，要恰當采用傳感器、智能儀表、工業以太網等技術渠道，搭建規格一致的數據采集模式，達成對機組運行狀態、設備狀況、水電廠用電等各類數據的實時采集，憑借這一采集工作，搭建數據傳輸的集成化格局。采用諸如OPCUA、IEC61850等開放性通信協議，推進各系統數據彼此聯通及交互，借助大數據平臺達成海量結構各異數據的集中存貯管理，開展數據清洗、關聯分析等相關處理工作，創建覆蓋全廠的一體化數據視圖，為智能分析與輔助決策筑牢可靠底座。

涉及某大型水電廠的時候，不同系統里，傳統的振動、溫度等狀態監測數據呈分散分布，與調速器、勵磁等控制系統的數據各自相互分離，為加快數據融合節奏，電廠依托工業以太網搭建起監控網絡，對機組振動、軸承溫度、定子繞組溫度等狀態量做統一接入，而且與SCADA系統實現數據互通。憑借時序數據庫達成海量數據高效存儲、檢索及分析，為智能監控在數據上給予支撐，依靠數據關聯分析找出，機組振動加劇與調速系統開度波動呈現相關關系，由此為切入點優化控制邏輯，增強了機組運作的平穩屬性，完成自動化控制及狀態監測業務的融合，把數據采集傳輸平臺當作支撐力量，是促進系統互聯、達成數據互通的關鍵一步。

（二）開發智能化的故障診斷與預警模型

眾多設備狀態監測數據內蘊含著設備的退化規律及故障征兆信息，采用如機器學習、深度學習這類人工智能技術，構建出設備健康評估及故障預警模型。促成從“事后診斷”到“預測性維護”的飛躍式進步，經過對典型故障案例的學習與鉆研，創建按照故障模式、部位、原因、機理等維度呈現的知識圖譜，形成內容充實的故障知識寶庫，利用諸如神經網絡、支持向量機的算法。

依托海量工況數據與故障標簽樣本實施訓練，創建包括主要故障模式的多分類診斷模型，從振動、油品等監測數據里挖掘出有效的退化特征，借助退化趨勢外推、剩余壽命預估等技術手段，構造設備剩余壽命預測的實用模型。采用診斷、預測等模型實施整合應用，達成設備故障的預先察覺及前瞻性檢修，最大程度縮減非計劃停機的風險系數，增進設備可靠性水平。以某水電廠發電機組實例說明，聚焦定子繞組局部放電這一核心故障類型，電廠建立起基于深度卷積神經網絡的診斷模型，使用繞組溫度、振動、局放超聲等異構的多源監測數據，采集多尺度時頻域特征。同時，采用遷移學習等辦法搭建端到端診斷體系，此模型可高效辨認不同發展階段的局放故障，實現超出 95% 的診斷精準比率，基于這一基礎，電廠另外采用支持向量回歸等機器學習算法，設立針對繞組絕緣老化走勢的預測模型，迅速發出絕緣擊穿存在風險的預警，精準推斷剩余壽命時長。達成從“事后搶修”到“狀態檢修”的轉變，設備智能監控的關鍵是把海量狀態數據蘊含的價值充分挖掘出來，建設精準高效的診斷預估模型，造就設備全生命周期健康管理的實力。

（三）優化調度控制算法與策略

水電運行調度涉及來水預測、負荷分配、梯級協調等諸多復雜因素，具有巨大的優化潛力，要充分利用氣象、水文等方面的監測數據，建立多時間尺度的來水預測模型，為優化調度提供基礎支撐。在此基礎上，構建精準的短期功率負荷預測模型，綜合考慮外部電網調度需求，制定優化的日前與日內功率計劃，在實時控制階段，可構建考慮機組組合特性、梯級響應等多自標優化模型，采用進化算法、強化學習等智能優化技術求解，得到最優機組組合和開機方式，實現水電站AGC性能、發電效益及電網頻率穩定的統一協調優化，通過機組組合特性的自主學習與自適應，可實現全工況范圍內的智能調速控制，充分發揮水電快速調峰的能力。以某梯級水電站為例，傳統調度主要依靠人工經驗完成，短期來水數據未得到充分挖掘，難以適應復雜多變的來水情況。電站采用長短期記憶神經網絡，融合氣象預報、上游來水監測等多源數據，研發出多時間尺度的來水預測模型，與傳統方法相比，預測精度提升 10% 以上。

三、結束語

新時期水電廠若要高質量發展，自動化控制與智能監控系統融合是必然所需，水電企業需精準掌握系統融合的發展走向，迅速構建起統一高效的數據采集傳輸體系。采用人工智能、大數據等新興科技，建設把監測、診斷、預警、優化、調度集于一體的智能體系，帶動水電站管理流程的再造及運維模式的變革；采用融合創新模式，水電企業可達成設備狀態的全息感知、健康風險的智能式預警與生產過程的自適應優化管控。由此帶動資產全生命周期管理進程，增進能源利用成效，助力電網實現安全經濟的運行模式。

參考文獻：

[1]王翔宇、陳武暉、郭小龍、常喜強。發電系統數字化研究綜述[J].發電技術，2024，45（01）：120-141.

[2]胡周達、林紅沖、李凱璇、劉嘉、王凱。人工智能在發電廠設備故障診斷中的應用[J].電子技術，2023，52（07）：242-243.

[3]唐佳慶、周文、毛哲、戴偉民、劉森。水電廠輔助設備智能診斷系統研究[J].水利水電技術（中英文），2022，53（S2）：469-473.作者單位：國能大渡河流域水電開發有限公司龔嘴水力發電總廠