流域梯級水電站運行管理智能化建設(shè)探索與實踐

張 星 燎，關(guān) 杰 林，李 香 華，丁 倫 軍

(中國長江電力股份有限公司，湖北 武漢 430014)

0 引 言

隨著中國網(wǎng)絡(luò)安全與信息化戰(zhàn)略以及《“十四五”能源領(lǐng)域科技創(chuàng)新規(guī)劃》的發(fā)布與落實，聚焦新一代信息技術(shù)與水電能源融合發(fā)展，開展水電信息化、數(shù)字化、智能化技術(shù)攻關(guān)和示范，持續(xù)推動水電站運行管理智能化建設(shè)已成為水電行業(yè)的重點工作。

在探索研究方面，目前針對智能水電建設(shè)的研究工作大多聚焦于設(shè)備自動化控制，致力于推動水電站業(yè)務(wù)信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)變[1]。如大渡河公司在中國較早開展了“國電大渡河智慧企業(yè)”建設(shè)工作，利用云計算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)自動化融合、移動互聯(lián)等先進信息技術(shù)，將生產(chǎn)、建設(shè)、經(jīng)營、管理等業(yè)務(wù)信息化、數(shù)字化，為電站運行管理的風(fēng)險控制和決策制定提供科學(xué)技術(shù)支撐[2-3]。盡管如此，在基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動和人工智能的業(yè)務(wù)整體智能化建設(shè)研究方面成果仍然較少，亟待進一步開展深入研究。

在建設(shè)實踐方面，國內(nèi)外企業(yè)嘗試推動單一電站運行管理的智能化建設(shè)工作，但也多處于由傳統(tǒng)信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級階段。如豐滿水電廠以《智能水電廠技術(shù)導(dǎo)則》為建設(shè)依據(jù)，重點關(guān)注控制一體化和整體信息化建設(shè)，為單個電站的信息化建設(shè)提供了參考[4]。加拿大魁北克水電公司歷經(jīng)十余年的研究和探索，在機組狀態(tài)智能評估和轉(zhuǎn)輪裂紋、空蝕智能檢測方面已初具成效[5]。然而，在大規(guī)模梯級電站調(diào)度、大型水電站運行、巨型機組檢修等流域梯級電站生產(chǎn)管理業(yè)務(wù)智能化建設(shè)方面的成果尚不多見。此外，在以往實踐過程中，還存在行業(yè)實踐缺乏戰(zhàn)略性規(guī)劃和思維，對數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及數(shù)據(jù)治理不夠規(guī)范，對基礎(chǔ)平臺的重視程度亟待加強，數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)應(yīng)用實踐較少等重要問題[6]。

當(dāng)前，中國已形成以長江干流三峽-葛洲壩梯級為核心，以金沙江下游烏東德、白鶴灘、溪洛渡、向家壩為主干，金沙江中游梯級、雅礱江梯級、大渡河梯級、嘉陵江梯級和烏江梯級等五基地混聯(lián)的水電格局，其規(guī)模舉世矚目[7]。梯級水電站的調(diào)度運行相較于單一水電站，約束條件多、涉及面廣，水力運用、電力運行邊界復(fù)雜，如何運行管理好流域梯級水電站，推進流域梯級調(diào)度運行管理智能化建設(shè)，充分發(fā)揮梯級水庫防洪、發(fā)電、航運、水資源利用等綜合效益，對于保障人民生命財產(chǎn)安全、提升水資源利用效率具有重要意義。

針對已有研究仍然存在若干局限(偏重于設(shè)備自動化智能化、通信架構(gòu)改造、單一電站為主等)，結(jié)合國內(nèi)大規(guī)模梯級水電站已初具規(guī)模，亟需進一步提高運營管理水平的現(xiàn)實需求。本文從戰(zhàn)略層面考慮，重點針對流域梯級水電站核心業(yè)務(wù)需求，深度融合新一代信息技術(shù)與水電業(yè)務(wù)，提出了智能水電概念及其內(nèi)涵，明確了水電站運行管理智能化建設(shè)的主要目標(biāo)，設(shè)計了智能水電建設(shè)的總體架構(gòu)，初步構(gòu)建了智能水電建設(shè)藍圖，并以長江干流巨型梯級水電站為例，對梯級電站運行管理智能化探索實踐進行了分析總結(jié)。

1 智能水電

1.1 智能水電概念及其內(nèi)涵

立足水電行業(yè)智能化建設(shè)的迫切需求，在分析國內(nèi)外水電行業(yè)智能化建設(shè)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，提出了智能水電概念，其內(nèi)涵主要包括兩個方面：智能水電的基本定義和智能水電的基本特征。

1.1.1智能水電的基本定義

智能水電作為數(shù)字水電的一部分，是水電行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實踐，是智能制造在水電行業(yè)的落地，是面向流域梯級多個電站在智能電站基礎(chǔ)上的升級。圖1展示了數(shù)字水電、智能水電和智能電站之間的包含關(guān)系。

圖1 數(shù)字水電、智能水電和智能電站等概念之間的關(guān)系

具體而言，智能水電是指水力發(fā)電生產(chǎn)業(yè)務(wù)的智能化建設(shè)，即圍繞水力發(fā)電的調(diào)度、運行、檢修、安全等業(yè)務(wù)，以自動化、信息化、數(shù)字化為基礎(chǔ)，通過云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動通信、人工智能等新一代信息技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)生產(chǎn)業(yè)務(wù)的智能化管控，進而實現(xiàn)水電站本質(zhì)安全、運行可靠、效益最優(yōu)。

為更清晰地說明智能水電的涵義，圖2展示了智能水電系統(tǒng)的一種實現(xiàn)框架，即面向流域梯級水電站，通過對水電站物理實體及其運行過程的數(shù)字化，以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為核心構(gòu)建虛實映射的數(shù)字孿生體系，基于大數(shù)據(jù)和水電相關(guān)的多學(xué)科機理實現(xiàn)智能模型的構(gòu)建和優(yōu)化迭代，從而實現(xiàn)梯級水電站安全、可靠、經(jīng)濟、高效運行。

圖2 智能水電系統(tǒng)架構(gòu)

1.1.2智能水電的基本特征

智能水電系統(tǒng)應(yīng)具備自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化、自協(xié)同、自穩(wěn)定等多種智能特征。

(1) 自學(xué)習(xí)，指智能水電系統(tǒng)能夠通過學(xué)習(xí)算法和水電數(shù)據(jù)進行自我訓(xùn)練，具備發(fā)現(xiàn)新的規(guī)則和知識的能力。

(2) 自優(yōu)化，指智能水電系統(tǒng)在實際運行過程中，能夠基于系統(tǒng)運行的參數(shù)分析決策結(jié)果制定滿足系統(tǒng)性能更優(yōu)的策略并通過系統(tǒng)進行控制調(diào)優(yōu)。

(3) 自協(xié)同，指不需要上級的統(tǒng)一協(xié)同指令，智能水電系統(tǒng)動態(tài)獲取現(xiàn)場變化數(shù)據(jù)，各應(yīng)用之間主動協(xié)調(diào)處理需要一致行動解決的問題。

(4) 自穩(wěn)定，指智能水電系統(tǒng)能夠在內(nèi)外部工況的各種變化中，具備應(yīng)對偏離平衡狀態(tài)的擾動自我處理，主動恢復(fù)平衡狀態(tài)的能力。

1.2 智能水電建設(shè)目標(biāo)

基于智能水電的定義和特征，結(jié)合梯級水電站實際業(yè)務(wù)需求，智能水電建設(shè)目標(biāo)應(yīng)包括以下幾點。

(1) 全面感知。通過數(shù)據(jù)采集平臺的建設(shè)，全面采集壩體、設(shè)備、水文、環(huán)境、經(jīng)營以及人員行為等數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對電站生產(chǎn)要素的全面采集。建立完善的數(shù)據(jù)存儲、處理、分析平臺，提供有效的數(shù)據(jù)分析方法，實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)的有序存儲、有效集成、高效處理和智能分析，為電站安全運行、科學(xué)調(diào)度、精益生產(chǎn)、卓越經(jīng)營提供數(shù)據(jù)支撐。

(2) 安全運行。通過建設(shè)全面的安全風(fēng)險管控體系、安全風(fēng)險管理平臺及相應(yīng)應(yīng)急安全管理措施，實現(xiàn)生產(chǎn)現(xiàn)場設(shè)備(設(shè)施)安全、生產(chǎn)安全、網(wǎng)絡(luò)安全等水電站本質(zhì)安全要求。

(3) 精益生產(chǎn)。通過建設(shè)高效的生產(chǎn)運行管理體系和相應(yīng)的支撐平臺，有效開展設(shè)備巡檢監(jiān)控，設(shè)備趨勢分析與缺陷診斷，實現(xiàn)設(shè)備預(yù)防性維護，建立有效的設(shè)備運行優(yōu)化體系，提升設(shè)備安全可靠性和機組的可用率。

(4) 卓越運營。通過建設(shè)智能高效的經(jīng)營管理體系和相應(yīng)的支撐平臺，創(chuàng)造價值最大化和關(guān)鍵經(jīng)營指標(biāo)最優(yōu)，同時實現(xiàn)對水電運行、安全監(jiān)控、設(shè)備檢修等領(lǐng)域的全面管理。在數(shù)據(jù)分析平臺支撐下實現(xiàn)對組織架構(gòu)、管控方式、運行模式的不斷改革。

(5) 綜合效益最優(yōu)。在全面狀態(tài)感知、有效數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上，綜合考慮流域水雨情及水庫調(diào)度、水文預(yù)報、電力生產(chǎn)計劃等要素，實現(xiàn)調(diào)度期內(nèi)防洪、發(fā)電、航運、水資源利用等綜合效益的最優(yōu)化。

1.3 智能水電建設(shè)總體架構(gòu)設(shè)計

基于智能水電的定義特征以及建設(shè)目標(biāo)，搭建了智能水電建設(shè)總體架構(gòu)，其以統(tǒng)一的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺為支撐，圍繞智能運行、智能調(diào)度、智能檢修、智能安全等業(yè)務(wù)，建設(shè)全領(lǐng)域、跨時空、多學(xué)科交叉的數(shù)字孿生智能水電體系，深入應(yīng)用新一代信息技術(shù)，實現(xiàn)流域梯級大型水電站的更高設(shè)備可靠度、更多發(fā)電量、更強外部條件適應(yīng)性、更少人力需求和更好經(jīng)濟效益。智能水電建設(shè)總體架構(gòu)如圖3所示。由總體架構(gòu)圖可知，智能水電建設(shè)主要包括前端感知、網(wǎng)絡(luò)設(shè)施、虛擬電站、大數(shù)據(jù)中心、水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺、智能應(yīng)用等內(nèi)容。

圖3 智能水電建設(shè)的總體架構(gòu)

1.3.1前端感知和網(wǎng)絡(luò)設(shè)施

水電站前端感知系統(tǒng)建設(shè)除傳統(tǒng)的監(jiān)控(監(jiān)測)系統(tǒng)利用網(wǎng)絡(luò)采集數(shù)據(jù)外，還應(yīng)包括新型工業(yè)傳感器、巡檢機器人、視頻攝像頭、移動終端采集裝置、物聯(lián)網(wǎng)關(guān)、智能終端設(shè)備等新設(shè)備、新技術(shù)的應(yīng)用，實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)全息感知。網(wǎng)絡(luò)設(shè)施建設(shè)的主要目標(biāo)是建立全面覆蓋生產(chǎn)控制大區(qū)、管理信息大區(qū)、大數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，全面支撐梯級水電站運行管理的智能化建設(shè)。

1.3.2虛擬電站

通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺將水電站物理系統(tǒng)中的實體對象及業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化為虛擬電站的機理模型、信息模型，建立水電站真實資產(chǎn)與模擬環(huán)境之間低延時、高保真的虛擬鏡像?；跀?shù)字孿生的仿真能力，模擬水電業(yè)務(wù)從需求到生產(chǎn)發(fā)電的全過程綜合仿真，形成發(fā)現(xiàn)、評估、診斷、優(yōu)化的仿真處理結(jié)果，指導(dǎo)物理資產(chǎn)的運營和決策，同時真實資產(chǎn)的實時運行數(shù)據(jù)和狀態(tài)為虛擬電站的模型提供準(zhǔn)確的修正，進一步優(yōu)化仿真環(huán)境，實現(xiàn)更趨近、趨優(yōu)真實資產(chǎn)的運行。虛擬電站包含了物理場仿真、水電綜合仿真、設(shè)備仿真、關(guān)鍵部件仿真等建設(shè)內(nèi)容。

(1) 物理場仿真。建立基于溫度場、應(yīng)力場、聲場、電場、電磁場、流體場等物理場的全息化機組“數(shù)字模型”，通過仿真、數(shù)據(jù)反演等計算數(shù)據(jù)，結(jié)合運維實際對水輪發(fā)電機組關(guān)鍵部件開展評估，實現(xiàn)運行工況與設(shè)計工況的實時比對，形成數(shù)字機組與實體機組的動態(tài)鏡像關(guān)系，指導(dǎo)設(shè)備始終處于最優(yōu)工況?；诙鄨鲴詈戏治?，為實現(xiàn)設(shè)備壽命預(yù)測提供數(shù)據(jù)支撐。

(2) 水電綜合仿真。水電綜合仿真是針對流域的梯級水電站，構(gòu)建全流域、全領(lǐng)域、全要素的水電綜合仿真模型，實現(xiàn)對整體流域的水情、氣象、梯級調(diào)度等業(yè)務(wù)的綜合仿真分析。

(3) 設(shè)備仿真。設(shè)備仿真是針對水電站的核心設(shè)備，基于設(shè)備結(jié)構(gòu)、運行機理、控制原理等設(shè)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建多維度的仿真分析模型，實現(xiàn)對設(shè)備的運行工況、綜合狀態(tài)、故障現(xiàn)象的仿真分析，為設(shè)備應(yīng)用及業(yè)務(wù)應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。

(4) 關(guān)鍵部件仿真。關(guān)鍵部件仿真是針對核心設(shè)備的關(guān)鍵部組件，對部件的潛在故障、使用壽命進行仿真分析，為智能預(yù)警、故障診斷、壽命預(yù)測等高級應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。

1.3.3大數(shù)據(jù)中心

大數(shù)據(jù)中心主要對水電站電力生產(chǎn)全業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)(包含生產(chǎn)數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)和計算數(shù)據(jù)等)的標(biāo)識體系、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)接口等進行規(guī)范管理，打破信息孤島，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實現(xiàn)水電生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值最大化。

根據(jù)水電生產(chǎn)業(yè)務(wù)及組織結(jié)構(gòu)特點，可在主站側(cè)和廠站側(cè)分別建設(shè)大數(shù)據(jù)中心，完善各廠站以及主站的數(shù)據(jù)匯聚。廠站側(cè)大數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)本單位全部生產(chǎn)數(shù)據(jù)匯集和存儲。廠站側(cè)和主站側(cè)大數(shù)據(jù)中心建設(shè)均包括硬件建設(shè)、軟件建設(shè)、數(shù)據(jù)整合、應(yīng)用部署等工作。主站側(cè)大數(shù)據(jù)中心與廠站側(cè)數(shù)據(jù)中心是集中與分布的關(guān)系，每個廠站側(cè)大數(shù)據(jù)中心是主站側(cè)大數(shù)據(jù)中心的一個分布式數(shù)據(jù)庫，兩者之間通過數(shù)據(jù)庫同步功能自動實時完成數(shù)據(jù)傳輸，實現(xiàn)對廠站側(cè)數(shù)據(jù)的匯聚備份功能。

1.3.4水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺需要具備海量數(shù)據(jù)與各類水電行業(yè)模型管理、建模分析與智能決策、高級應(yīng)用敏捷開發(fā)與創(chuàng)新、水電資源集聚與優(yōu)化配置等一系列關(guān)鍵能力。這些傳統(tǒng)數(shù)字化應(yīng)用所無法提供的功能正是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的核心。按照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟發(fā)布的《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺參考架構(gòu)》的功能層級劃分，水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺應(yīng)包括邊緣層、PaaS層和SaaS層3個關(guān)鍵層級，以及IaaS層作為計算資源和存儲資源的支撐。

1.3.5數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能應(yīng)用

智能應(yīng)用構(gòu)建的具體步驟包括數(shù)據(jù)獲取、學(xué)習(xí)算法選擇、模型訓(xùn)練、業(yè)務(wù)算法構(gòu)建、智能應(yīng)用開發(fā)等內(nèi)容，如圖4所示。

圖4 智能應(yīng)用構(gòu)建的技術(shù)路線

(1) 海量數(shù)據(jù)獲取。數(shù)據(jù)獲取是智能化建設(shè)的源頭，針對調(diào)度、運行、檢修等業(yè)務(wù)需要解決的問題，以及所涉及的資產(chǎn)設(shè)備，需要利用新型傳感器、專用感知設(shè)備，以及信息系統(tǒng)集成等技術(shù)手段，不斷提升數(shù)據(jù)獲取能力。

(2) 數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。構(gòu)建面向數(shù)據(jù)的全生命周期的統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理體系，利用數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)平臺、數(shù)據(jù)治理工具等數(shù)據(jù)管理相關(guān)技術(shù)，提高數(shù)據(jù)治理的整體效率。通過主數(shù)據(jù)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、數(shù)據(jù)模型管理和數(shù)據(jù)開放共享機制等數(shù)據(jù)管理能力的建設(shè)，體現(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)洞察等多方面的數(shù)據(jù)價值。

(3) 學(xué)習(xí)算法選擇。在統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理的基礎(chǔ)上，利用生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，選擇相應(yīng)的機器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建智能模型。在機器學(xué)習(xí)算法選擇的過程中，有兩種技術(shù)路線：① 以大數(shù)據(jù)分析為核心的技術(shù)路線。選擇分類算法、聚類算法等學(xué)習(xí)算法，對歷史數(shù)據(jù)進行大數(shù)據(jù)分析，挖掘數(shù)據(jù)中存在的響應(yīng)知識和規(guī)則，從而構(gòu)建智能模型。② 以機理模型分析為核心的技術(shù)路線。選擇回歸算法等學(xué)習(xí)算法，針對已存在的機理公式或者規(guī)則，利用歷史數(shù)據(jù)進行回歸分析，構(gòu)建與真實情況相匹配的機理模型。

(4) 智能模型訓(xùn)練。智能模型是指以資產(chǎn)設(shè)備或業(yè)務(wù)對象為核心，面向不同業(yè)務(wù)范圍的一組模型的集合，例如：氣象模型、水文模型、地貌模型、水輪發(fā)電機模型、需求模型等。針對不同的問題可以選擇不同的技術(shù)路線來不斷完善某個對象的智能模型。

針對大部分對象，特別是無法明確機理的對象，可通過大數(shù)據(jù)分析的技術(shù)路線構(gòu)建相應(yīng)的智能模型，例如預(yù)警模型、評估模型、診斷模型等。這些模型都是基于歷史數(shù)據(jù)，針對已發(fā)生過的現(xiàn)象進行分析和構(gòu)建。

針對機理明確的對象，特別是非常關(guān)鍵的對象，在大數(shù)據(jù)分析技術(shù)路線的基礎(chǔ)上，可通過機理分析的技術(shù)路線，構(gòu)建更加全面、精準(zhǔn)的智能模型，例如綜合預(yù)警模型、健康狀態(tài)評估模型、診斷模型、預(yù)測模型等。這些模型以機理為依據(jù)，經(jīng)算法訓(xùn)練后，與真實情況高度一致，能夠通過仿真分析實現(xiàn)狀態(tài)預(yù)測，從而解決從未發(fā)生過的未知問題。

(5) 業(yè)務(wù)算法構(gòu)建。業(yè)務(wù)算法是針對業(yè)務(wù)問題應(yīng)用智能模型來構(gòu)建相應(yīng)智能算法。智能化建設(shè)中的業(yè)務(wù)算法主要是指面向業(yè)務(wù)的智能應(yīng)用在解決業(yè)務(wù)問題時所采用的算法。面向業(yè)務(wù)的智能化本質(zhì)上就是決策和優(yōu)化，相應(yīng)地，業(yè)務(wù)算法主要包括決策算法和優(yōu)化算法兩類。

(6) 智能應(yīng)用開發(fā)。面向調(diào)度、檢修、運行等核心業(yè)務(wù)，面向不同的業(yè)務(wù)問題，應(yīng)用對應(yīng)的業(yè)務(wù)算法構(gòu)建相應(yīng)的智能應(yīng)用。針對不同業(yè)務(wù)方向，智能應(yīng)用所關(guān)注的核心主要包括效率、可靠性、安全性等維度，其中調(diào)度業(yè)務(wù)關(guān)注效率，檢修業(yè)務(wù)關(guān)注效率，運行生產(chǎn)關(guān)注效率、可靠性、安全性。針對效率、可靠性、安全性3個維度，分別應(yīng)用決策和優(yōu)化兩種業(yè)務(wù)算法解決各個業(yè)務(wù)方向的核心問題。

2 長江干流智能水電建設(shè)實踐

長江干流烏東德、白鶴灘、溪洛渡、向家壩、三峽和葛洲壩水電站(也稱為金沙江下游-三峽梯級水電站)，構(gòu)成了世界最大清潔能源走廊，同時也是長江流域聯(lián)合防洪體系的最重要組成部分。待白鶴灘電站16臺百萬千瓦機組全部投運(當(dāng)前已投運15臺)，6座梯級水電站的總裝機容量將達7169.5萬kW，約占全國水電裝機總量的19%，其中單機容量70萬kW及以上級巨型機組數(shù)量占世界同容量級別水電機組68%，具有電總量大、調(diào)峰能力強特點，可有效緩解華中、華東地區(qū)及川、滇、粵等省的用電緊張局面，有力促進電網(wǎng)安全穩(wěn)定運行。

金沙江下游-三峽梯級水電站規(guī)模巨大，其運行管理面臨約束條件多、涉及面廣、保電保安全責(zé)任重大，以及水力運用、電力運行條件復(fù)雜等難題。為實現(xiàn)梯級水電站本質(zhì)安全、提質(zhì)增效、科學(xué)決策，筆者團隊一直致力于梯級水電站運行管理智能建設(shè)工作，積極開展新技術(shù)、新設(shè)備、新應(yīng)用的探索研究、標(biāo)準(zhǔn)制定、試點應(yīng)用等工作，目前已在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、關(guān)鍵部件物理場仿真、多級數(shù)據(jù)匯聚、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)部署、智能業(yè)務(wù)應(yīng)用構(gòu)建等方面取得了一定的實踐成果。

2.1 網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

金沙江下游-三峽梯級水電站的網(wǎng)絡(luò)設(shè)施主要由生產(chǎn)控制大區(qū)網(wǎng)絡(luò)、管理信息大區(qū)網(wǎng)絡(luò)、商密網(wǎng)專網(wǎng)、通信專網(wǎng)、硬視頻會議專網(wǎng)等5大類網(wǎng)絡(luò)組成。通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)打通了覆蓋生產(chǎn)和管理信息系統(tǒng)信息流、業(yè)務(wù)流和網(wǎng)絡(luò)通道。在安全可控前提下，實現(xiàn)了對生產(chǎn)控制大區(qū)和管理信息大區(qū)全企業(yè)生產(chǎn)、管理和網(wǎng)絡(luò)安全信息的收集采集，為梯級水電站運行管理智能化建設(shè)提供了數(shù)據(jù)采集、傳輸和匯聚的基礎(chǔ)。

2.2 關(guān)鍵部件物理場仿真

針對三峽電站安裝運行的ALSTOM/HEC機組的關(guān)鍵部件，構(gòu)建了材料、應(yīng)力場、電磁場和溫度場仿真模型。通過仿真、數(shù)據(jù)反演等計算數(shù)據(jù)，填補了關(guān)鍵部件無“監(jiān)測數(shù)據(jù)”的空白，結(jié)合運維實際對水輪發(fā)電機組關(guān)鍵部件開展評估，實現(xiàn)了運行工況與設(shè)計工況的實時比對，指導(dǎo)設(shè)備始終處于最優(yōu)工況。

2.3 多級數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點

金沙江下游-三峽梯級水電站的數(shù)據(jù)匯聚節(jié)點分為三級：各生產(chǎn)單位安全Ⅱ區(qū)設(shè)置數(shù)據(jù)匯集中心，作為全部生產(chǎn)控制大區(qū)生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的臨時匯集數(shù)據(jù)存儲中心；各生產(chǎn)單位管理信息大區(qū)設(shè)置Ⅲ區(qū)數(shù)據(jù)中心，用于存儲本生產(chǎn)單位全生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和部署單位級生產(chǎn)管理類信息系統(tǒng)；公司統(tǒng)一設(shè)置集中云計算大數(shù)據(jù)中心和統(tǒng)一備份數(shù)據(jù)中心，用于集中部署公司級應(yīng)用系統(tǒng)。圖5展示了梯級水電站的多級數(shù)據(jù)匯聚架構(gòu)。多級數(shù)據(jù)中心通過數(shù)據(jù)集成及處理、數(shù)據(jù)訪問、數(shù)據(jù)遠傳等功能，實現(xiàn)對梯級水電站生產(chǎn)業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)管理和應(yīng)用，支撐了基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析的智能化應(yīng)用開發(fā)。

圖5 梯級水電站的多級數(shù)據(jù)架構(gòu)

2.4 兩級部署工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺

按照“一體化、組件化、智能化”原則，建設(shè)了公司(主站)及廠站一體化工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺。平臺提供開放的、統(tǒng)一的開發(fā)與運行環(huán)境，實現(xiàn)業(yè)務(wù)應(yīng)用快速開發(fā)、“插拔式”部署和統(tǒng)一運行管理。平臺分為主站側(cè)平臺和廠站側(cè)平臺，在主站側(cè)和廠站側(cè)進行兩級部署，主站側(cè)及廠站側(cè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺采用同源架構(gòu)、分布部署。

(1) 主站側(cè)平臺。側(cè)重模型訓(xùn)練、知識發(fā)現(xiàn)，實現(xiàn)全公司生產(chǎn)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一存儲和管理，在全公司范圍統(tǒng)一提供工業(yè)服務(wù)能力支撐，向用戶提供便捷的應(yīng)用開發(fā)工具，幫助實現(xiàn)定制化應(yīng)用開發(fā)。同時，基于主站側(cè)全量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)算法模型統(tǒng)一訓(xùn)練并向各廠側(cè)平臺下發(fā)。

(2) 廠站側(cè)平臺。側(cè)重數(shù)據(jù)采集、模型應(yīng)用，負責(zé)采集數(shù)據(jù)，實現(xiàn)廠側(cè)設(shè)備、人員、環(huán)境、業(yè)務(wù)管理等數(shù)據(jù)的統(tǒng)一接入、本地緩存、邊緣計算和智能聯(lián)動等，并與主站側(cè)平臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換。廠站側(cè)平臺與主站側(cè)平臺采用同構(gòu)設(shè)計，可按需實現(xiàn)模塊化部署。

2.5 智能水電建設(shè)初步實施效果

2.5.1長江上游水雨情遙測系統(tǒng)

創(chuàng)建了中國水電企業(yè)中規(guī)模最大、功能最全和技術(shù)最先進的水雨情遙測系統(tǒng)，自建及共享站點共1 450余個，接受氣象部門20 000多條氣象站信息，覆蓋長江上游流域，10 min內(nèi)可完成長江上游水雨情采集、傳輸、匯聚與處理，實現(xiàn)了流域水雨情全要素信息實時監(jiān)測、自動采集、高效傳輸、快速處理。整個遙測系統(tǒng)暢通率、可用度均超99%，實時性和準(zhǔn)確性在國內(nèi)外同類遙測系統(tǒng)中處于領(lǐng)先地位。

2.5.2機組運行狀態(tài)在線監(jiān)測與趨勢分析平臺

建立了種類多、測點廣、特征量全的機組運行狀態(tài)監(jiān)測與機組健康趨勢分析平臺，實現(xiàn)了電站機組群關(guān)鍵參量全方位實時監(jiān)測，為機組安全運行“事前預(yù)控”提供數(shù)據(jù)支撐。10 s內(nèi)可完成機組群百萬個開關(guān)量、模擬量點位數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理。通過在線監(jiān)測與智能趨勢分析，結(jié)合實際運行經(jīng)驗，綜合分析設(shè)備運行參數(shù)，可及時準(zhǔn)確判斷設(shè)備運行狀態(tài)，適時調(diào)整設(shè)備運行工況或盡早發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障征兆并及時處理，變“事后處理”為“事前預(yù)控”。

2.5.3梯級水電站運行管理決策支持系統(tǒng)

圍繞金沙江下游-三峽梯級水電站實際生產(chǎn)業(yè)務(wù)，構(gòu)建了整個長江上游綜合水文、水資源、水能的精準(zhǔn)模擬體系，提出了流域多尺度梯級水庫聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度模型、集成耦合技術(shù)和求解算法，發(fā)展和優(yōu)化了聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度方案，提出了預(yù)報及調(diào)度運行評價、上下游利益分配的關(guān)鍵技術(shù)，形成了一整套功能完善、技術(shù)先進的梯級水庫群智能化水資源調(diào)度決策系統(tǒng)，實現(xiàn)了大范圍、多變量、多目標(biāo)的巨型電站群一體化智能預(yù)報、發(fā)電控制、協(xié)同調(diào)度和優(yōu)化決策的落地應(yīng)用，將梯級發(fā)電計劃準(zhǔn)確率提高至99.5%。

3 結(jié) 語

在大水電運行管理時代，科學(xué)合理地實施水電站精細化調(diào)度，深層次挖掘在運水電潛力對實現(xiàn)水能資源高效開發(fā)利用、減少電力系統(tǒng)化石能源消耗、推動能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級、促進“雙碳”目標(biāo)最終實現(xiàn)具有重要作用。

為推動實現(xiàn)大水電本質(zhì)安全、提質(zhì)增效、科學(xué)調(diào)度，本文開展了梯級水電站運行管理智能化建設(shè)研究，從戰(zhàn)略層面考慮，重點圍繞流域梯級水電站核心業(yè)務(wù)需求，深度融合新一代信息技術(shù)與水電業(yè)務(wù)，提出了智能水電概念及其內(nèi)涵，明確了水電站運行管理智能化建設(shè)的主要目標(biāo)，設(shè)計了智能水電建設(shè)的總體架構(gòu)，初步構(gòu)建了智能水電建設(shè)藍圖。長江干流智能水電的建設(shè)實踐表明，通過提升梯級水電站運行管理的智能化程度，10 min內(nèi)可完成長江上游水雨情采集、傳輸、匯聚與處理，10 s內(nèi)可完成機組群百萬個開關(guān)量、模擬量點位數(shù)據(jù)的采集、傳輸和處理，梯級發(fā)電計劃的準(zhǔn)確率也提升至99.5%，顯著提升了梯級水電站運行管理水平。實例研究結(jié)果驗證了智能化建設(shè)的必要性和所提出的智能水電系統(tǒng)架構(gòu)的合理性。

本文僅從宏觀、戰(zhàn)略層面提出了一套較為完整的梯級水電站運行管理智能化建設(shè)體系框架，而尚未勾勒出理論、方法、技術(shù)實現(xiàn)細節(jié)。大數(shù)據(jù)中心建設(shè)已實現(xiàn)1主站側(cè)和4廠站側(cè)的數(shù)據(jù)互通，截至本文撰寫之時已存儲數(shù)據(jù)22 101.5億條，數(shù)據(jù)容量達到454.03 TB。水電工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺已實現(xiàn)主站側(cè)與部分廠站側(cè)研發(fā)部署，初步實現(xiàn)了數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、模型統(tǒng)一化、算法共享化、界面友好化等。在后續(xù)研究中，研究團隊將在大數(shù)據(jù)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)、軟硬件基礎(chǔ)夯實、前沿技術(shù)探索、業(yè)務(wù)智能應(yīng)用等方面開展深入研究，進一步細化梯級水電站運行管理智能化建設(shè)的具體實現(xiàn)。